Page 39 - 理化检验-物理分册2024年第四期

陈仙凤, 等: 奥氏体不锈钢材料劣化快速评价技术

图11 0~8MHz频谱段能量分布
般由辨识框架、 基本概率分配、 合成规则等组成 [ 21 ] 。
辨识框架为不确定性事件 A 的所有可能性集合, 记

,
作Θ= { A 1 A 2 ,…, A N }, 基本概率分配函数 m
( A ) 如式( 3 ) 所示。
N
m j A i = 1

∑
i = n

= ≤1 ( 3 )
0≤m ( A )
m ( A )

m Ø = 0

的支持度; N
( ) 为证据体 m j
式中: m j A i
对事件A i
图12 0~8MHz频谱能量下降比

为不确定性事件A 的个数; m ( Ø ) 为证据体 m 对空
粗糙度、 探头耦合情况、 工件厚度误差等因素的影
集 Ø 的支持度。
响; 超声信号的频谱能量呈多峰分布, 而且最大峰值
D-S证据理论的核心策略是采用 Dem p ster规

在3MHz附近, 低于探头的中心频率5MHz ; 与正
则对事件 A i 的 M 个独立证据体m 的基本概率分
常固溶态试样 A 相比, 铸造态试样 C的超声低频段
配进行组合, 如式( 4 ) 所示 [ 22-23 ] 。
能量占比增大, 有整体向低频段偏移的趋势, 与指标 M
1
密切相关, 而敏化态试样 B的高频段能量占比降 M A = ∑ ∏ m j A i ( 4 )

D Y1
1-K A ∩ A ∩ … ∩ A j = 1
1 2 N
密切相关。结合前文的金相检验、
低, 与指标 D Y7 式( 4 ) 中 K 为证据冲突因子, 计算公式如式( 5 )
SEM 和能谱分析结果可知, 上述现象产生的原因是 所示。
粗大晶粒和晶界析出物对信号中高频分量的抑制。 M
K = 1- ∑ ∏ m j A i ( 5 )

3 D-S证据理论信息融合 A ∩ A ∩ … A j = 1
N
2
1
根据是否需要对材料进行复验, 把奥氏体不锈
里氏硬度测试结果和超声检测结果分别从不同 钢划分为材料合格 A 1 和材料复验 A 2 ( 包括敏化和
方面反映了奥氏体不锈钢的材料状况, 但都存在一 晶粒异常粗大) 两种状态事件, 则识别框架 Θ=
,

,
,
定的局限性, 甚至在某些情况下存在信息冲突。 { A 1 A 2 }。证据体 m= { m 1 m 2 m 3 },分别对应
D-S证据理论是一种多信息融合及决策的方法, 能 硬度离散率V s 、 低频谱能量下降比指标 D Y1 、 高频
有效解决信息缺失和不准确性引起的不确定性, 一 谱能量下降比指标 D Y7 , 根据试验统计分析结果构
3
2