Возможности электромагнитно-акустического метода многократной тени при контроле резьбы насосных штанг

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Исследована возможность обнаружения дефектов в резьбе насосных штанг методом многократной тени. Для реализации метода использован специализированный электромагнитно-акустический преобразователь, навинчиваемый на исследуемую резьбу. Предложенный подход основан на спектральном методе обработки сигналов и анализе влияния дефекта на формирование отдельных составляющих в спектре сигнала, обусловленных наличием резонансных свойств резьбы.

Об авторах

О. В Муравьева

Ижевский государственный технический университет имени М.Т. Калашникова;Удмуртский федеральный исследовательский центр УрО РАН

Email: pmkk@istu.ru
Ижевск, Россия

П. Н Пушин

Ижевский государственный технический университет имени М.Т. Калашникова

Ижевск, Россия

К. А Торхов

Ижевский государственный технический университет имени М.Т. Калашникова

Ижевск, Россия

Список литературы

  1. Бобров А.Л., Бехер С.А., Шляхтенков С.П. Анализ эффективности методов неразрушающего контроля резьбовой части бурильных труб // Южно-Сибирский научный вестник. 2022. № 3 (43). С. 10-15. doi: 10.25699/SSSB.2022.43.3.012
  2. Сясько В.А., Соломенчук П.В., Коротеев М.Ю. Вихретоковый неразрушающий контроль резьбы насосно-компрессорных труб // Контроль. Диагностика. 2012. № 10. С. 17-22.
  3. Муравьева О.В., Муравьев В.В., Петров К.В. Неразрушающий контроль цилиндрических изделий с использованием проходных электромагнитно-акустических преобразователей. Ижевск: Ижевский государственный технический университет имени М.Т. Калашникова, 2022. 220 с. ISBN 978-5-7526-0956-5.
  4. Муравьева О.В., Соков М.Ю., Мышкин Ю.В. Формирование акустического поля проходного преобразователя в деталях с резьбой // Интеллектуальные системы в производстве. 2018. Т. 16. № 4. С. 45-56. doi: 10.22213/2410-9304-2018-4-45-56

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Российская академия наук, 2023

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).