[发明专利]一种高强度螺栓早期疲劳损伤非线性超声波检测方法

权利要求书

1.一种基于非线性超声的高强度螺栓疲劳寿命检测方法，其特征在于，包括：

步骤100：使用疲劳试验机，制备疲劳寿命10％～90％的螺栓试样；

步骤200：通过非线性超声设备测量步骤1中制备的螺栓试样和原始试样的非线性超声信号，并分别计算其二阶超声非线性参数β’和三阶超声非线性参数δ’；

步骤300：建立超声非线性参数与螺栓疲劳寿命的BP神经网络模型；

步骤400：对于待检螺栓，通过非线性超声设备测量其非线性超声信号，并计算其二阶超声非线性参数β’和三阶超声非线性参数δ’，使用神经网络模型，预测待检螺栓的疲劳寿命。

2.根据权利要求1所述的一种基于非线性超声的高强度螺栓疲劳寿命检测方法，其特征在于：

所述步骤100，通过疲劳试验机制备疲劳寿命10％、20％、30％、40％、50％、60％、70％、80％、90％的螺栓试样。

3.根据权利要求2所述的一种基于非线性超声的高强度螺栓疲劳寿命检测方法，其特征在于：

所述步骤100包括：

步骤110：设定S组疲劳试验的平均应力σ_m和应力幅σ_a，并根据S组疲劳试验的平均应力σ_m和应力幅σ_a进行轴向等幅力控制疲劳试验，记录试样失效周次N_f；

步骤120：对螺栓试样分别循环加载0.1N_f、0.2N_f…0.9N_f，得到疲劳寿命10％，20％...90％的疲劳试样，共S×9组试样。

4.根据权利要求3所述的一种基于非线性超声的高强度螺栓疲劳寿命检测方法，其特征在于：

所述S＝3。

5.根据权利要求3所述的一种基于非线性超声的高强度螺栓疲劳寿命检测方法，其特征在于：

所述步骤200包括：

步骤210，对步骤120制备的S×9组试样和1组原始试样，使用非线性超声纵波进行检测，即将发射探头和接收探头分别置于螺栓两端，读取接收探头信号；

步骤220，将读取的探头信号进行傅里叶变换，分布读取基波幅值A₁、二次谐波幅值A₂和三次谐波幅值A₃，计算二阶超声非线性参数三阶超声非线性参数

6.根据权利要求5所述的一种基于非线性超声的高强度螺栓疲劳寿命检测方法，其特征在于：

所述步骤300建立神经网络模型包括：

步骤310：:确定BP神经结构：其中输入层神经元数为两个，分别为二阶超声非线性参数β’和三阶超声非线性参数δ’；输出层神经元数一个，即为疲劳寿命，隐含层3个节点；隐含层传递函数为f(x)＝1/(1+e^-x)，输出层传递函数为f(x)＝x，并设定期望误差目标为0.05；

步骤320：神经网络的训练，随机选择步骤200得到S×9组试样中的W组数值为训练样本，其余为测试样本；使用训练样本对神经网络进行训练，如果输出误差小于期望误差目标，则停止训练，否则对权值和阈值进行修正；

步骤330：使用测试样本对步骤320中建立的神经网络进行测试，如果输出误差小于期望误差目标，则得到最终BP神经网络模型，否则对权值和阈值进行修正，并重复步骤320。

7.根据权利要求1所述的一种基于非线性超声的高强度螺栓疲劳寿命检测方法，其特征在于：

所述步骤400包括：

步骤410：对于待检螺栓使用非线性超声纵波进行检测，发射探头和接收探头分别置于螺栓两端，读取接收探头的信号并进行傅里叶变换，分布读取基波幅值A₁、二次谐波幅值A₂和三次谐波幅值A₃，计算二阶超声非线性参数三阶超声非线性参数

步骤420：将步骤410测量的二阶超声非线性参数β’和三阶超声非线性参数δ’输入步骤300中建立的BP神经网络模型，得到待检螺栓的疲劳寿命t_f。