一种基于哈尔小波的晶粒尺寸无损评价方法

一种基于哈尔小波的晶粒尺寸无损评价方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于哈尔小波的晶粒尺寸无损评价方法，所述方法通过对参考试块进行数据采集，利用哈尔小波变换得到时间-尺度分布，进一步计算各个参考模块的平均多尺度衰减系数，再结合预设尺度组合以及预设归一化权重建立平均晶粒尺寸超声多尺度衰减评价模型，最后利用建立的平均晶粒尺寸超声多尺度衰减评价模型对晶粒尺寸未知的试块进行晶粒尺寸评价。该方法能够降低晶粒尺寸测量的系统误差，对金相法测得平均晶粒尺寸为103.5μm的测试试块，评价的结果为101.7μm，误差控制在±2％，可见，通过对原始超声A波信号的多尺度分析，本发明的方法能发现原始超声A波信号中更丰富的晶粒尺寸信息，进而提高晶粒尺寸无损评价的精度。
【专利说明】
【技术领域】
[0001] 本发明涉及晶粒尺寸测量【技术领域】，更具体涉及一种基于哈尔小波的晶粒尺寸无 损评价方法。 一种基于哈尔小波的晶粒尺寸无损评价方法

【背景技术】
[0002] 晶粒尺寸是反应金属材料微观结构的一个重要参数，霍尔-佩奇公式 (Hall-Petch公式）描述了金属多晶材料晶粒尺寸与屈服强度之间的联系，晶粒越小屈服 强度越大；另外晶粒尺寸对金属材料塑性及韧性、疲劳强度、蠕变强度、耐腐蚀性能等都有 重要的影响。以石油化工中常用的再沸器为例，若不锈钢管板晶粒过大，在高温和交变应力 下，管板与壳程筒体的焊接部位由于强度不足、耐腐蚀疲劳性能差等原因容易产生裂纹，造 成渗漏事故。因此，有效测量金属材料的晶粒尺寸，对保障关键装备的可靠性尤显重要。
[0003] 目前金属材料的平均晶粒尺寸评价主要采用有损的金相分析法，该方法具有结果 直观及检测精度较高等优点，但需要对材料进行破坏，效率低，检测结果只能反映被观测面 的晶粒情况，且检测精度受检测人员的专业水平影响。
[0004] 平均晶粒尺寸也可以通过无损的方法进行评价，主要有涡流法和超声法。涡流法 的感应交变电流具有集肤效应，仅能反映试块表面或近表面处的晶粒尺寸信息，且用电导 率评价晶粒尺寸的非线性误差大。超声法能够反映材料内部深层处的微观组织特性，当超 声波在平均晶粒尺寸不同的材料中传播时，声能的衰减程度有明显差异，无论是时域还是 频域的，都丢失了局部时间范围内的频谱信息所承载的更丰富的晶粒尺寸信息，且都容易 受噪声信号干扰的影响，进而影响晶粒尺寸评价精度及可靠性。


【发明内容】

[0005] (一）要解决的技术问题
[0006] 本发明要解决的技术问题是如何精确、可靠、无损测量晶粒尺寸。
[0007] (二）技术方案
[0008] 为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于哈尔小波的晶粒尺寸无损评价方 法，所述方法包括以下步骤：
[0009] S1、采集各个参考试块的平均厚度、各个参考试块的平均晶粒尺寸、每个所述参考 试块的S个原始超声A波信号；
[0010] S2、对S个所述原始超声A波信号的表面一次回波和底面一次回波进行哈尔小波 变换，得到时间-尺度分布，并计算各个参考模块的尺度-平均衰减系数分布，从而计算各 个参考模块的平均多尺度衰减系数；
[0011] S3、利用所述平均多尺度衰减系数，结合预设尺度组合以及预设归一化权重建立 平均晶粒尺寸超声多尺度衰减评价模型；
[0012] S4、利用所述步骤S3得到的平均晶粒尺寸超声多尺度衰减评价模型对晶粒尺寸 未知的试块进行晶粒尺寸评价。
[0013] 优选地，所述步骤S2中，根据各个参考模块的尺度-平均衰减系数分布通过加权 计算各个参考模块的平均多尺度衰减系数。
[0014] 优选地，所述步骤S2具体为：
[0015] S21、用哈尔小波对步骤S1得到的第k个参考试块第j个原始超声A波信号的 表面一次回波和底面一次回波Xlu(t)和 yiu(t)进行连续小波变换，得到小波系数矩阵 Xk，j (a, b)和 Yk，j (a, b)为

