SPV490Q钢焊接冷裂纹声磁特性及实验方法研究

发布时间：2017-12-15 16:20

  本文关键词：SPV490Q钢焊接冷裂纹声磁特性及实验方法研究

  更多相关文章： 冷裂纹 SPV490Q钢 声发射 磁记忆 应力集中 起裂点

【摘要】：为满足高强度和轻量化的要求,在石油石化高参数承压设备制造中,普遍采用低合金高强钢材料。然而,随着钢强度的增加,焊接结构中也更容易产生冷裂纹,由于其具有延迟特性,给检测与预防带来很大困难,易诱发灾难性事故。因此,开展焊接冷裂纹机理研究,建立焊接冷裂纹检测及分析方法,对于保证低合金高强钢焊接结构和承压设备的制造质量和长周期安全运行具有重要意义。本文以压力容器常用低合金高强钢SPV490Q钢为研究对象,根据冷裂纹在形成过程中必然伴随着弹性应力波产生和残余应力释放的特性,采用声发射技术和磁记忆技术相结合的检测方法,分别采集焊接冷裂纹形成过程中的声发射信息和磁记忆信息,从焊接裂纹的微观形态、起源与扩展及影响因素等方面进行分析,揭示冷裂纹形成机制及规律,为改善焊接工艺和检测焊缝质量提供依据。本文的主要研究内容包括:1.将冷裂纹形成机理和瞬态应力波传播理论相结合,分析得知冷裂纹形成过程和扩展过程中的不同声发射源机制,提出了通过声发射撞击计数-时间历程图和幅值-时间历程图来分析声发射信号信息的方法,用声发射信号的撞击计数、幅值、能量、上升时间、持续时间这几个参数以及波形的变化来表示焊后全过程和分阶段声发射信号的规律。由于冷裂纹形成过程中必然伴随着应力的变化,从而导致焊缝中漏磁场强度的变化,选取平均漏磁场强度梯度值Kmed和最大漏磁场强度梯度值Kmax两个磁特性参数表征焊缝表面应力变化规律。2.通过对SPV490Q低合金高强钢斜Y型坡口焊接试件声发射全程监测数据的分析,获得冷裂纹形成及扩展全过程的声发射信息,确定冷裂纹演化过程的声发射特征描述方法,得到其演化规律。利用磁记忆检测技术,对SPV490Q低合金高强钢斜Y型坡口焊接试件进行间断性测试,同时采用db4小波对磁记忆信号进行分解及重构,提取焊后不同时间的磁记忆漏磁场强度梯度值K,并绘制出K值随时间变化的曲线。通过对不同条件下试件的冷裂纹声发射和磁记忆特性进行分析,得知随着焊缝厚度、拘束焊缝长度、焊条湿度、钢材强度增加,对应的起裂时间提前,声发射信号强度、活性增加,平均漏磁场强度梯度值Kmed增大,冷裂纹敏感倾向增加,依据此规律可以采取措施对冷裂纹的产生进行预防。3.采用声发射源定位方法,对焊接冷裂纹起裂位置和扩展方向进行定位分析;根据冷裂纹在产生及扩展过程中必然伴随着应力集中和能量释放的机理,采用磁记忆技术获取不同时刻焊接冷裂纹应力水平分布情况,利用分段最大漏磁场强度梯度值法(分段最大Kmax值法),确定冷裂纹的起裂位置和扩展方向。采用数值模拟方法,对SPV490Q钢斜Y型坡口焊接冷裂纹起裂位置和扩展方向进行模拟、分析,其结果可以与声发射源定位方法和磁记忆分段最大漏磁场强度梯度值法所得结果相互印证。对于SPV490Q钢,焊接冷裂纹从焊缝相对末端位置起裂,并逐渐向焊缝起始端扩展。4.利用聚类分析方法将焊接冷裂纹声发射信号分为起裂信号和扩展信号,并获取不同类型声发射信号的特征参数值;采用小波变换分析方法、波形分析方法、高阶谱分析方法获取信号真实波形以及起裂和扩展声发射信号的波形、频率分布规律。起裂信号和扩展信号在参数和波形特征上的区别,可以为BP神经网络的建立提供样本信息的支持。5.在获得冷裂纹声发射起裂信号和噪声信号不同典型特征样本的基础上,建立一个3层BP神经网络模型。选取5个参量即幅值、计数、能量、持续时间和上升时间作为神经网络输入单元;隐含层节点数为10;取信号模式为输出单元,输出层节点数为1。选取参数、波形等特征差异明显的典型起裂信号和噪声信号作为样本,对BP神经网络进行训练,经过测试,该BP神经网络能够有效识别起裂信号。6.通过SPV490Q钢平板刚性拘束焊接冷裂纹试验,设置不同状态的试验对照组,从冷裂纹的判别、冷裂纹敏感性评价以及冷裂纹起裂位置及扩展方向的判定方面进行数据分析,对斜Y型坡口焊接冷裂纹实验中提出的表征方法和分析结果进行了验证。
【学位授予单位】：东北石油大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TG457.11

