估计各向异性焊缝的晶粒取向通过使用超声波传播的逆模型方案

文摘

最初的一步无损技术估计纹理方向的各向异性焊接提出了。目的是帮助未来的正向模拟超声波无损检测的焊缝达到一个更好的结果。转发模型,该模型由一个焊缝模型中,发射机模型,一个接收机模型,并介绍了二维射线追踪算法。倒置基于多目标遗传算法。实验都进行P波和SV波为了收集足够的数据反演中使用。计算是进行履行评估与合成数据和实验数据。结论提出了结束的时候。

1。介绍

超声波无损检测(NDT)是广泛应用于工业。这个属性,超声波可以检测,描述,和大小缺陷,在一个组件,而超声波的传播通过测试的部分不影响工件的未来功能。

超声波传播的道路上,如果有一个不连续介质的弹性性质,振幅,相位,超声波的方向都受到影响。当超声波接收器检测到的,媒介的变化的属性反映了接收机的输出。从这个意义上说,超声波是一个代理,可以传达信息路径从发射机到接收机。作为信息载体的特点也使得超声波适合应用程序测量介质的属性,例如,在材料的弹性常数的测定。

在材料科学领域,为特定的复合材料弹性性能的确定是至关重要的。在许多情况下,超声波无损检测技术应用和直接测量的超声波速度执行。王(1)提出了一个方法来恢复从群速度测量二维弹性常数,与一个意图的方法适用甚至三维的情况。与王(1),Aristegui和调味品2]提出的相速度测量方法,利用最优识别材料对称均匀各向异性固体和独立的弹性常数。Degtyar和Rokhlin3]介绍了一种基于非线性最小二乘法反演过程来确定弹性常数在正交的集团或相速度数据和横向各向同性材料。

相应地,在传统领域的超声波无损检测、弹性处理组件的属性也是关键因素。这是由于这样的事实:介质的弹性会影响其声传播特性,因此影响理论模拟和实际测试。在核电工业在许多应用程序中,奥氏体焊缝缺陷的组件或地区通过使用超声波无损检测评估。因为这些焊缝往往表现出很强的各向异性,接收信号的解释问题的报告。应用超声波无损检测测试他们的完整性时,超声波的传播是显著不同,在一个各向同性介质。它是由这一事实表明波速度成为定向依赖;集团和相速度不再一定平行或等于级(4]。

因此,研究通过各向异性焊缝超声波的传播已经吸引了许多研究者的关注(4- - - - - -9]。焊接二维和横向各向同性的假设是经常使用10,11),最近也通过实验验证(12]。在最近的工作(13一个相控阵pitch-catch系统是由连续点源模型。尽管射线追踪和离散化像这项工作反演方案是基于大量的数据随着时间的痕迹使用蒙特卡洛模拟。模拟在大多数情况下,创建一个简单的焊接模型通过研究奥氏体焊缝的宏观图。然后利用不同的算法来模拟通过焊缝超声波的传播模型。在研究中,存在一个不同的方法,不使用宏观图,建立焊缝模型用于模拟。Apfel et al。14)和Gueudre et al。15创建了模型通过考虑焊接过程。在他们的模型中,不同位置的晶粒的取向是决定由槽几何等几个参数,通过的数量,和电极的直径。之后,一个超声波传播代码在有限元方法应用于推导出超声波的传播。值得一提的是,逆计算是考虑在他们的研究。通过比较模拟结果与实验的模型参数可以通过迭代优化的循环。因此,更好的实现晶粒取向。

在这篇文章中,一个类似的工作的目的是用估计各向异性奥氏体焊缝的晶粒取向。在这项研究中,焊缝分为大约八十个亚区。每个子区域应该是均匀和横向各向同性有自己的晶体取向。结合射线跟踪算法和实验数据,进一步优化计算是用来估计这些方向(见图1),而不是使用的模型参数Apfel et al。14]或Gueudre et al。15]。

显然,这样的努力是由转发模型和逆计算。提出模型实现的理论模拟,确定超声能量通过焊缝模型的路径,以及检测接收机的最大输出。逆计算实现的优化算法,提出了最优估计的晶体取向通过最小化仿真数据和实验结果之间的差异。本文提出模型中引入部分2。它由一个焊缝模型中,发射机模型中,接收机模型和二维射线追踪模型。节3简要评述了反问题和多目标遗传算法是用来进行反演。与合成数据反演中执行4。介绍了实验在一个特定的焊接部分5,紧随其后的是实验数据的反演计算与不同的组合。结论和讨论了在上一节。

