本發(fā)明涉及材料物理性質(zhì)測定和分析領(lǐng)域,具體涉及一種基于微結(jié)構(gòu)分析的材料壽命預(yù)測方法。
背景技術(shù):
1、材料的壽命預(yù)測是工程界中的一個(gè)重要課題。它對(duì)于設(shè)備的維護(hù)、更換以及安全運(yùn)行具有關(guān)鍵意義。
2、傳統(tǒng)的材料壽命預(yù)測方法主要依賴于例如材料的強(qiáng)度、硬度、應(yīng)變等宏觀參數(shù),或例如指數(shù)分布表達(dá)式等經(jīng)驗(yàn)公式。然而這些方法往往無法準(zhǔn)確預(yù)測材料的使用壽命,因?yàn)樗鼈兒雎粤瞬牧蟽?nèi)部微觀結(jié)構(gòu)的影響。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中的上述不足,本發(fā)明提供的一種基于微結(jié)構(gòu)分析的材料壽命預(yù)測方法,解決了傳統(tǒng)技術(shù)精度不佳的問題。
2、為了達(dá)到上述發(fā)明目的,本發(fā)明采用的技術(shù)方案為:
3、一種基于微結(jié)構(gòu)分析的材料壽命預(yù)測方法,包括以下步驟:
4、s1、通過x射線照射待測材料,采集得到三維x射線衍射圖譜;
5、s2、對(duì)三維x射線衍射圖譜進(jìn)行空間轉(zhuǎn)換,得到三維微觀結(jié)構(gòu)圖;
6、s3、通過多尺度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析三維微觀結(jié)構(gòu)圖的紋理,得到晶粒平均尺寸估計(jì)量;
7、s4、根據(jù)晶粒平均尺寸估計(jì)量,通過微結(jié)構(gòu)優(yōu)化的應(yīng)力疲勞壽命擬合函數(shù),計(jì)算得到待測材料的壽命。
8、本發(fā)明的有益效果為:本發(fā)明從微觀結(jié)構(gòu)出發(fā),通過x射線衍射圖的空間轉(zhuǎn)換以及紋理識(shí)別,獲取待測材料的微觀晶粒平均尺寸,以此作為重要的微觀參數(shù),結(jié)合應(yīng)力疲勞損傷的宏觀參數(shù),進(jìn)行相比于傳統(tǒng)技術(shù)更為準(zhǔn)確的材料壽命預(yù)測。
9、進(jìn)一步地,所述s2中空間轉(zhuǎn)換的表達(dá)式為:
10、,
11、,
12、,
13、其中,為三維微觀結(jié)構(gòu)圖x軸矢量,為三維微觀結(jié)構(gòu)圖y軸矢量,為三維微觀結(jié)構(gòu)圖z軸矢量,π為圓周率,?為矢量點(diǎn)乘,×為矢量叉乘,為三維x射線衍射圖譜x軸矢量,為三維x射線衍射圖譜y軸矢量,為三維x射線衍射圖譜z軸矢量。
14、上述進(jìn)一步方案的有益效果為:x射線照射待測材料后,能得到晶格衍射的圖像,該圖像空間被稱為倒易空間,其中的粒子點(diǎn)陣與現(xiàn)實(shí)空間中的粒子呈現(xiàn)傅里葉對(duì)應(yīng)關(guān)系。通過上式的空間矢量變換,能夠?qū)⑷Sx射線衍射圖譜中的目標(biāo)對(duì)象轉(zhuǎn)換到現(xiàn)實(shí)空間中,更便于直接的紋理分析及晶粒輪廓分析。
15、進(jìn)一步地,所述s3中多尺度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括:
16、多尺度卷積子網(wǎng)絡(luò),用于通過多層卷積提取不同尺度下的三維微觀結(jié)構(gòu)圖中材料晶格的邊緣紋理,并進(jìn)行加權(quán)融合,得到多尺度紋理特征圖;
17、全連接運(yùn)算子網(wǎng)絡(luò),用于通過全連接型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算,根據(jù)多尺度紋理特征圖,得到晶粒平均尺寸估計(jì)量。
