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[發(fā)明專利]一種疲勞測試裂紋監(jiān)測方法及裝置有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202011032282.5 申請日: 2020-09-27
公開(公告)號: CN112215810B 公開(公告)日: 2022-03-25
發(fā)明(設計)人: 陳志文;盧文麗;劉俐 申請(專利權)人: 武漢大學
主分類號: G06T7/00 分類號: G06T7/00;G06T7/12;G06T7/13;G06T7/136;G06T7/155;G06T7/62;G06T7/80;G01N3/32
代理公司: 湖北武漢永嘉專利代理有限公司 42102 代理人: 唐萬榮
地址: 430072 湖*** 國省代碼: 湖北;42
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 疲勞 測試 裂紋 監(jiān)測 方法 裝置
【說明書】:

發(fā)明公開了一種疲勞測試裂紋監(jiān)測方法及裝置,包括建立裂紋評估信息庫,計算出裂紋的長度、數(shù)量、位置和形態(tài)之后,根據(jù)裂紋評估信息庫中的信息,綜合評估裂紋的危險等級。本發(fā)明的疲勞測試裂紋監(jiān)測方法及裝置利用視覺處理技術實現(xiàn)裂紋監(jiān)測,能夠實現(xiàn)對疲勞損傷臨界點的精準判斷,更加完整保留試件失效信息和數(shù)據(jù)準確性;本發(fā)明還建立了裂紋評估信息庫,計算出裂紋的長度、數(shù)量、位置和形態(tài)之后,根據(jù)裂紋評估信息庫中的信息,綜合評估裂紋的危險等級,綜合評估裂紋對構件的實際危害性,滿足了多種構件測試情況、應用場景下實際工程的需要。

技術領域

本發(fā)明涉及裂紋檢測領域,具體涉及一種疲勞測試裂紋監(jiān)測方法及裝置。

背景技術

疲勞是引起工程構件失效的最主要原因之一。在疲勞破壞中,工程構件承受交變載荷的作用,在經過一定的循環(huán)次數(shù)后在構件局部形成永久性的損傷,最終形成裂紋并擴展直至斷裂,往往在載荷低于其力學承載能力的情況下發(fā)生突然性的破壞,預防難度遠大于其他常規(guī)破壞。疲勞破壞引起的斷裂是工程上最為常見,同時也是最危險的斷裂形式,而在車輛業(yè)、建筑業(yè)、航空工業(yè)等涉及到大尺寸構件的工業(yè)領域當中,疲勞埋下的安全隱患及其造成的損失則更為巨大。故研究工程構件在疲勞載荷的循環(huán)作用下的工作狀況,判斷其疲勞損傷臨界點,測定其疲勞壽命等參數(shù),在工程中有重要意義。

現(xiàn)有的疲勞監(jiān)測機制主要有兩種,一種是對應力變化進行監(jiān)測,如采用力傳感器獲取構件應力狀況,判斷出現(xiàn)疲勞損傷的臨界點,但在構件承受交變載荷產生動態(tài)疲勞效應的過程中,其應力變化往往并不明顯,故以應力變化來判斷出現(xiàn)疲勞損傷臨界點的監(jiān)測方法并不準確,極大影響實驗精度,甚至導致完全監(jiān)測不到疲勞損傷,試件一直處于加載狀態(tài)直至完全損毀。

另一種則是直接對表面裂紋進行檢測,根據(jù)信號的產生方式又分為兩種:一種是通過對系統(tǒng)施加激勵信號,測量系統(tǒng)響應信號來判斷是否出現(xiàn)裂紋,例如采用超聲波、電磁信號等;另一種則是分析系統(tǒng)現(xiàn)有的信號,例如可見光、紅外線等,主要是通過圖像處理的手段,例如邊緣檢測、小波變換、卷積神經網絡等來判斷裂紋是否產生。以上方法解決了應力變化不明顯導致的對出現(xiàn)疲勞損傷臨界點不敏感的問題,但往往只能判斷裂紋是否產生,或者只能對于單條裂紋在二維圖像上的長度給予判別閾值,而實際工程構件的裂紋檢測存在如下幾個問題:1、構件結構復雜,裂紋在二維圖像上的尺寸不能反映其在三維空間中的尺寸;2、構件結構多樣,裂紋在構件不同結構處對構件產生的危害不同;3、構件材料不盡相同,不同形態(tài)裂紋在不同材料構件中的危險程度不同;4、裂紋產生的情況多種多樣,如既可能產生數(shù)量較多的短裂紋,也可能產生數(shù)量少的長裂紋。故僅僅通過單條裂紋在二維圖像上的長度無法準確判斷是否出現(xiàn)了對構件具有危害性的疲勞損傷,因此,目前的疲勞測試裂紋監(jiān)測很難滿足不同應用場景下實際工程的需要。

發(fā)明內容

本發(fā)明解決的技術問題是提供一種疲勞測試裂紋監(jiān)測方法及裝置,解決目前疲勞測試裂紋監(jiān)測難以綜合評估裂紋對構件的實際危害性,很難滿足不同應用場景下實際工程的需要的問題。

本發(fā)明提供了一種疲勞測試裂紋監(jiān)測方法,包括以下步驟:

建立裂紋評估信息庫,包括材料力學特性、特定材料危險裂紋形態(tài)、常見工件危險位置;

采集待測構件的初始圖像以及待測構件在承受疲勞載荷過程中的監(jiān)測圖像;

對所有圖像進行圖像分割,將構件從圖像中提取出來,然后進行二值化處理;

將監(jiān)測圖像與初始圖像進行對比,判斷圖像是否異常;若異常,則找出異常區(qū)域,對該異常進行形態(tài)學分析,判斷其是否為裂紋;若為裂紋,則由裂紋上各點的像素坐標得到其三維坐標,然后獲取裂紋的長度、數(shù)量、位置和形態(tài);

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