基于MATLAB65的高温材料寿命预测.pdf

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1、基于M A T L A B 6 5 的高温材料寿命预测赵强，程路，王艳丽，林均品，林志，何建平北京科技大学，北京1 0 0 0 8 3 摘要 关键词 率图分类号 文献标识码 文章编号以高温部件的持久试验数据为基础，依据一定的蠕变持久外推方程进行回归处理，然后利用M o n t e C a r l o 方法以及M A T L A B 的强大计算功能，模拟产生若干个持久寿命。根据持久寿命的随机分散性及其统计特性，预测高温承压部件的持久寿命及其可靠度。高温材料；承压部件；高温部件；持久寿命；蠕变T G l l l 8A1 0 0 2 3 3 6 4(2 0 0 7)1 2 0 0 3 7 0 4电厂

2、锅炉、传热管道、汽轮机转子、烟机涡轮盘等高温部件服役时间长，材料承载条件复杂，因此一旦失效造成损失巨大。由于材料的持久寿命具有一定的分散性，加之在进行寿命评定时受时间和取样数量的限制，不可能获缛足以确定持久强度分散特性最低限度的系列数据，导致评定结果的可信度受到质疑 1 2 。电站高温承压部件所用钢材的生产都是在明确规程和严格管理下进行的，其成品的各项性能包括持久强度在内，都应该是在一定范围内服从某一个统计规律的随机变量。如果按钢材的制造厂分类确定材料的统计特性函数，利用该统计特性函数来评定高温承压部件的可靠寿命，不仅可以提高评定结果的客观性和可靠性，而且可以减少耗时、耗资的持久强度的重复试验

3、工作，实现持久强度数据资源的共享。本文以烟机涡轮盘为例，分析收集到的常用材料G H l 3 2 合金的持久试验数据寿命 3 。利用M o n t e C a r l o 方法模拟出该高温部件的寿命，然后对数据进行统计分析，从持久寿命分布中直接取值，进行部件寿命预测的可靠度计算，为部件的寿命评估和状态检修提供依据。1 部件的寿命预测1 1 蠕变持久外推目前最为常用的蠕变持久外推方程为厶M 方程：T(C+l g t)=口o+口l l g 口+口2 1 9 2 a+a 3 1 9 3 口(1)化为四元线性方程“y J 岛+f l l x l+屉z 2+届z 3+&z 4(2)式(1)和式(2)之间的

4、变量关系见表1。表l 持久外推方程与四元线性方程的变量及系数关系转换选用合金涡轮盘材的蠕变持久寿命数据进行回归处理，持久实验的结果3 1 见表2。作者简介：J i 撼(1 9 8 1 一)。男，内蒙古鄂尔多斯人，北京科技大学硕士研究生。E-m a i l：z h a o q i a n 9 2 11 3 y a h o o c o r l l c，1 万方数据表2 持久实验数据回归的结果见表3。温度X 2应力k g m m 一1持久寿命h回归的M A T L A B 程序如下：语句注释c l e a rT 1 一I6 5 0 6 5 0 6 5 0 6 5 0 6 0 06 0 06 0 06

5、 0 05 5 05 5 05 5 05 5 05 0 05 0 05 0 05 0 04 5 04 5 05 4 05 4 05 4 05 4 05 4 0 5 2 05 2 0 l T=T 1+2 7 3；温度列于数组丁中。F=l4 6 0 4 6 04 0 0 4 0 0 5 8 05 8 0 5 5 05 5 06 8 06 8 06 0 06 0 0 7 5 O 7 5 07 0 07 08 2 08 2。07 0。56 9 5 6 7。06 5 06 8。56 9 57 0 5 l I一l1 6 3 59 4 86 0 2 5 5 3 6 62 1 6 21 2 6 52 6 7

