CN112818579A - 一种基于多参数耦合的设备热应力场高效检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于多参数耦合的设备热应力场高效检测方法，包括以下步骤：S1、在被测设备表面选择N个温度取样点，设定热边界条件P的猜测值P_i，其中i为迭代系数；S2、根据热边界条件P的猜测值P_i，建立设备的温度/热应力半解析解模型；S3、根据设备的温度/热应力半解析解模型，建立约束分散模糊推理模型，得到经约束的热边界条件P及其他待反演参数；S4、根据经约束的热边界条件P及其他求得的待反演参数，重构设备的温度场和热应力场数学模型；S5、根据重构的温度场和热应力场数学模型，计算得到设备的热应力。本发明优化了反演算法，提高了计算效率，能实现对设备热应力的实时监控。

Description

一种基于多参数耦合的设备热应力场高效检测方法

技术领域

本发明涉及设备热应力检测技术领域，尤其涉及一种基于多参数耦合的设备热应力场高效检测方法。

背景技术

热应力是高温设备所受应力中不可忽视的一部分，大型的高温压力容器在启、停和负荷大幅度升降的过程中，高温压力容器会因承受交变的热应力而产生低周疲劳损耗，使得材料产生蠕变而性能下降，严重影响生产安全，其长期处于高温、高压、高腐烛性的连续作业环境中，存在着先天的危险性，同时其介质多为易燃、易爆、有毒性的物质，使得压力容器发生失效的概率大大提高，一旦出现伤害事故，不仅带来经济损失，甚至造成人员伤亡，环境破坏和社会恐慌。

传统检测对设备的检测是最直观的，但要求设备处于停止运行时才能进行检测，非维修阶段会浪费大量的时间成本，且部分设备内部承受压力很高，在其内壁钻孔不仅难度大，而且会降低设备壁面的强度，给设备带来安全隐患。

现有方法通常是采用单物理场，有用信息未充分挖掘，在反演过程的运用上也有瑕疵，范围太大，进行了大量有限元的反复迭代计算，耗时严重，对热应力场的检测存在滞后性，不能满足对热应力实时监测的要求。而且热应力反问题的解对于输入信息不具有连续依赖性，使得测量信息的观测误差在反演的过程中被显著放大，造成反演结果严重偏离真实值，进而导致反演结果的不稳定。

发明内容

本发明意在提供一种基于多参数耦合的设备热应力场高效检测方法，以解决现有检测方法采用单物理场，在反演过程中存在不足，得到的反演结果不稳定的问题。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于多参数耦合的设备热应力场高效检测方法，包括以下步骤：

S1、在被测设备表面选择N个温度取样点，设定热边界条件P的猜测值P_i，其中i为迭代系数；

S2、根据热边界条件P的猜测值P_i，建立设备的温度/热应力半解析解模型；

S3、根据设备的温度/热应力半解析解模型，建立约束分散模糊推理模型，得到经约束的热边界条件P及其他待反演参数；

S4、根据经约束的热边界条件P及其他待反演参数，重构设备的温度场和热应力场数学模型；

S5、根据重构的温度场和热应力场数学模型，计算得到设备的热应力。

优选地，所述步骤S2包括：

S21、结合工程实际并基于数值仿真技术求得设备的温度场数值解；

S22、采用分离变量法和特征值法求得设备的温度场解析解；

S23、通过对数值解和解析解的分析，建立设备的温度/热应力半解析解模型。

优选地，所述步骤S23中，设备的温度/热应力半解析解模型为：

其中X＝[s,t],而

分别为对应f(θ,τ),T∞g(θ,r)的付氏系数。

为对称温度分量，

为反对称温度分量。

优选地，所述步骤S3包括：

S31、利用有限元算法得到N个温度取样点处的温度的计算值

S32、根据N个温度取样点处的温度的测点值

和计算值

得到N个温度取样点处的温度偏差e_n；

S33、判断温度偏差e_n是否满足收敛条件，若满足则停止迭代，并以P_i作为热边界条件P的检测结果；反之，则进入步骤S34；

S34、建立模糊推理单元FIU_n，获得对猜测值P_i的补偿向量ΔP；

S35、根据P_i+1＝P_i+ΔP，获得热边界条件P的新的猜测值P_i+1，返回至步骤S31；

S36、引入不等式约束，得到约束分散模糊推理模型，所述不等式为q_min≤q_i≤q_max，式中：q_i为待反演参数；q_max和q_min分别为待反演参数上限和下限。得到经约束的热边界条件P及其他待反演参数。

