[发明专利]一种基于超声导波的金属材料裂纹定量监测方法有效
申请号: | 201910226083.9 | 申请日: | 2019-03-25 |
公开(公告)号: | CN109900804B | 公开(公告)日: | 2021-11-09 |
发明(设计)人: | 丁克勤;赵娜;胡亚男 | 申请(专利权)人: | 中国特种设备检测研究院;北京中检希望科技有限公司 |
主分类号: | G01N29/06 | 分类号: | G01N29/06;G01N29/04 |
代理公司: | 北京律谱知识产权代理事务所(普通合伙) 11457 | 代理人: | 黄云铎 |
地址: | 100029 *** | 国省代码: | 北京;11 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 超声 导波 金属材料 裂纹 定量 监测 方法 | ||
1.一种基于超声导波的金属材料裂纹定量监测方法,其特征在于,包括步骤:
使用多个传感器组成特定形状的传感器网络,对金属材料进行激励试验获取不同条件下的监测信号;
通过计算无、有损伤的状态下传感路径上监测信号时间反转后特征量的相关系数,获取该条路径的损伤信息;
对比在激励-接收路径上存在损伤的监测信号和无损伤时的基准信号,获取损伤指数值;
以不同试验条件下的损伤指数值作为特征参数,通过损伤路径概率成像方法,构建所述金属材料的裂纹定量化评估模型;
从所述金属材料的裂纹定量化评估模型的损伤区域的监测成像中,判断出裂纹方向,进一步得到裂纹所在直线的斜率;
设置特定阈值,从损伤成像图中找到概率最接近特定阈值的值,计算监测区域的所有离散点中,损伤概率大于特定阈值的离散点坐标,对大于特定阈值的离散点的坐标值取平均,得到裂纹所经过点的坐标值;
已知裂纹所在直线的斜率和裂纹所经过点的坐标值,得到裂纹所在直线的方程;
已知裂纹所在直线,该直线与损伤成像图中损伤边界线的交点,得到裂纹的端点;
对金属材料进行激励试验获取不同条件下的监测信号的步骤包括:
传感器通过环氧树脂胶粘接在被测板结构上,采用专业的超声导波监测系统产生激励信号,并采集监测信号;
每个传感器均作为激励、其余传感器作为接收来采集信号;
激励信号采用经调制的5波峰窄带正弦波信号,见式1:
其中:A为信号的幅度,fc为信号的中心频率,n为信号波峰个数,H为Heaviside阶梯函数;
通过计算无、有损伤的状态下传感路径上监测信号时间反转后特征量的相关系数,获取该条路径的损伤信息和对比在激励-接收路径上存在损伤的监测信号和无损伤时的基准信号,获取损伤指数值的步骤包括:
计算损伤指数,损伤指数的计算公式如下:
其中:H为Heaviside阶梯函数,D(t)为监测信号,uH为基准信号的平均值,uD为监测信号的平均值,t1为直达波的开始时刻,t2为直达波的截止时刻;
当损伤指数DI为0时,表示监测信号和基准信号完全一致,即传感路径上没有损伤;相反,DI值越大,说明两信号之间的差异越大,即传感路径上的损伤越大;
以不同试验条件下的损伤指数值作为特征参数,通过损伤路径概率成像方法,构建所述金属材料的裂纹定量化评估模型的步骤包括:
把每条监测路径上的损伤指数DI通过空间分布函数映射到结构被测范围的所有离散点上,所有路径对每个离散点的损伤概率叠加即可得到整个被测范围的成像结果;
损伤指数DI的空间分布函数如下:
式中,β为形状因子,其值小于1;Rij(x,y)为任一离散点(xk,yk)到激励传感器(xik,yik)和监测传感器(xkj,ykj)距离之和与传感路径长度,即激励传感器到监测传感器之间的距离的比值,然后减1,表达式为:
得到N条传感路径的监测区域内任意点(x,y)的损伤分布概率为:
其中,DIij为第i个传感器激励、第j个传感器接收时该传感路径的损伤因子,mij(x,y)为DIij在坐标点(xi,yj)的空间分布;通过上述步骤实现损伤区域的监测成像;
从所述金属材料的裂纹定量化评估模型的损伤区域的监测成像中,判断出裂纹方向,进一步得到裂纹所在直线的斜率的步骤包括:
找到位于成像区域中的监测裂纹;
当激励-接收路径经过裂纹时,平行于裂纹长度方向的路径损伤因子最小,垂直于裂纹长度方向的路径损伤因子最大,因此找出所有传感路径中,损伤因子最大的值,该路径即垂直于裂纹方向;
已知裂纹垂直方向,可求得裂纹长度方向,进而求出裂纹所在直线的斜率;
设置特定阈值,从损伤成像图中找到概率最接近特定阈值的值的步骤,其中特定阈值设置为接近1的值。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国特种设备检测研究院;北京中检希望科技有限公司,未经中国特种设备检测研究院;北京中检希望科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910226083.9/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。