外文翻译-无损检测基于超声波相控阵对检测概率判定的可靠性评估

XX大学毕业设计文献翻译与原文毕设题目：钢管桁架相贯节点的相控阵检测方法研究 学 院： 测试与光电工程学院专业名称： 测控技术与仪器班级学号： 学生姓名： 指导教师： 二Oxx 年 四 月 工程故障分析无损检测基于超声波相控阵对检测概率判定的可靠性评估 约亨H库尔兹，安妮Jngert，桑德拉杜根，戈尔德鲍勃曼，克里斯汀伯乐文章信息 文章历史：可在线2013年6月20日关键字：检测概率 超声波相控阵 超声取样相控阵 裂纹 定量无损检测摘要可靠性评估程序是维护概念的一个重要方面。无损检测方法是众多维护计划中重要的一部分。如果需要量化信息无损检测的可靠性方面是很重要的。不同的设计概念，例如在航天中的损伤容限方法已经包括了无损检测方法的可靠性标准。无损检测也是维护和建立核电站的重要部分。本文主要展示了为超声相控阵检测真实的焊缝判定检测概率而设计的研究课题的结果。本次课题的主要意图是为了产生检测概率结果的一个量化信息，从而在概率损伤评估理念中整合这些结果。构建样本中不同大小缺陷的分布以及设计的检测指令将在后面讨论，然后显示超声检测的结果。而且，对超声波相控阵对真实裂纹检测概率的判定而外的考虑也会讨论。在结果的上下文，在检测中保留的不确定性将被用于考虑失效分析。1.简介 对一个结构或者是构件有效的寿命评估的前提是对其状况和表现有可靠性的预测。无损检测方法可以检索缺陷的几何信息。在材料降解的状态下，材料参数和应力相关的状态下。将在损伤评估概念中用到这些信息。特别是那些涉及到应用的设计理念。目前基本适用于交通工具，尤其是航空和航海上的应用。而且，而且存在不同于经典损伤容限评估方法的寿命周期评估概念。和损伤容限方法相比，安全寿命设计方法已广泛应用于工业生产中。无损检测在核电行业的建造和维护中占据重要的地位。在德国，种类和检验范围由核安全标准委员会指定。只有经认证的检查才能用于核工业。无损检测的资格只有通过经授权的检查员督导检查组和设备的操演才能实现认证。这些结果主要说明检测员检测人工缺陷的能力。在其它国家像美国，还需要额外对位置或者是隐藏的一定比例的缺陷进行检测。对于具体缺陷在特定环境下的检测概率曲线一般是不存在的。无损检测方法在评估程序中的定量考虑需要适用的无损检测方法可靠性的定量声明。检测概率的判定可以用来量化用无损检测方法检测特定缺陷的可能性。有大量的因素影响无损检测测量：无损检测设备的质量以及发展阶段，手工操作方法的质量以及操作员的态度，构件的几何形状以及材料还有检测环境，缺陷的大小和取向以及材料状态。因而，无损检测方法的可靠信息需要定义的检测概率可以描述为：一个可以胜任的无损检测员在确定的检测环境中用无损检测方法检测出的裂纹占构件中存在的总裂纹数量的比例。总而言之，用检测概率装置解决的出版物可以在各个领域找到(医学，生物学，材料科学，物理学，工程学，电信等)。检测概率在这些领域中源于没有确定性。然而，最早对于检测概率的研究要追溯到二战时期雷达技术的发展。无损检测应用于现代检测概率被开发的航空领域，并广泛应用于评估无损检测程序。因而，最基本的检测概率概念详细的记载于和。布朗在中给出了检测概率的原理和潜在的哲理。在航空领域对损伤容限方法的设计需要检测程序可靠性的量化信息。而且，无损检测和考虑检测概率信息的损伤评估的结合表明考虑安全和可靠性信息的设备和发展概念正不断涌现出来。因为必须通过检测实体缺陷才能得出检测概率信息，而且每一种投入使用的检测方法都必须经过很多实验验证，尤其是对与实践相关联的材料。李在中描述了关于涡流检测蒸汽发生器管的检测概率信息。关于超声检测铁轨上疲劳裂纹的检测概率的判定分类将在中讨论到。对于航空材料的特定工件，如铝钛合金的检测概率曲线以及不同的无损检测方法，将在中进行分类。伯乐尼塞米对检测流量泄露的涡流，声发射以及传统的检测方法进行了比较实验。检测概率实验需要充分多的包含实体缺陷的样本构件。而且，至少一组检测人员去实践此方案。因而，为了节省实验时间，有助于检测概率的模型的发展，有几种对方法及概念以及实例的研究。然而，完全忽略尤其是复杂材料的检测概率的判定，在当今是不可能的。本文也讨论不同尺寸大小的实际缺陷，以及应用不同检测方法的检测。检测概率提供了检测不同大小缺陷的可能性。即使一个更大的缺陷没有被检测到，也不能排除孤立事件的发生。检测概率阐述了无损检测方法及真实数据的评估。检测概率的知识并没有增加或者减少此类例外的发生概率。然而，因为风险是可被评估的，所以一个真实的安全设计和评估方案是可被制作的。由于超声相控阵技术的设备层出不穷，重点放在研究换能器上。2.工件程序和测试在调查范围内，美国一所大学的材料测试机构负责制造和提供为计算检测概率曲线的超声基础调查的测试工件样本。这家材料测试机构拥有大量的测试构件的样本和丰富的制造实际缺陷样本工件的经验。因为缺陷不局限于人工缺陷，要尽量结合实际，所以样本的选择很重要。然而，我们主要选择有实际缺陷的构件。测试样本在表一中列出。选择不同的材料来涵盖核工业设施中常用的材料。图1是三种奥氏体不锈钢测试构件样本。32毫米厚的条状构件，有不同的焊接形状。有些样本是本体金属无焊缝。大多数缺陷是由颗粒间内应力腐蚀和疲劳裂纹所致的实际裂纹。表一超声检测的构件 检测构件的数量 缺陷总数量 实际缺陷 人工缺陷奥氏体检测构样本 29 43 24 19铁素体检测样本 2 5 5 -不同的金属焊缝 1 15 2 13覆盖构件 4 65 59 6总计 36 128 90 38图1 奥氏体构件有或者无焊缝这些构建样本包括电火花加工刻痕和一些完好的工件。缺陷用不同的参考测试方法例如像表面裂纹测试，射线照相术测量的方法记录下来。铁素体构件是由外径275毫米厚度为14.5毫米且含有气孔且含有未熔合缺陷的圆管制得的。缺陷用射线照相术记录下来。为了确定缺陷的扩展程度，另外需要射线计算机成像技术。测试用的样本样本焊接材料不一样，由一个奥氏体不锈钢管和一个铁素体低合金钢管焊接而成。且在铁素体钢管部分的表面有奥氏体覆盖成分。测试快外径为327毫米，壁厚为29.5毫米，长为435毫米。焊接部分如图3。测试块基体金属上和焊缝上有几处电火花加工缺陷，以及周向和轴向裂纹。镀层测试构件样本有奥氏体覆盖层镀铁素体组成的。主要针对壁厚为95-146毫米的压力容器。构件包括先前制作的缺陷，以及焊接过程中形成的缺陷。许多裂纹都是焊接完成后的热处理方式不当而形成的自然裂纹，这种裂纹在热影响区的颗粒间形成。由于射线照相术的检测能力有限，构建有大约128种缺陷。只有90种是符合实际的缺陷。所以这些缺陷的数量对检测概率的判定评估来说足够了。缺陷的大小及分布在图3中给出了。可以看到缺陷的分布是不均匀的，而且最大的有3毫米。所以可预测，更小的缺陷将更难检测。所以这样的分布适合检测概率的评估。图2不同焊接部分的微观成像左边是覆盖在下面的铁素体,标记的白点是缓冲和焊接区的过渡区.右边是奥氏体. 大小 缺陷尺寸（毫米） 三组不同的超声检测人员用两种不同的超声检测装置对测试构件进行了检测。用超声相控阵和相控阵抽样技术，检测细节在程序中详细讲述。在记录中指定的局限性是基于德国核安全标准委员会制定的。每组从参考测试中得到的结果与测试构建中的缺陷相比较。这些结果将用于确定检测概率。更多关于检测程序的信息在书中提到。3.检测概率对于无损检测，无论缺陷是否被检测到，都有很多因素影响检测结果。检测概率允许量化无损检测方法的可靠性。因此这些结果对构件的设计，保养和评估都有直接的影响。原则上，可以用两种有关联的方法来制定可靠性数据检查的概率框架。一种以二进制数据分析为基础，即，无论缺陷是否被发现。另一种是以缺陷的大小和反应信号之间的关联为基础的。分析二进制数据需要最大似然回归法去得到所选检测概率模型的累积分布函数。当两种检测概率模型用于同一个数据设置的时候，会得到两种不同的结果。在命中/遗漏中，关键是定义一个这样的标准。如果信号响应阈值可以充分描述命中或者遗漏事件，那么这个标准将很容易制定。在这些情况下，缺陷基于定位长度的大小和位置是所需要的相关信息。因而，缺陷大小和位置的精确定义将被认为是检测概率的关键。基于方法的断裂力学可以在这里成功应用。然而，这还不是所讲到的检测的一部分。而且，最大似然回归法需要更多的数据去得到表中的数据。基于信号响应的数据已经被运用到很多的无损检测方法中去。因而，超声的相关数据已经得到证实。然而，就检测概率而言检测概率的概念可以用来量化检测的准确性。检测概率的数学概念是一般意义上的分析。那就意味着其他的数据会比直接的信号响应更适合于检测概率概念。也意味着这些数据符合潜在的检测概率模型。（a）参数的线性，（b）差异性（c）不相关的反应，（c）测试缺陷大小的正常分布。