采用上述技术方案，本发明具有如下有益技术效果：

本方法不同于传统检测会对设备造成实质性破坏，也有优越于单物理场，能够挖掘更多的信息，通过对热应力反问题和温度/热应力半解析解模型的研究，优化反演算法，切实提高温度场和热应力场的计算速度，利用约束分散模糊推理算法进行反演，对待反演参数施加合适的约束，减少搜索范围，提高速度和精度。模糊推理系统对输入信息的自适应能力和抗干扰能力较强，具有能够利用不精确、不确定和不完备信息进行推理和决策以及可以综合利用定性知识和定量知识等优点，提高热应力反演系统的抗不适定性。可以提高计算效率，实现对设备热应力的实时监控，能够完成对设备的结构健康检测与诊断评估，能及时保障工人人身安全和企业财产安全。

附图说明

图1为本发明实施提供的一种基于多参数耦合的设备热应力场高效检测方法的流程图。

具体实施方式

下面结合附图和实施方式对本发明作进一步的详细说明：

如图1所示的，一种基于多参数耦合的设备热应力场高效检测方法，包括以下步骤：

S1、在被测设备表面选择N个温度取样点，设定热边界条件P的猜测值P_i，其中i为迭代系数；

S2、根据热边界条件P的猜测值P_i，建立设备的温度/热应力半解析解模型；

具体的，半解析解是界于解析解与数值解之间的一种解法，当数值解计算量太大时，可以通过半解析解进行计算，提高计算速度。故所述步骤S2包括：

S21、结合工程实际并基于数值仿真技术求得设备的温度场数值解；

S22、采用分离变量法和特征值法求得设备的温度场解析解；

S23、通过对数值解和解析解的分析，建立设备的温度/热应力半解析解模型。

所述步骤S23中，设备的温度/热应力半解析解模型为：

其中X＝[s,t],而

分别为对应f(θ,τ),T∞g(θ,r)的付氏系数。

为对称温度分量，

为反对称温度分量。

S3、根据设备的温度/热应力半解析解模型，建立约束分散模糊推理模型，得到经约束的热边界条件P及其他待反演参数；

具体的，根据设备的温度/热应力半解析解模型，对分散模糊推理这一反演算法进行优化，温度观测信息不可避免地包含着观测误差，由于热应力反问题自身固有的不适定性，观测误差在反演过程中被放大，造成反演结果不稳定甚至严重偏离真实解。利用约束分散模糊推理这一反演算法对热边界条件，对其他待反演参数施加合适的约束，减少搜索范围，提高的速度和精度。

即，所述步骤S3包括：

S31、利用有限元算法得到N个温度取样点处的温度的计算值

S32、根据N个温度取样点处的温度的测点值

和计算值

得到N个温度取样点处的温度偏差e_n；

S33、判断温度偏差e_n是否满足收敛条件，若满足则停止迭代，并以P_i作为热边界条件P的检测结果；反之，则进入步骤S34；

S34、建立模糊推理单元FIU_n，获得对猜测值P_i的补偿向量ΔP；

具体的，建立温度偏差e_n的模糊子集Al和热边界条件P的猜测值P_i的模糊子集Bl，建立模糊子集Al到模糊子集Bl的模糊推理规则,形成N个温度取样点对应的模糊推理单元FIU_n，将已经变换到模糊论域范围的输入量进行模糊处理，使原先精确的输入量变成模糊量，并用相应的模糊集合表示。获得e_n对应的模糊推理结果Δu_n，对其加权综合后，得到P_i的补偿向量ΔP。

S35、根据P_i+1＝P_i+ΔP，获得热边界条件P的新的猜测值P_i+1，返回至步骤S31；

S36、引入不等式约束，得到约束分散模糊推理模型。反演中的解通常存在不适定性问题，有时在部分区域会出现奇异点，为了降低这种不适定性，根据设备几何参数和物性可设定某些参数的上限值或下限值：q_min≤q_i≤q_max,式中：q_i为待反演参数；q_max和q_min分别为待反演参数上限和下限。

