【技术实现步骤摘要】
基于电磁超声对铁磁性材料屈服强度的估计方法
本专利技术涉及电磁无损检测
,尤其涉及一种基于电磁超声对铁磁性材料屈服强度的估计方法。
技术介绍
铁磁性材料在机械特性方面具有良好的适应性,因此在铁路、运输、能源、建筑、航天、军事和化工等方面被作为关键材料,得到广泛的应用。然而,种类繁多的铁磁性材料,会由于不同的加工工艺、不同含碳量、金相结构和不同掺杂合金成分材料,使其机械物理和化学特性具有很大差异。而且,铁磁性材料在不同应用环境下,对载荷、疲劳、腐蚀、使用温度等条件的表现也会有很大差别。因此,需要通过对其磁特性的检测,获取材料微观结构信息,从而确定其载荷、疲劳以及腐蚀状态,获取材料寿命信息。另外,铁磁性材料在长期服役情况下,会形成缺陷,造成伤害事故,引发人员伤亡和较大的经济损失。缺陷的形成包含孵化期、初始裂纹产生和扩展期等部分。铁磁性材料在损伤的早期即孵化期,其表现通常是各种微观的应力集中等因素导致的微观结构组织的变化。铁磁性材料在使用过程中造成缺陷的因素包括:由承载过大导致的局部应力和应力集中,最终造成局部塑性变形,产生缺陷;长期使用导致的疲劳损伤;温度变化导 ...
【技术保护点】
1.基于电磁超声对铁磁性材料屈服强度的估计方法,其特征在于,包含以下步骤:步骤1),取N个材料屈服强度已知的铁磁性板件,N为大于0的自然数,对于每一个铁磁性板件:步骤1.1),在铁磁性板件上分别设置电磁超声发射端和电磁超声接收端,并给电磁超声发射端施加第一偏置磁场、给电磁超声接收端施加第二偏置磁场,所述第一偏置磁场采用可调直流电磁铁形成,所述第二偏置磁场采用永磁体激发形成,电磁超声发射端发射电磁超声信号,电磁超声接收端采集电磁超声发射端发射的电磁超声信号;步骤1.2),将所述第一偏置磁场的强度从预设的第一磁场强度按照预设的磁场强度步长逐渐增大至预设的第二磁场强度,并读取每个 ...
【技术特征摘要】
1.基于电磁超声对铁磁性材料屈服强度的估计方法,其特征在于,包含以下步骤:步骤1),取N个材料屈服强度已知的铁磁性板件,N为大于0的自然数,对于每一个铁磁性板件:步骤1.1),在铁磁性板件上分别设置电磁超声发射端和电磁超声接收端,并给电磁超声发射端施加第一偏置磁场、给电磁超声接收端施加第二偏置磁场,所述第一偏置磁场采用可调直流电磁铁形成,所述第二偏置磁场采用永磁体激发形成,电磁超声发射端发射电磁超声信号,电磁超声接收端采集电磁超声发射端发射的电磁超声信号;步骤1.2),将所述第一偏置磁场的强度从预设的第一磁场强度按照预设的磁场强度步长逐渐增大至预设的第二磁场强度,并读取每个磁场强度下电磁超声接收端电磁超声信号的幅值,拟合第一偏置磁场的磁场强度对应电磁超声接收端电磁超声信号幅值的磁致伸缩曲线,提取磁致伸缩曲线中第一偏置磁场的强度为预设的第一磁场强度时对应的电磁超声接收端电磁超声信号的幅值作为第一特征值、第一个谷值点对应的第一偏置磁场的磁场强度为第二特征值、第一个峰值点对应的第一偏置磁场的磁场强度为第三特征值、第二个谷值点对应的第一偏置磁场的磁场强度为第四特征值;步骤2),根据所述N个铁磁性板件的属性数据建立神经网络数据库,所述铁磁性板件的属性数据包含该铁磁性板件的材料屈服强度、厚度、第一特征值、第二特征值、第三特征值和第四特征值;步骤3),将神经网络数据库中的数据划分为训练样本集和测试样本集,并将训练样本集和测试样本集中的数据归一化到[-1,1]之间;步骤4),建立BP神经网络模型,将训练样本集中各个铁磁性板件的厚度、第一特征值、第二特征值、第三特征值、第四特征值作为输入,训练样本集中对应的各个铁磁性板件的材料屈服强度作为输出,训练所述BP神经网络模型,当训练误差小于预设的第一误差阈值时,训练结束,得到训练好的BP神经网络模型;步骤5),将测试样本集中各个铁磁性板件的厚度、第一特征值、第二特征值、第三特征值、第四特征...
【专利技术属性】
技术研发人员:韩笑,姚恩涛,王平,刘瑞,张杰,朱振邦,周子钦,
申请(专利权)人:南京航空航天大学,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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