考慮eifs不確定性使用超聲檢測數(shù)據(jù)的概率疲勞壽命預(yù)測的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種用于概率地預(yù)測材料中疲勞壽命的方法，包括：采樣(41)關(guān)于實際等效初始裂縫尺寸(EIFS)的隨機變量；根據(jù)多變量分布生成(42)關(guān)于疲勞裂紋生長方程的參數(shù)(lnC，m)的隨機變量；以及使用這些隨機變量解算(43)疲勞裂紋生長方程。通過超聲掃描目標對象、記錄來自目標對象的回波信號、以及使用來自被掃描校準塊的先前記錄值將回波信號幅度轉(zhuǎn)換成等效反射體尺寸，得到報告EIFS數(shù)據(jù)。等效反射體尺寸包括報告EIFS數(shù)據(jù)。
【專利說明】考慮EIFS不確定性使用超聲檢測數(shù)據(jù)的概率疲勞壽命預(yù) 測
[0001] 相關(guān)申請的交叉引用
[0002] 本申請要求以Guan等人于2012年4月4日提交的、美國臨時申請序號為 61/620,087、名稱為"ProbabilisticFatigueLifePredictionUsingUltrasonic InspectionDataConsideringEIFSUncertainty"的申請為優(yōu)先權(quán)，該申請的全部內(nèi)容在 此以引用方式并入本文。

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0003] 本申請涉及使用超聲無損檢測（NDE)數(shù)據(jù)的概率疲勞壽命預(yù)測方法。

【背景技術(shù)】
[0004] 對于經(jīng)受應(yīng)力負荷的大多數(shù)脆性材料而言，疲勞裂紋擴展是一種常見失效原因。 對于關(guān)鍵結(jié)構(gòu)部件，需要識別疲勞裂紋裂縫（fatiguecrackflaws)并準確量化，使得能對 部件進行維修保養(yǎng)，以避免災(zāi)難事件。對于可靠的損傷識別，無損檢測是一種可用的技術(shù)。 對于大規(guī)模結(jié)構(gòu)部件，諸如發(fā)電機轉(zhuǎn)子和渦輪葉片，超聲探傷（UT)由于其適應(yīng)性而通常被 使用。從超聲原始數(shù)據(jù)到物理裂縫尺寸的轉(zhuǎn)換常常涉及多個步驟，包括探針調(diào)諧、校準、信 號處理、以及最終裂縫尺寸計算。由于包埋在目標部件中的裂縫的隨機本性，對于給定強度 的超聲響應(yīng)信號，物理裂紋尺寸具有較大變化。另外，檢測的概率將其它的不確定性引入裂 縫尺寸計算。這些不確定性通過壽命預(yù)測模型傳遞，并且能影響維修決策，而且會導致災(zāi)難 性結(jié)果。
[0005] 為了計算疲勞裂紋生長和疲勞壽命，等效初始裂縫尺寸（EIFS)是一種有用變量， 應(yīng)當對其準確并且可靠地進行量化。在大多數(shù)現(xiàn)實應(yīng)用中，因為實際裂縫常常包埋在測試 部件中，直接目視測量沒有用。即使裂縫在表面，由于系統(tǒng)復(fù)雜的幾何形狀及其工作條件， 也不易獲得直接測量結(jié)果。所以，超聲檢測已經(jīng)成為獲得裂縫信息的實際做法，尤其是對于 包埋的裂縫。為了根據(jù)超聲檢測數(shù)據(jù)關(guān)于疲勞裂紋生長以及疲勞壽命計算估計EIFS，廣泛 使用了距離增益估量尺寸（DGS)的方法。由于裂縫以及超聲探傷機制中的固有變化性，實 際EIFS與使用DSG方法得到的報告EIFS具有顯著差異。在最壞的情況下，實際EIFS與報 告EIFS的比值可以是5甚至更高。