最终得到经约束的热边界条件P及其他待反演参数。

S4、根据经约束的热边界条件P及其他待反演参数，重构设备的温度场，通过得到的约束的热边界条件P及其他待反演参数带入到半解析解模型，经计算，从而求得重构后的温度场。

具体的，三维非稳态的导热微分方程如式

T——设备某一时刻的温度函数，K；

τ——时间，s；

ρ——密度，kg/m3；

c——比热容，J/(kg·K)；

λ——导热系数，W/(m·K)。

对设备的分析一般要用到三类边界条件，第一类边界条件，即已知边界的温度，可表示为

T|_Γ＝f(x,y,z,τ)

式中Γ——设备的边界；

f(x,y,z,τ)——已知的壁面温度，K。

第二类边界条件，即已知边界上的热流密度，可表示为式

式中n——设备边界外法向方向

q(x,y,z,τ)——已知的壁面热流密度，W/m²。

第三类边界条件，即已知工质的温度T_f与对流换热系数h，可表示为式

初始条件即初始时刻设备整体的温度分布，可表示为式

T|_t＝0＝φ(x,y,z)

φ(x,y,z)——初始时刻设备的整体温度，K。

S5、根据重构的温度场，经计算得到热应力场。

具体的，以一个内半径为R₁，外半径为R₂的厚壁圆筒为例，两端自由，筒内无内热源，周向温度分布均匀，设备内壁温度为T₁，外壁温度为T₂，可得圆筒壁内任意半径r处的温度分布为：

然后利用平面轴对称热应力问题的一般解可求得设备的热应力分布为：

式中σ_tr、σ_tθ、σ_tz——柱坐标下径向温差热应力的径向、周向和轴向应力分量，Pa；

热应力轴向分量为：

式中ΔT——上下壁温差，K。

以上所述的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体技术方案和/或特性等常识在此未作过多描述。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明技术方案的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。

Claims (4)

1.一种基于多参数耦合的设备热应力场高效检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、在被测设备表面选择N个温度取样点，设定热边界条件P的猜测值P_i，其中i为迭代系数；

S2、根据热边界条件P的猜测值P_i，建立设备的温度/热应力半解析解模型；

S3、根据设备的温度/热应力半解析解模型，建立约束分散模糊推理模型，得到经约束的热边界条件P及其他待反演参数；

S4、根据经约束的热边界条件P及求得的待反演参数，重构设备的温度场和热应力场数学模型；

S5、根据重构的温度场/热应力场数学模型，计算得到设备的热应力。

2.根据权利要求1所述的一种基于多参数耦合的设备热应力场高效检测方法，其特征在于，所述步骤S2包括：

S21、结合工程实际并基于数值仿真技术求得设备的温度场数值解；

S22、采用分离变量法和特征值法求得设备的温度场解析解；

S23、通过对数值解和解析解的分析，建立设备的温度/热应力半解析解模型。

3.根据权利要求2所述的一种基于多参数耦合的设备热应力场高效检测方法，其特征在于，所述步骤S23中，设备的温度/热应力半解析解模型为：

其中X＝[s,t],

和

分别为对应f(θ,τ),T∞g(θ,r)的付氏系数。

为对称温度分量，

为反对称温度分量。

4.根据权利要求1所述的一种基于多参数耦合的设备热应力场高效检测方法，其特征在于，所述步骤S3包括：

S31、利用有限元算法得到N个温度取样点处的温度的计算值

S32、根据N个温度取样点处的温度的测点值

和计算值

得到N个温度取样点处的温度偏差e_n；

S33、判断温度偏差e_n是否满足收敛条件，若满足则停止迭代，并以P_i作为热边界条件P的检测结果；反之，则进入步骤S34；

S34、建立模糊推理单元FIU_n，获得对猜测值P_i的补偿向量ΔP；

S35、根据P_i+1＝P_i+ΔP，获得热边界条件P的新的猜测值P_i+1，返回至步骤S31；

S36、引入不等式约束，得到约束分散模糊推理模型，所述不等式为q_min≤q_i≤q_max，式中：q_i为待反演参数；q_max和q_min分别为待反演参数上限和下限。得到经约束的热边界条件P及其他待反演参数。

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