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重要課題。它對于設(shè)備的維護、更換以及安全運行具有關(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，因為它們忽略了材料內(nèi)部微觀結(jié)構(gòu)的影響。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、針對現(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、對三維x射線衍射圖譜進行空間轉(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量；

7、s4、根據(jù)晶粒平均尺寸估計量，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，其中的粒子點陣與現(xiàn)實空間中的粒子呈現(xiàn)傅里葉對應(yīng)關(guān)系。通過上式的空間矢量變換，能夠?qū)⑷Sx射線衍射圖譜中的目標(biāo)對象轉(zhuǎn)換到現(xiàn)實空間中，更便于直接的紋理分析及晶粒輪廓分析。

15、進一步地，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，并進行加權(quán)融合，得到多尺度紋理特征圖；

17、全連接運算子網(wǎng)絡(luò)，用于通過全連接型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運算，根據(jù)多尺度紋理特征圖，得到晶粒平均尺寸估計量。

18、上述進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)運算，便可獲得待測材料的晶粒平均尺寸。

19、進一步地，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，用于對第一尺度紋理特征圖進行最大池化下采樣，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，用于對第二尺度紋理特征圖進行最大池化下采樣，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)乘運算，根據(jù)第一加權(quán)系數(shù)，對第一尺度紋理特征抽樣圖進行加權(quán)；

26、第二乘法器，用于通過矩陣數(shù)乘運算，根據(jù)第二加權(quán)系數(shù)，對第二尺度紋理特征抽樣圖進行加權(quán)；

27、第三乘法器，用于通過矩陣數(shù)乘運算，根據(jù)第三加權(quán)系數(shù)，對第三尺度紋理特征圖進行加權(quán)；

28、加法器，用于對加權(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行矩陣加法，得到多尺度紋理特征圖。

29、進一步地，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算：

32、，

33、其中，figout(x,y)為圖像卷積運算輸出圖的x行y列像素值，c(i,j)為圖像卷積運算卷積核的i行j列值，figin(x+i,y+j)為圖像卷積運算輸入圖的x+i行y+j列像素值，bias為圖像卷積運算偏置系數(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算：

35、，

36、其中，為圖像空洞卷積運算輸出圖的x行y列像素值，為圖像空洞卷積運算卷積核的i行j列值，為圖像空洞卷積運算輸入圖的x+i?κ行y+j?κ列像素值，κ為膨脹率，為圖像空洞卷積運算偏置系數(shù)。

37、上述進一步方案的有益效果為：本發(fā)明設(shè)計使用的卷積核，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紋理信息，更利于后續(xù)運算。

38、進一步地，所述全連接運算子網(wǎng)絡(luò)包括至少兩個全連接層，使用梯度下降算法，以均方誤差函數(shù)作為代價函數(shù)，進行參數(shù)訓(xùn)練。

39、進一步地，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為疲勞強度系數(shù)，σa為應(yīng)力幅，η為疲勞強度系數(shù)修正因子，ξ為晶粒尺寸強化比例因子，m為晶粒尺寸強化指數(shù)因子，b為疲勞強度指數(shù)。

42、進一步地，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，獲取疲勞強度系數(shù)和疲勞強度指數(shù)；

45、a3、設(shè)定疲勞強度系數(shù)修正因子、晶粒尺寸強化比例因子和晶粒尺寸強化指數(shù)因子的初值，使用ga算法，根據(jù)已知壽命的材料樣本，以壽命運算誤差最小作為尋優(yōu)目標(biāo)，進行疲勞強度系數(shù)修正因子、晶粒尺寸強化比例因子和晶粒尺寸強化指數(shù)因子的參數(shù)尋優(yōu)。

46、上述進一步方案的有益效果為：傳統(tǒng)的材料壽命疲勞計算公式，只考慮了交變應(yīng)力對材料的影響，只涉及應(yīng)力幅、疲勞強度系數(shù)和疲勞強度指數(shù)，沒有考慮材料在實際生產(chǎn)中，得到的微觀晶粒尺寸不同，造成點缺陷、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)也會發(fā)生偏移，因此本發(fā)明在引入晶粒尺寸的同時，還設(shè)置了多個因子，以進行壽命的擬合和細(xì)節(jié)的修正。

技術(shù)特征：

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，所述全連接運算子網(wǎng)絡(luò)包括至少兩個全連接層，使用梯度下降算法，以均方誤差函數(shù)作為代價函數(shù)，進行參數(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：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于微結(jié)構(gòu)分析的材料壽命預(yù)測方法，涉及材料物理性質(zhì)測定和分析領(lǐng)域，包括：通過X射線照射待測材料，采集得到三維X射線衍射圖譜；對三維X射線衍射圖譜進行空間轉(zhuǎn)換，得到三維微觀結(jié)構(gòu)圖；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)，計算得到待測材料的壽命。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)，進行相比于傳統(tǒng)技術(shù)更為準(zhǔn)確的材料壽命預(yù)測。

技術(shù)研發(fā)人員：王建,付堯明,劉杭,李夢,張艷艷,向宏輝
受保護的技術(shù)使用者：中國民用航空飛行學(xué)院
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19