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

2020

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.31489/2020ph2/32-42
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

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.