Page 73 - 无损检测2021年第五期

褚英杰, 等:

17-4PH 不锈钢热老化的磁多参数无损评估

料的磁性不会发生明显的变化。 17-4PH 不锈钢样 并将模型评估的材料力学性能与试验实测的力学性
品的矫顽力与磁滞损耗随热老化时间的变化趋势如 能进行对比。
图 3 所示。 试验选取结构简单的双层前向型神经网络模
型, 输出层为线性神经元, 输入测得的 25 个磁参数,
选择隐藏层的激励函数为tansi g 函数( 将磁参数作
为n , 代入函数), 其表达式为
2
tansi gn ) = -1 ( 1 )
(
1+ex p -2 n )
(
选取合适的隐藏层节点数, 以 L-M 算法训练神
经网络。冲击功与硬度的模型评估结果和试验结果
的关系曲线如图 5 所示。

图 3 不锈钢样品的矫顽力与磁滞损耗随热老化时间的
变化趋势

由图 3 可知, 材料的矫顽力最大波动范围不超

-1 , 而磁滞损耗 的 最 大 波 动 幅 度 不 超 过
过 3A · m

0.0007J , 同时呈现无规律变化趋势。 3MA 也对样
品的矫顽力进行了测试, 得到矫顽力随热老化时间
的变化趋势( 见图 4 )。由图 4 可知, 矫玩力也呈无
规律波动。 图 5 冲击功与硬度的模型评估结果和试验结果的关系曲线
经过训练, 可得到一个神经网络模型, 将待评估
材料的 25 个磁性参量作为输入, 输出结果为材料的

力学性能评估结果。
结合图 3 与图 5 可知, 即使在单一参数无规律
的情况下, 也可通过大量的磁多参数检测数据, 应用

人工神经网络, 建立起精度较高的评估模型。
3 分析与讨论

图 4 矫顽力随热老化时间的变化趋势( 3MA 测试结果)
3.1 隐藏层节点数量对模型的影响分析
2.2.2 磁多参数测试结果 隐藏层节点数对模型的影响有: ① 节点数会影

单一磁参数 测 试 结 果 表 明, 17-4PH 不 锈 钢 在 响模型的运算速度, 节点数越多计算时间就越长;
热老化过程中的矫顽力变化不大, 而且呈现出无规 ② 节点数越多, 拟合效果越好, 超过一定数目, 会出

律性的变化趋势, 无法有效表征 17-4PH 不锈钢在 现过拟合现象。因此, 需要选取合适的节点数目以
热老化过程中力学性能的变化规律。基于 磁多参 保证良好的拟合效果。
数, 通过建立人工神经网络模型, 可以得到磁多参数 图 6 为节点数分别为 10 , 30 , 50 , 70 时拟合误差
与 17-4PH 不锈钢的硬度、 冲击功之间的评估模型, 柱 状图( 强度表示误差在每个区间分布的统计相对
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2021 年 第 43 卷 第 5 期

无损检测