一种基于偏振热像的金属疲劳损伤评估方法

汪方斌; 孙凡; 朱达荣; 刘涛; 王雪; 王峰

doi:doi:10.3788/AOS202040.1412002

光学学报, 2020, 40 (14): 1412002, 网络出版: 2020-07-23

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Metal Fatigue Damage Assessment Based on Polarized Thermography

汪方斌 ^1,2,4,*孙凡 ^1,2朱达荣 ^1,2,4刘涛 ^1,2,4王雪 ^1,2王峰 ³

作者单位

¹ 安徽建筑大学机械与电气工程学院, 安徽合肥 230601

² 安徽建筑大学建筑机械故障诊断与预警技术重点实验室, 安徽合肥 230601

³ 偏振光成像探测技术安徽省重点实验室, 安徽合肥 230031

⁴ 工程机械智能制造安徽省教育厅重点实验室, 安徽合肥 230601

图 & 表

图 1. 疲劳损伤偏振热成像示意图

Fig. 1. Schematic diagram of polarized thermal imaging for fatigue damage

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图 2. 疲劳试验机(左)与红外偏振相机(右)

Fig. 2. Fatigue testing machine (left) and infrared polarization camera (right)

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图 3. 试样参数(单位:mm)

Fig. 3. Specimen parameters (unit: mm)

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图 4. 金属试件疲劳过程中表面形貌

Fig. 4. Surface morphology of metal specimen during fatigue

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图 5. 疲劳过程(断裂前)表面粗糙度、相关长度变化。(a)表面粗糙度;(b)相关长度

Fig. 5. Evolution of roughness and correlation length during fatigue (before fracture). (a) Roughness; (b) correlation length

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图 6. 自发辐射偏振方位角图像及偏振解析图像。(a) I(0°)图像;(b) I(60°)图像;(c) I(120°)图像;(d) S₀图像

Fig. 6. Polarized azimuth images and S₀ image of spontaneous emission after registration. (a) I(0°); (b) I(60°); (c) I(120°); (d) S₀

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图 7. 解析后Stokes参量和偏振图像。(a) S₀图像;(b) S₁图像;(c) S₂图像;(d) D_OP图像;(e) A_OP图像

Fig. 7. Stokes parameters and polarization images after analysis. (a) S₀ ; (b) S₁; (c) S₂ ; (d) D_OP; (e) A_OP

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图 8. 红外偏振特征提取流程

Fig. 8. Infrared polarization feature extraction process

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图 9. 金属试件疲劳过程特征变化

Fig. 9. Feature changes of metal specimen during fatigue

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图 10. 模型训练、验证、测试及整体数据集运行结果

Fig. 10. Results of model training,validation,test and all datasets

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表 1Q235化学成分参数

Table1. Chemical composition of Q235

C	Si	Mn	Cr	Co	S	P	Fe
0.220	0.230	0.650	0.044	0.081	0.045	0.040	98.73

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表 2特征量方差贡献率及累计方差贡献率

Table2. Contribution rates of feature quantity variance and cumulative variance

Parameter	${\bar{S}}_{0}$	$S_{0}^{2}$	$\bar{P}$	P²	$\bar{θ}$	θ²	$\bar{I}$ (0°)	${\bar{I}}^{2}$ (0°)
w_i /%	32.50	27.29	11.23	7.37	5.30	4.54	4.23	3.01
ρ /%	32.50	59.79	71.02	78.39	83.69	88.23	92.46	95.47
Parameter	$\bar{I}$ (60°)	I²(60°)	$\bar{I}$ (120°)	I²(120°)	${\bar{S}}_{1}$	$S_{1}^{2}$	${\bar{S}}_{2}$	$S_{2}^{2}$
w_i /%	1.76	1.23	0.87	0.31	0.17	0.09	0.06	0.04
ρ /%	97.23	98.46	99.33	99.64	99.81	99.90	99.96	100

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表 3某根测试试件疲劳损伤预测结果

Table3. Prediction results of fatigue damage for a tested piece

Fatigue cycles	500	1000	1500	2000	2500	3000	3500	4000	4500
Predication cycles	644	765	1641	2107	2372	2904	4169	4654	4949
Error /%	28.8	23.5	9.3	5.3	5.0	3.2	19.1	16.3	9.9
Fatigue cycles	5000	5500	6000	6500	7000	7500	8000	8500	9000
Predication cycles	4284	5387	4801	5253	7073	8229	10023	8983	7372
Error /%	14.3	2.0	19.9	19.1	1.0	9.7	25.2	5.6	18.0
Fatigue cycles	9500	10000	10500	11000	11500	12000	12500	13000	13500
Predication cycles	8383	8348	7524	9030	10233	11229	10283	10520	10184
Error /%	11.7	16.5	28.3	17.9	11.1	6.4	17.7	19.0	24.5

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汪方斌, 孙凡, 朱达荣, 刘涛, 王雪, 王峰. 一种基于偏振热像的金属疲劳损伤评估方法[J]. 光学学报, 2020, 40(14): 1412002. Fangbin Wang, Fan Sun, Darong Zhu, Tao Liu, Xue Wang, Feng Wang. Metal Fatigue Damage Assessment Based on Polarized Thermography[J]. Acta Optica Sinica, 2020, 40(14): 1412002.

