一种蠕变曲线预测方法技术

技术编号:43867220 阅读:48 留言:0更新日期:2024-12-31 18:53
本发明专利技术公开了一种蠕变曲线预测方法,包括以下步骤:步骤1、在不同实验条件下进行蠕变实验,提取多条测试所得的蠕变曲线,提取所需条件参数和蠕变应变量构建数据集;步骤2、对步骤1中的数据集进行Larson‑Miller参数方程拟合;步骤3、以步骤1构建数据集的条件参数作为输入,蠕变应变量作为输出,选择网络训练得到蠕变曲线预测模型;步骤4、将步骤2拟合得到的Larson‑Miller方程和步骤3中得到的蠕变曲线预测模型相结合,实现数据集覆盖条件下的蠕变曲线预测。能够实现蠕变曲线的高精度预测,为全过程理解材料的蠕变特性,材料设计及寿命评估提供更为准确的参考。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及材料科学与工程,尤其是一种蠕变曲线预测方法


技术介绍

1、燃机叶片在服役过程中常受到高温和离心载荷的影响,易发生蠕变变形和失效,严重影响机组的安全性。自20世纪50年代以来,各种结构材料的蠕变曲线和寿命预测研究被广泛开展。1982年出现的θ投影法,通过对蠕变曲线进行唯象描述建立了蠕变应变和蠕变时间的关系,具有很好的寿命预测能力在工业各种类型的合金中得到广泛应用。但实际蠕变过程中蠕变真实应力随着变形的增加而增大,难以利用θ投影法实现恒应力蠕变曲线准确预测。而且该方法对温度和应力的关系较为分散,对于蠕变应变较大的曲线也难以适用。中国专利cn108256179a公开了一种利用幂指数模型,将实测与外推相结合以预测蠕变曲线。中国专利cn105910921a公开了一种基于新建的蠕变模型来实现高精度的蠕变曲线预测。

2、近年来,基于数据驱动的机器学习方法在材料服役寿命预测方面引起广泛关注。中国专利cn115035963a公开了一种基于蠕变条件蠕变时间蠕变断裂寿命数据集,利用bpnn神经网络以及拉森米勒参数方程,实现数据驱动准确预测高温合金的蠕本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种蠕变曲线预测方法,其特征在于:

2.如权利要求1所述的蠕变曲线预测方法,其特征在于:步骤1中的所需条件参数包括蠕变温度、蠕变应力、蠕变时间、蠕变断裂寿命、蠕变第二、三阶段过渡时间。

3.如权利要求1所述的蠕变曲线预测方法,其特征在于:步骤1中选取10条测试所得的蠕变曲线。

4.如权利要求1或2所述的蠕变曲线预测方法,其特征在于:步骤2中拟合得到关于蠕变断裂寿命和蠕变第二、三阶段过渡时间的方程。

5.如权利要求4所述的蠕变曲线预测方法,其特征在于:所述方程为:、,其中为蠕变断裂寿命,为蠕变第二、三阶段过渡时间,T为蠕变温度,σ为蠕变应...

【技术特征摘要】

1.一种蠕变曲线预测方法,其特征在于:

2.如权利要求1所述的蠕变曲线预测方法,其特征在于:步骤1中的所需条件参数包括蠕变温度、蠕变应力、蠕变时间、蠕变断裂寿命、蠕变第二、三阶段过渡时间。

3.如权利要求1所述的蠕变曲线预测方法,其特征在于:步骤1中选取10条测试所得的蠕变曲线。

4.如权利要求1或2所述的蠕变曲线预测方法,其特征在于:步骤2中拟合得到关于蠕变断裂寿命和蠕变第二、三阶段过渡时间的方程。

5.如权利要求4所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员:杨乐馨吴松巩秀芳高振桓聂丽萍隆彬裴玉冰丁亚威杨徐博高骥天郭维华
申请(专利权)人:东方电气集团东方汽轮机有限公司
类型:发明
国别省市:

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