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        基于聲發(fā)射監(jiān)測的壓力容器鋼裂紋損傷評價(jià)系統(tǒng)

        2022-08-08 06:17:10賴傳京柴孟瑜張?jiān)缧?/span>
        壓力容器 2022年6期
        關(guān)鍵詞:裂紋信號評價(jià)

        賴傳京,柴孟瑜,段 權(quán),張?jiān)缧?/p>

        (西安交通大學(xué) 化學(xué)工程與技術(shù)學(xué)院,西安 710049)

        0 引言

        壓力容器在服役過程中,承受高溫高壓環(huán)境和復(fù)雜的載荷,在材料缺陷處容易萌生裂紋,當(dāng)裂紋擴(kuò)展到臨界尺寸時(shí),壓力容器可能發(fā)生斷裂失效。開展裂紋損傷容限和在役檢測技術(shù)研究,對于確保壓力容器的安全可靠性具有重要的研究意義和工程價(jià)值[1]。無損檢測是保證壓力容器在役安全運(yùn)行的重要手段。聲發(fā)射技術(shù)相較于傳統(tǒng)的超聲、射線等無損檢測技術(shù),具備能夠檢測動(dòng)態(tài)缺陷、實(shí)現(xiàn)長期在線監(jiān)測的獨(dú)特優(yōu)勢[2]。大量試驗(yàn)研究和工程應(yīng)用表明,聲發(fā)射技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)對不同服役環(huán)境下材料與結(jié)構(gòu)缺陷損傷的在線監(jiān)測。邱楓等[3]提出儲(chǔ)罐底板腐蝕聲發(fā)射全域監(jiān)測方法,建立短基線平面網(wǎng)格拓?fù)潢嚵?,結(jié)合特征參數(shù)分析識別聲源的所屬區(qū)域。周帆等[4]將聲發(fā)射技術(shù)運(yùn)用于核電站壓力容器水壓試驗(yàn)過程的實(shí)時(shí)在線監(jiān)測,通過信號波形和特征參數(shù)分析,對泄漏進(jìn)行準(zhǔn)確識別。除了常用的特征參數(shù)分析法和波形分析法,機(jī)器學(xué)習(xí)方法也被運(yùn)用于聲發(fā)射信號的分析研究中。張璐瑩等[5]采用主成分分析和支持向量機(jī)相結(jié)合的方法,對碳纖維復(fù)合材料不同類型損傷的聲發(fā)射信號進(jìn)行模式識別,所建立的模型可實(shí)現(xiàn)對纖維斷裂和基體開裂兩種損傷的預(yù)測分類。CHAI等[6]使用聚類算法對316不銹鋼疲勞裂紋擴(kuò)展中的聲發(fā)射信號進(jìn)行分類,成功識別了塑性變形、裂紋擴(kuò)展等不同信號模式。李偉等[7]采用K均值聚類算法分析纖維增強(qiáng)復(fù)合材料的聲發(fā)射信號,實(shí)現(xiàn)對基體開裂、分層損傷和纖維斷裂三種損傷類型信號的模式識別。

        近年來,大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)方法為聲發(fā)射信號的高效處理和特征研究提供了便利,這類方法能夠從時(shí)域、頻域等多個(gè)維度對聲發(fā)射信號特征信息進(jìn)行分析,有助于實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)損傷的準(zhǔn)確評價(jià)。盡管現(xiàn)有商業(yè)聲發(fā)射系統(tǒng)的設(shè)計(jì)在特征提取和損傷評價(jià)中取得了重要進(jìn)展,但仍然存在一定的局限性(如多維度聲發(fā)射特征參量的提取不夠完善、缺乏基于機(jī)器學(xué)習(xí)的信號模式識別等功能),這嚴(yán)重制約了聲發(fā)射技術(shù)在承壓設(shè)備及其他機(jī)械結(jié)構(gòu)損傷監(jiān)測方面的應(yīng)用和發(fā)展。

