CN105891321A - 铁磁性材料结构力学性能的微磁检测标定方法 - Google Patents

Abstract

铁磁性材料结构力学性能的微磁检测标定方法，属于微磁无损检测技术领域。选择试样：从生产线上和已判废零件库随机选取未测试样和判废试样作为校验试样和标定试样，分别进行微磁测量和常规力学性能测试方法；采用多元线性回归方法，针对每项力学性能参量给出由微磁参量构成的线性组合方程Y＝F(X)。模型预测精度校验：将校验试样的微磁参量代入到多元线性回归模型中，得到力学性能参量的估算结果，计算估算结果与常规测量结果的误差，如小于预先定义的允许误差，则标定完成，否则重复上述步骤。对相同材料经过相同工艺流程制造的待测试样进行微磁测量，将得到的微磁参数代入到多元线性回归方程组中，就能够得到待测零件的力学性能。

Description

铁磁性材料结构力学性能的微磁检测标定方法

技术领域：

本发明涉及铁磁性材料结构力学性能的微磁检测标定方法，属于微磁无损检测技术领域，提供一种标定实验流程，以对力学性能不同的标定试样进行有效的微磁检测。

背景技术：

大型岸线天然气储罐、大型船用曲轴、发动机整体叶盘等部件表面力学性能(硬度、残余应力梯度等)在线监测和评估是检测领域的难题之一。常规的力学检测多为抽样、破坏式，无法满足要求。微磁检测技术能够对强度、塑性、硬度与残余应力梯度等多项指标进行无损、在线检测。微磁检测参数主要包括巴克豪森噪声(BN)、增量磁导率(IP)、磁滞回线等。主要是通过获取磁畴运动过程中的弱磁信号，提取宏观磁学参数，对宏观力学性能进行表征。

针对相同材料经过相同工艺流程制造的试样，尚没有广义的数学模型能描述力学性能和微磁参数之间的相关性，也即难以从理论上直接利用微磁参数对力学性能进行预测。本发明公布了一种标定实验方法及标定过程的控制原则，通过实验获取标定试样微磁参数与力学性能数据集，通过线性回归方法建立力学性能的磁学表征模型，以指导实际过程中力学性能的无损、在线检测。

发明内容：

本发明的目的是提供一种铁磁性材料与结构力学性能的微磁检测标定方法，并给出一些标定数据统计特性控制原则。依据该方法规定的试验流程与过程控制原则，能够获取铁磁材料与结构标定试样的N项微磁参量与P项力学性能参量的关系模型。利用该关系模型，测试得到待测材料与结构的N项微磁参量后，可对P项力学性能参量进行定量预测。

本发明提供了一种铁磁性材料力学性能标定方法，包括以下步骤：

第一，针对相同材料经过相同工艺流程制造的零部件，从生产线上和已判废零件库随机选取未测试样和判废试样，如有必要，还需改变工艺参数制备专用标定试样，使得力学性能数值范围满足要求；从未测试样和判废试样中分别随机选取一部分作为校验试样，一部分作为标定试样；或从专用标定试样中分别随机选取一部分作为校验试样，一部分作为标定试样；

第二，对标定试样进行微磁测量并提取得到微磁参量数据集后，再采用国家标准推荐的常规力学性能测试方法，测试标定试样的力学性能；

第三，采用多元线性回归方法，对标定试样的微磁参量数据集与力学性能参量数据集进行分析，得到以力学性能参量为因变量、多项微磁参量为自变量的多元线性方程组；

第四，依据第二步的操作，对校验试样同样进行微磁测量和力学性能测试，将微磁测量的参数代入到第二步所得多元线性方程组，计算得到力学性能参量预测值，然后与校验试样力学性能测试得到的标称值进行误差计算，当误差小于预先定义的允许误差时，则标定完成；否则，重复第一至第四步，直至模型预测精度校验合格；

第五，对相同材料经过相同工艺流程制造的待测试样进行微磁测量，将得到的微磁参数代入到多元线性回归方程组中，就能够得到待测零件的力学性能。

进一步，为确保标定结果的准确性，本发明针对铁磁性材料与结构力学性能的微磁检测标定方法，还规定了标定过程中对数据统计特性的控制原则，包括：

首先，标定试样的参数取值范围涵盖实测零件的参数取值范围，即标定试样的参数取值范围的最大值(Y_i,max)大于实测零件的最大值(Y_C,max)，标定试样的参数取值范围的最小值(Y_i,min)小于实测零件的最小值(Y_C,min)，如图2所示。如果检测试样的参数超出标定的参数取值范围，就会造成误判，使预测结果不准确。