18、上述進(jìn)一步方案的有益效果為:三維微觀結(jié)構(gòu)圖的紋理,即為待測材料微觀晶粒輪廓,通過多尺度紋理提取和全連接網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算,便可獲得待測材料的晶粒平均尺寸。
19、進(jìn)一步地,所述多尺度卷積子網(wǎng)絡(luò)包括:
20、第一卷積層,用于通過卷積運(yùn)算處理三維微觀結(jié)構(gòu)圖,得到第一尺度紋理特征圖;
21、第二卷積層,用于通過卷積運(yùn)算處理第一尺度紋理特征圖,得到第二尺度紋理特征圖;
22、第三卷積層,用于通過卷積運(yùn)算處理第二尺度紋理特征圖,得到第三尺度紋理特征圖;
23、第一最大池化層,用于對(duì)第一尺度紋理特征圖進(jìn)行最大池化下采樣,得到與第三尺度紋理特征圖相同尺寸的第一尺度紋理特征抽樣圖;
24、第二最大池化層,用于對(duì)第二尺度紋理特征圖進(jìn)行最大池化下采樣,得到與第三尺度紋理特征圖相同尺寸的第二尺度紋理特征抽樣圖;
25、第一乘法器,用于通過矩陣數(shù)乘運(yùn)算,根據(jù)第一加權(quán)系數(shù),對(duì)第一尺度紋理特征抽樣圖進(jìn)行加權(quán);
26、第二乘法器,用于通過矩陣數(shù)乘運(yùn)算,根據(jù)第二加權(quán)系數(shù),對(duì)第二尺度紋理特征抽樣圖進(jìn)行加權(quán);
27、第三乘法器,用于通過矩陣數(shù)乘運(yùn)算,根據(jù)第三加權(quán)系數(shù),對(duì)第三尺度紋理特征圖進(jìn)行加權(quán);
28、加法器,用于對(duì)加權(quán)后的第一尺度紋理特征抽樣圖、第二尺度紋理特征抽樣圖和第三尺度紋理特征圖進(jìn)行矩陣加法,得到多尺度紋理特征圖。
29、進(jìn)一步地,所述第一卷積層、第二卷積層和第三卷積層的卷積核均為:
30、,
31、所述第一卷積層采用如下的圖像卷積運(yùn)算:
32、,
33、其中,figout(x,y)為圖像卷積運(yùn)算輸出圖的x行y列像素值,c(i,j)為圖像卷積運(yùn)算卷積核的i行j列值,figin(x+i,y+j)為圖像卷積運(yùn)算輸入圖的x+i行y+j列像素值,bias為圖像卷積運(yùn)算偏置系數(shù);
34、所述第二卷積層和第三卷積層采用如下的圖像空洞卷積運(yùn)算:
35、,
36、其中,為圖像空洞卷積運(yùn)算輸出圖的x行y列像素值,為圖像空洞卷積運(yùn)算卷積核的i行j列值,為圖像空洞卷積運(yùn)算輸入圖的x+i?κ行y+j?κ列像素值,κ為膨脹率,為圖像空洞卷積運(yùn)算偏置系數(shù)。
37、上述進(jìn)一步方案的有益效果為:本發(fā)明設(shè)計(jì)使用的卷積核,是一種基于二階微分的3×3矩陣,適用于檢測圖像中高頻變化區(qū)域的邊緣輪廓,能夠有效提取晶粒紋理。在第二卷積層和第三卷積層采用空洞卷積運(yùn)算,引入膨脹率,使同樣尺寸的卷積核獲得更大的感受野。而多尺度的紋理特加權(quán),兼顧了感受野和細(xì)節(jié)的分辨能力。各尺度紋理特征圖加權(quán)求和前的尺寸大小匹配均采用最大池化層抽樣,能夠在下采樣的過程中有效保護(hù)紋理信息,更利于后續(xù)運(yùn)算。
38、進(jìn)一步地,所述全連接運(yùn)算子網(wǎng)絡(luò)包括至少兩個(gè)全連接層,使用梯度下降算法,以均方誤差函數(shù)作為代價(jià)函數(shù),進(jìn)行參數(shù)訓(xùn)練。
39、進(jìn)一步地,所述s4中微結(jié)構(gòu)優(yōu)化的應(yīng)力疲勞壽命擬合函數(shù)的表達(dá)式為:
40、,
41、其中,n為待測材料的壽命,γ為環(huán)境修正系數(shù),σ0為疲勞強(qiáng)度系數(shù),σa為應(yīng)力幅,η為疲勞強(qiáng)度系數(shù)修正因子,ξ為晶粒尺寸強(qiáng)化比例因子,m為晶粒尺寸強(qiáng)化指數(shù)因子,b為疲勞強(qiáng)度指數(shù)。