        為了基于聲發(fā)射技術(shù)實(shí)現(xiàn)更加準(zhǔn)確高效的損傷評價(jià),本文設(shè)計(jì)開發(fā)聲發(fā)射特征提取與損傷評價(jià)系統(tǒng),引入多維度特征提取、參量分析、波形頻譜分析和信號聚類分析等功能;同時(shí)開展壓力容器用316LN不銹鋼疲勞裂紋擴(kuò)展的聲發(fā)射監(jiān)測試驗(yàn),利用所開發(fā)的系統(tǒng)對聲發(fā)射信號進(jìn)行處理分析,獲得裂紋損傷評價(jià)結(jié)論,從而為壓力容器的聲發(fā)射監(jiān)測與結(jié)構(gòu)完整性評價(jià)提供依據(jù)。

        1 基于聲發(fā)射技術(shù)的特征提取與損傷評價(jià)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

        1.1 軟件概述

        文中設(shè)計(jì)的聲發(fā)射特征提取與損傷評價(jià)軟件系統(tǒng)基于Python語言開發(fā),旨在完成對聲發(fā)射信號的高效、準(zhǔn)確處理;利用聲發(fā)射信號分析方法計(jì)算信號相關(guān)特征值,研究特征參數(shù)的變化規(guī)律、關(guān)聯(lián)性和內(nèi)在結(jié)構(gòu)性特征,從而為基于聲發(fā)射技術(shù)的裂紋損傷診斷與評價(jià)提供依據(jù)。軟件系統(tǒng)的設(shè)計(jì)路線如圖1所示,分為登錄和功能兩個(gè)界面。功能界面包括4個(gè)模塊,以執(zhí)行不同類型的信號處理和結(jié)果顯示功能,首先是信號文件導(dǎo)入和濾波功能,在界面上選擇聲發(fā)射信號文件導(dǎo)入,輸入設(shè)定的門檻值進(jìn)行濾波;其次是信號特征的提取、顯示與保存功能,計(jì)算和存儲(chǔ)聲發(fā)射特征參數(shù),繪制并顯示信號波形圖和頻譜圖;再者是參數(shù)經(jīng)歷與關(guān)聯(lián)分析,繪制并顯示參數(shù)經(jīng)歷圖象和關(guān)聯(lián)圖象,研究聲發(fā)射參數(shù)的演變情況和相互關(guān)聯(lián)性;最后是聚類分析與評估,運(yùn)用K均值聚類算法分析特定參量的內(nèi)在結(jié)構(gòu)特征,進(jìn)行信號模式識別,同時(shí)計(jì)算相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行聚類結(jié)果評價(jià)。

        圖1 聲發(fā)射特征提取與損傷評價(jià)軟件設(shè)計(jì)路線

        1.2 特征參數(shù)提取

        選用合理的參數(shù)表征信號特征是準(zhǔn)確評估材料損傷的前提,由于聲發(fā)射分析對瞬態(tài)不穩(wěn)定非常敏感,為全面了解材料的損傷發(fā)展和失效模式,需要根據(jù)應(yīng)用類型擇優(yōu)選取多個(gè)參數(shù)[8]。軟件提取計(jì)算的聲發(fā)射特征參量及其定義和用途如表1所示。其中撞擊計(jì)數(shù)、峰值幅度、振鈴計(jì)數(shù)、上升時(shí)間、持續(xù)時(shí)間和能量是使用非常廣泛的特征參量;RA值和平均頻率由相關(guān)聲發(fā)射特征參數(shù)定義而來,RA值可用于波形傾角的度量,在一些研究中,其與平均頻率結(jié)合,用于分析損傷程度或損傷模式[9-11];峰值、有效值電壓、峭度、偏度、波形因子和峰值因子是表征信號波形特點(diǎn)的典型時(shí)域參數(shù),常用作故障診斷中的數(shù)據(jù)參考;峰值頻率和質(zhì)心頻率是描述聲發(fā)射信號頻率分布的特征參數(shù),有研究將這兩類參數(shù)用于失效模式的識別[12]。

