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Inteligencias artificiales y ensayos ultrasónicos para la detección de defectos
- Source :
- Revista de Metalurgia; Vol. 37 No. 3 (2001); 403-411, Revista de Metalurgia; Vol. 37 Núm. 3 (2001); 403-411, Revista de Metalurgia, Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC)
- Publication Year :
- 2001
- Publisher :
- Consejo Superior de Investigaciones Científicas, 2001.
-
Abstract
- One of the most serious problems in the quality control of welded unions is the location, identification and classification of defects. As a solution to this problem, a technique for classification, applicable to welded unions done by electric arc welding as well as by friction, is proposed; it is based on ultrasonic signals. The neuronal networks proposed are Kohonen and Multilayer Perceptron, all in a virtual instrument environment. Currently the techniques most used in this field are: radiological analysis (X-rays) and ultrasonic analysis (ultrasonic waves). The X-ray technique in addition to being dangerous requires highly specialized personnel and equipment, therefore its use is restricted. The ultrasonic technique, in spite of being one of the most used for detection of discontinuities, requires personnel with wide experience in the interpretation of ultrasonic signals; this is a timeconsuming process which necessarily increases its operation cost. The classification techniques that we propose turn out to be safe, reliable, inexpensive and easy to implement for the solution of this important problem. Uno de los problemas más serios dentro del análisis de la calidad de uniones soldadas es la localización e identificación de los defectos que se producen en la elaboración de dichas uniones. Como solución a este problema se propone la técnica de clasificación, por medio de la técnica de redes neuronales, para la localización e identificación en línea de defectos, tanto en piezas unidas por las técnicas convencionales (aporte de material-arco eléctrico) como por fricción, entre otras, mediante el uso de patrones de señales ultrasónicas. Las redes neuronales propuestas son: Kohonen y Perceptron por Multicapas, todo en un ambiente de instrumentación virtual. Actualmente, las técnicas más utilizadas en este campo son las basadas en el análisis radiológico (aplicación de rayos X) y en el análisis ultrasónico (aplicación de ondas ultrasónicas). El método de rayos X, además de ser peligroso al trabajar con radiación, requiere de personal, que además de su especialización tenga licencia del organismo oficial correspondiente,, por lo que su uso es restringido. El método de ultrasonido, a pesar de ser el que más se usa como ensayo no destructivo para la detección de defectos volumétricos, y sin contar con la limitación que supone el aspecto geométrico de la pieza, requiere también de personal con amplia experiencia en la interpretación de los ecogramas que, sin embargo, no necesita requisitos de autorización oficial, además de que su ejecución podría consumir mucho más tiempo que la alternativa de rayos X, lo que necesariamente encarece el ensayo. La técnica propuesta demuestra ser un método libre de riesgos personales, fiable, barata y sencilla de implantar para la solución de este importante problema.
Details
- ISSN :
- 19884222 and 00348570
- Database :
- OpenAIRE
- Journal :
- Revista de Metalurgia; Vol. 37 No. 3 (2001); 403-411, Revista de Metalurgia; Vol. 37 Núm. 3 (2001); 403-411, Revista de Metalurgia, Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC)
- Accession number :
- edsair.RECOLECTA.....f3dc7c773d97a8871f834a6a59584f94
- Full Text :
- https://doi.org/10.3989/revmetalm.2001.v37.i3