[发明专利]疲劳破坏预测和结构完整性评定的无损检测的嵌入式缺陷的概率建模和尺寸测定

说明书

相关申请的交叉引用

本申请根据35U.S.C.§119(e)要求题目“PROBABILISTICMODELINGANDQUANTIFICATIONOFEMBEDDEDFLAWSINULTRASONICNON-DESTRUCTIVEINSPECTIONANDITSAPPLICATION”、于2013年1月4日提交的美国临时申请No.61/748,846的权益，其全部以引用的方式并入本文，并且本申请要求其优先权的权益。

技术领域

本专利申请涉及依据无损检查(NDE)数据和疲劳模型参数考虑不确定性的概率性疲劳寿命预测的方法。

背景技术

钢铁和合金结构是民用、航空、船舶和发电系统的基本部分。自从20世纪70年代早期，无损检查(在下文中，“NDE”)和无损(在下文中，“NDT”)技术已经是有效的量度，以评估那些结构和系统的制造质量和运行完整性。很多NDT和NDE技术包括超声检测、磁颗粒检测、电磁检测、射线检测、渗透检测、声发射和视觉检测。具体地，现有技术超声NDE技术提供在不需要破坏结构的情况下，获取关于结构的内部缺陷(诸如空隙和裂纹之类)的信息的机会。这个信息可以与机械和材料性质整合，以允许疲劳寿命预测和风险管理。

安排的NDE有时对于经历依赖时间的退化的结构是强制的。在线或者现场检测在制造阶段时比检测更难，并且缺陷识别和尺寸测定的不确定性由于对于测试的更复杂条件可能大得多。NDE的质量依赖与很多不确定因素，包括检测仪器的敏感度、正被检测的目标结构的服务条件、材料性质的可变性、操作过程和人员等。将可期望具有这些不确定性的科学量化，以产生可靠的并且多信息的检测结果。典型地，不确定性的确定性处理包括安全性因素的使用。然而，安全性因素的确定基本依赖于体验和专家判断，这对于诸如不具有强的领域知识的工程师之类的检测人员不是轻松任务。

发明内容

公开依据无损检查(NDE)数据和疲劳模型参数考虑不确定性的概率性疲劳寿命预测的方法。该方法包括提供探测概率模型和初始裂纹尺寸概率密度函数(PDF)。该方法还包括提供模型参数的概率性识别并且提供模型参数PDF。接着，基于初始裂纹尺寸、模型参数PDF和材料/负荷因数提供裂纹增长模型。另外，该方法还包括确定不确定性传播并且基于不确定传播和裂纹增长模型提供疲劳寿命预测。

具体地，该方法利用关于探测、尺寸测定、疲劳模型参数和输入的不确定性量化模型。基于耦合实际缺陷尺寸与无损检查(NDE)报告尺寸的对数线性模型开发探测概率模型。通过使用概率性建模和贝叶斯定理对于没有缺陷指示的NDE数据和具有缺陷指示的NDE数据二者推导实际缺陷尺寸的分布。

附图说明

图1描绘根据本发明的利用无损检查(NDE)检测数据的概率性疲劳寿命预测的方法。

图2A描绘实际缺陷尺寸和超声NDE检测报告尺寸的尺寸测定信息。

图2B描绘通过使用阈值0.5mm、1.0mm和1.5mm的尺寸测定信息获得的探测概率(POD)曲线。

图3A描绘嵌入式椭圆形裂纹几何形状的图。

图3B描绘嵌入式椭圆形缺陷的椭圆形区域等于报告反射物区域的接受的假设。

图4A描绘来自不同温度的铬-钼-钒材料的疲劳测试数据。

图4B描绘其中示出均值和95％边界预测的估计的拟合性能。

图5A、图5B和图5C分别描绘探测阈值0.5mm的实际缺陷尺寸分布、疲劳寿命分布和故障概率(“PoF”)结果。

图6A、图6B和图6C分别描绘探测阈值1.0mm的实际缺陷尺寸分布、疲劳寿命分布和PoF结果。

图7A、图7B和图7C分别描绘探测阈值1.5mm的实际缺陷尺寸分布、疲劳寿命分布和PoF结果。

图8描绘一年服务寿命之后执行的NDE数据中发现的缺陷指示。

图9A、图9B和图9C分别描绘缺陷尺寸、疲劳寿命预测和PoF估算的概率密度函数。

图10A-10B描绘PoF的中值和95％CI估计，其中图10A在阈值1.0的情况下在超声NDE数据中没有发现指示的情况，并且图10B描绘具有1.8mm指示的情况。

图11是根据本发明的实施例的用于实现使用超声NDE数据的概率性疲劳寿命预测的方法的示例性计算机系统的框图。

具体实施方式