        表1 聲發(fā)射特征參量

        1.3 K均值聚類分析

        在軟件中,采用K均值(K-means)聚類算法探究聲發(fā)射參量間的內(nèi)在結(jié)構(gòu)特征,其思想是,對目標(biāo)樣本集按照樣本間距劃分為K個(gè)簇,使得簇內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)間距盡可能小,而簇間的距離盡可能大。K均值算法的具體流程如圖2[13]所示。

        將K均值聚類算法用于多維度特征參量的結(jié)構(gòu)性分析,在軟件界面上展示K值為2,3,4,5時(shí)的4種聚類結(jié)果,同時(shí)采用輪廓系數(shù)和Davies-Bouldin指數(shù)評估聚類結(jié)果,給出最優(yōu)聚類方案。輪廓系數(shù)和Davies-Bouldin指數(shù)(簡稱DBI)是評價(jià)聚類結(jié)果的兩個(gè)常用指標(biāo)。樣本i的輪廓系數(shù)可定義為[14]:

        (1)

        式中,bi為樣本i到其他簇樣本間的平均距離,又稱樣本的簇間不相似度;ai為樣本i距同簇中其他樣本的平均距離,又稱樣本的簇內(nèi)不相似度。

        圖2 K均值聚類算法流程

        si值介于[-1,1],其值越大說明樣本聚類越合理。所有樣本的si的均值即為聚類結(jié)果的輪廓系數(shù)。

        DBI通過以下公式[15]計(jì)算:

        (2)

        (3)

        (4)

        (5)

        由式(5)可知,DBI值越小聚類效果越好,其最小值為0。

        2 316LN不銹鋼疲勞裂紋擴(kuò)展的聲發(fā)射監(jiān)測試驗(yàn)

        疲勞破壞是材料損傷累積的動(dòng)態(tài)發(fā)展過程,疲勞裂紋擴(kuò)展過程會(huì)產(chǎn)生彈性應(yīng)力波,被聲發(fā)射傳感器接收,經(jīng)過前置放大器放大后,最終傳遞到聲發(fā)射系統(tǒng)中轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號。在本研究中,通過開展壓力容器常用材料316LN不銹鋼疲勞裂紋擴(kuò)展的聲發(fā)射監(jiān)測試驗(yàn),采集完整的聲發(fā)射波形數(shù)據(jù),采用文中開發(fā)的聲發(fā)射損傷評價(jià)軟件進(jìn)行處理分析。316LN不銹鋼的主要化學(xué)成分見表2。

        表2 316LN不銹鋼化學(xué)成分

        根據(jù)GB/T 6398—2017《金屬材料 疲勞試驗(yàn) 疲勞裂紋擴(kuò)展方法》,采用緊湊拉伸型試樣,開展空氣環(huán)境下的疲勞裂紋擴(kuò)展試驗(yàn),試樣尺寸如圖3所示。試驗(yàn)采用應(yīng)力幅為1.5~15 kN的正弦波加載,應(yīng)力比R為0.1,加載頻率為15 Hz。

        圖3 316LN不銹鋼緊湊拉伸試樣結(jié)構(gòu)尺寸示意

        試驗(yàn)裝置系統(tǒng)如圖4所示,采用的加載平臺為Landmark 370系列載荷框架,動(dòng)態(tài)載荷容量為100 kN,最大壓力達(dá)21 MPa。檢測設(shè)備為24通道SAMOS聲發(fā)射檢測儀器,處理板卡為PCI-8聲發(fā)射卡。參考GB/T 18182—2012《金屬壓力容器聲發(fā)射檢測及結(jié)果評價(jià)方法》,傳感器響應(yīng)頻率推薦在100~400 kHz范圍內(nèi),而ASTM E1930/E1930MStandardPracticeforExaminationofLiquid-filledAtmosphericandLow-pressureMetalStorageTanksUsingAcousticEmission標(biāo)準(zhǔn)的推薦范圍為100~200 kHz,因此選用具有高靈敏度的R15α壓電窄帶諧振式傳感器和40 dB增益的前置放大器,傳感器的工作頻率為50~400 kHz,諧振頻率為75 kHz。

