基于声发射的X80管线钢塑性损伤评估技术研究

为了监测和评估管线钢服役状态,以应用最为广泛的贝氏体+多边形铁素体双相结构X80管线钢作为研究对象,利用声发射技术对其塑性变形过程的损伤状态进行监测与评估。通过使用sym4系小波、Birge-Massart算法和小波包分解算法对声发射信号进行去噪和特征提取处理,并采用相关性分析结合LightGBM算法对提取后的特征进行选择。基于能量耗散模型,并考虑在塑性损伤过程中弹性模量衰减的因素,定义了损伤变量来定量表征塑性损伤程度。采用径向基函数神经网络实现了特征参量和损伤变量的映射关系。结果表明,该方法能够对服役中的管线钢进行监测和评估。