【权利要求】
1. 一种基于哈尔小波的晶粒尺寸无损评价方法，其特征在于，所述方法包括以下步 骤： 51、 采集各个参考试块的平均厚度、各个参考试块的平均晶粒尺寸、每个所述参考试块 的S个原始超声A波信号； 52、 对S个所述原始超声A波信号的表面一次回波和底面一次回波进行哈尔小波变换， 得到时间-尺度分布，并计算各个参考模块的尺度-平均衰减系数分布，从而计算各个参考 模块的平均多尺度衰减系数； 53、 利用所述平均多尺度衰减系数，结合预设尺度组合以及预设归一化权重建立平均 晶粒尺寸超声多尺度衰减评价模型； 54、 利用所述步骤S3得到的平均晶粒尺寸超声多尺度衰减评价模型对晶粒尺寸未知 的试块进行晶粒尺寸评价。
2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2中，根据各个参考模块的尺 度-平均衰减系数分布通过加权计算各个参考模块的平均多尺度衰减系数。
3. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤S2具体为： 521、 用哈尔小波对步骤S1得到的第k个参考试块第j个原始超声A波信号的表面一 次回波和底面一次回波Xlu (t)和(t)进行连续小波变换，得到小波系数矩阵Xkj (a，b) 和 Yt j(a，b)为
式中，a表示尺度因子，取连续的正整数；Va，b(t)为哈尔小波的母函数；所述小波系数 矩阵Xu (a，b)和Ykj (a，b)为所述第k个参考试块第j个原始超声A波信号的表面一次回 波和底面一次回波的时间-尺度分布，小波系数矩阵中的第i行为第k个参考试块第j个 原始超声A波信号在尺度i下的小波分量； 522、 利用步骤S21中得到的时间-尺度分布和步骤S1中得到的参考试块平均厚度，定 义第k个参考试块第j个原始超声A波信号在尺度i下的尺度-衰减系数为
式中，Hk表示第k个参考试块的平均厚度； 523、 计算所述第k个参考试的S个原始超声A波信号的尺度-平均衰减系数分布，表 示为
524、 假定Μ个尺度中有m个有代表性尺度{a」r = 1，2,. . .，m}，第k个参考试块第j 个原始超声A波信号的超声波多尺度衰减系数为
式中，= [WuWd . . .，wm]为各个代表性尺度的归一化权重向量，则所述第k个参考试 块的平均多尺度衰减系数为
4. 根据其权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S3中，利用粒子群算法计算预 设尺度组合。
5. 根据其权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述步骤S3具体为： 531、 设晶粒总数为Q，第q个晶粒当前所处的位置代表一组Μ维的原权重向量为W,⑴， 速度为Vq(T)，更新后分别为 vq(T+l) = Ω v^^+Cir^p^Wl+^tpg-ff^T)] (6. 1) ffq(T+l) = ffq(T)+vq(T+l) (6. 2) 式中，T为迭代次数，Ω为惯性系数，Cl为学习因子，c2为社会学习因子，n和r2为 [〇, 1]的随机数，Pq为个体最优解，Pg为群体最优解； 532、 计算归一化权重向量w"(T+l)
为 当归一化权重向量为％(T+1)时，计算各个参考试块的平均多尺度衰减系数； 533、 对T+1时的平均多尺度衰减系数和步骤S1得到平均晶粒尺寸进行最小二乘法线 性拟合，拟合直线为 5(^(7- + 1))=^+^,-^(1- + 1) (8) 且拟合系数{'dj的由下述方程求得
式中运算符（，）表示求两向量内积； 由式（8)得到的平均晶粒尺寸拟合值和由步骤S1得到平均晶粒尺寸之间的二范数作 为适应度F(T+1)
根据所述适应度得到群体最优解pg，对其进行归一化得到预设归一化权重
所述预设归一化权重中权重非零的尺度组合为预设尺度组合{a/}，用预设尺度组合 {a/}及相应的预设归一化权重w%根据式（5.2)计算平均多尺度衰减系数为
用式（13)得到的平均多尺度衰减系数和所述平均晶粒尺寸进行最小二乘法线性拟 合，得到为平均晶粒尺寸多尺度衰减评价模型
6. 根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述原权重向量的速度vq(T+l)中某个 位置的值的绝对值大于最大飞行速度v max，则将其幅值置为vmax，且符号不变；若原权重向量 Wq(T+l)中某个位置的值为负数，则将其置为零。
7. 根据权利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述拟合系数{'dj求解具体为
8. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1中，利用水浸脉冲反射法采集 每个所述参考试块的S个原始超声A波信号，其中，通过超声信号采集系统自动调整超声纵 波探头的位置和姿态，使水声距保持一致，并使所述超声纵波探头的声轴线与参考试块上 表面垂直； 所述步骤S1中，对各个参考试块进行金相分析，用截线法得到各个参考试块多个截面 的平均晶粒尺寸。
9. 根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述使水声距保持一致是通过结合所述 原始超声A波信号，设置一个表面一次回波峰值点许可范围n FW±eFW和一个阈值TFW，若所述 超声纵波探头由远及近接近参考试块的过程中，首次有信号值在所述许可范围内超过所述 阈值T FW，表示所述表面一次回波的峰值点落入所述许可范围内，则自动停止所述超声纵波 探头运动。
10. 根据权利要求1、8、9任一项所述的方法，其特征在于，所述步骤S1中，对各个参考 模块采集数据之前，对所述各个参考试块均用高温炉分别进行固溶处理，使所述各个参考 试块的晶粒尺寸按梯度分布。
【文档编号】G01N29/11GK104101651SQ201410373084
【公开日】2014年10月15日 申请日期:2014年7月31日 优先权日:2014年7月31日
【发明者】李雄兵, 宋永锋, 田红旗, 高广军, 胡宏伟, 倪培君, 刘锋, 杨岳, 刘希玲 申请人:中南大学