Исследование режимов работы экспериментальной установки для магнитопорошкового контроля
DOI:
https://doi.org/10.22213/2413-1172-2026-1-78-84Ключевые слова:
выявляемость дефектов, магнитопорошковый контроль, напряженность магнитного поля, параметры намагничиванияАннотация
Проблема автоматизации производственного процесса неразрушающего контроля является актуальной в настоящее время. Автоматизация позволяет не только увеличить производительность контроля, но и существенно повысить его достоверность, в том числе за счет снижения влияния человеческого фактора. Трудности автоматизации магнитопорошкового контроля заключаются в том, что в разрабатываемой системе необходимо реализовывать возможность комбинированного намагничивания или последовательного намагничивания в нескольких направлениях ввиду различной ориентации дефектов. Целью исследования является разработка механизированного стенда магнитопорошкового контроля для цилиндрических деталей с максимальным размером до 120 мм, имеющих центральную симметрию относительно оси детали. Экспериментальная установка для магнитопорошкового контроля представляет собой два соленоида, которые закреплены относительно друг друга на подставке из немагнитного материала. Для увеличения магнитного потока и локализации его в центре установки используется магнитопровод из электротехнической стали. В работе исследованы режимы намагничивания экспериментальной установки и определены значения входных параметров (входного тока и скважности) намагничивающего устройства для определения достаточной напряженности магнитного поля на поверхности объекта контроля и температуры катушек устройства. Полученные результаты позволили обеспечить выявляемость дефектов и уменьшить нагревание катушек соленоидов до допустимых значений 40 °С и могут быть применены при проектировании и создании установок для непрерывного контроля при крупносерийном производстве изделий из ферромагнитных материалов.Библиографические ссылки
Долгов В. А., Никишечкин П. А., Долгов Н. В. Обоснование применения метода литья по выплавляемым моделям в позаказном многономенклатурном производстве // Вестник Московского государственного технического университета имени Н. Э. Баумана. Серия: Машиностроение. 2023. - № 2 (145). С. 47-60. DOI: 10.18698/0236-3941-2023-2-47-60. EDN JPIBUF
Идентификация внутренних дефектов в поковке роторного вала из стали марки 35ХН1МА / Ю. М. Шелухина, Д. В. Руцкий, Н. А. Зюбан [и др.] // Известия Волгоградского государственного технического университета. 2024. № 7 (290). С. 31-34. DOI: 10.35211/1990-5297-2024-7-290-31-34. EDN FOOFMQ
Gupta M. (2022) Advances in applications of Non-Destructive Testing (NDT): A review. Advances in Materials and Processing Technologies, vol. 8, is. 2, pp. 2286-2307.
Леднев И. С., Ходакова Е. А. Перспективы развития магнитопорошкового контроля деталей авиационной техники // Труды ВИАМ. 2023. № 9(127). С. 132-144. DOI: 10.18577/2307-6046-2023-0-9-132-144. EDN MYEXTX
Отока А. Г., Икака Р. Р., Холодилов О. В. Применение нейронных сетей в распознавании индикаций при магнитопорошковом контроле деталей железнодорожного транспорта // Наука и техника транспорта. 2025. № 1. С. 98-108. EDN AEOTJK
Mariani S., Rendu Q., Urbani M., Sbarufatti C. (2021) Causal dilated convolutional neural networks for automatic inspection of ultrasonic signals in non-destructive evaluation and structural health monitoring. Mechanical Systems and Signal Processing. Elsevier, p. 21. DOI: 10.1016/j.ymssp.2021.107748
Сухих Н. Н., Рукавишников В. Л., Соколов О. А. Методы и средства снижения влияния человеческого фактора в гражданской авиации с использованием информационно-управляющих систем // Автоматика на транспорте. 2022. Т. 8, № 1. C. 7-16.