        圖4 疲勞與聲發(fā)射監(jiān)測裝置系統(tǒng)示意

        試驗(yàn)中,設(shè)置采樣頻率1 MHz采集疲勞裂紋擴(kuò)展的聲發(fā)射信號。為排除噪音信號的干擾,將試驗(yàn)的門檻值設(shè)置為46 dB。參考相關(guān)研究[16-17]得到的不同鋼材聲發(fā)射頻率范圍,將測量通道的模擬濾波器下限設(shè)置為100 kHz,上限設(shè)置為400 kHz。傳感器涂抹耦合劑后放置于試樣表面,位置見圖4,采用圓柱銷穿過試樣圓孔與加載平臺夾具固定,將引伸計(jì)末端放置于試樣燕尾槽處,測量裂紋擴(kuò)展尺寸,施加疲勞載荷的同時(shí),啟動(dòng)聲發(fā)射信號采集系統(tǒng),直到裂紋擴(kuò)展至引伸計(jì)脫離試樣,停止加載和信號采集。試驗(yàn)完成后,記錄試樣裂紋擴(kuò)展過程的疲勞循環(huán)周次和裂紋尺寸,并將采集的聲發(fā)射信號導(dǎo)出,用于后續(xù)的分析評價(jià)。

        3 聲發(fā)射特征提取與裂紋損傷評價(jià)

        3.1 特征參量提取

        利用設(shè)計(jì)的聲發(fā)射損傷評價(jià)軟件對試驗(yàn)采集到的裂紋擴(kuò)展過程中的聲發(fā)射信號進(jìn)行處理,在軟件界面導(dǎo)入聲發(fā)射信號文件,設(shè)置門檻值為48 dB,濾去所有低于該門檻值的信號。圖5示出裂紋擴(kuò)展中某個(gè)聲發(fā)射信號的處理結(jié)果,包括多維度特征參量、時(shí)域波形和傅里葉變換頻譜的顯示,該信號為典型的突發(fā)型裂紋擴(kuò)展信號,其幅值為56 dB,峰值頻率和質(zhì)心頻率分別為118.41,166.04 kHz。

        圖5 聲發(fā)射特征參量、波形和頻譜結(jié)果

        3.2 參量經(jīng)歷分析

        根據(jù)幅值、振鈴計(jì)數(shù)、能量、RMS隨時(shí)間的變化情況,繪制這些特征參量的經(jīng)歷圖,據(jù)此分析聲發(fā)射源的發(fā)展趨勢以及活動(dòng)狀態(tài)。圖6示出軟件界面上4組特征參量經(jīng)歷圖的顯示結(jié)果,從左上方幅值的經(jīng)歷圖可以看出,信號的幅值大小主要為48~60 dB,試驗(yàn)前期的聲發(fā)射信號主要為從預(yù)制缺口尖端產(chǎn)生的塑性變形和初始開裂信號,幅值、振鈴計(jì)數(shù)、能量和RMS整體上較低,伴隨著個(gè)別高值信號。在試驗(yàn)的800~1 100 s時(shí)間段,信號有集中的分布和明顯的升高,振鈴計(jì)數(shù)、能量和RMS也出現(xiàn)相同的變化趨勢,表明800~1 100 s這段時(shí)間的聲發(fā)射活動(dòng)強(qiáng)度增大。

