金属磁记忆检测技术研究新进展与关键问题

金属磁记忆检测技术是一种适用于铁磁材料的新兴的无损检测技术,主要优势在于无需外加激励磁场源,即在天然地磁场的激励作用下,通过测量材料表面的漏磁信号,就能够对铁磁构件的早期损伤进行检测,避免结构或构件发生突然的脆性破坏。针对近10余年金属磁记忆检测技术的研究现状,概述了该技术的理论基础,总结了该技术理论研究、试验研究以及工程应用新进展,探讨了磁记忆检测技术的损伤评判准则,分析了影响磁记忆检测信号的因素,基于此,提出了磁记忆检测技术目前存在的问题和未来的研究发展方向。      

基于金属磁记忆的钻具无损评价技术

石油钻具在钻井作业中,要承受拉、扭、压弯等多种应力作用,同时受到泥浆的冲刷和腐蚀,服役条件十分苛刻。为了提高生产安全效率,对钻具的损伤情况和预期寿命有必要做认真检测。基于金属磁记忆检测技术,提出一种适合钻井现场使用的钻具适用性评价方法,用以评价在役钻具的使用状况,检测出不能继续使用的钻具,从而有效避免井下钻具事故的发生...     

金属磁记忆信号关联维数与应力关系

为了研究铁磁性材料金属磁记忆信号与其内部机械应力之间的关系,应用小波分析技术,将金属磁记忆信号分解为大尺度逼近和细节分量两个部分,然后计算其细节分量的关联维数,并考察机械应力与关联维数变化之间的关系.结果表明,随着机械应力的增加,磁记忆信号关联维数降低.     

不同材料在不同应力状态下的磁记忆信号特征

磁记忆是力磁效应的一种表现,目前关于力磁效应的基本规律及机理研究还没有统一的定论。为了进一步对磁记忆效应的机理及不同材料不同应力状态下磁记忆信号特征进行试验性的研究,对不同铁磁材料(Q235,20号钢,45号钢)圆棒试件进行静载拉伸试验,分别测量某固定点处在线加载和在线卸载2种不同应力状态下的磁记忆信号。试验结果表明:3种不同材料在线加载时磁记忆信号各表现出了不同的力磁效应;在线卸载时测得的磁记忆信号更能有利地分析构件的应力阶段;弹性阶段时磁荷梯度GF变化幅度不大,接近屈服阶段时,磁荷梯度变化幅度变大,可以利用磁荷梯度对低碳钢材料应力定量评价。试验结果为磁记忆效应机理研究提供了一定的依据,也为金属磁记忆检测的定量检测提供了潜在可能性。     

基于IPSO-GRU深度学习算法的海底管道缺陷尺寸磁记忆定量反演模型

针对海底管道缺陷磁记忆定量反演的难题,提出一种基于改进粒子群优化的门控循环神经网络模型,即IPSO-GRU模型。以两端焊有盲板的X52管道作为实验材料,其上预制有不同直径、深度的缺陷,采用TSC-5M-32磁记忆检测仪,外接11-6W非接触探头,进行水下磁记忆检测试验,提取不同缺陷尺寸的磁记忆信号特征值。考虑到磁记忆信号特征值随缺陷尺寸呈复杂的非线性变化,引入门控循环神经网络,利用其双门结构能够记忆缺陷处的信号特征,非线性回归拟合能力强的特点,构建海底管道缺陷定量反演模型,进一步考虑到模型超参数选择的随机性,采用改进粒子群算法进行超参数寻优。验证结果表明:该模型对缺陷深度反演平均精度达96%;对缺陷直径反演平均精度达93%,为海底管道缺陷的磁记忆定量化识别与反演提供了新的思路和方法。      

基于粒子群最大似然估计的焊缝早期隐性损伤磁记忆精确定位模型

针对由于焊接残余应力、磁场噪声等干扰,造成磁记忆检测在焊缝早期隐性损伤位置定量评价上的困难,提出基于粒子群算法优化的最大似然估计磁记忆梯度定量模型.通过对预制未焊透缺陷的Q235焊接试件进行焊缝疲劳拉伸实验,同步对比扫描电镜和X射线检测结果,发现磁记忆信号梯度对早期隐性损伤位置反应比较敏感,并获得了梯度随着与隐性损伤的距离增大而减小的衰减变化规律,构建隐性损伤位置参数与磁记忆梯度的非线性函数,考虑磁场噪声对隐性损伤定位结果的影响,引入最大似然估计建立目标函数,进一步考虑目标函数的非线性容易陷入局部极值而非全局极值的问题,采用具有全局搜索能力的粒子群算法对目标函数进行优化,建立基于粒子群最大似然估计的焊缝隐性损伤位置磁记忆定量模型,验证结果表明定位误差仅为3.48%,为实际工程中利用磁记忆技术及时发现早期隐性损伤并精确定位提供了新的思路.     

疲劳载荷下金属材料的磁记忆信号特征

设计拉伸疲劳试验,研究了疲劳载荷下磁信号暂时到达的稳定状态的特点以及疲劳过程中磁信号的分布、变化情况,并结合改进的J-A理论进行分析和讨论.结果显示:磁信号暂时到达的稳定状态在一个循环周期内沿环线变化,并且环线随循环载荷类型不同而变化,说明用改进的J-A理论描述磁记忆现象合理;疲劳过程中磁信号分三个阶段变化,这个特征由改进的J-A模型中描述磁畴壁运动所受阻碍的参数(ξ″)随疲劳损伤发展的变化规律解释;磁信号在缺陷附近呈\     

基于改进的支持向量回归机算法的磁记忆定量化缺陷反演

针对焊缝缺陷磁记忆检测中存在定量化反演难题,建立了基于改进的支持向量回归机定量反演模型.以预制不同尺寸未焊透和夹渣缺陷的Q235焊接试样为试验材料,进行磁记忆扫描检测发现:缺陷位置的磁记忆信号特征参数随尺寸变化而呈现一定的变化规律,但同时存在分散性和不确定性.鉴于磁记忆信号样本的有限性、分散性和非线性,首先将提取到的磁记忆特征参数进行归一化处理,引入支持向量回归机建立焊缝缺陷磁记忆定量反演模型,并进一步利用模拟退火算法对支持向量回归机参数进行优化,使目标函数达到全局最优而非局部最优.最后,考虑到由磁记忆信号逆向反推缺陷的三维尺寸,存在解的不确定性,为此在缺陷单维尺寸反演模型的基础上,通过构建多层结构的支持向量回归机进行多尺寸反演输出,建立了基于模拟退火支持向量回归机的焊缝缺陷磁记忆定量反演模型,结果表明:未焊透缺陷尺寸反演最大相对误差为7.96%,夹渣缺陷为4.97%,为焊缝缺陷的磁记忆反演与定量化评价提供一种新的思路.