2。提出的模型

建立一个模型,系统的每个元素是抽象的数学描述。然后获得整个系统的输出条件,提供适当的输入到模型中。很明显,仿真结果的准确性很大程度上取决于模型,以及如何密切模型方法的现实。本文提出模型是由一个二维射线追踪算法实现焊缝上运行模型。提出模型然后由焊接模型,模型的发射机,接收机的模型,一个射线跟踪模型。分段two-dimensionality超声评估的程序,指定了在扫描测量垂直于焊缝。

焊缝模型是由一个特定的奥氏体焊缝宏观图的分析,如图所示2。的测定条件和晶体取向是先前的论文中描述16]。创建焊接模型如图3和它包含的基础材料和八十小的焊接条件。

本文中使用的焊接试样,基础材料是不锈钢X10CrNiNb189 (AISI 347),而焊接材料是不锈钢X1CrNi19-9 (AISI 308 l)。建模的基础材料是各向同性的常数平均绩点,平均绩点。的密度是公斤/米³。在焊接区,每个区都是假定和横向各向同性均匀,有自己的独特的晶体取向。的弹性常数利用模拟、刚度矩阵的元素平均绩点,平均绩点,平均绩点,平均绩点,平均绩点。被认为是密度公斤/米³(17]。从数据观察2和3,焊缝模型的尺寸稍微修改从其原型的目的简化模拟。本文中使用的焊接模型的维数是基于以前的报告(17包括焊缝的选择离散化,也就是说,最大数量的条件或树突的形成这四个焊接。长度都是基于一个上部宽度为18毫米,低13毫米,宽度和高度为22毫米。

发射机模型实现从一个截断牵引半空格分布。首先,平面波应该传播在一定方向半空格。那么相应的牵引半空间分布的顶部。在频域中,牵引分布进一步缩短探针的大小。然后截断牵引力分配被认为是由发射机。两个P, SV波字段可以用这个发射器模型计算。之前的仿真证明,在远场,这所产生的波发射机模型可以作为一个本地平面波。

在仿真的过程中,一种收发两用机pitch-catch是应该的。接收机模型,然后使用旧的实现机电互惠原则(18]。在模拟接收机系统的两种不同的状态。状态1测试状态。在这里,发射机在工作位置;焊接和较低的后墙作为散射体。在状态2,把发射机接收机的位置状态1。此外,散射体缺席在这个状态;即超声波均匀半空间介质传播到基材的材料参数。电气计算透射系数的变化 在这个表达式,是角频率,探测器电源。的位移矢量状态1或2。是牵引向量对应状态1或2,分别。是散射体封闭的界限。

建立二维射线追踪模型,算法中使用,例如,RAYTRAIM [4,19选择]。一个类似的二维射线追踪模型最近被使用(EFIT计算验证20.)与很好的协议。在模拟通过焊缝超声波的传播模型,高频率的超声波光束近似一线。超声能量不断的方向。流形上的传输和反射基材之间的融合线和焊接,以及在焊接条件之间的界限。在仿真,没有模式之间的转换P波和SV波被认为是。这可以通过控制实验评估接收到的信息在充分选择的时间窗口。因此,只有波相同的模式是追踪从发射机到接收机。

一个模型,规定了基于超声波传播的信号响应从发射机,通过焊接,然后构造一个接收器。远期仿真结果可以用于反演计算焊缝优化晶体取向。

3所示。逆算法

倒置通常应用于确定数量是困难的或不可能直接从实现参数来衡量。严格来说,超声波无损检测本身就是一个反转的过程因为工件的完整性或缺陷的存在只能评估从超声波的输出。毫无疑问,这个反转的任务需要一个合适的技巧和合格的经验。摘要执行的反演参数识别是一个过程。旨在估计是谷物的晶体取向的奥氏体焊缝使用这两种理论模拟和实验数据组。

