高速铁路轨道伤损的金属磁记忆动态检测方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11472201
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    86.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0808.多场耦合与智能结构力学
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2018-12-31

项目摘要

Rolling contact fatigue of high-speed rails, which influences the safety of running train directly, becomes more serious due to the increasing of the carrying capacity, traffic density and speed of trains. Based on the accurate evaluations of stress concentration and early damage in the metallic rails in service, malignant accidents due to the accidental fatigue damage development can be avoided. The earlier warning of the location and degree of damage in component can be achieved by metal magnetic memory method which is a passive testing with simple operation and a front subject in the non-destructive testing research field. In the present project, we aims for the dynamic prediction of damage in high-speed railway track. Based on metal magnetic memory method, the dynamic testing on rail is carried out to gather magnetic signals accurately. The inversion theory of internal damage in rail is established by a quantitative force-magnetic coupling theoretical model, thus we can determine the criteria of the dynamic examination for checkout of rail damage. This project will clarify a scientific problem about force - magnetic coupling behavior of ferromagnetic material in a weak magnetic field and solve an application problem about establishing a judging criteria and accurate damage location for the metal magnetic memory non-destructive testing in high-speed railway track. The research results can provide some theoretical foundations and basis for the application of metal magnetic memory in high-speed railway track.
随着高速列车载重量、行车密度及运行速度的不断提高,高速铁路钢轨滚动接触疲劳损伤程度不断加深,直接影响高速列车的运行安全,准确评估在役金属钢轨中应力集中以及早期损伤,可以避免由于意外的疲劳损伤发展而引发的恶性事故。金属磁记忆无损检测可以对构件的损伤位置及程度进行早期预警,是一种操作简单的无源检测技术,是无损检测研究领域的前沿课题。本项目拟针对高速铁路轨道伤损的动态预测展开研究,基于金属磁记忆方法对钢轨进行动态检测,准确采集钢轨附近有效磁信号并建立力-磁耦合理论模型定量"反演"钢轨内部损伤,并确定动态检验钢轨伤损评判标准。本项目的实施拟解决微弱磁场下铁磁性材料的力-磁耦合行为的准确刻画这一科学问题以及高铁钢轨金属磁记忆无损检测标准的确立和精准的损伤定位这一应用问题,为金属磁记忆方法在高速铁路钢轨伤损检测中应用提供理论基础和依据。

结项摘要

随着高速列车载重量、行车密度及运行速度的不断提高,高速铁路钢轨滚动接触疲劳损伤程度不断加深,直接影响高速列车的运行安全,准确评估在役金属钢轨中应力集中以及早期损伤,可以避免由于意外的疲劳损伤发展而引发的恶性事故。金属磁记忆无损检测可以对构件的损伤位置及程度进行早期预警,是一种操作简单的无源检测技术,是无损检测研究领域的前沿课题。本项目针对微弱磁场下铁磁性材料的力-磁耦合行为的准确刻画这一科学问题以及高铁钢轨金属磁记忆无损检测标准的确立和精准的损伤定位这一应用问题展开研究,研究了地磁场范围内钢轨材料的力-磁耦合特征, 建立了建立了微弱磁场下铁磁材料的应力磁化本构关系,可以预测不同磁化环境下的应力磁化行为. 所建立的本构关系方便在工程实际中的应用。与已有的模型相比,本项目建立的模型预测的应力磁化回线和磁致伸缩曲线与实验结果更加吻合。在此基础上建立了非均匀结构的力-磁耦合有限元模型模拟材料内部损伤对应的磁信号, 建立了非线性力-磁耦合模型,采用有限元方法实现了弱磁信号正演分析,可以定量描述应力集中、缺陷和表面磁记忆信号的变化规律。基于所建立的弱磁信号正演分析,针对微磁检测中应力和损伤的定量化反演问题开展研究,理论上证实微磁检测可以对应力集中、缺陷等进行定量化判定,并给出了钢轨损伤的评判方法, 接着进行了钢轨动态磁记忆检测, 研究了动态检测的测量量及评判方法。部分研究进展发表在无损检测专业杂志Nondestructive Testing and Evaluation上。本项目建立了从源于微观现象的磁化机理建模、到面向宏观的磁记忆信号定量化分析、最终到面向检测的残余应力/缺陷定量化评价的自下而上系统完整的磁记忆检测理论,为金属磁记忆方法在高速铁路钢轨伤损检测中应用提供理论基础和依据,得到美国物理协会旗下的国际应用物理著名期刊J. Appl. Phys.的编辑重点推荐(Editor’s Pick,择优推荐<5%的文章)。

项目成果

期刊论文数量(18)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
The tubular interface crack in a hollow composite cylinder under static torsion with four frequently encountered constraint edges
具有四个经常遇到的约束边的空心复合圆柱体在静态扭转下的管状界面裂纹
  • DOI:
    10.1007/s12206-015-0827-1
  • 发表时间:
    2015-09
  • 期刊:
    Journal of Mechanical Science and Technology
  • 影响因子:
    1.6
  • 作者:
    Shi Peng-peng
  • 通讯作者:
    Shi Peng-peng
On the plastic zone size of solids containing doubly periodic rectangular-shaped arrays of cracks under longitudinal shear
纵向剪切下含双周期矩形裂纹阵列固体的塑性区尺寸
  • DOI:
    10.1016/j.mechrescom.2015.05.006
  • 发表时间:
    2015-07
  • 期刊:
    Mechanics Research Communications
  • 影响因子:
    2.4
  • 作者:
    Peng Peng Shi
  • 通讯作者:
    Peng Peng Shi
缺陷漏磁场磁偶极子模型的若干解析解
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    无损检测
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    时朋朋
  • 通讯作者:
    时朋朋
Imperfect interface effect for nano-composites accounting for fiber section shape under antiplane shear
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  • DOI:
    10.1016/j.apm.2016.11.030
  • 发表时间:
    2017-03
  • 期刊:
    Applied Mathematical Modelling
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    Shi Peng-peng
  • 通讯作者:
    Shi Peng-peng
A general nonlinear magnetomechanical model for ferromagnetic materials under a constant weak magnetic field
恒定弱磁场下铁磁材料的通用非线性磁力模型
  • DOI:
    10.1063/1.4945766
  • 发表时间:
    2016-04-14
  • 期刊:
    JOURNAL OF APPLIED PHYSICS
  • 影响因子:
    3.2
  • 作者:
    Shi, Pengpeng;Jin, Ke;Zheng, Xiaojing
  • 通讯作者:
    Zheng, Xiaojing

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    郑晓静
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    张静红;郑晓静
  • 通讯作者:
    郑晓静

其他文献

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可蚀床面气-固两相流颗粒近壁运动及其对湍流结构的影响
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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