【摘 要】
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2018年我国粗钢产量的为9.283亿吨,占全球产量的51%,钢铁是国民经济的主要生产原材料。在结构钢加工生产过程中,传统的机械性能检测方法是做成标准试件进行破坏试验。该方法效率较低,无法实现实时生产过程中的性能检测,所以采用无损检测的方法实时测量材料的机械性能参数具有重要意义。屈服强度是材料的机械性能之一,是塑性材料发生破坏时的极限工作应力。本文基于电磁超声无损检测技术,对铁磁性材料屈服强度的检
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2018年我国粗钢产量的为9.283亿吨,占全球产量的51%,钢铁是国民经济的主要生产原材料。在结构钢加工生产过程中,传统的机械性能检测方法是做成标准试件进行破坏试验。该方法效率较低,无法实现实时生产过程中的性能检测,所以采用无损检测的方法实时测量材料的机械性能参数具有重要意义。屈服强度是材料的机械性能之一,是塑性材料发生破坏时的极限工作应力。本文基于电磁超声无损检测技术,对铁磁性材料屈服强度的检测方法进行了研究。本文开展工作如下:(1)深入研究了磁致伸缩效应在电磁超声换能器(Electromagnetic Acoustic Transducers,EMATs)中的应用原理,分析了基于磁致伸缩效应EMAT的换能过程,并对基于磁致伸缩效应的SH导波EMAT进行了细致的理论研究。结果表明SH0波在传播过程中不存在频散现象,也不会发生模态转换,最终确定了将基于磁致伸缩的SH0导波EMAT用于铁磁性的屈服强度检测的方法。(2)根据铁磁性材料的磁滞特性,提出了基于磁致伸缩效应EMAT的材料屈服强度检测方法。利用电磁超声检测信号反映材料在磁化过程中的磁致伸缩应变情况,从微观层面间接建立起屈服强度与磁致伸缩特性之间的联系,理论分析了检测方法的可行性。(3)基于铁磁性材料磁滞特性的屈服强度检测方法,搭建了基于磁致伸缩效应的EMAT无损检测系统,设计了频率、脉冲数等工作参数可调的激励源控制电路,提高了激励强度,改进了信号接收电路,其信噪比达到68.42d B。(4)对不同生产批次的冷轧钢板进行了实验,并获得了与屈服强度相关的样本特征参数。采用BP神经网络建立了以电磁超声磁致伸缩特征参数为输入、屈服强度为输出的检测模型,对神经网络进行了训练,并对试验样本进行了测试,该模型对单块样件屈服强度的预测精度达到了90%,验证了本课题研究方法的可行性。
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