基于声发射与关键帧选择的LSP表面硬度监测

摘要：

目的 提高激光冲击强化(Laser Shock Peening,LSP)表面硬度的在线检测能力,探究声发射信号关键帧对LSP表面硬度分类识别性能的影响.方法 在LSP处理期间声发射弹性波(Acoustic Emission,AE)具有与材料内部晶格位错和塑性变形密切相关的动态信息,是激光冲击强化在线监测的一种极具潜力的手段.但其高采样频率导致大量的实时计算,对在线监测技术的工业应用提出了巨大的挑战.为解决这一问题,提出了注意力权重统计方法获取激光冲击强化过程中声发射信号的关键帧.结果 四通道传感器各自的关键帧信号长度相比原始信号的有效长度均大幅度减少,最大可减少83.74％,相比原始数据每一轮测试(350个冲击样本),最大可减少57.37％的测试时间.关键帧信号的模型识别准确率最高可达到97.04％,相比原始数据集提升了2.93％.结论 与原始声发射信号相比,关键帧信号得到了更高的测试准确率,同时有效地减少了数据量.基于关键帧数据集的最高准确率和最短测试时间,评价了4种不同传感器中信号采集的最佳传感器,其结果可作为LSP质量监测领域的参考.

关键词：表面硬度、激光冲击强化、声发射、关键帧、LSTM

所属期刊栏目：51

分类号：TG668

资助基金：国家自然科学基金;国家科技重大专项

在线出版日期：2022-12-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：35-44