Two-Dimensional Ray Mathematical Model of Mechanoelectric Transformations Method for Location of Macrodefects Identification in Solid Dielectric Structures

2020

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.31489/2020ph2/32-42
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Method of mechanoelectric transformations can be applied to determine both horizontal position and the depth of a defect in solid nonconductor samples. The method is based on phenomenon of electromagnetic emission in sources of mechanoelectric transformations, such as cracks, voids and impurities of sample structure. It has been shown that method can be used to evaluate integrated stress-strain state of solid dielectric materials. The method is also capable of finding defects is the sample volume, but the robust methodology has to be developed. To develop a methodology of the proper scanning process the experimental setup was created. This work represents ray model of this setup. The model allows us to research pulse characteristics of the response signal considering a variety of excitation signal parameters, defect locations and depths. The model includes dimensions of real sample. Pulse characteristics for response signals of single-period excitation waves with 100 kHz, 300 kHz, and 600 kHz frequencies were obtained. It is shown that increasing the frequency of excitation increases the accuracy of estimating the depth of macrodefects. Time-response characteristics of the signal are most informative.