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多电磁方法检测方向对带钢力学性能预测影响的分析

周军, 石玉, 王平, 唐成龙

周军, 石玉, 王平, 唐成龙. 多电磁方法检测方向对带钢力学性能预测影响的分析[J]. 无损检测, 2024, 46(7): 41-46. DOI: 10.11973/wsjc202407008
引用本文: 周军, 石玉, 王平, 唐成龙. 多电磁方法检测方向对带钢力学性能预测影响的分析[J]. 无损检测, 2024, 46(7): 41-46. DOI: 10.11973/wsjc202407008
ZHOU Jun, SHI Yu, WANG Ping, TANG Chenglong. Analysis on influence of electromagnetic detection direction on mechanical property prediction of steel strip[J]. Nondestructive Testing, 2024, 46(7): 41-46. DOI: 10.11973/wsjc202407008
Citation: ZHOU Jun, SHI Yu, WANG Ping, TANG Chenglong. Analysis on influence of electromagnetic detection direction on mechanical property prediction of steel strip[J]. Nondestructive Testing, 2024, 46(7): 41-46. DOI: 10.11973/wsjc202407008

多电磁方法检测方向对带钢力学性能预测影响的分析

基金项目: 

国家自然科学基金 62073162

详细信息
    作者简介:

    周军(1997—),男,硕士研究生,主要从事铁磁性材料电磁无损检测相关研究工作

    通讯作者:

    周军,zj18896659275@163.com

  • 中图分类号: TG115.28

Analysis on influence of electromagnetic detection direction on mechanical property prediction of steel strip

  • 摘要:

    多电磁方法的无损检测技术应用于铁磁性材料力学性能检测中时,因铁磁性材料受各种因素的影响往往呈现出磁各向异性的特征,检测时试件需保持在某一固定方向,故检测方向的选择成为一个值得研究的问题。综合切向磁场谐波分析、巴克豪森噪声检测、增量磁导率检测和多频涡流检测等方法,为探究不同检测方向对力学性能测试的影响,搭建了周向多方法的电磁无损检测测量系统,以冷轧超高强钢作为试验对象,采集电磁参数后建立BP神经网络预测模型,并运用K折交叉验证来评估检测方向对预测精度的影响。试验发现超高强钢周向电磁特征分布是不均匀的,呈现出磁各向异性的特征,沿试件宽度方向检测精度优于轧制方向的。

    Abstract:

    In the application of multi-electromagnetic nondestructive testing technology in the testing of mechanical properties of ferromagnetic materials, due to ferromagnetic materials often show the characteristics of magnetic anisotropy under the influence of various factors, the test sample needs to keep a fixed direction during testing, the selection of detection direction becomes a problem worth studying. Based on tangential magnetic field harmonic analysis, Barkhausen noise detection, incremental permeability detection, multi-frequency eddy current detection and other methods, a circumferential multi-method electromagnetic non-destructive testing measurement system was built to explore the influence of different detection directions on mechanical property testing. A BP neural network prediction model was established after collecting electromagnetic parameters of cold-rolled ultra-high strength steel as an experimental object. K-fold cross-validation was used to evaluate the influence of detection direction on prediction accuracy. It was found experimentally that the distribution of circumferential electromagnetic characteristics of ultrahigh strength steel was not uniform, showing the characteristics of magnetic anisotropy, and the detection accuracy along the width direction of the experimental sample was better than that in the rolling direction.

  • 图  1   微磁检测机理示意

    图  2   探头结构示意

    图  3   超高强钢试件实物

    图  4   多电磁方法检测试验系统

    图  5   检测试验操作示意

    图  6   5块试件不同特征值随角度的变化曲线与极图

    图  7   BP神经网络模型结构

    图  8   各个检测角度下预测结果的平均均方根误差分布

    Table  1   切向磁场谐波分析的电磁特征参数

    特征单位解释
    P3,P5,P7rad3,5,7次谐波的相位大小
    A3,A5,A7A/m3,5,7次谐波的幅值大小
    K%变形系数
    UHSA/m3,5,7次谐波幅值和
    HROA/m磁滞回线零点处的谐波幅值
    HCOA/m矫顽力大小
    VmagV传感器线圈的稳态电压
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    Table  2   巴克豪森噪声检测特征参数

    特征单位解释
    MMAXV最大幅值
    MMEANV一个激励周期内幅值的均值
    HCMA/mM=MMAX矫顽磁场的场强
    MRV剩磁点幅值大小
    DH25MA/m25%MMAX巴克豪森蝶形图宽度
    DH50MA/m50%MMAX巴克豪森蝶形图宽度
    DH75MA/m75%MMAX巴克豪森蝶形图宽度
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    Table  3   增量磁导率检测特征参数

    特征单位解释
    UMAXV最大幅值
    UMEANV一个激励周期内幅值的均值
    HCUA/mM=MMAX矫顽磁场的场强
    URV剩磁点幅值
    DH25UA/m25%MMAX磁导率蝶形图宽度
    DH50UA/m50%MMAX磁导率蝶形图宽度
    DH75UA/m75%MMAX磁导率蝶形图宽度
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    Table  4   多频涡流检测特征参数

    特征单位解释
    Im1~Im4V不同频率下线圈阻抗的虚部
    Re1~Re4V不同频率下线圈阻抗的实部
    Ph1~Ph4V不同频率下线圈阻抗的相位
    Mag1~Mag4rad不同频率下线圈阻抗的幅值
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    Table  5   超高强钢试件材料信息

    序号材料号屈服强度/MPa抗拉强度/MPa
    1233588333006971 048
    2233588335006111 059
    3233588337007061 070
    4233588346006071 056
    ...
    30233588351006481 106
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图(8)  /  表(5)
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出版历程
  • 收稿日期:  2023-12-04
  • 刊出日期:  2024-07-09

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