[0006] 使用超聲檢測數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)疲勞壽命預(yù)測通常是確定性計算。為了補償壽命評價過 程中的不確定性，采用了許多安全系數(shù)以保證較寬的安全限度。這些安全系數(shù)取決于歷史 經(jīng)驗和工程判斷。例如，在應(yīng)力（tress)強度因子計算中，為了調(diào)整最終疲勞壽命，以及在 初始裂縫尺寸估算中，都使用了安全系數(shù)。安全系數(shù)的概念便于采用，但壽命預(yù)測結(jié)果卻難 以解釋。例如，2000次循環(huán)的剩余使用壽命的預(yù)測不是必然意味著假定負荷循環(huán)達到2000 次時系統(tǒng)就要失效。使用安全系數(shù)的確定性疲勞壽命預(yù)測的另一缺點在于，各不確定性源 的影響是未知的。另外，疲勞壽命預(yù)測有時可能是不實際地保守，并且導致不必要地頻繁維 修，這增加了壽命周期成本。對疲勞壽命預(yù)測的最近研宄正從傳統(tǒng)的確定性分析轉(zhuǎn)移到通 過使用概率建模明確地包括所有主要不確定性來源的概率分析。概率研宄通常包括來自模 型選擇、模型參數(shù)、以及數(shù)字評估的不確定性。然而，對于使用DGS方法根據(jù)超聲探傷數(shù)據(jù) 所得到的EIFS，已經(jīng)報告的研宄很少提供用于明確的不確定性量化的系統(tǒng)方法。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 如本文所述的本發(fā)明示例性實施方式包括疲勞壽命預(yù)測中概率地量化不確定性 的系統(tǒng)和方法。使用根據(jù)本發(fā)明實施例的概率模型，基于歷史轉(zhuǎn)子數(shù)據(jù)和實際裂縫尺寸的 分布，使報告EIFS與實際EIFS尺寸互相關(guān)聯(lián)。使用適合于通用目的的伽馬（Gamma)分布， 對實際EIFS與報告EIFS的比值建模。使用貝葉斯參數(shù)估計，明確地包括其它不確定性，諸 如模型參數(shù)不確定性。對于疲勞裂紋生長軌跡和疲勞壽命預(yù)測，采用了雙參數(shù)Paris類型 疲勞裂紋生長方程。使用蒙特卡洛方法來評估疲勞裂紋生長軌跡的分布和疲勞壽命。使用 鉻-鉬-釩發(fā)電機轉(zhuǎn)子的實際示例和來自超聲探傷數(shù)據(jù)的報告EIFS，說明了根據(jù)本發(fā)明實 施例的方法。根據(jù)本發(fā)明示例性實施例的概率壽命預(yù)測方法，可以提供諸如疲勞壽命概率 的信息，這對決策和壽命周期成本分析是有用的。
[0008] 根據(jù)本發(fā)明的一方面，提供了一種材料中疲勞壽命的概率預(yù)測方法，包括：采樣關(guān) 于實際等效初始裂縫尺寸（EIFS)的隨機變量；根據(jù)多變量分布生成關(guān)于疲勞裂紋生長方 程參數(shù)的隨機變量；以及使用這些隨機變量解算疲勞裂紋生長方程。
[0009] 根據(jù)本發(fā)明的另一方面，本方法包括重復(fù)采樣關(guān)于EIFS的隨機變量、生成關(guān)于參 數(shù)的隨機變量、以及解算疲勞裂紋生長方程的步驟，直至收斂。
[0010]根據(jù)本發(fā)明的又一方面，采樣關(guān)于實際等效初始裂縫尺寸（EIFS)的隨機變量包 括：從關(guān)于實際EIFS與報告EIFS的比值分布中采樣隨機變量，以及，將此比值乘以報告 EIFS，以得到關(guān)于實際EIFS的隨機變量，其中，關(guān)于實際EIFS與報告EIFS的比值分布是

【權(quán)利要求】
1. 一種概率地預(yù)測材料中疲勞壽命的方法，包括下列步驟： 采樣關(guān)于實際等效初始裂縫尺寸（EIFS)的隨機變量； 根據(jù)多變量分布生成關(guān)于疲勞裂紋生長方程的參數(shù)的隨機變量；以及 使用這些隨機變量解算所述疲勞裂紋生長方程。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，進一步包括：重復(fù)采樣關(guān)于EIFS的隨機變量、生成關(guān) 于參數(shù)的隨機變量、以及解算所述疲勞裂紋生長方程的所述步驟，直至收斂。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，采樣關(guān)于實際等效初始裂縫尺寸（EIFS)的隨機 變量包括： 從關(guān)于實際EIFS與報告EIFS的比值的分布中采樣隨機變量，以及，將此比值乘以所述 報告EIFS，以得到關(guān)于所述實際EIFS的隨機變量， 其中，關(guān)于所述實際EIFS與報告EIFS的比值的分布是