6、8 2 9 1 6 2 0 0 I1 7 3 610 1 8 611 8 3 64 6 9 78 0 6 59 6 7 6 8 5 0 138 5 3 030 0 7 05 0 2 03 4 2 5 3 5 5 5 6 2 0 04 3 2 26 8 4 26 6 0 5 l f对应使用温度的应力列于数组F 中。断裂寿命的值，单位为h。(o ri=1I2 5X O(i)=1 lX 1(f)21 T(i)；船的表达式，数学表达为1 T。X 2()一l o g l 0(F(1)T(i)；X 2 的表达式。X 3(1)一l o g l 0(F(f)2 T(i)#X 3 的表达式X 4(i)=l o

7、g l 0(F(i)3 T(i)；X 4 的表达式y(i)=l o g l O(t(1)，将断裂时间取为对数形式。e n dX=X 0 7 X 17 X 2 7 X 3 7 X 4 7 A=X X X IB X X Y 7 IC A(一1)；6=C X Y 7表3 多元线性回归的结果两伍函角盈一1 37 1 3 89 1 0 40 7 2 67 1 0 42 2 8 34 X 1 0 44 1 7 92 X 1 0 4L M 方程中的各个系数确定之后，将工作条件代入方程中就可确定该工作条件下材料的持久寿命。1 2 回归的方差分析Y 的实际观察值是随机变量，方差分析认为它与回归值y 7 之差服从

8、正态分布”：y y(O，S)其中S=S。A(弘一了7 i)2s。2 专可A 为方差分析中的一个系数。精细计算A 要用到矩阵计算，在这里将方差看作常数，即：S S。在M A T L A B 6 5 中计算结果如下：S 一0 4 3 852 寿命的模拟在实际使用中，一个榫齿的失效就意味着整个涡轮盘的报废，所以涡轮盘的寿命与其中寿命最小的那个榫齿的寿命是等同的。利用M o n t e C a r l o 方法模拟寿命如下 3 ：(1)产生1 2 个处于(0，1)之间的随机数，根据中心极限定理，这些数之和可以看成是一个正态分布函数X N(6，1 ，也可以利用M A T L A B 的函数直接产生服从以

9、上正态分布的随机数。(2)构造Y 7=S(X 一6)+I g t。，Y 即正态分布N(1 9 t。，S)的一个随机数，其中t。为持久实验数据经过L M 方程外推所得的寿命的对数。(3)由以上方式产生所个榫齿寿命，在这里取m 一-5 0，找到其中最小的寿命作为涡轮盘的寿命t。(4)由以上方式产生M 个涡轮盘的寿命，在这里取M=10 0 0。在M A T L A B 中的程序实现如下：万方数据c l e a rS=0 4 3 85 lt i=0：t m=6 7 8 I语句注释语句注释女=1 lN u m 2 05预期寿命，可随意设置t t55 0=1_ J H，。1 m*目f o rZ；1：1Q

10、0 0根据试验建立的寿命外推方程中得出的使用寿命，实际为对数形式N u m=N u m+1 f o r 夕=1z10 0 0样本数为】0 0 0。将寿命初值赋予代表一个t j=t m样本(涡轮盘)的寿命的变量t jX=n o r m r n d(6，1)；Y=S(X-6)+t m t i=Y lA(i)一Yli f“一t j0 一m i n(t i，巧)；e n dC B 3 预期寿命的可靠度由同样的方式产生M(5 0)个榫齿的寿命产生正态分布函数X N(6，1)的一个随机数正态分布N(1 9 t m，S)的一个随机数代表一个榫齿的本征寿命一个榫齿的本征寿命赋予变量“i将榫齿的本征寿命保存到数

11、组中，以便于在输出时读数比较每个榫齿的寿命值，取最小的作为涡轮盘的寿命将涡轮盘的本征寿命保存到数组中，以便于在输出时读数将寿命数组转置输出由于模拟产生的寿命本身就具有分散性，所以可以通过对其统计得到小于某一预期寿命的概率，即相应预期寿命下的可靠度。与预期寿命相比较，若大于预期寿命则定义为“1”，否则定义为“0 蚍4。如此重复N 次，然后统计上述比较结果。当计算寿命大于预期寿命的次数与计算次数收敛于某一值时停止计算，则此收敛值即为涡轮盘的寿命可以达到和超过预期寿命的概率，即相应预期寿命下的可靠度。在M A T L A B中的实现只需在模拟程序之后附加：计算寿命大于预期寿命的次数 一+1le l

