高温构件服役一段时间后,会发生蠕变损伤,从而导致其性能劣化。因此,准确预测高温构件的损伤和剩余寿命,对防止非计划停车、拟订合理的维护和检修计划、保证生产和设备安全具有重要的意义和经济价值。 A参数法是基于蠕变孔洞来预测高温材料损伤和剩余寿命的一种新方法,其实施目前主要依靠人工借助金相显微镜来观察计算,这种方式不仅存在人为误差,而且工作强度大、效率低。为克服以上不足,本文基于表面复型获得的金属微观组织,应用A参数法结合数字图像处理、模式识别与人工神经网络等技术,对高温材料的蠕变损伤和剩余寿命的自动预测系统进行了研究与分析。开展的主要工作和研究结果如下: 1、简要介绍了国内外高温构件寿命评价及其方法研究进展,详细评述了基于蠕变孔洞的高温构件寿命评价机理及方法,并对数字图像处理技术及其应用进行了讨论。 2、对原始金相数字图像进行适当的预处理是精确测定A参数的保证,本文对金相图像的校正、图像增强、图像分割、局部区域提取、晶界重建细化、图像融合等预处理技术进行了分析。研究结果表明:通过预处理后的金相图像能够满足A参数测定的要求。 3、基于孔洞的3个特征:区域的平均灰度、似圆度及面积,本文建立了一个具有三层感知器的孔洞模式识别BP神经网络模型,该模型分别采用BP算法、PSO算法。识别结果表明:对晶界清晰度和连贯性好的金相图像,分类器具有较高的识别正确率,且操作简便易行。 4、基于Visual C++.NET开发平台,运用A参数法结合数字图像处理技术、模式识别与人工神经网络技术,开发成功了高温构件进行寿命预测系统。该系统界面友好、操作方便,并具有报表统计、打印输出等功能,能够对在役高温构件进行寿命评价。 应用该系统对一个服役了69,000小时HK40材料的一段转化炉炉管进行了寿命评价,结果初步表明:预测的结果与炉管实际服役状况的蠕变损伤和剩余寿命基本