本文選題：金屬磁記憶　切入點(diǎn)：焊縫　出處：《材料科學(xué)與工藝》2015年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)金屬磁記憶技術(shù)的焊縫缺陷等級(jí)定量化評(píng)定這一難題,通過(guò)對(duì)預(yù)制不同缺陷的Q345焊接試件進(jìn)行疲勞試驗(yàn),獲得焊縫損傷演化臨界狀態(tài)的磁記憶信號(hào)特征規(guī)律.首次對(duì)照X射線定量檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)和磁記憶檢測(cè)結(jié)果,將焊縫損傷演化狀態(tài)分為4個(gè)等級(jí),即正常狀態(tài)、應(yīng)力集中、隱性損傷和宏觀損傷.首次引入遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)焊縫等級(jí)進(jìn)行磁記憶定量化評(píng)價(jià).研究表明,遺傳優(yōu)化的BP網(wǎng)絡(luò)模型與未優(yōu)化的BP網(wǎng)絡(luò)相比,預(yù)測(cè)結(jié)果更加穩(wěn)定、誤差更小,為工程實(shí)際中焊縫缺陷等級(jí)評(píng)定提供新的方法和依據(jù).
[Abstract]:In view of the difficulty of quantitative evaluation of weld defect grade of metal magnetic memory technology, fatigue tests were carried out on Q345 welded specimens with different defects prefabricated. The characteristic rule of magnetic memory signal of the critical state of weld damage evolution is obtained. Compared with the quantitative test standard of X-ray and the result of magnetic memory test for the first time, the damage evolution state of weld is divided into four grades, that is, normal state and stress concentration. Hidden damage and macroscopic damage. The BP neural network model optimized by genetic algorithm is introduced for the first time to evaluate the weld seam grade by magnetic memory quantification. The research shows that the BP neural network model of genetic optimization is compared with the BP network without optimization. The prediction results are more stable and the error is smaller, which provides a new method and basis for the assessment of weld defect grade in engineering practice.
【作者單位】： 東北石油大學(xué)機(jī)械科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(11272084,11472076) 黑龍江省博士后科研啟動(dòng)基金資助項(xiàng)目(LBH-Q13035)
【分類號(hào)】：TG441.7

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1632764