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 周俊鹏;张盛t@;戴光;张颖;高文;;15CrMoR试件焊接冷裂纹延迟特性的声发射实验研究[J];化工机械;2015年03期

2 樊学华;李向阳;董磊;孙璐;陆学同;苏德光;;国内抗大变形管线钢研究及应用进展[J];油气储运;2015年03期

3 黄海鸿;姚结艳;刘儒军;姜石林;;基于金属磁记忆技术的车桥桥壳损伤检测[J];电子测量与仪器学报;2014年07期

4 罗荣;田福庆;冯昌林;李万;;改进的冗余第二代小波包及其故障诊断应用[J];华中科技大学学报(自然科学版);2014年05期

5 欧亚;;浅析压力容器的焊接技术[J];化学工程与装备;2014年03期

6 骆志高;叶红英;胥爱成;;拉深件成型裂纹的非平稳信号处理及状态识别[J];振动.测试与诊断;2012年06期

7 雷玉兰;;新型无损检测技术在压力管道在线检测中的应用研究[J];科技资讯;2012年23期

8 戴光;蒋昌云;蒋鹏;彭海强;;基于信息熵理论用声发射技术测定马氏体的相变温度[J];机械工程材料;2012年06期

9 张斌;钱成文;王玉梅;张玉志;;国内外高钢级管线钢的发展及应用[J];石油工程建设;2012年01期

10 翟庆宏;马长友;;金属板中的声发射波传播特性分析[J];炼油与化工;2012年01期

中国重要会议论文全文数据库 前1条

1 梁志刚;吴艳红;蒋旭鑫;霍宏发;秦学军;钟方平;陈花玲;;声发射信号特征参数分析方法及在镁铝合金中的应用[A];第九届全国冲击动力学学术会议论文集（下册）[C];2009年

中国博士学位论文全文数据库 前3条

1 周磊;电梯导轨弯曲变形校直理论模型、仿真与实验研究[D];浙江大学;2010年

2 潘保武;低合金高强度钢应力腐蚀研究[D];中北大学;2008年

3 邸新杰;焊接裂纹的金属磁记忆信号定量化特征研究[D];天津大学;2007年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 宋阳;基于MAS的声发射信号评价技术研究[D];东北石油大学;2014年

2 陈燕;针状铁素体管线钢的组织控制与性能研究[D];天津大学;2014年

3 陈婉芳;微合金高强钢组织与显微力学性能的研究[D];安徽工业大学;2013年

4 吴泽民;海洋平台局部损伤检测方法研究[D];东北石油大学;2013年

5 张新明;基于声发射技术的焊接过程信号研究[D];南京理工大学;2013年

6 郝飞;焊接温度场的数值模拟与预测研究[D];内蒙古科技大学;2012年

7 赵尧杰;耐火材料受载损伤的声发射信号特征提取[D];武汉科技大学;2012年

8 霍洁;高强低合金管线钢相变行为及其组织性能[D];天津大学;2012年

9 秦余欣;光纤用于结构材料的声发射特性研究[D];哈尔滨工程大学;2011年

10 孙艳婷;金属管道裂纹的金属磁记忆定量化评价方法研究[D];北京化工大学;2010年

，

本文编号：1292614