声发射(AE)技术能用来区分发生在受载材料内的不同损伤模式，而聚类分析能在无先验知识的情况下通过揭示数据内部结构对数据进行分类。声发射波形包含了丰富的声发射源信息，而常规的特征参数并不能满足深层次的声源识别要求。文章尝试从波形的频率分布特征、形状特征和强度特征三个方面分别选取小波变换能量特征系数、波形裕度因子和幅值作为描述声发射波形的新参数。基于波形新参数的聚类分析能有效地区分加氢反应器材料2.25Cr-1Mo带裂纹和无裂纹试件拉伸过程中屈服阶段塑性变形信号、微裂纹扩展信号和断裂失稳信号。

所属栏目

科研成果与学术交流

收稿日期

2011/7/9

作者单位

戴光:东北石油大学 声发射检测与结构完整性评价实验室，大庆163318
徐海丰:东北石油大学 声发射检测与结构完整性评价实验室，大庆163318
龙飞飞:东北石油大学 声发射检测与结构完整性评价实验室，大庆163318
姚鸿滨:大庆钻探钻技一公司，大庆163314

备注

戴光(1954-)，男，教授，博士研究生导师，长期从事化工过程机械和无损检测教学和科研工作。

引用该论文:

DAI Guang,XU Hai-Feng,LONG Fei-Fei,YAO Hong-Bin.Clustering of Acoustic Emission Signals Collected During Tensile Tests on 2.25Cr-1Mo[J].Nondestructive Testing,2012,34(7):6～10
戴光,徐海丰,龙飞飞,姚鸿滨.2.25Cr-1Mo材料在拉伸过程中的声发射信号聚类分析[J].无损检测,2012,34(7):6～10

参考文献

【1】

Bwattie AG. Acoustic emission, principles and instrumentation［J］. Acoustic Emission,1983,2(1/2):95-128.

【2】

Godin N, Huguet S, Gaertner R, et al. Clustering of acoustic emission signals collected during tensile tests on unidirectional glass/polyester composite using supervised and unsupercised classifiers［J］. NDT & E International,2004,37(4):253-264.

【3】

吴占稳，王少梅，沈功田.基于小波能谱系数的声发射源特征提取方法研究［J］.武汉理工大学学报(交通科学与工程版),2008,32(1)：85-87.

【4】

杨建国.小波分析及其工程应用［M］.北京：机械工业出版社,2005:130-133.

【5】

Likas A, Vlassis N, Verbeek J. The global k-means clustering algorithm［J］. Pattern Recognition,2003,36(2):451-461.

【6】

许金泉.材料强度学［M］.上海：上海交通大学出版社,2009:138-143.