Page 75 - 无损检测2021年第五期
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褚英杰, 等:
17-4PH 不锈钢热老化的磁多参数无损评估
基于磁多参数, 可以利用人工神经网络, 可以给 4PH 钢电化学腐蚀性能的影响[ J ] . 热加工工艺, 2020 ,
出磁性参数与力学性能之间的描述模型, 且评估速 49 ( 2 ): 108-113.
[ 3 ] BHATTACHARYA D K , JAYAKUMAR T ,
度快。
MOORTHY V , et al. Characterization of
4 结论 microstructuresin17-4-PHstainlesssteelb yma g netic
Barkhausen noise anal y sis [ J ] . NDT & E
( 1 ) 17-4PH 不锈钢在热老化后, 冲击功下降,
International , 1993 , 26 ( 3 ): 141-148.
硬度上升, 说明热老化导致其脆性增加。
[ 4 ] BHATTACHARYA D K , VAIDYANATHAN S ,
( 2 )单一的磁参数测量结果表明, 17-4PH 不锈
MOORTHY V , etal. Ma g netic Barkhausen noise
钢在 350℃ 下热老化后, 其矫顽力、 磁滞损耗均在小 anal y sisfortheassessmentofmicrostructuresinheat
范围内波动, 且呈无规律变化, 说明单一的磁参数测 treated 2.25Cr-1Moand17-4-PH steels [ J ] .NDT &
量方法不适用于评估 17-4PH 不锈钢的热老化。 EInternational , 1996 , 29 ( 5 ): 338.
( 3 )基于磁多参数, 应用人工神经网络, 可建立 [ 5 ] GUPTAB , UCHIMOTO T , DUCHARNEB , etal.
评估17-4PH 不锈钢热老化的模型, 其评估效果较 Ma g netic incremental p ermeabilit y non-destructive
好, 可以解决单一磁参数无法评估 17-4PH 不锈钢热 evaluationof12Cr-Mo-W-Vsteelcree ptestsam p les
withvarieda g ein glevelsandthermaltreatments [ J ] .
老化的问题。在应用人工神经网络建立 17-4PH 不
NDT & EInternational , 2019 , 104 ( 6 ): 42-50.
锈钢评估模型时, 需要选取合适的网络节点数及合适
[ 6 ] 薛飞, 史芳杰, 孙琦, 等 . 沉淀硬化马氏体不锈钢热老化
的算法, 可有效提升建模效率, 得到较好的精度。
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图 9 某型飞机的在役检测现场及结果
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2021 年 第 43 卷 第 5 期
无损检测