在这里,一个优化算法应用于执行反转。优化的目标是最小化仿真结果和实验数据之间的差异。在之前的文献[21),两种不同的优化方法的适用性,局部优化方法和全局优化方法,讨论。焊缝模型用于本文的所有必要的约束倒置和当地要求的优化是很困难的;因此,基于遗传算法的全局优化方法的选择。当同时考虑不同的目标,多目标遗传算法(22)采用可以描述的 在这里,一组不同的目标吗。本文的目标的位置差异最大的信号,检测和模拟结果。这是 在这个表达式,是最大的位置信号。标和表明数量对应仿真或实验结果。帕累托最优的概念应用于定义最适条件。这是一个优化方法不同目标之间做出妥协,最后提出许多替代品,可以互相竞争。这种最适条件的同时,房地产的multisolution非线性反演。

摘要反演不执行每一次区域的晶体取向。这意味着亚区晶粒取向为90°的正方向轴不会估计的反转,因为这些条件都位于焊缝中间标本及其晶粒取向被认为是接近现实。因此,有34个变量需要确定。如果假定的对称条件的焊缝模型被认为是,变量的数量决定将进一步减少到17。

这是见图4。从图中观察到的,条件没有标签数量被认为是90°的晶体取向。在那些条件标签- 17,晶体取向的 是由反演。其余的条件的方向 是由对称, 在表1,允许间隔这些17变量的模拟。他们以前的建模名义值计算模型(12表中也提供了。

4所示。与合成数据反演

在继续之前的实验和实际数据的反演,综合数据生成测试整个系统。只有P波探测的数据创建的模型。45°和60°模拟测量系统。创建的数据如表所示2。

完全有34条数据,从45°19对系统和从60°15双系统。在每一对,发射机的位置用给出了作为输入参数的仿真。然后在最大信号接收器的位置所表示的计算的程序。这两个和测量从中央线的焊接。一个示意图如图5阐明了参数测量系统。

从表中发现值都是整数。这是由于仿真算法中使用的接收机模型。建模,接收方在1毫米的间隔。此外,合成从噪声数据都是免费的。目的是为了检查是否反转可以找到正确的解决方案与这些干净的数据。如果不能找到正确的解决方案在合理的步骤,这将证明非线性反演的难度。

在图6焊缝模型的,一幅画被这些合成的射线覆盖数据显示。可以看出一些条件及其对称条件不受任何射线,例如,数字1、2、5、10。这将使这些条件的反演结果毫无意义。

反演是实现了一种多目标遗传algorithm-NSGA-II [23]。该算法最初创建一个父代随机人口个人。每个人分配一个等级相应的nondomination水平。选择、交叉和变异算子进行人口创造一个孩子。父进程和子进程的结合人口再次排序根据nondomination原则。前面的个人选择进行选择、交叉和变异来创建一个新的子人口。此外,重复整个过程,直到算法完成。

合成数据的反演运行60代,每个个体的数量。严格地说,反演的结果不给非常令人满意的结果。许多解决方案可以在满足目标互相竞争,很难指出这是最好的结果。这被认为与房地产的multisolution非线性反演。考虑到80人在过去的一代,可以位于三个更好的候选人。他们如表所示3。相应的平均剩余金额的目标是2.35毫米、2.38毫米和3.00毫米。在这里,。有理由认为大的一代数量可能出现更好的结果。但由于合成数据没有噪音,这应该足以描述问题的难度小的数。如表所示,最大的分散在三人出现在每个变量一个值为7.6°。其他人都在6°。在很大程度上,这些结果可能是可以接受的但没有单独呈现的结果是完全一样的名义值表1。

为了研究允许间隔的影响变量的分散,重复相同的模拟,但更广泛的每个变量允许间隔。间隔是扩大,最大值和最小值的双方在5°(完全)。一个例外是变化从1.00°到16.00°。表4列出了每个变量的区间增大。

第一个三组更好的结果展示在表5。相应的平均剩余金额是1.94毫米,2.47毫米,2.56毫米,分别。虽然第一个个人的平均剩余总和小于另一个个人或个人在表3,这是远离名义值表1。发生在最大的区别与8.88°。第二大发生一个值为7.29°。其他变量有区别约6.00°,,,。比较表的三个人5很难找到一个区域,一个变量可以最好的定位。最大的分散情况一个值为12.71°,紧随其后12.22°和与11.54°。

