压痕法评价奥氏体不锈钢拉伸性能的神经网络分析
2021-09-24孙明成李英治
压力容器 2021年8期
孙明成,李英治
(1.辽宁省电力有限公司 电力科学研究院,沈阳 110006;2.辽宁东科电力有限公司,沈阳 110179;3.挪威船级社,荷兰阿纳姆 6812)
0 引言
材料力学性能的获取通常需要对标准试样进行测试,并对试样的尺寸和数量有一定的要求。然而,在对成品设备进行材料力学性能测试时,一般不能进行破坏取样[1-2]。仪器化压入法是在传统的布氏硬度和维氏硬度试验基础上发展起来的新的材料力学性能测试技术[3-4]。该方法通过同步测试和记录压头压入试样过程中的载荷-位移曲线,提供比传统硬度试验更丰富的信息,除硬度外,还可以获得材料其他的基本力学性能,如弹性模量、屈服强度和抗拉强度等。压入法的优点包括:设备小巧便携,能直接在现场进行力学性能测试;不需要进行破坏取样,能对在役设备进行测试;测试部位微小,可以用于材料局部特性的测定。目前,该方法已应用于许多工程场合中,例如对石油管道、核反应堆压力容器、电站设备等的安全评定。
目前已经发展了几种确定力学性能的分析方法,其中最受关注的是表征应力应变法、量纲分析法、神经网络法和有限元法。ISO/TR 29381—2008标准总结了过去20年的成就,介绍了由球压痕试验确定材料力学性能的3种分析方法:表征应力应变法、有限元法和神经网络法。神经网络方法已被广泛应用于模式识别、人工智能、控制工程、优化和信号处理等领域,还被用于处理压痕蠕变问题[5-10]。该方法同样可以适用于处理球压痕曲线来获得奥氏体不锈钢的屈服强度、抗拉强度、弹性模量和布氏硬度等力学性能,以下在此方面进行有关探索。……
登录APP查看全文