42、進(jìn)一步地,所述微結(jié)構(gòu)優(yōu)化的應(yīng)力疲勞壽命擬合函數(shù)的擬合方法包括以下步驟:
43、a1、根據(jù)待測材料的使用工況,確定應(yīng)力幅;
44、a2、根據(jù)待測材料的類型,獲取疲勞強(qiáng)度系數(shù)和疲勞強(qiáng)度指數(shù);
45、a3、設(shè)定疲勞強(qiáng)度系數(shù)修正因子、晶粒尺寸強(qiáng)化比例因子和晶粒尺寸強(qiáng)化指數(shù)因子的初值,使用ga算法,根據(jù)已知壽命的材料樣本,以壽命運(yùn)算誤差最小作為尋優(yōu)目標(biāo),進(jìn)行疲勞強(qiáng)度系數(shù)修正因子、晶粒尺寸強(qiáng)化比例因子和晶粒尺寸強(qiáng)化指數(shù)因子的參數(shù)尋優(yōu)。
46、上述進(jìn)一步方案的有益效果為:傳統(tǒng)的材料壽命疲勞計(jì)算公式,只考慮了交變應(yīng)力對(duì)材料的影響,只涉及應(yīng)力幅、疲勞強(qiáng)度系數(shù)和疲勞強(qiáng)度指數(shù),沒有考慮材料在實(shí)際生產(chǎn)中,得到的微觀晶粒尺寸不同,造成點(diǎn)缺陷、面缺陷、體缺陷不同,使得材料抗疲勞能力也不同。且材料由于環(huán)境溫濕度以及腐蝕影響,各系數(shù)指標(biāo)也會(huì)發(fā)生偏移,因此本發(fā)明在引入晶粒尺寸的同時(shí),還設(shè)置了多個(gè)因子,以進(jìn)行壽命的擬合和細(xì)節(jié)的修正。
1.一種基于微結(jié)構(gòu)分析的材料壽命預(yù)測方法,其特征在于,包括以下步驟:
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于微結(jié)構(gòu)分析的材料壽命預(yù)測方法,其特征在于,所述s2中空間轉(zhuǎn)換的表達(dá)式為:
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于微結(jié)構(gòu)分析的材料壽命預(yù)測方法,其特征在于,所述s3中多尺度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括:
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于微結(jié)構(gòu)分析的材料壽命預(yù)測方法,其特征在于,所述多尺度卷積子網(wǎng)絡(luò)包括:
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于微結(jié)構(gòu)分析的材料壽命預(yù)測方法,其特征在于,所述第一卷積層、第二卷積層和第三卷積層的卷積核均為:
6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于微結(jié)構(gòu)分析的材料壽命預(yù)測方法,其特征在于,所述全連接運(yùn)算子網(wǎng)絡(luò)包括至少兩個(gè)全連接層,使用梯度下降算法,以均方誤差函數(shù)作為代價(jià)函數(shù),進(jìn)行參數(shù)訓(xùn)練。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于微結(jié)構(gòu)分析的材料壽命預(yù)測方法,其特征在于,所述s4中微結(jié)構(gòu)優(yōu)化的應(yīng)力疲勞壽命擬合函數(shù)的表達(dá)式為:
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于微結(jié)構(gòu)分析的材料壽命預(yù)測方法,其特征在于,所述微結(jié)構(gòu)優(yōu)化的應(yīng)力疲勞壽命擬合函數(shù)的擬合方法包括以下步驟: