评定焊接钢结构应变时效程度的检测方法技术

本发明专利技术涉及一种评定焊接钢结构应变时效程度的检测方法，本发明专利技术将不同预应变、不同时效处理的焊接接头试件进行拉伸实验，并利用AE检测技术和IRT检测技术进行实时监测，得到AE时域信号和温度时间历程，通过后处理得到AE局部能量比、AE损伤参数、温升率并确定其为输入层，应变时效损伤指数为输出层，以建立神经网络模型。对于待检测的试样，对其拉伸过程进行AE检测和IRT检测，将后处理的特征参数输入建立的神经网络模型便可对其应变时效程度进行评价。本发明专利技术的方法不受焊接缺陷种类、取样位置、取样数量等限制，而且两种检测技术在机械能耗散上相互补偿，提高了应变时效程度等级评价的准确率。价的准确率。价的准确率。

【技术实现步骤摘要】
评定焊接钢结构应变时效程度的检测方法


[0001]本专利技术涉及一种焊接钢结构安全评价技术，具体地说是一种评定焊接钢结构应变时效程度的检测方法。

技术介绍

[0002]生产管线钢要经历诸多繁杂的工序，其中，螺旋成形、焊接、防腐等工序会使材料性能发生一定程度的变化，管线钢经过螺旋成形、内外防腐(100～200℃)等过程，伴随着机械能的转换与耗散，消耗的机械能转换成热能和应变能，应变能以声发射弹性波的形式耗散。这种经历预变形的焊接管线钢内部发生了不同程度的应变时效，结果将导致材料韧性和塑性降低，缩短其使用寿命，极大可能会危害到能源安全和公共安全。针对焊接钢结构的安全等级评价，需要实时检测其发生的应变时效程度。
[0003]诸多材料及安全检测工程领域的研究人员已对钢材应变时效做了大量研究，但研究方法较为集中，通过拉伸实验和冲击实验分析力学响应，以屈服强度、断裂伸长率、冲击功等参数评估材料发生的应变时效程度，如申请号为201510926271.4的专利技术专利《一种评定管线钢制管后应变时效程度的方法》，提出了一种评定管线钢制管后应变时效程度的方法，通过计算冲击功的下降比与屈服强度上升比的乘积作为钢材应变时效系数δ，以评定管线钢制管后的应变时效程度。专利申请号为201611101028.X的专利技术专利《一种20G钢材料应变时效脆化无损检测及评估方法》提出了一种20G钢材料应变时效脆化无损检测及评估方法，通过磁化特性测量设备检测出应变量，其次判断被测设备的状态及氮含量，以评估是否发生应变时效脆化及应变时效脆化程度。专利申请号为202211318019.1的专利技术专利《一种考虑应变时效影响的高强度钢无损检测方法及系统》提出了一种较为新颖的方法，通过断铅实验采集AE信号，构建AE特征参数库，以便于其他受损钢结构的应变时效评估。这三种专利技术只针对无焊接试样的应变时效程度评估。前两个专利技术评估效果受取样位置，取样数量等因素影响且评估过程不满足经济性，重复性等要求。第三个专利技术中断铅实验的AE信号受断铅长度、角度、位置影响较大，操作要领要求严格，较小的疏忽即可导致评估结果出现极大的误差。。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的就是提供一种评定焊接钢结构应变时效程度的检测方法，以解决现有钢结构应变时效检测方法受取样位置、取样数量等因素限制，不满足经济性和重复性要求的问题。
[0005]本专利技术是这样实现的：一种评定焊接钢结构应变时效程度的检测方法，包括以下步骤。
[0006]a.首先将同一批次的两块钢板对接手工焊接，并切割成若干形状相同的试样，焊缝位于试样的中间位置。
[0007]b.对制成的试件进行预拉伸以达到不同水平的预应变，对预拉伸的试件进行不同
温度的人工时效处理。
[0008]c.将人工时效处理后的试件进行单轴拉伸实验，并利用AE检测技术和IRT检测技术进行实时监测，得到AE信号时域幅值图和温度时间历程图。
[0009]d.针对弹塑性阶段采集的AE时域信号进行快速傅里叶变换，经过后处理得到AE频谱中特定频段的局部能量比PP，并定义AE损伤参数DP，
[0010][0011]其中，Peak frequency为AE信号的峰值频率。
[0012]e.根据温度时间历程图，计算拉伸过程中应变硬化阶段的温度变化率ΔW。
[0013]f.定义应变时效损伤指数DI，
[0014]DI＝Pre
strainAging temperature
[0015]其中，Pre
strain
为预应变，Aging temperature为时效温度。
[0016]g.建立神经网络模型，采用反向传播算法训练前馈网络，将后处理的AE频谱特定频段的局部能量比PP、AE损伤参数DP、应变硬化阶段的温度变化率ΔW作为网络的输入层，应变时效损伤指数DI作为输出层。
