仪器仪表学报

作者：廖力达，向旭宏，舒王咏，黄 斌，罗 晓

单位：廖力达,1. 长沙理工大学能源与动力工程学院,,向旭宏,1. 长沙理工大学能源与动力工程学院,,舒王咏,1. 长沙理工大学能源与动力工程学院,,黄 斌,2. UniSA STEM, University of South Australia,Adelaide, SA 5095,,罗 晓,1. 长沙理工大学能源与动力工程学院,

关键词：渗铝321钢;声发射;Ib值;SOM神经网络;损伤演化

基金：国家自然科学基金项目(51908064)、湖南省自然科学基金项目(2021JJ30717)资助

太阳能热发电换热管主要材料渗铝321钢的损伤会导致换热管的寿命缩短甚至断裂,因此必须进行损伤检测。采用声发射方法对渗铝321钢的损伤特性进行分析,实现对换热管性能的在线动态监测。通过采用声发射Ib值特征来表征渗铝321钢的损伤程度,并运用自组织映射(SOM)神经网络算法进行声发射特征参数聚类,以分析材料的损伤模式。结果表明,力学塑性阶段的声发射事件数量剧增,能量和振铃计数的峰值标志着试件的断裂。此外,在试件失效前,Ib值显著降低且密度变密集,表明Ib值的变化特征可以作为材料临界失效的预警信号。通过SOM算法对特征参数进行聚类分析得到4个簇及其对应的特征频率,并使用扫描电子显微镜(SEM)观察试件的断口形貌,得出4个簇分别对应于孔洞生长与汇合、微裂纹成核、宏观裂纹扩展和纤维状断裂4类损伤模式。这项研究旨在探索金属管材的损伤演化行为,并为管材的损伤分析和健康监测提供依据。

来源：2024年第1期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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