12、s e 一E+1：e n di f ZN=Z Ie n de n d口=N u m N可靠度图1 为预期寿命与可靠度的关系，由图1 可知，随着预期寿命的增加，可靠度呈急剧下降的趋势。图1 预期寿命与可靠度的关系4结论(1)根据常用的持久实验外推方法L M 方程得到一定工作条件下高温部件的使用寿命，并且利用该寿命分布特点采用M o n t e C a r l o 方法模拟出相同工作条件下的寿命组。(2)利用寿命组的统计特性，合理考虑持久寿命分散性对寿命的影响，可以求出一定的预期寿命的可靠度，提高寿命预测的准确性，而且可以节省耗时、耗资的持久重复测试工作，实现数据资源的共享，本项工作对于高温承压部

13、件有较大的实用价值。万方数据 参考文献E 1 3 杨镇，徐宏，潘缉悌，等电厂主蒸汽管道材料损伤及剩余寿命预测 J 电力建设，2 0 0 0，2 1(1)：8 1 1 I s 顾卫东超高压锅炉导汽管材料损伤试验与寿命分析E J 压力容器，2 0 0 2，1 9(4)：4 1 6 3 3 4 3孙继跃烟机涡轮盘长期使用后的退化及寿命估算系统 D 北京科技大学博士论文，1 9 9 6 张建强，赵海燕，等耐热钢持久强度的统计特性及其在寿命评估中的应用E J 3 机械强度，2 0 0 4，2 6(6)：7 0 1 7 0 5 L I F EP R E D I C T I O No FH I G HT E

14、 M P E R A T U R EM A T E R I A L SB A S E DO NM A T L A B6 5Z H A 0Q i a n g，C H E N GL u，W A N GY a n l i，L I NJ u n p i n，L I NZ h i，H EJ i a n p i n g，B e i j i n gU n i v e r s i t yo fS c i e n c e&T e c h n o l o g y，B e i j i n g1 0 0 0 8 3，P R CA b s t r a c t：B a s e do nt h ee n d u r a n

15、 c et e s td a t ao fh i g ht e m p e r a t u r ep a r t s，ar e g r e s s i o np r o c e s s i n gh a sb e e nc a r r i e do u tb yu s i n gt h ec e r t a i nc r e e pr u p t u r ee x t r a p o l a t i o ne q u a t i o n，a n dt h e ns e v e r a lp e r s i s t e n tl i f e sh a v eb e e ns i m u l a

16、t e da n dp r o d u c e db ym e a n so fM o n t eC a r l om e t h o da n dt h es t r o n gc a l c u l a t i n gf u n c t i o no fM A T L A B O nt h eb a s i so fr a n d o md i s p e r s i v i t yc o n c e r n i n gt h ep e r s i s t e n tl i f ea n di t ss t a t i s t i c a lb e h a v i o r，t h ep e

17、 r s i s t e n tl i f eo fh i g h t e m p e r a t u r ep r e s s u r i z e dp a r t sa n dt h e i rr e l i a b i l i t yc a nb ep r e d i c t e d K e yw o r d s：h i g h t e m p e r a t u r em a t e r i a l；p r e s s u r i z e dp a r t s；h i g h t e m p e r a t u r ep a r t s Ip e r s i s t e n tl i