[0017]h.获取待检测试样，通过AE检测技术和IRT检测技术对待检测试样的拉伸测试过程进行实时监测，针对AE频谱中特定频段的局部能量比PP、AE损伤参数DP、应变硬化阶段的温升率ΔW代入建立的神经网络模型中，得到预测的应变时效损伤指数DI。
[0018]在步骤d中，从AE检测系统中筛选出的典型的AE时域信号，并将时域波形信号转为单列幅值数据，针对每个信号进行快速傅里叶变换得到频谱图，定义6个频段区间，求其中特定频段区间的局部能量比PP。
[0019]求250kHz～500kHz区间AE信号的局部能量百分比PP，
[0020][0021]其中，是AE信号经过快速傅里叶变换所得到的函数。
[0022]在训练前馈网络过程中，将变量归一化，使所有变量在0～1的范围内。
[0023]在步骤b中，在室温环境下将试件单轴拉伸至超过材料屈服点，以到达不同水平的预应变，且使预应变分别为6％、10％、14％。
[0024]在步骤b中，将预拉伸的试件置于高温加热炉中，分别随炉加热至100℃、150℃、200℃，保温120mins后，使试件随炉冷却至室温，并静置48h。
[0025]本专利技术为一种评定焊接钢结构应变时效程度的检测方法。采用AE检测技术和IRT检测技术，IRT检测技术可直接反应金属塑性流动、应变局部化过程的热力学，而AE检测技术在表征弹性波快速释放上具有超高的时间分辨率，两者在反应机械能耗散时可相互补偿。
[0026]本专利技术将不同预应变、不同时效处理的焊接接头试件进行拉伸实验，并利用AE检测技术和IRT检测技术进行实时监测，得到AE信号时域幅值图和温度时间历程图，确定输入层和输出层建立神经网络模型。对于待检测的试样，对其进行AE检测和IRT检测，将相应参数输入建立的神经网络模型便可对其应变时效程度进行评价。本专利技术的方法不受焊接缺陷
种类、取样位置、取样数量等限制，而且两种检测技术在机械能耗散上相互补偿，提高了应变时效程度等级评价的准确率。
附图说明
[0027]图1是本专利技术试件的示意图。
[0028]图2为发生应变时效的焊接接头试样的应力应变曲线，图2(a)为100℃应变时效试件的应力应变曲线，图2(b)为150℃应变时效试件的应力应变曲线，图2(c)200℃应变时效试件的应力应变曲线。
[0029]图3为本专利技术PP、DP值计算流程图，图3(a)为AE信号时域幅值图，图3(b)为时域幅值数据，图3(c)为AE信号频域幅值图，图3(d)为此AE信号DP值。
[0030]图4为拉伸过程的温度变化曲线，图4(a)为S10
‑
100试件的温度时间曲线，图4(b)为S10
‑
150试件的温度时间曲线，图4(c)为S10
‑
200试件的温度时间曲线。
[0031]图5为本专利技术的全连接神经网络示意图。
具体实施方式
[0032]本专利技术是一种评定焊接钢结构应变时效程度的检测方法，采用声发射(简称“AE”)及近表面红外热成像(简称“IRT”)检测技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种评定焊接钢结构应变时效程度的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：a.首先将同一批次的两块钢板对接手工焊接，并切割成若干形状相同的试样，焊缝位于试样的中间位置；b.对制成的试件进行预拉伸以达到不同水平的预应变，对预拉伸的试件进行不同温度的人工时效处理；c.将人工时效处理后的试件进行单轴拉伸实验，并利用AE检测技术和IRT检测技术进行实时监测，得到AE信号时域幅值图和温度时间历程图；d.针对弹塑性阶段采集的AE时域信号进行快速傅里叶变换，经过后处理得到AE频谱中特定频段的局部能量比PP，并定义AE损伤参数DP，其中，Peak frequency为AE信号的峰值频率；e.根据温度时间历程图，计算拉伸过程中应变硬化阶段的温度变化率ΔW；f.定义应变时效损伤指数DI，DI＝Pre
strainAging temperature
其中，Pre
strain
为预应变，Aging temperature为时效温度；g.建立神经网络模型，采用反向传播算法训练前馈网络，将后处理的AE频谱特定频段的局部能量比PP、AE损伤参数DP、应变硬化阶段的温度变化率ΔW作为网络的输入层，应变时效损伤指数DI作为输出层；h.获取待检测试样，通过AE检测技术和IRT检测技术对待检测试样的拉伸测试过程进行实时监测，针对...

【专利技术属性】
技术研发人员：周伟，李东起，刘佳，苏明明，张梦迪，王婕，
申请(专利权)人：河北大学，
类型：发明
国别省市：