其中，x是關(guān)于所述實際EIFS與報告EIFS的比值的隨機變量，k和0是所述分布的形 狀和尺度參數(shù)，而r()是伽馬函數(shù)。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其中，使用關(guān)于所述實際EIFS和報告EIFS的數(shù)據(jù)，根 據(jù)最大似然估計量確定k和0。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，采樣關(guān)于實際等效初始裂縫尺寸（EIFS)的隨機 變量包括： 從關(guān)于所述實際EIFS的分布中采樣隨機變量，其中，關(guān)于所述實際EIFS的分布是

EIFS的隨機變量，k和0是根據(jù)實驗數(shù)據(jù)確定的所述分布的形狀和尺度參數(shù)，而r()是伽 馬函數(shù)。
6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述疲勞裂紋生長方程是 ，其中，a 是裂紋尺寸，N是負荷循環(huán)數(shù)量，C和m是根據(jù)用來生成隨機變量的實驗數(shù)據(jù)所估計出的模 型參數(shù)，而AK是關(guān)于一個負荷循環(huán)的應(yīng)力強度因子范圍，其中，對于橢圓形裂紋，相對于 所施加的張應(yīng)力〇的方向位于角度A處點的所述應(yīng)力強度因子K由
度。
7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其中，所述多變量分布是
其中，％是誤差變量，而lnAKjP[ln(da/dN)]i是來自總共n個點中的第i個實驗數(shù) 據(jù)點。
8. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其中，這樣得到報告EIFS數(shù)據(jù)，S卩，通過超聲掃描目標 對象記錄來自所述目標對象的回波信號，以及使用來自被掃描校準塊的先前記錄值將回波 信號幅度轉(zhuǎn)換成等效反射體尺寸，其中，所述等效反射體尺寸包括所述報告EIFS數(shù)據(jù)。
9. 一種非暫時性計算機可讀程序存儲裝置，有形地具體表達由所述計算機執(zhí)行的指令 的程序，以執(zhí)行概率地預(yù)測材料中疲勞壽命的方法的步驟，所述方法包括下列步驟： 采樣關(guān)于實際等效初始裂縫尺寸（EIFS)的隨機變量； 根據(jù)多變量分布，生成關(guān)于疲勞裂紋生長方程的參數(shù)的隨機變量；以及 使用這些隨機變量，解算所述疲勞裂紋生長方程。
10. 根據(jù)權(quán)利要求9所述的計算機可讀程序存儲裝置，所述方法進一步包括重復(fù)采樣 關(guān)于所述EIFS的隨機變量、生成關(guān)于參數(shù)的隨機變量、以及解算所述疲勞裂紋生長方程的 所述步驟，直至收斂。
11. 根據(jù)權(quán)利要求9所述的計算機可讀程序存儲裝置，其中，采樣關(guān)于實際等效初始裂 縫尺寸（EIFS)的隨機變量包括： 從關(guān)于所述實際EIFS與報告EIFS的比值的分布采樣隨機變量，以及，將此比值乘以所 述報告EIFS，以得到關(guān)于所述實際EIFS的隨機變量，其中，關(guān)于所述實際EIFS與報告EIFS
的比值的隨機變量，k和0是所述分布的形狀和尺度參數(shù)，而r()是伽馬函數(shù)。
12. 根據(jù)權(quán)利要求11所述的計算機可讀程序存儲裝置，其中，使用關(guān)于所述實際EIFS 和所述報告EIFS的數(shù)據(jù)，根據(jù)最大似然估計量確定k和0。
13. 根據(jù)權(quán)利要求9所述的計算機可讀程序存儲裝置，其中，采樣關(guān)于實際等效初始裂 縫尺寸（EIFS)的隨機變量包括： 從關(guān)于所述實際EIFS的分布中采樣隨機變量，其中，關(guān)于所述實際EIFS的分布是
告EIFS的隨機變量，k和0是根據(jù)實驗數(shù)據(jù)確定的所述分布的形狀和尺度參數(shù)，而r()是 伽馬函數(shù)。