18、f e；c r e e p妒q 净喇驴、矿叫驴谚q 争、矿、护、疹谚痧铲q 穸谚妒谚电矿叫驴、驴驴1 鼋争卅孝-、驴、疹、庐妒驴卅争妒尹谚q 驴、孝、露、喀h 驴争 驴、矿谚痧q 矿q 穸、妒、垆、矿、矽、矿、乎、j 驴、(上接第1 8 页)7 3S u g e n oM，Y a s u k a w aT Af u z z yl o g i cb a s e da p p r o a c ht Oq u a l i t a t i v em o d e l i n g J I E E ET r a n so nF u z z yS y s t e m s，1 9 9 3，1(1)：7 3 1

19、8 朱红霞，沈炯，李益国一种新的动态聚类算法及其在热工模糊建模中的应用 J 中国电机工程学报，2 0 0 5，2 5(7)：3 4 4 0 9 3 张小桃，倪维斗，等基于现场数据的中速磨煤机动态建模研究口 热能动力工程，2 0 0 4，6(1 1)：6 1 4 6 1 6 E z o C h e nCL，C h e nWC，C h a n gFY H y b r i dl e a r n i n ga l g o r i t h mf o rG a u s s i a np o t e n t i a lf u n c t i o nn e t w o r k s J I E E EP r o

20、 c e e d i n g s D，1 9 9 3，1 4 0(6)：4 4 2 4 4 8 D Y N A M I C A L L YM o D E L L I N GF o RM E D I U MS P E E DC O A LP U L V E R I Z E RB A S E DO NN E WT Y P ER B FN E U R A LN E T W o R KH A OY o n g s h e n 9 1，Z H A N GK e 2，L IJ u n 31 S o u t h E a s tC h i n aU n i v e r s i t y，N a n j i n

21、g2 1 0 0 9 6，J i a n g s uP r o v i n c e，P R C2 Y a n t a iL o n g y u a nE l e c t r i cP o w e rT e c h n o l o g yC oL t d，Y a n t a i2 6 4 0 0 6，S h a n d o n gP r o v i n c e，P R C3 X i a nT h e r m a lP o w e rR e s e a r c hI n s t i t u t eC oL t d，X i a n7 1 0 0 3 2，S h a a n x iP r o v i

22、n c e，P R CA b s t r a c t：Ad e s i g nm e t h o db a s e do nr a d i a lb a s i cf u n c t i o n(R B F)n e u r a ln e t w o r kc o m b i n i n gi m m u n ef l o c k i n gw i t hi m m u n ee v o l u t i o np l a n n i n gh a sb e e np u tf o r w a r d I nt h i sm e t h o d，t h en u m b e ro fi n d i

23、 s t i n c tn o d a lp o i n t sa n dt h ec e n t r ep o s i t i o no fd a t af o rR B Fc a nb ea d a p t i v e l yd e t e r m i n e da c c o r d i n gt Oi n p u td a t ac o l l e c t i o nb ya d o p t i n ga r t i f i c i a li m m u n ef l o c k i n gm e c h a n i s ma n dt h ew e i g h tv a l u ef

24、 r o mo u t p u tl a y e ro ft h en e t w o r kd e t e r m i n e db yt a k i n gt h ew i d t ho fn u c l e a rf u n c t i o na sv a c c i n ea n ds e l e c t e do p e r a t i o nf o ri m m u n e A d o p-r i n gt h ed e s i g nm e t h o db a s e do nR B Fn e u r a ln e t o w o r k，aR B Fn e t w o r k

25、m o d e lf o rt h eo u t l e tt e m p e r a t u r ea n dt h eo u t l e tf l o wr a t eo fam e d i u ms p e e dc o a lp u l v e r i z e rh a sb e e ne s t a b l i s h e d R e s u l t so fs i m u l a t i o ns h o wt h a tt h ee s t a b l i s h e dm o d e lb o a s t sh i g h e ra c c u r a c y,K e yw o r d s：t h e r m a lp o w e rp l a n t；m e d i u ms p e e dc o a lp u l v e r i z e r；R B Fn e u r a ln e t w o r k；i m m u n ef l o c k i n g；i m m u n ee v o l u t i o np l a n n i n g万方数据