指出不同限制的每个变量的扩展将其他候选人在一个更大的地区同样令人满意的目标。这意味着在这个非线性问题,可能有许多解决方案能够解决这个问题。

在表6每个变量的分散的情况下获得的和进行了比较。计算色散个人在每种情况下。如果,,,不考虑,可以看出,允许更大的间隔,实现一般的变量有较大的色散也。此外,这一变化的色散是相当明显的。异常发生在变量,,,,的分散,而这些特殊的变量没有显著改变。这一现象表明,如果焊缝的宏观图的分析是可靠的,允许每个变量的区间反演可以被限制在一个较小的区域。结果,反演将最终呈现在名义值的解决方案在焊缝模型中。

5。实验

进行的实验是在瑞典资格中心(SQC)。焊缝标本B27和由SQC提供。的一边焊接试样加工从它的底部,使其配合焊接模型如图3这是显示在图吗7。

除了焊接试样,整个实验系统主要由五个部分(见图8),这是超声波探测,一组工具,一套数据采集和软件评估、机械手、电动机控制。Panametric v系列探针用于实验,晶体13毫米直径的大小。工作频率为2.25 MHz。楔形45°和60°P, SV探测器使用。测量系统(Tomo SV RD技术是利用。数据采集是由软件实现的RD技术1.3 b3,而评价是由软件实现的混合聚合物纤维超视力1.0 r5。机械手和运动控制实现AWS-6,力技术,和凤凰城PC-Link MCPA2-2,分别。

如测量系统的图片所示,pitch-catch测试收发两用机的工作风格。在一个运行的实验中,发射机是保持在一个固定的距离中央的标本。接收者扫描的线垂直于焊缝。这是重复25毫米的长度沿焊缝的增量5毫米。然后完成焊缝的C-scan标本。这之后运行,整个系统重置原状和发射机是搬到一个新职位;然后重复相同的扫描过程。当所有的并行扫描完成,数据处理软件了,B、C - d扫描显示。

P波和SV波探测应用在实验中,为每个调查60°和45°。完全31组实验得到的参数如表所示7和8。的意思和表如图5。

一些特殊的现象,发生在这里的实验是值得被提及。首先,在确定峰值的位置在一个a,很难找到一个精确点,因为a扫描显示,而平曲线顶部。第二,当C-scan获取来自不同部分的数据,通常不同峰值位置。20毫米的发射机的位置在实验中使用60°P波探头为例;家里有1.2毫米的差距在两个不同的部分。第三,在某些情况下,两个峰值位置显示即使在扫描的一个部分。例如,在做实验时45°SV波探头,两峰在50.5毫米和55毫米的发射机的位置观察到相应的22毫米。在60°SV波的实验调查,两个峰值之间的区别可能多达20毫米。这可能是解释模式转换发生在通过各向异性传播的超声波焊接。第四,它是观察,例如表7,峰值位置不移动单调以及发射机的位置的变化。跳跃之间数据也可以注意到。这也解释了超声波无损检测实验的复杂性。此外,这意味着非线性属性建模时通过一个各向异性焊缝超声波传播。典型的估计方法用于评估超声测量各向同性介质是不可行的。如图5如果探针下的介质是各向同性,发射机和接收机之间的距离可以被估计。在各向异性介质躺下探针的情况下,这个表达式通常是无效的。

对比仿真数据列在表中2和实验结果表7,看到巨大的差异出现在大多数的点。它是注意到的情况下除外毫米,22.0毫米和24.0毫米(45°探针),模拟和实验数据之间存在差异。一个可能需要这种差异作为反演的目标函数,但大差距也可能导致缺陷的模拟,以及可能的错误的实验数据。

6。反演

执行两个倒置在本节中,使用不同的实验数据的组合。在80年只有P波的反演结果,一代又一代的计算执行。在每一代,80人是生成的。反演与P, SV波数据,相同数量的代和个人就业。尽管这两个数代和个人可以提出更大的数量,例如,几百,反演计算的时间会相应增加。