14. 根據(jù)權(quán)利要求9所述的計算機可讀程序存儲裝置，其中，所述疲勞裂紋生長方程是
實驗數(shù)據(jù)所估計出的模型參數(shù)，而AK是關(guān)于一個負荷循環(huán)的應(yīng)力強度因子范圍，其中，對 于橢圓形裂紋，相對于所施加的張應(yīng)力〇的方向位于角度A處點的所述應(yīng)力強度因子K 由
其中，％是誤差變量，而lnAKjP[ln(da/dN)]i是來自總共n個點中的第i個實驗數(shù) 據(jù)點。
16. 根據(jù)權(quán)利要求11所述的計算機可讀程序存儲裝置，其中，報告EIFS這樣得到，即通 過超聲掃描目標對象，記錄來自所述目標對象的回波信號，以及，使用來自被掃描校準塊的 先前記錄值將回波信號幅度轉(zhuǎn)換成等效反射體尺寸，其中，所述等效反射體尺寸包括所述 報告EIFS數(shù)據(jù)。
17. -種用于概率地預(yù)測材料中疲勞壽命的系統(tǒng)，包括： 超聲換能器；以及 與所述超聲換能器進行信號通信的并且由計算機可執(zhí)行的、有形具體地表達在一個或 多個計算機可讀程序存儲裝置中的指令的控制程序，其執(zhí)行用于概率地預(yù)測材料中疲勞壽 命的方法的步驟，所述方法包括下列步驟： 采樣關(guān)于實際等效初始裂縫尺寸（EIFS)的隨機變量； 根據(jù)多變量分布，生成關(guān)于疲勞裂紋生長方程的參數(shù)的隨機變量；以及 使用這些隨機變量，解算所述疲勞裂紋生長方程。
18. 根據(jù)權(quán)利要求17所述的系統(tǒng)，其中，采樣關(guān)于實際等效初始裂縫尺寸（EIFS)的隨 機變量包括： 從關(guān)于所述實際EIFS與報告EIFS的比值的分布采樣隨機變量，以及，將此比值乘以所 述報告EIFS，以得到關(guān)于所述實際EIFS的隨機變量，
中，x是關(guān)于所述實際EIFS與所述報告EIFS的比值的隨機變量，k和0是所述分布的形狀 和尺度參數(shù)，而r()是伽馬函數(shù)。
19. 根據(jù)權(quán)利要求17所述的系統(tǒng)，其中，采樣關(guān)于實際等效初始裂縫尺寸（EIFS)的隨 機變量包括： 從關(guān)于所述實際EIFS的分布中采樣隨機變量，其中，關(guān)于所述實際EIFS的分布是
EIFS的隨機變量，k和0是根據(jù)實驗數(shù)據(jù)確定的所述分布的形狀和尺度參數(shù)，而r0是伽 馬函數(shù)。
20.根據(jù)權(quán)利要求17所述的系統(tǒng)，其中，所述疲勞裂紋生長方程是
，其 中，a是裂紋尺寸，N是負荷循環(huán)數(shù)量，C和m是根據(jù)用來生成隨機變量的實驗數(shù)據(jù)所估計出 的模型參數(shù)，而AK是關(guān)于一個負荷循環(huán)的應(yīng)力強度因子范圍，其中，對于橢圓形裂紋，相 對于所施加的張應(yīng)力〇的方向位于角度A處點的所述應(yīng)力強度因子K由
其中，％是誤差變量，而lnAKjP[ln(da/dN)]i是來自總共n個點中的第i個實驗數(shù) 據(jù)點。
22. 根據(jù)權(quán)利要求17所述的系統(tǒng)，其中，這樣得到報告EIFS，S卩，通過超聲掃描目標對 象記錄來自所述目標對象的回波信號，以及使用來自被掃描校準塊的先前記錄值將回波信 號幅度轉(zhuǎn)換成等效反射體尺寸，其中，所述等效反射體尺寸包括所述報告EIFS數(shù)據(jù)。
23. 根據(jù)權(quán)利要求17所述的系統(tǒng)，進一步包括：具有多個人工反射體的校準塊，所述校 準塊被構(gòu)造為，用于由所述超聲換能器進行掃描，其中，所述超聲換能器記錄來自所述人工 反射體的超聲回波信號，以及，用于與來自目標對象的所記錄的回波信號比較。
【文檔編號】G01N29/44GK104487839SQ201380021424
【公開日】2015年4月1日 申請日期:2013年4月3日 優(yōu)先權(quán)日:2012年4月4日
【發(fā)明者】關(guān)雪飛, 張競丹, K.卡德奧, 周少華 申請人:西門子公司