Разработка алгоритма движения измерительного модуля автоматизированной установки неразрушающего контроля / В. В. Малый, М. С. Губин, А. С. Костюхин [и др.] // Автометрия. 2024. Т. 60, № 3. С. 120-128. DOI: 10.15372/AUT20240312. EDN YPARMN
Kanzler D., Bertovic M. (2025) Human-in-the-Loop: Decision Making in AI-Supported Non-Destructive Testing. Research and Review Journal of Nondestructive Testing, no. 3. DOI: 10.58286/31937
Шэнь Ц., Цаплин А. Е. Применение технологии неразрушающего контроля на подвижном составе и перспективы ее развития // Бюллетень результатов научных исследований. 2025. № 1. С. 31-44. DOI: 10.20295/2223-9987-2025-1-31-44. EDN VPQIAM
Musiał K., Xavior M.A., Butdee S., Burduk A. (2025). Machine Learning Approach in Quality Control Problem. In: Innovations in Mechatronics Engineering IV. icieng 2025. Lecture Notes in Mechanical Engineering. Springer, Cham. Machado J., Trojanowska J., Soares F., Rea P., Butdee S., Gramescu B. (eds.). DOI: 10.1007/978-3-031-94223-5_2
Краснояров Н. А., Дмитриева Т. Л. Современное состояние методов неразрушающего контроля и возможности их автоматизации // Ученые записки Комсомольского-на-Амуре государственного технического университета. 2022. № 3 (59). С. 35-42. DOI: 10.17084/20764359-2022-59-35. EDN DCYHAH
Шелихов Г. С., Глазков Ю. А., Клейзер П. Е. Дефекты, обнаруживаемые при магнитопорошковом контроле // Контроль. Диагностика. 2022. Т. 25, № 3(285). С. 34-44. DOI: 10.14489/td.2022.03.pp.034-044. EDN XEGYLD
Возможности идентификации дефектов в массивных литых конструкциях методами неразрушающего контроля / С. П. Шляхтенков, М. А. Гуляев, В. С. Выплавень [и др.] // Контроль. Диагностика. 2022. Т. 25, № 8 (290). С. 36-43. DOI: 10.14489/td.2022.08.pp.036-043. EDN CJCJPQ
Бобров В. Т., Сляднев А. М. Роботизированные системы неразрушающего контроля и технической диагностики промышленных объектов // Контроль. Диагностика. 2018. № 2. С. 16-31. DOI: 10.14489/td.2018.02.pp.016-031. EDN YQNJSL
Реутов Ю. Я. О комплексном применении постоянного и переменного полей при магнитной дефектоскопии толстостенных стальных изделий // Дефектоскопия. 2022. № 12. С. 46-58. DOI: 10.31857/S0130308222120053. EDN BUYAOB
Tout K. (2021) Automated vision system for magnetic particle inspection of crankshafts using convolutional neural networks. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, vol. 112, is. 11-12, pp. 3307-3326. EDN: JQLRDQ
Qi Gao, Mengwu Wu, Xunpeng Qin, Lin Hua (2026) Machine vision driven magnetic particle inspection technology: principles, applications and trends. Measurement Science and Technology, no. 37(3). DOI: 10.1088/1361-6501/ae2d81
Игнатьев М. А. Применение машинного обучения и интеллектуального анализа данных в автоматизированной системе неразрушающего вихретокового контроля поверхностного слоя деталей подшипников // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. 2024. № 3. С. 26-34. DOI: 10.24143/2072-9502-2024-3-26-34. EDN YLIXKC
Рисс Н., Линк Р. НК 4.0 и его роль и применение на примере автоматического магнитопорошкового контроля // В мире неразрушающего контроля. 2019. Т. 22, № 1. С. 55-58. DOI: 10.12737/article_5ca32c4a796141.37575932. EDN ZBNZDV
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2026 Дарья Ивановна Школина, Константин Владимирович Власов, Алексей Леонидович Бобров, Михаил Александрович Гуляев, Полина Евгеньевна Астахова
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
