[发明专利]一种适用于表面裂纹缺陷检出概率试验的高效试件制备及试验方法在审

专利信息
申请号: 201910136944.4 申请日: 2019-02-25
公开(公告)号: CN109612806A 公开(公告)日: 2019-04-12
发明(设计)人: 毛建兴;胡殿印;刘昱;王荣桥 申请(专利权)人: 北京航空航天大学
主分类号: G01N1/28 分类号: G01N1/28;G01N29/30;G01N21/95;G01N27/82
代理公司: 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 代理人: 安丽;邓治平
地址: 100191*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 试件 表面裂纹 概率试验 检出 电火花 试验 多孔平板 拉伸试件 试件制备 发动机涡轮盘 应力集中部位 大小确定 高效制备 同一位置 交叉型 偏心孔 侧孔 串列 小孔 预制 观测
【权利要求书】:

1.一种适用于表面裂纹缺陷检出概率试验的高效试件制备方法,其特征在于包括:

步骤1:根据表面裂纹缺陷检出概率试验的置信度和检出概率要求,计算得到试验所需的最小裂纹数量,计算公式为:

其中(1-a)为置信度水平,PoD为表面裂纹缺陷检出概率,N为表面裂纹缺陷检出概率试验在上述指定置信度水平和检出概率下所需的最小裂纹数量;

步骤2:根据计算所得的最小裂纹量以及每个多孔平板拉伸试件上的裂纹数量,计算得到所需试件数量;

步骤3:根据计算所得试件数量,制备多孔平板拉伸试件;为加快试验速度,在试件的孔边应力集中部位预制缺口。

2.根据权利要求1所述的适用于表面裂纹缺陷检出概率试验的高效试件制备方法,其特征在于:所述步骤3中,多孔平板拉伸试件上的多孔形式采取串列型、四方型或交叉型方式进行打孔。

3.根据权利要求1所述的适用于表面裂纹缺陷检出概率试验的高效试件制备方法,其特征在于:所述步骤3中,多孔平板拉伸试件采用电火花在试件的单侧的孔边应力集中部位预制缺口。

4.一种适用于表面裂纹缺陷检出概率试验方法,其特征在于,包括以下步骤:

(1)根据用户对发动机涡轮盘的可靠性要求以及无损探伤仪器精度确定置信度水平和表面裂纹缺陷检出概率,对于航空发动机涡轮盘,缺陷检出概率大于80%,置信度取90%或95%,并根据以下公式计算表面裂纹缺陷检出概率试验在指定置信度水平和检出概率下所需的最小裂纹数量:

其中(1-a)为置信度水平,PoD为表面裂纹缺陷检出概率,N为表面裂纹缺陷检出概率试验在上述指定置信度水平和检出概率下所需的最小裂纹数量;

(2)根据步骤(1)计算所得的裂纹数量以及每个试件上的裂纹数量,计算得到所需试件数量,制备多孔平板拉伸试件,根据发动机试验具体情况选择串列型、四方型、交叉型三种不同方式打孔;串列型更便于观测疲劳裂纹的扩展,孔两侧疲劳裂纹扩展的距离相同;若试验需要疲劳裂纹一侧的扩展量大于另一侧,则采用表面裂纹缺陷检出概率试验交叉型试件;若发动机轮盘上偏心孔排列类似于四方型,则应采用四方型试件,随后在试件单侧孔边应力集中部位预制缺口;

(3)为防止试验过程中试件断裂,计算停止疲劳试验时孔边的裂纹长度,范围为1.5-2.5mm,试验时达到计算的疲劳裂纹长度时停止试验;

(4)开展疲劳试验,试验过程中,对多孔平板拉伸试件缺口一侧、裂纹扩展速率最快的多孔的边裂纹采用长焦显微镜进行裂纹长度实时检测,在试件送检之前,采用扫描式电子显微镜SEM对所述各孔的边应力集中位置的裂纹长度进行测量;

(5)对进行疲劳试验的多孔平板拉伸试件进行无损探伤试验,在无损检测过程中,试件材料、检测环境、试件几何形状、表面状态及缺陷位置需保证与真实检测过程一致;被检测试件在完成制备之后,保存避免损伤;

(6)从无损探伤试验中得到裂纹长度响应输出与真实尺寸a之间关系数据,采用一次多项式形式拟合响应输出与真实尺寸a之间的关系,开展回归分析,通过计算得到置信区间宽度,采用最大似然估计获取拟合参数取值,带入PoD模型中,绘制PoD-a曲线,则中得到某一裂纹长度对应的检出概率。

5.根据权利要求4所述的一种表面裂纹缺陷检出概率试验方法,其特征在于:所述步骤(6)中,采用一次多项式形式拟合响应输出与真实尺寸a之间的关系为:

其中β0、β1需采用线性回归进行拟合,f(a)、分别为以a、为自变量的函数。

6.根据权利要求5所述的一种表面裂纹缺陷检出概率试验方法,其特征在于:所述拟合β0、β1过程时,采用四种方式呈现所得检测数据,所述四种方式包括从以上四种方式中选出线性相关程度最好的方式,将其分别赋值给f(a);将f(a)代入中拟合得到β0、β1。

7.根据权利要求4所述的一种表面裂纹缺陷检出概率试验方法,其特征在于:所述步骤(6)中,无损检测以PoD=90%为检测标准,所述PoD模型使用正态模型:

其中Q(z)为标准正态分布的累积概率分布,μ、σ为拟合参数,采用最大似然估计获得取值,根据选择的数据形式不同,f(a)=log(a)或f(a)=a。

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