        圖6 幅值、振鈴計(jì)數(shù)、能量、RMS隨時(shí)間的變化

        累積振鈴計(jì)數(shù)和累積能量的經(jīng)歷圖分別如圖7(a)(b)所示,可以看出兩個(gè)參量的經(jīng)歷圖表現(xiàn)出相似的變化趨勢。在試驗(yàn)進(jìn)行到800 s左右,累積振鈴計(jì)數(shù)和累計(jì)能量的經(jīng)歷圖均出現(xiàn)轉(zhuǎn)折點(diǎn),上升趨勢變得劇烈;到1 100 s左右,再次出現(xiàn)轉(zhuǎn)折,上升趨勢變得平緩。這與幅度、振鈴計(jì)數(shù)、能量的經(jīng)歷圖中的集中區(qū)域相近,據(jù)此可以推斷,累積振鈴計(jì)數(shù)和累積能量的經(jīng)歷圖上,出現(xiàn)的第1次轉(zhuǎn)折標(biāo)志著裂紋進(jìn)入快速擴(kuò)展階段,聲發(fā)射活動(dòng)變得活躍;出現(xiàn)的第2次轉(zhuǎn)折,主要是因?yàn)樵囼?yàn)載荷較大且試樣厚度較小,裂紋擴(kuò)展后期,裂紋尖端的應(yīng)力狀態(tài)發(fā)生了變化,從平面應(yīng)變狀態(tài)轉(zhuǎn)為平面應(yīng)力與平面應(yīng)變共存的混合狀態(tài),導(dǎo)致裂紋擴(kuò)展阻力明顯增大,從而使得聲發(fā)射的活度和強(qiáng)度降低。MOORTHY等[18-19]在316不銹鋼疲勞裂紋擴(kuò)展的聲發(fā)射監(jiān)測中,也發(fā)現(xiàn)類似的轉(zhuǎn)折現(xiàn)象,即轉(zhuǎn)折前聲發(fā)射計(jì)數(shù)的增長速率要明顯快于轉(zhuǎn)折后,與本文的結(jié)果一致。LI等[20]研究了在壓力容器用鋼Q345的疲勞裂紋擴(kuò)展中,不同試樣厚度對裂紋擴(kuò)展速率和聲發(fā)射特征的影響,結(jié)果表明隨著試樣厚度的增大,平面應(yīng)變狀態(tài)占據(jù)主要地位,聲發(fā)射計(jì)數(shù)率也會(huì)顯著增大。因此,聲發(fā)射的第2次轉(zhuǎn)折很可能是由于裂紋尖端應(yīng)力狀態(tài)的轉(zhuǎn)變導(dǎo)致的。試驗(yàn)過程的裂紋尺寸隨時(shí)間的變化曲線如圖7(c) 所示,直至裂紋擴(kuò)展結(jié)束的循環(huán)周次約27 600次,裂紋尺寸12.8 mm,曲線較光滑,并未出現(xiàn)明顯的拐點(diǎn),且裂紋擴(kuò)展速率有逐漸增大的趨勢。結(jié)合累積振鈴計(jì)數(shù)和累積能量的經(jīng)歷圖來看,隨著試驗(yàn)中后期裂紋尖端應(yīng)力狀態(tài)的轉(zhuǎn)變,雖然測得的聲發(fā)射活動(dòng)強(qiáng)度下降,但裂紋擴(kuò)展并沒有隨之減慢,反而有加快的趨勢。