在这些情况下，确定的缺陷将有信号响应。然而，潜在的检测概率模型将得到无效和不相关的结果。超声相控阵在满足以上四个条件的情况下的数据证明将在中给出。说明以缺陷指定长度分析为基础所收集的数据可被用于a vs. a检测概率模型分析。检测概率阈值的影响和从不同检测方法中得到的检测曲线将会讨论到。信号响应数据的检测概况分析的临界点就是定义的阈值。这是概率检测概率分析的第二步，有了确定的阈值，则与检测概率相关的缺陷大小轴就定了。将会直接用到信号振幅值，噪声值也会影响到阈值的选择。一般而言，阈值也会影响到探测到缺陷的最小尺寸和误报缺陷的概率。当缺陷尺寸用于基于检测概率信号响应的参数时，就需选择一个基于检测准确性的阈值。按照书中的方法，标准将会直接考虑噪声和缺陷误报的情况。需要计算实际缺陷和已定缺陷和标准差之间的差异。图5中显示了真实缺陷和从奥氏体构件测得的缺陷大小间的差异。在图5中对两种分布给出的标准差分别为3毫米和2.7毫米。所以决定值还取决于所选择的数据实体值。在检测概率曲线上的决定值记录在灵敏研究中。所以对于一个相控阵数据的设置是变化的，每一个值决定一条曲线。图6显示了缺陷检测概率为50%和90%的缺陷尺寸在95%的置信区间内缺陷尺寸大小怎样随确定值的增长而变化阈值的变化导致了检测概率曲线线性的移动。很明显，图6中显示决定值对最终的检测概率曲线的位置有很大的影响。所以要慎重选择。用以累积密度函数的形式给出的阈值检测概率曲线和线性回归可以计算得到。 由于信号响应值的分散，可以定义置信下限。这为奥氏体试样中测量的四组数据进行试验。图7图8显示了结果。所有组都用相控阵探头。一组用对深度有良好的聚焦性能的相控阵发射-接受探头。一组用纯相控阵方法，另一组用全矩阵拍摄技术，由于信号在构造上的综合使其具有良好的空间分辨率。 差异aa 差异aa 图5从包含有人工缺陷的奥氏体构件中测量道德实际缺陷和已确定缺陷尺寸的差异 图6 定值对检测概率缺陷结果的影响 图7 从奥氏体构件中测量得到的检测概率曲线 用于检测概率计算的数据在图7图8中列出。这些数据采集来源于奥氏体构件的检测这二十七种缺陷是真实的缺陷，与之相关的阈值计算遵从2.5毫米（图7左），3.2毫米（图），3.6毫米（图8）。 检测概率曲线显示两种检测概率方法a值相差不大（7.5毫米和7.9毫米）。相比于RT探头所获得的数据相控阵抽样技术所测得的缺陷尺寸精确度更高。然而，由于缺陷误报而造成的高阈值的设定将会使抽样相控阵检测概率曲线升高。相控阵检致使置信下限的减小。10.4毫米的a值却上升了。A值显示了50%的概率。这表示检测出缺陷的概率为50%。2.7毫米（图7左），2.7毫米（图7右），5.3毫米（图8）。这些值与专家对各向异性钢的检测能力所持的观点一样。这些所选择的缺陷对检测概率曲线有重要的影响。将在图9中显示。这里将在数据设置中增加额外的对以斜切口形式出现含有人工缺陷的奥氏体工件的测量。这些人工缺陷比起实际缺陷来有更高的检测精确性度。因而，阈值的改变符合图5，置信下限变得更小。a值变为8.9毫米和6.0毫米。因为检测概率曲线优于实际裂纹曲线，所以人工缺陷的使用导致了检测概率结果的扭曲。考虑到人工缺陷的影响，抽样相控阵技术结果更精确。 图8从奥氏体构件中测量得到的检测概率曲线，从第一组中得到的相控阵检测概率曲线。用mh1823软件实 图9.左：从第一组中所得数据的检测概率曲线，右：相控阵抽样数据的检测概率曲线。4.讨论 检测概率曲线的判定使量化检测一个由数据分布所得的无损检测方法检测一个特定缺陷成为可能。结果对构件的保养和设计还有评估有直接的影响。因而，量化无损检测方法使来衡量保养程序的可用性。由于检测概率信息的随机性，所以还需一个检测概率的随机评估。而且，它们都可以以检测概率的形式给出。这就是当一种特定失效概率需要定义一个考虑维修检查缺陷尺寸分布的情况。对于所给的失效概率，检测概率可以获得。而且检测程序和检测方法须满足要求。对于检测概率判定的描述，测试块中大量的实际缺陷和人工缺陷被不同组用超声相控阵探头和抽样相控阵检测技术所检测。因为当今对相控阵检测没有可行的德国标准，检测说明书在检测程序中详细编写。从奥氏体构件中得到的检测结果将以检测概率将以a-a的形式来分析。当用聚焦探头和已修改的数据时，信号的幅值直接作为缺陷大小的测量值是