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图 1. 疲劳损伤偏振热成像示意图

Fig. 1. Schematic diagram of polarized thermal imaging for fatigue damage

图 2. 疲劳试验机(左)与红外偏振相机(右)

Fig. 2. Fatigue testing machine (left) and infrared polarization camera (right)

图 3. 试样参数(单位:mm)

Fig. 3. Specimen parameters (unit: mm)

图 4. 金属试件疲劳过程中表面形貌

Fig. 4. Surface morphology of metal specimen during fatigue

图 5. 疲劳过程(断裂前)表面粗糙度、相关长度变化。(a)表面粗糙度;(b)相关长度

Fig. 5. Evolution of roughness and correlation length during fatigue (before fracture). (a) Roughness; (b) correlation length

图 6. 自发辐射偏振方位角图像及偏振解析图像。(a) I(0°)图像;(b) I(60°)图像;(c) I(120°)图像;(d) S₀图像

Fig. 6. Polarized azimuth images and S₀ image of spontaneous emission after registration. (a) I(0°); (b) I(60°); (c) I(120°); (d) S₀

图 7. 解析后Stokes参量和偏振图像。(a) S₀图像;(b) S₁图像;(c) S₂图像;(d) D_OP图像;(e) A_OP图像

Fig. 7. Stokes parameters and polarization images after analysis. (a) S₀ ; (b) S₁; (c) S₂ ; (d) D_OP; (e) A_OP

图 8. 红外偏振特征提取流程

Fig. 8. Infrared polarization feature extraction process

图 9. 金属试件疲劳过程特征变化

Fig. 9. Feature changes of metal specimen during fatigue

图 10. 模型训练、验证、测试及整体数据集运行结果

Fig. 10. Results of model training,validation,test and all datasets

表 1Q235化学成分参数

Table1. Chemical composition of Q235

表 2特征量方差贡献率及累计方差贡献率

Table2. Contribution rates of feature quantity variance and cumulative variance

表 3某根测试试件疲劳损伤预测结果

Table3. Prediction results of fatigue damage for a tested piece

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图 1. 疲劳损伤偏振热成像示意图

Fig. 1. Schematic diagram of polarized thermal imaging for fatigue damage

图 2. 疲劳试验机(左)与红外偏振相机(右)

Fig. 2. Fatigue testing machine (left) and infrared polarization camera (right)

图 3. 试样参数(单位:mm)

Fig. 3. Specimen parameters (unit: mm)

图 4. 金属试件疲劳过程中表面形貌

Fig. 4. Surface morphology of metal specimen during fatigue

图 5. 疲劳过程(断裂前)表面粗糙度、相关长度变化。(a)表面粗糙度;(b)相关长度

Fig. 5. Evolution of roughness and correlation length during fatigue (before fracture). (a) Roughness; (b) correlation length

图 6. 自发辐射偏振方位角图像及偏振解析图像。(a) I(0°)图像;(b) I(60°)图像;(c) I(120°)图像;(d) S0图像

Fig. 6. Polarized azimuth images and S0 image of spontaneous emission after registration. (a) I(0°); (b) I(60°); (c) I(120°); (d) S0

图 7. 解析后Stokes参量和偏振图像。(a) S0图像;(b) S1图像;(c) S2图像;(d) DOP图像;(e) AOP图像

Fig. 7. Stokes parameters and polarization images after analysis. (a) S0 ; (b) S1 ; (c) S2 ; (d) DOP; (e) AOP

图 8. 红外偏振特征提取流程

Fig. 8. Infrared polarization feature extraction process

图 9. 金属试件疲劳过程特征变化

Fig. 9. Feature changes of metal specimen during fatigue

图 10. 模型训练、验证、测试及整体数据集运行结果

Fig. 10. Results of model training,validation,test and all datasets

表 1Q235化学成分参数

Table1. Chemical composition of Q235

表 2特征量方差贡献率及累计方差贡献率

Table2. Contribution rates of feature quantity variance and cumulative variance

表 3某根测试试件疲劳损伤预测结果

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图 6. 自发辐射偏振方位角图像及偏振解析图像。(a) I(0°)图像;(b) I(60°)图像;(c) I(120°)图像;(d) S₀图像

Fig. 6. Polarized azimuth images and S₀ image of spontaneous emission after registration. (a) I(0°); (b) I(60°); (c) I(120°); (d) S₀

图 7. 解析后Stokes参量和偏振图像。(a) S₀图像;(b) S₁图像;(c) S₂图像;(d) D_OP图像;(e) A_OP图像

Fig. 7. Stokes parameters and polarization images after analysis. (a) S₀ ; (b) S₁; (c) S₂ ; (d) D_OP; (e) A_OP