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【6h】

20(G)钢应变时效磁特性测试和评价方法研究

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摘要

第1章 绪论

1.1 选题背景

1.2 应变时效影响因素研究现状

1.2.1 间隙原子含量

1.2.2 钢材的交货状态

1.2.3 塑性应变量

1.2.4 时效时间及温度

1.3 应变时效常规检测及评价方法研究现状

1.3.1 显微组织和结构

1.3.2 冲击拉伸硬度检测

1.4 可能用于应变时效检测及评价方法研究现状

1.4.1 磁记忆检测

1.4.2 磁化特性检测

1.4.3 神经网络方法

1.5 问题的提出及主要研究内容

第2章 应变时效控制与测试项目要求

2.1 试样加工条件选择及设计

2.2 测试项目及要求

2.3 试样状态

2.4 本章小结

第3章 磁记忆特性测试研究

3.1 引言

3.2 测试过程

3.2.1 参数设置

3.2.2 加工因素影响

3.2.3 测试流程

3.3 不同状态试样测试结果及分析

3.3.1 测试数据分析

3.3.2 磁记忆特征参数分析

3.4 磁记忆特征参数同其它检验结果对比分析

3.4.1 磁记忆特征参数与表面残余应力对应关系

3.4.2 磁记忆特征参数与冲击吸收能量和硬度的对应关系

3.5 本章小结

第4章 磁化特性测试研究

4.1 引言

4.2 测试影响因素

4.3 不同状态试样测试结果及分析

4.3.1 不同状态试样磁滞回线分析

4.3.2 不同状态试样磁化特性参数分析

4.4 磁化特性参数同其它检验结果的对比分析

4.5 应变时效过程中矫顽力参数变化机理分析

4.6 应变时效脆化程度的矫顽力评价方法

4.7 本章小结

第5章 神经网络评价方法

5.1 引言

5.2 磁特性参数与硬度和冲击吸收能量检测结果汇总

5.3 评价材料应变时效脆化程度的BP神经网络建立

5.3.1 BP神经网络建立过程

5.3.2 BP神经网络评价材料脆化程度结果分析

5.4 本章小结

结论

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间发表论文与参加科研项目及获奖情况

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摘要

20(G)钢高压管在化肥厂等企业中得到广泛地应用,近年来发生了多起因为应变时效脆化导致的高压管失效甚至爆炸的事故。企业中大量使用的20(G)钢高压管与发生应变时效脆化事故钢管的制造工艺基本相同,从而这些管道存在着与事故管道同样的应变时效脆化危险因素。对20(G)钢直管和弯管不同生产阶段表现出的磁特性变化规律进行了研究,在此基础上提出了基于矫顽力测试的20(G)钢应变时效脆化程度的无损检测方法。并通过构建的BP神经网络对应变时效脆化严重的管道进行了识别。
  采用TSC-2M-8型应力集中磁记忆测试仪及MC-04H-2型多参数矫顽力测试系统对模拟管道不同生产阶段试样表面磁场及磁化特性参数进行测试。为了研究材料矫顽力参数的变化机理,测试了材料表面残余应力的变化趋势。同时测试了材料的硬度、室温冲击吸收能量。
  对随机抽取的3种氮含量显著不同管道分别进行交货态、正火、不完全退火态下的表面磁场特征测试。发现随着塑性应变量增加,材料表面磁场强度的最大值呈单一增加的趋势,测试数据在塑性应变量5%时将发生突变。结合材料室温冲击吸收能量的变化趋势,发现如用此方法对材料应变时效脆化进行评价容易对5%塑性应变量以下应变时效脆化的材料发生漏判。由于时效处理前后材料磁场强度最大值变化幅度小,容易对5%塑性应变量以上应变时效未脆化材料发生误判。材料不同的结构状态会对测试结果产生影响。
  对材料的磁化特征进行测试,发现材料塑性变形后,磁化特征参数矫顽力、剩磁及磁滞损耗有单一增加的趋势,最大微分磁导率有单一减小的趋势。塑性应变量2.5%,材料的矫顽力、剩磁、磁滞损耗将增加2到3倍,最大微分磁导率下降10%左右。随着塑性应变量的继续增加,矫顽力、剩磁及磁滞损耗将继续增加,最大微分磁导率将继续减小,但增加减小的幅度变缓。时效处理会使材料的内应力得到释放,应力对磁畴的阻碍作用减小,材料更易于磁化,会使矫顽力、剩磁、磁滞损耗减小,最大微分磁导率增大。但特征参数增加减小的幅度没超过原数据的10%。高温去应力退火后,各参数数值恢复到相应的无应变处理水平。结合材料理化测试结果发现,可以选择数据变化幅度最大、测试方向性强且测试精度高的矫顽力作为评价材料应变时效脆化的特征参量。
  对材料矫顽力产生变化的机理进行分析,可得无应变处理材料矫顽力的产生主要由铁素体的大小及形态决定。材料应变时效处理后其矫顽力的变化可用应力理论进行解释,通过对比材料残余应力测试结果,发现应力理论可以很好地解释材料矫顽力的变化趋势。
  以冲击吸收能量为评判标准结合冲击断口分析结果,对材料应变时效脆化程度进行评价。得到了基于矫顽力测试的20(G)钢应变时效脆化程度的现场无损检测方案。材料不同的结构状态会对材料的测试结果产生影响。
  对测试参数进行汇总,提取了有利于现场检测且与材料应变时效脆化程度紧密相关的物理参数。运用人工神经网络专业软件Neurosolutions5.0建立BP神经网络模型。选择BP神经网络的输入向量为材料的维氏硬度、矫顽力、剩余磁化强度、最大微分磁导率、磁滞损耗。输出向量选择为对材料应变时效脆化敏感的测试量室温冲击吸收能量。通过样本对BP神经网络进行训练,得到了使训练样本收敛性最好的神经网络结构。测试网络结构得到的输出参数的变化趋势同真实参数的变化趋势相同。对材料应变时效脆化程度进行了预测,预测结果的趋势是正确的,可以区分出应变时效脆化严重的管道。

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