金属疲劳过程磁记忆信号的多特征分析与寿命预测

本文主要探讨了金属低周疲劳过程中的热力学熵特征及其在寿命预测中的应用。研究者针对铁磁构件的疲劳特性，选择了Q235钢试件进行了轴向拉伸疲劳试验，目的是通过实验手段深入理解磁记忆信号在疲劳过程中所反映的力学行为。实验利用三维运动平台确保了磁记忆信号的稳定连续采集，信号处理的关键工具是小波变换，它被用来进行降噪，并通过小波包分析技术进一步对信号进行分解和重构。 提取的主要特征量包括磁记忆信号的小波包能量和奇异性指数。小波包能量反映了信号在不同频率范围内的能量分布，而奇异性指数则能揭示信号的复杂性和非线性特性。作者发现，随着疲劳循环次数的增加，低频段的能量呈现上升趋势，高频段的能量占比下降，整体能量分布向低频段偏移，这表明疲劳损伤可能导致信号频谱特性变化。同时，奇异性指数减小，表明信号的复杂性随损伤加重而简化；梯度峰值则随疲劳进程增加而逐渐增大，反映了应力集中和局部损伤的加剧。 这种多特征量的方法旨在克服单一特征量评估疲劳损伤可能存在的局限性，为金属构件的疲劳损伤程度提供了更为全面和准确的评估手段。研究成果对于优化材料设计、疲劳寿命预测以及预防性维护具有重要的实际意义，尤其是在现代制造工程领域，如航空、汽车和机械设备等高可靠性要求的应用中。 本文的研究成果被归类于“仪器仪表/检测/监控”范畴，其技术细节符合“现代制造工程”标准，发表在2018年10期的学术期刊上，具有较高的学术价值和实用性。引用文献时需关注文章的中图分类号TH160.7，文献标志码A，以及文章编号1671-3133(2018)10-0123-07，和在线数字标识DOI:10.16731/j．cnki．1671-3133．2018．10．020。通过理解和应用这些关键信息，研究人员和工程师可以更好地理解和预测金属结构在低周疲劳下的行为，从而提高设备的可靠性和使用寿命。