6.1。反演与P波

只有P波实验数据,如表所示7,利用反演计算。因此,有17个变量和17对实验数据。相应地,有17个目标的多目标优化。

首先,一个允许间隔采用反演。每个变量的详细的限制如表所示1。结果表明,反演计算未能提供一个令人满意的结果。如果考虑类似的人在过去的一代,四组的变量有更好的平均残渣和表中列出9。提供四组数据的原因是,两个人几乎是相同的。一个组的数据更有说服力。相应的值的平均剩余金额是8.35毫米,8.76毫米,8.76毫米和8.94毫米。

从平均观察残留的目标,结果是不满意的,因为平均残渣和几乎一样大的9毫米。这可能是由于这一事实的数据量是不够的。只有17对P波数据利用。更多的数据可能存在更好的结果。此外,SV波反演数据没有被使用。由于SV波是更严重的影响比P波各向异性的焊缝,SV波数据的包含也许给一个更好的结果。此外,个人2和3之间的相似性,这是截断引起的数据显示,不能显示,这是最好的解决方案。原因是,它是可能的是不受任何射线,如图6。因此这两个人之间的细微差别可以被认为是一个人。

同样,计算也为每个变量的情况下,允许间隔放大5°两岸的最大和最小值。因此,每个变量用于计算的允许间隔是一样的,在桌子上4。计算后,三个更好的人在过去的一代展示在表10。的值平均剩余金额是8.52毫米,9.12毫米,9.22毫米,分别。

再一次,计算结果表明存在的许多解决方案,可以解决同样的问题。如果表中的数据9与表吗10,虽然平均剩余金额不改变明显,每个变量的近似区域聚集并改变明显。此外,如果每个变量的色散之间的比较表9和10,结果如表所示11。大允许间隔的情况下,大多数的变量有一个较大的色散也。异常再次发生,,。

比较分散的表6和11意味着好先天的信息的变量建模不仅有利于建模过程,也有利于反演计算。当足够的先天的信息收集,它足以进行反演算法在一个较小的但同样可靠的约束空间。

6.2。反演与P, SV波

在反演,P, SV波的实验数据在表展出7和8在韦茅斯的总部工作。P波实验数据表中阴影不参与计算。其目的是利用相同数量的数据从P, SV探针测量系统。因此,28日对实验数据的反演计算,生产28日的目标。

反演执行80代。每个变量的允许间隔10°内,如表所示1。同样,变量值的四个更好的个人在表列出在过去的一代12。目标的平均剩余金额是12.92毫米,12.96毫米,12.96毫米,13.03毫米,分别。提供四个人的原因是一样的,在P波的反演实验数据。

它是观察到的平均剩余金额,没有更好的结果通过包括SV波实验数据。运行相同数量的代,平均剩余金额比这更糟的反演只有P波数据。这可能是由于远期仿真数据和实验数据之间的区别,这是讨论部分的结束5。从表12仍然很难得出结论,特定区域一个变量分发。一个相对较大的色散可以注意到一些变量。

7所示。结束语

一项估计各向异性的晶体取向焊接提出了。它结合了向前的力量理论模型和反演计算实现了多目标遗传算法。试验和反演。模拟人工合成数据和实验数据进行的不同组合。作为一个典型的非线性问题的特点,许多解决方案可以解决这个问题同样在每个模拟。一些技术点估计纹理方向的各向异性焊接将在下面讨论。(1)一个焊接焊缝模型:如何模型,应该使用哪个参数模型焊接正确,仍然是一个需要考虑的问题。良好的焊缝模型应该紧密贴合其原型和缓解后计算。采用不同的变量建模直接关系到焊接的可行性或整个问题的复杂性。(2)射线跟踪算法:因为在反演仿真结果与实验数据相比,射线跟踪算法的质量无疑是一个重要的元素,需要仔细考虑。从创建正向光线追踪模型的经验,一个动态的射线跟踪(24)建议未来的应用,尤其是在模拟超声波传播通过不均匀,各向异性焊缝。(3)多目标遗传算法的优化算法:用于本文只有一个实际的选择。当问题很大,其执行耗时的缺点暴露出来。如何选择一个合适的优化算法并不明显。它需要一个集成的整个模型的回顾,从焊缝模型的算法。此外,多目标遗传算法认为所有的目标一样,使其中一种妥协。这可能不是正确的如果的一些实验数据不可信。

利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

本项目部分由瑞典辐射安全局(SSM)和瑞典资格中心(SQC)。这是感激地承认。

引用

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