其次，根据上述铁磁性材料与结构力学性能的微磁检测标定方法，其特征在于，针对每一项力学性能参量Y_i得到的M件标定试样的标称值Y_{i × M}，为评价标定试样数量M选取是否合理，应满足以下原则：

$M\≥\frac{Y_{i,max}-Y_{i,\min }}{y_T}$ （1）

其中Y_i,max和Y_i,min分别为Y_{i × M}的最大值和最小值。

最后，在满足标定试样数量原则的前提下，每一项力学性能参量的标称值Y_{i × M}的标准差σ_i应满足以下原则：

${\mathrm{\σ}}_i=a\frac{|Y_{i,max}-Y_{i,\min }|}{2\sqrt{3}}$ （2）

其中0.8≤a≤1.2。

如满足这一原则，力学性能参量的标称值数据集即可用于上述的力学性能的磁学表征模型的建立。

附图说明：

图1标定与校验试验流程图；

图2标定试样取值范围及数量控制原则示意图；

图3标定结果的统计特性控制原则示意图。

具体实施方式：

下面结合实施例对本发明做进一步说明。并不仅限于以下实施例。

实施例1

如图1所示，首先，选择标定试样和校核试样，可以从生产线上和已判废零件库随机选取。

其次，对标定试样进行微磁测量并提取得到微磁参量数据集后，再采用国家标准推荐的常规力学性能测试方法，测试标定试样的力学性能。

再次，采用多元线性回归方法，对微磁参量数据集与力学性能参量数据集进行分析，得到力学性能参量为因变量、多项微磁参量为自变量的磁-力学性能的多元线性回归模型。

最后，依据上述方法，对校验试样进行微磁测量和力学性能测试。将微磁测量的参数代入到多元线性回归模型中，计算得到力学性能参量的预测值，与力学 性能参量的标称值进行误差分析，如计算误差小于允许误差，则标定完成。否则，重复上述标定过程，直至磁-力学性能模型校验合格。

铁磁性材料与结构力学性能的微磁检测标定方法，依照该方法规定的试验流程与过程质量控制原则，能够获取M件铁磁材料与结构标定试样的N项微磁参量X_i(i＝1,2,3…N)数据集(共N×M个数据)与P项力学性能参量标称值Y_i(i＝1,2,3…P)数据集(共P×M个数据)，在经过数据集分布特性统计检验后，采用多元线性回归方法可建立起N项微磁参量与P项力学性能参量的关系模型；利用该关系模型，测试得到N项微磁参量后，对P项力学性能参量进行定量预测，定量预测精度需通过在随机校验试样上进行的测试结果进行评价，若评价合格，即完成全部标定，具体步骤如下：

a.试样选取：标定试样只能针对相同材料经过相同工艺流程制造的零部件，应从生产线上和已判废零件库随机选取未测试样和判废试样用于标定过程，如有必要，还需改变工艺参数制备专用标定试样；

b.磁学与力学性能参数集测试：从未测试样、判废试样中分别随机选取S(S<M)件试样作为校验试样，剩余的M件试样作为标定试样，首先对标定试样进行微磁测量，得到N项微磁参量数据集(共N×M个数据)，其次采用国家标准推荐的常规力学性能测试方法(如拉伸试验、显微硬度测试和X射线衍射残余应力测试等)，得到P项力学性能参量标称值的数据集(共P×M个数据)；

c.力学性能的磁学表征模型：采用多元线性回归方法，对N项微磁参量数据集与P项力学性能参量数据集进行分析，针对每项力学性能参量Y_i，均给出由m(m≤N，且m不是常数)项微磁参量构成的线性方程组Y＝F(X)。

d.模型预测精度校验：采用1b中的磁学与力学性能参数集测试方法，逐一对S件校验试样进行测试，将每件校验试样的N项微磁参量X_i(i＝1,2,3…N)代入线性组合方程Y＝F(X)，计算得出P项力学性能参量的估算结果Y'_i(i＝1,2,3…P)，将估算结果Y'_i(i＝1,2,3…P)与依据b所述国家标准推荐的常规力学性能测试方法所得的P项力学性能参量标称值Y_i(i＝1,2,3…P)进行误差计算，误差如小于预先定义的允许误差y_T，则标定完成，否则重复a-b-c和d过程，直至模型预测精度校验合格。

