[发明专利]考虑EIFS不确定性使用超声检测数据的概率疲劳寿命预测

摘要

本发明涉及一种用于概率地预测材料中疲劳寿命的方法，包括：采样(41)关于实际等效初始裂缝尺寸(EIFS)的随机变量；根据多变量分布生成(42)关于疲劳裂纹生长方程的参数(lnC，m)的随机变量；以及使用这些随机变量解算(43)疲劳裂纹生长方程。通过超声扫描目标对象、记录来自目标对象的回波信号、以及使用来自被扫描校准块的先前记录值将回波信号幅度转换成等效反射体尺寸，得到报告EIFS数据。等效反射体尺寸包括报告EIFS数据。

主权项

1.一种概率地预测材料中疲劳寿命的方法，包括下列步骤：采样关于实际等效初始裂缝尺寸EIFS的随机变量，其中所述采样的步骤包括：(i)从关于实际EIFS与报告EIFS的比值的分布中采样随机变量，以及，将此比值乘以所述报告EIFS，以得到关于所述实际EIFS的随机变量，其中，关于所述实际EIFS与报告EIFS的比值的分布是其中，x是关于所述实际EIFS与报告EIFS的比值的随机变量，k和θ是所述分布的形状和尺度参数，而Γ(k)是伽马函数；或者(ii)从关于所述实际EIFS的分布中采样随机变量，其中，关于所述实际EIFS的分布是其中，y是关于所述实际EIFS的随机变量，是关于报告EIFS的随机变量，k和θ是根据实验数据确定的所述分布的形状和尺度参数，而Γ(k)是伽马函数，其中，在(i)和(ii)中的报告EIFS数据是通过超声扫描目标对象、记录来自所述目标对象的回波信号，以及使用来自被扫描校准块的先前记录值将回波信号幅度转换成等效反射体尺寸而获得的，其中，转换包括假定裂缝几何形状，其中，所述等效反射体尺寸包括所述报告EIFS数据；根据多变量分布生成关于疲劳裂纹生长方程的参数的随机变量，其中，所述疲劳裂纹生长方程是其中，a是裂纹尺寸，N是负荷循环数量，C和m是根据用来生成随机变量的实验数据所估计出的模型参数，而△K是关于一个负荷循环的应力强度因子范围，其中，对于椭圆形裂纹，相对于所施加的张应力σ的方向位于角度λ处点的所述应力强度因子K由给出，其中，M是区位因子，a是所述裂纹尺寸和所述椭圆形裂纹的短轴长度，以及c是椭圆形裂纹的长轴长度，是裂缝形状因子，其中是第二类椭圆积分，而σys是材料屈服强度，其中，所述多变量分布是其中，σe是误差变量，而lnΔKi和[ln(da/dN)]i是来自总共n个点中的第i个实验数据点；以及使用这些随机变量解算所述疲劳裂纹生长方程。