基于超声检测的金属增材制造试样孔隙率分类预测方法技术

一种基于超声检测的金属增材制造试样孔隙率分类预测方法，步骤如下：S1、制备孔隙率标定试样；S2、对具有不同孔隙率的孔隙率标定试样进行检测获得实际孔隙率，制定孔隙率分级标准并对每个孔隙率标定试样进行分级；S3、S4、采用超声纵波和超声横波对每个孔隙率标定试样进行超声检测，得到每个试样超声检测的横、纵波波速和横、纵波衰减系数；S5、利用PSO

【技术实现步骤摘要】
基于超声检测的金属增材制造试样孔隙率分类预测方法


[0001]本专利技术涉及一种基于超声检测的金属增材制造试样孔隙率分类预测方法，属于超声波无损检测


技术介绍

[0002]3D打印(3Dimensions Printing)，即增材制造(Additive Manufacturing)，是一种相对于车、铣、刨、磨等传统减材制造的新型材料成型技术。在实际增材制造过程中，不可避免会产生孔隙，孔隙率对于产品的拉伸、疲劳等机械性能起着决定性影响，是检测产品质量最重要的指标。因此准确且便捷地测量增材制造试样孔隙率对其在工业领域的广泛应用起到至关重要的作用。当前主要的孔隙率检测方法有4种：阿基米德法根据液体与空气的相对密度获得试样的总孔隙率。该方法操作简单，但精度较低，对于大型产品检测困难；基于横截面成像的2d成像法通过光学或扫描电子显微镜(SEM)对特定切割平面进行观察，可以获得孔隙在试样中的分布及形貌，但是基于各截面样本统计生成的孔隙率误差较大且需要破坏试样；基于X射线的计算机断层扫描(CT)法将射线的强度变化进行三维建模，可以精确的获得试样中孔隙的立体空间分布、形貌及体积大小，但是该方法检测区域小、深度浅，且价格昂贵、操作复杂；基于内部缺陷与超声波相互作用的超声检测(UT)方法，通过提取回波信号中的超声特征参量可以获得与孔隙率相关的时域图及2D/3D图像。近年来，超声检测以其便携性优异、穿透深度高、检测无损伤、使用成本低的特点，成为表征材料内部结构最有力的方法。
[0003]但是在现有的超声孔隙率检测方法中，受限于超声波自身波长，对于小孔隙分辨率较低，整体孔隙率定量能力存在不足，需要结合其他工具及数据后处理从而提高超声检测精度。现有的提高超声孔隙率检测精度的方法中，大多采用深度学习方法，使用单个纵波进行测试，并且需要极大提高测试数据量或采用多种超声特征参数以提高模型精度。

