[发明专利]基于疲劳损伤熵熵产速率焊接接头疲劳极限快速预测方法

权利要求书

1.基于疲劳损伤熵熵产速率焊接接头疲劳极限快速预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1：利用对接接头试件在PLG-200高频疲劳试验机上进行疲劳试验，指定寿命2×10⁶次；

S2：疲劳试验过程中对接接头的温升测量：在对接接头表面均匀地喷上一层黑色哑光漆，以提高其表面发射率，在对焊接接头进行疲劳试验的过程中，采用Fluke Ti450红外热像仪实时监测焊缝表面局部热点温度；

S3：温升数据处理：借助于Smartview软件对温度数据进行输出和处理，基于Origin软件绘制不同载荷水平下的实时温度变化与循环周次的曲线图，建立不同载荷水平下的实时温度变化与循环周次T-N的函数关系；

S4：建立对接接头累积疲劳损伤熵模型：综合已获得的不同载荷水平下T-N函数关系、比热容和材料密度等材料参数建立累积损伤对接接头疲劳疲劳损伤熵数学模型，并计算不同载荷水平下试件断裂时的累积疲劳损伤熵，验证不同载荷水平下的试件其累积疲劳损伤熵是一个定值；

S5：基于累积损伤熵熵产速率的焊接接头疲劳极限快速预测数学模型初步建立：依据不同载荷水平下对接接头累积疲劳损伤熵是一个定值这一事实，得到不同载荷水平下的累积疲劳损伤熵熵产速率；

S6：然后将不同载荷水平下的累积疲劳损伤熵熵产速率数据分为两组，线性拟合两组累积疲劳损伤熵熵产速率和载荷水平的函数图形，其中载荷水平为横坐标、累积疲劳损伤熵熵产速率为纵坐标；

S7：获取两线性拟合函数之间的交点，该交点即为对接接头疲劳极限预测值；

S8：利用升降法对焊接接头进行预测得到疲劳极限试验值；

S9：将所述疲劳极限预测值与所述疲劳极限试验值进行比较，得到误差值。

2.如权利要求1所述的基于疲劳损伤熵熵产速率焊接接头疲劳极限快速预测方法，其特征在于，S2中的疲劳试验采用测温系统，该测温系统包括PLG-200高频疲劳试验机(1)、红外热像仪(2)和电脑(3)，所述PLG-200高频疲劳试验机(1)通过线缆与电脑(3)连接，所述电脑(3)通过线缆与红外热像仪(2)连接，通过红外热像仪(2)使PLG-200高频疲劳试验机(1)上的试件(4)形成波形图。

3.如权利要求1所述的基于疲劳损伤熵熵产速率焊接接头疲劳极限快速预测方法，其特征在于，S3中疲劳温度随循环周次变化而变化的过程，可以分为三个阶段，即初始加载下温度急剧升高的第一阶段、载荷稳定加载后温度稳定在一个定值附近变化的第二阶段以及试件断裂时的温度陡升的第三阶段。

4.如权利要求1所述的基于疲劳损伤熵熵产速率焊接接头疲劳极限快速预测方法，其特征在于，S9中对多个累积疲劳损伤熵熵产速率按指定规则进行划分，得到两组累积疲劳损伤熵产速率数据包括：

对累积疲劳损伤熵熵产速率小于等于指定阈值的划分为一组；

对累积疲劳损伤熵熵产速率大于指定阈值的划分为一组。

5.如权利要求4所述的基于疲劳损伤熵熵产速率焊接接头疲劳极限快速预测方法，其特征在于，所述指定阈值为经验值，可将该阈值设定为0.4092。