        圖7 累積振鈴計(jì)數(shù)、累積能量和裂紋尺寸隨時(shí)間的變化曲線

        3.3 參量關(guān)聯(lián)分析

        不同參量間的關(guān)聯(lián)分析有助于深入探究聲發(fā)射信號的特性,并有利于信號模式的識別。雖然不同參數(shù)間的關(guān)聯(lián)性在總體上呈現(xiàn)一定規(guī)律,但這種規(guī)律往往不是單一的,可能與聲發(fā)射源的不同特性有關(guān)。例如,持續(xù)時(shí)間與振鈴計(jì)數(shù)總體上是正相關(guān)的關(guān)系,但有一部分信號的振鈴計(jì)數(shù)隨持續(xù)時(shí)間的增勢明顯,而另一部分信號則增勢緩慢,持續(xù)時(shí)間與幅值也表現(xiàn)出類似的關(guān)系。鑒于RA值、平均頻率和峰值頻率的定義,它們包含更多的波形特征信息,在研究中常用于信號的模式識別[21]。因此,本文選取了持續(xù)時(shí)間與幅值、峰值頻率與幅值、平均頻率與RA和振鈴計(jì)數(shù)與持續(xù)時(shí)間4組特征參量,通過繪制二維關(guān)聯(lián)圖象來分析這些參量之間的關(guān)聯(lián)性,結(jié)果如圖8所示。

        圖8 特征參量關(guān)聯(lián)圖

        從圖8可以看出,持續(xù)時(shí)間與幅值、振鈴計(jì)數(shù)與持續(xù)時(shí)間都呈近似正相關(guān),但變化趨勢有差異,前者關(guān)聯(lián)圖輪廓曲線表現(xiàn)為近似冪函數(shù)關(guān)系,后者關(guān)聯(lián)圖呈近似線性的輻射狀。圖8左下方的平均頻率和RA關(guān)聯(lián)圖表明兩組特征參量近似負(fù)相關(guān)。從圖8右下方的關(guān)聯(lián)圖可以看出,信號峰值頻率主要分布在80~170 kHz范圍內(nèi),與文獻(xiàn)[22-23]中裂紋擴(kuò)展信號頻率的研究結(jié)果一致。從圖8還可以看出,不同參量間表現(xiàn)出多樣的關(guān)聯(lián)信息,可以為進(jìn)一步的信號模式識別研究提供依據(jù)。

        3.4 聚類算法分析

        綜合考慮各特征參數(shù)的作用,選取幅值、持續(xù)時(shí)間、峰值頻率、RA和平均頻率作為K均值聚類算法的輸入,聚類后的幅值-持續(xù)時(shí)間散點(diǎn)圖見圖9,將特征參量按不同K值聚類,相同灰度的數(shù)據(jù)點(diǎn)歸為一類。計(jì)算不同K值下聚類結(jié)果的評估指標(biāo)大小,K為2,3,4,5的聚類結(jié)果對應(yīng)的輪廓系數(shù)分別為0.69,0.47,0.49,0.53,而DBI分別為0.56,0.68,0.65,0.54。根據(jù)兩個(gè)指標(biāo)的定義可知,輪廓系數(shù)越大,表明聚類效果越好,而DBI越小聚類效果越好。綜合以上指標(biāo)大小,K為3和4的聚類結(jié)果較差,而相比K為2和5的聚類結(jié)果評估指標(biāo),二者的DBI相近,但前者的輪廓系數(shù)明顯大于后者,因此認(rèn)為分成2類的結(jié)果最優(yōu)。由分成2類的聚類結(jié)果(見圖9)可見,第1類信號持續(xù)時(shí)間較短,第2類持續(xù)時(shí)間較長。

