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低周疲劳过程金属表面热像特征提取及其熵分析

来源期刊:兵器材料科学与工程2018年第1期

论文作者:刘涛 吕盛坪 汪方斌 朱达荣 雷经发

文章页码:23 - 29

关键词:疲劳损伤;红外热像;特征提取;熵分析;

摘    要:为提高使用红外热成像方法对金属构件疲劳损伤进行评估的效率和精度,选取Q235板试样,利用热力学熵和温度二维信息熵提取金属表面热像特征。通过红外热像采集,并结合热弹性、非弹性和热传导效应,对损伤过程的温度及热力学熵累积进行推演。构造表面温度矩阵,提取各损伤阶段的二维信息熵及其积分值,建立基于热力学熵和二维信息熵的疲劳损伤评估模型。结果表明,两类熵均可用于疲劳损伤评估,但二维信息熵的温度信息利用率和计算效率更高,且可有效避免塑性应变能计算的数值误差,有利于获取更精确的评估结果。

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低周疲劳过程金属表面热像特征提取及其熵分析

刘涛1,吕盛坪2,汪方斌1,朱达荣1,雷经发1

1. 安徽建筑大学机械与电气工程学院2. 华南农业大学工程学院

摘 要:为提高使用红外热成像方法对金属构件疲劳损伤进行评估的效率和精度,选取Q235板试样,利用热力学熵和温度二维信息熵提取金属表面热像特征。通过红外热像采集,并结合热弹性、非弹性和热传导效应,对损伤过程的温度及热力学熵累积进行推演。构造表面温度矩阵,提取各损伤阶段的二维信息熵及其积分值,建立基于热力学熵和二维信息熵的疲劳损伤评估模型。结果表明,两类熵均可用于疲劳损伤评估,但二维信息熵的温度信息利用率和计算效率更高,且可有效避免塑性应变能计算的数值误差,有利于获取更精确的评估结果。

关键词:疲劳损伤;红外热像;特征提取;熵分析;

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