针对每一项力学性能参量Y_i得到的M件标定试样的标称值Y_{i × M}，为评价标 定试样数量M选取是否合理，应满足以下原则：

$M\&GreaterEqual;\frac{Y_{i,max}-Y_{i,\min }}{y_T}$

其中Y_i,max和Y_i,min分别为Y_{i × M}的最大值和最小值。

每一项力学性能参量的标称值Y_{i × M}的标准差σ_i应满足以下原则：

${\mathrm{\&sigma;}}_i=a\frac{|Y_{i,max}-Y_{i,\min }|}{2\sqrt{3}}$

其中0.8≤a≤1.2。

如满足这一原则，力学性能参量的标称值数据集即可用于1c所述的力学性能的磁学表征模型的建立。

如图2所示，实测零件的参数取值范围应该在标定试样的参数取值范围内，否则会造成误判。对标定试样的数量M选取原则要满足发明内容中所述的控制原则。

在满足标定试样数量原则的前提下，如图3所示，力学性能参量的标定结果要均匀，如果大多数的数据点集中在一个狭窄区域内就是不合格的。因此，每一项力学性能参量的标称值Y_{i × M}的标准差σ_i要满足发明内容所述的控制原则。

Claims (4)

1.一种铁磁性材料力学性能标定方法，其特征在于，依照该方法规定的试验流程与过程质量控制原则，能够获取M件铁磁材料与结构标定试样的N项微磁参量X_i(i＝1,2,3…N)数据集与P项力学性能参量标称值Y_i(i＝1,2,3…P)数据集，在经过数据集分布特性统计检验后，采用多元线性回归方法建立起N项微磁参量与P项力学性能参量的关系模型；利用该关系模型，测试得到N项微磁参量后，对P项力学性能参量进行定量预测，定量预测精度需通过在随机校验试样上进行的测试结果进行评价，若评价合格，即完成全部标定，具体步骤如下：

1a.试样选取：标定试样只能针对相同材料经过相同工艺流程制造的零部件，应从生产线上和已判废零件库随机选取未测试样和判废试样用于标定过程，如有必要，还需改变工艺参数制备专用标定试样；

1b.磁学与力学性能参数集测试：从未测试样、判废试样中分别随机选取S(S<M)件试样作为校验试样，剩余的M件试样作为标定试样，首先对标定试样进行微磁测量，得到N项微磁参量数据集，共N×M个数据，其次采用国家标准推荐的常规力学性能测试方法，得到P项力学性能参量标称值的数据集，共P×M个数据；

1c.力学性能的磁学表征模型：采用多元线性回归方法，对N项微磁参量数据集与P项力学性能参量数据集进行分析，针对每项力学性能参量Y_i，均给出由m项微磁参量构成的线性方程组Y＝F(X)；m≤N，且m不是常数；

1d.模型预测精度校验：采用1b中的磁学与力学性能参数集测试方法，逐一对S件校验试样进行测试，将每件校验试样的N项微磁参量X_i(i＝1,2,3…N)代入线性组合方程Y＝F(X)，计算得出P项力学性能参量的估算结果Y'_i(i＝1,2,3…P)，将估算结果Y'_i(i＝1,2,3…P)与依据1b所述国家标准推荐的常规力学性能测试方法所得的P项力学性能参量标称值Y_i(i＝1,2,3…P)进行误差计算，误差如小于预先定义的允许误差y_T，则标定完成，否则重复1a-1b-1c和1d过程，直至模型预测精度校验合格。

2.按照权利要求1的一种铁磁性材料力学性能标定方法，其特征在于，针对铁磁性材料与结构力学性能的微磁检测标定方法，还规定了标定过程中对数据统计特性的控制原则，包括：

标定试样的参数取值范围涵盖实测零件的参数取值范围，即标定试样的参数取值范围的最大值(Y_i,max)大于实测零件的最大值(Y_C,max)，标定试样的参数取值范围的最小值(Y_i,min)小于实测零件的最小值(Y_C,min)。

3.按照权利要求1的一种铁磁性材料力学性能标定方法，其特征在于，针对每一项力学性能参量Y_i得到的M件标定试样的标称值Y_i×M，为评价标定试样数量M选取是否合理，应满足以下原则：

$M\&GreaterEqual;\frac{Y_{i,max}-Y_{i,min}}{y_T}$

其中Y_i,max和Y_i,min分别为Y_i×M的最大值和最小值。

4.按照权利要求3的一种铁磁性材料力学性能标定方法，其特征在于，在满足标定试样数量原则的前提下，每一项力学性能参量的标称值Y_i×M的标准差σ_i应满足以下原则：

${\mathrm{\&sigma;}}_i=a\frac{|Y_{i,max}-Y_{i,min}|}{2\sqrt{3}}$

其中0.8≤a≤1.2。