        為探究兩類信號在試驗(yàn)過程中的變化和分布情況,將兩類信號的累積振鈴計(jì)數(shù)和累積能量與撞擊計(jì)數(shù)的關(guān)系以散點(diǎn)圖的形式表現(xiàn)在圖10中,自變量用撞擊計(jì)數(shù)取代到達(dá)時(shí)間是為了消除信號濾波后時(shí)間非線性帶來的影響。由圖10可以看出,第1類信號數(shù)量較多且貫穿試驗(yàn)的始終,這類信號持續(xù)時(shí)間短,表現(xiàn)為上升和衰減快的突發(fā)型波,波形特征如圖11(a)所示。在拉伸加載的疲勞裂紋擴(kuò)展過程中,Ⅰ型裂紋占主導(dǎo)地位,圖中累積計(jì)數(shù)和累積能量隨撞擊計(jì)數(shù)呈近似線性增長的趨勢,推測第1類信號與Ⅰ型裂紋的發(fā)生有關(guān)。圖12說明第2類信號主要出現(xiàn)在試驗(yàn)的中期,尤其是800~1 200 s時(shí)間段,結(jié)合前文的參量經(jīng)歷分析,這段時(shí)間內(nèi)的聲發(fā)射強(qiáng)度增大,幅值、能量等都有明顯的升高。第2類信號的持續(xù)時(shí)間長,大多表現(xiàn)為連續(xù)型波,波形特征如圖11(b)所示,這類信號可能來源于應(yīng)力狀態(tài)過渡過程中切應(yīng)力作用下產(chǎn)生的Ⅱ型裂紋。

        圖9 K均值聚類結(jié)果

        (a)

        (b)

        (a)突變型波

        (b)連續(xù)型波

        AGGELIS等[24]在鋁合金疲勞裂紋擴(kuò)展的聲發(fā)射研究中,采用RA值表征開裂模式,將具有較小和較大RA值的兩種信號來源分別歸結(jié)于張開型裂紋和剪切型裂紋,并通過對裂紋幾何形狀的觀察證實(shí)了裂紋由拉伸模式向剪切模式的轉(zhuǎn)變,與本文研究結(jié)果一致。經(jīng)計(jì)算文中第1類信號的RA平均值為0.99 s/V,第2類信號RA平均值為3.72 s/V,可見第1類信號的RA值總體上明顯小于第2類信號,而且試樣的裂紋幾何形狀也與文獻(xiàn)[24]有相似的特征。因此,通過K均值聚類算法可將不同模式的信號進(jìn)行分離,從而實(shí)現(xiàn)對不同聲發(fā)射源類型的識別,有助于材料裂紋損傷模式的判斷和評價(jià)。

        圖12 兩類信號在時(shí)間上的分布

        4 結(jié)語

        聲發(fā)射監(jiān)測具備檢測動(dòng)態(tài)缺陷和實(shí)現(xiàn)在線監(jiān)測的優(yōu)勢,為壓力容器的損傷評價(jià)與預(yù)測性維護(hù)提供可替代的解決方案。本研究基于聲發(fā)射監(jiān)測開展了金屬裂紋損傷評價(jià)系統(tǒng)設(shè)計(jì)和疲勞試驗(yàn),得出如下結(jié)論。

        (1)基于Python語言設(shè)計(jì)并開發(fā)了一種聲發(fā)射特征提取與損傷評價(jià)系統(tǒng),通過引入多維度特征參量提取、波形頻譜分析、參量經(jīng)歷與關(guān)聯(lián)分析、信號聚類分析等功能,實(shí)現(xiàn)了聲發(fā)射特征的高效處理與損傷狀態(tài)的準(zhǔn)確評估。

        (2)針對壓力容器用316LN不銹鋼開展了疲勞裂紋擴(kuò)展的聲發(fā)射監(jiān)測試驗(yàn),采用該系統(tǒng)對疲勞試驗(yàn)中的聲發(fā)射信號進(jìn)行處理和分析,結(jié)果表明裂紋擴(kuò)展信號的頻率主要分布在80~170 kHz范圍內(nèi),幅值主要為48~60 dB。

        (3)聲發(fā)射多維度參量的經(jīng)歷分析和聚類分析能夠有效反映裂紋擴(kuò)展過程的聲發(fā)射活動(dòng)情況。本文開發(fā)的聲發(fā)射特征提取與損傷評價(jià)系統(tǒng)可以為聲發(fā)射實(shí)時(shí)監(jiān)測與損傷準(zhǔn)確評估提供重要參考。

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