[发明专利]一种钢铁材料系列温度冲击功统计和预测方法在审
申请号: | 201910352783.2 | 申请日: | 2019-04-29 |
公开(公告)号: | CN110018065A | 公开(公告)日: | 2019-07-16 |
发明(设计)人: | 李秀程;尚成嘉;王学敏;赵靖霄;王学林 | 申请(专利权)人: | 北京科技大学 |
主分类号: | G01N3/303 | 分类号: | G01N3/303;G01N1/32;G01N1/28;G01D21/02;G16C20/70;G16C60/00 |
代理公司: | 北京市广友专利事务所有限责任公司 11237 | 代理人: | 张仲波 |
地址: | 100083*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 温度冲击 冲击功 有效晶粒尺寸 钢铁材料 预处理 统计 冲击试样 金相试样 预测模型 预测 图像处理软件 待测样品 等级预测 预测技术 传统的 腐蚀液 图像 测试 侵蚀 | ||
1.一种钢铁材料系列温度冲击功统计和预测方法,其特征在于:包括步骤如下:
(1)对钢板试样在多种不同奥氏体化温度下进行热处理;
(2)对热处理后的钢板试样沿钢板厚度方向取不同位置的试样,其中,沿轧制方向取尺寸为10mm*10mm*55mm,标准夏氏V型缺口的冲击试样,沿厚度方向取垂直于轧制方向的金相试样;
(3)对金相试样经镶嵌、磨制、抛光后用腐蚀液侵蚀;在金相显微镜下,对每个金相试样进行观察并拍照,利用图像处理软件将晶体学图像转化为可量化的有效晶粒尺寸数据,并进行数据统计;
(4)在不同低温测试环境下对冲击试样进行夏比冲击实验,统计试样的低温系列冲击功,并将冲击功大小转化为冲击功等级;
(5)提取步骤(3)中所得晶粒尺寸统计数据、步骤(4)中测试温度数据作为特征样本集;
(6)对步骤(5)中提取的特征样本集进行数据预处理;
(7)将步骤(6)经预处理的特征样本集作为输入,步骤(4)的冲击功等级为输出,建立基于支持向量机的钢铁材料低温冲击功预测模型;
(8)根据步骤(7)所述钢铁材料系列温度冲击功预测模型识别钢铁材料在不同测试温度下的冲击功等级,其中,预测结果包括最大可能冲击功等级、各冲击功等级出现几率。
2.根据权利要求1所述的钢铁材料系列温度冲击功统计和预测方法,其特征在于:所述步骤(1)中奥氏体化温度范围为860℃至1350℃,热处理制度不少于两种。
3.根据权利要求1所述的钢铁材料系列温度冲击功统计和预测方法,其特征在于:所述步骤(2)中试样选取位置不少于3处。
4.根据权利要求1所述的钢铁材料系列温度冲击功统计和预测方法,其特征在于:所述步骤(3)中所用腐蚀液为苦味酸。
5.根据权利要求1所述的钢铁材料系列温度冲击功统计和预测方法,其特征在于:所述步骤(3)中有效晶粒包括奥氏体晶粒、原奥氏体晶粒、铁素体晶粒、珠光体晶粒、亚结构形成的晶粒。
6.根据权利要求1所述的钢铁材料系列温度冲击功统计和预测方法,其特征在于:所述步骤(3)中有效晶粒的数据统计方法具体为:将有效晶粒尺寸统计结果按10μm为步长分级,0级为0-10μm,1级为11μm-20μm,依此类推,计算每个晶粒尺寸等级的频率。
7.根据权利要求1所述的钢铁材料系列温度冲击功统计和预测方法,其特征在于:所述步骤(4)中低温测试温度范围为0℃至-196℃,测试温度不少3个。
8.根据权利要求1所述的钢铁材料系列温度冲击功统计和预测方法,其特征在于:所述步骤(4)中冲击功大小转化为冲击功等级具体为:将冲击功测试结果按40J为步长分级,0级为1J-40J,1级为41J—80J,依此类推。
9.根据权利要求1所述的钢铁材料系列温度冲击功统计和预测方法,其特征在于:所述步骤(6)中数据预处理方法为归一化处理方法与主成分分析法,其中归一化处理方法包括最大最小标准化方法、非线性归一化方法。
10.根据权利要求1所述的钢铁材料系列温度冲击功统计和预测方法,其特征在于:所述步骤(7)中建立基于支持向量机的钢铁材料低温冲击功预测模型,具体包括:将所述特征样本集划分为训练集与测试集,以训练集作为输入,利用粒子群优化算法建立基于支持向量机的钢铁材料系列温度冲击功预测模型;采用高斯径向基核函数映射数据;利用网格法确定支持向量机的惩罚因子与核参数;利用测试集对钢铁材料系列温度冲击功预测模型进行验证。
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