技术实现思路

[0004]本专利技术的专利技术目的是提供一种基于超声检测的金属增材制造试样孔隙率分类预测方法，该方法基于PSO
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BP神经网络的超声横、纵波信号，能简便快捷、低成本，高精度地分类预测金属增材制造试样的孔隙率。
[0005]本专利技术实现其专利技术目的所采取的技术方案是：一种基于超声检测的金属增材制造试样孔隙率分类预测方法，包括以下步骤：
[0006]S1、制备孔隙率标定试样：以与待测金属增材制造试样相同的增材制造方法，通过调整工艺参数，制备与待测金属增材制造试样相同材料的具有不同孔隙率的孔隙率标定试样；
[0007]S2、采用显微超声对具有不同孔隙率的孔隙率标定试样进行检测，获得每个孔隙率标定试样的实际孔隙率，制定孔隙率分级标准并根据实际孔隙率将对每个孔隙率标定试样进行分级；
[0008]S3、采用超声纵波对每个孔隙率标定试样进行超声检测，采集超声信号并进行分析计算，得到每个孔隙率标定试样超声检测的纵波波速和纵波衰减系数；
[0009]S4、采用超声横波对每个孔隙率标定试样进行超声检测，采集超声信号并进行分析计算，得到每个孔隙率标定试样超声检测的横波波速和横波衰减系数；
[0010]S5、根据步骤S2中对每个孔隙率标定试样的分级和步骤S3、S4得到的每个孔隙率标定试样超声检测的纵波波速、纵波衰减系数、横波波速和横波衰减系数，利用PSO
‑
BP神经网络建立纵波波速、纵波衰减系数、横波波速和横波衰减系数与孔隙率分级对应映射关系模型；
[0011]S6、分别采用超声横波和超声纵波对待测金属增材制造试样进行超声检测，采集超声信号并进行分析计算，得到待测金属增材制造试样超声检测的横波波速、横波衰减系数、纵波波速和和纵波衰减系数；
[0012]S7、将待测金属增材制造试样超声检测的横波波速、横波衰减系数、纵波波速和和纵波衰减系数输入步骤S5所建立的对应映射关系模型中，得到待测金属增材制造试样的孔隙率分级。
[0013]进一步，本专利技术所述待测金属增材制造试样为铝合金构件。
[0014]更进一步，本专利技术所述待测金属增材制造试样为AlSi10Mg构件。
[0015]再进一步，本专利技术所述待测金属增材制造试样为通过选择性激光熔化增材制造制备的铝合金构件。
[0016]进一步，本专利技术所述步骤S2制定的孔隙率分级标准如下：等级一：孔隙率0
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1％、等级二：孔隙率1
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2％、等级三：孔隙率2
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5％、等级四：孔隙率5
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10％、等级五：孔隙率>10％。
[0017]进一步，本专利技术所述以与待测金属增材制造试样相同的增材制造方法，通过调整工艺参数，制备与待测金属增材制造试样相同材料的具有不同孔隙率的孔隙率标定试样的具体操作是：
[0018]s11、准备与待测金属增材制造试样相同材料的增材制造原料，通过预实验确定最佳工艺参数，获得最佳激光体积能量密度，所述最佳工艺参数包括选择性激光熔化增材制造的激光功率、扫描速度、扫描间距和层厚；
[0019]s12、通过上浮、下调最佳工艺参数中的激光功率及扫描速度以改变激光体积能量密度，制备N个具有不同孔隙率的孔隙率标定试样，N≥15。
[0020]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0021]现有孔隙率检测技术往往采用单一纵波进行表征，同一模型单独采用纵波或横波准确率均极低，需要极大的检测数据对模型进行训练提高预测准确性，且训练时往往直接采用超声波形，不免引入噪音及无关参数对模型准确性造成影响。而本技术方案结合了横波和纵波分别在孔隙率检测方面的优势，大大减少建立模型所需数据量；通过互相关算法、峰值算法提取声速及衰减系数，避免引入超声波形噪声及无关变量，通过粒子群优化(PSO)BP神经网络算法建立起超声各参量与孔隙率分级之间的映射关系，提高了金属增材制造试样孔隙率分级预测的准确性。
附图说明
[0022]图1为本专利技术实施例对孔隙率标定试样进行超声检测的示意图。
具体实施方式
[0023]实施例
[0024]一种基于超声检测的金属增材制造试样孔隙率分类预测方法，包括以下步骤：
[0025]S1、制备孔隙率标定试样：以与待测金属增材制造试样相同的增材制造方法，通过调整工艺参数，制备与待测金属增材制造试样相同材料的具有不同孔隙率的孔隙率标定试样；
[0026]S2、采用显微超声对具有不同孔隙率的孔隙率标定试样进行检测，获得每个孔隙率标定试样的实际孔隙率，制定孔隙率分级标准并根据实际孔隙率将对每个孔隙率标定试样进行分级；
[0027]S3、采用超声纵波对每个孔隙率标定试样进行超声检测，采集超声信号并进行分析计算，得到每个孔隙率标定试样超声检测的纵波波速和纵波衰减系数；
[0028]S4、采用超声横波对每个孔隙率标定试样进行超声检测，采集超声信号并进行分析计算，得到每个孔隙率标定试样超声检测的横波波速和横波衰减系数；
[0029]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于超声检测的金属增材制造试样孔隙率分类预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、制备孔隙率标定试样：以与待测金属增材制造试样相同的增材制造方法，通过调整工艺参数，制备与待测金属增材制造试样相同材料的具有不同孔隙率的孔隙率标定试样；S2、采用显微超声对具有不同孔隙率的孔隙率标定试样进行检测，获得每个孔隙率标定试样的实际孔隙率，制定孔隙率分级标准并根据实际孔隙率将对每个孔隙率标定试样进行分级；S3、采用超声纵波对每个孔隙率标定试样进行超声检测，采集超声信号并进行分析计算，得到每个孔隙率标定试样超声检测的超声纵波波速和超声纵波衰减系数；S4、采用超声横波对每个孔隙率标定试样进行超声检测，采集超声信号并进行分析计算，得到每个孔隙率标定试样超声检测的超声横波波速和超声横波衰减系数；S5、根据步骤S2中对每个孔隙率标定试样的分级和步骤S3、S4得到的每个孔隙率标定试样超声检测的纵波波速、纵波衰减系数、横波波速和横波衰减系数，利用PSO
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BP神经网络建立纵波波速、纵波衰减系数、横波波速和横波衰减系数与孔隙率分级的对应映射关系模型；S6、分别采用超声横波和超声纵波对待测金属增材制造试样进行超声检测，采集超声信号并进行分析计算，得到待测金属增材制造试样超声检测的横波波速、横波衰减系数、纵波波速和和纵波衰减系数；S7、将待测金属增材制造试样超声检测的横波波速、横波衰减系数、纵波波速和和纵波衰减系数输入步骤S4所建立的对应映射关系模型中，得到待测金属增材制造试样的孔隙率分级。2.根据权利要求1所述的一种基于超声检...

【专利技术属性】
技术研发人员：苟国庆，张晨昊，甘功雯，陈兵，邱菲菲，朱忠尹，李会民，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：