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      基于支持向量機(jī)的P91鋼蠕變-疲勞壽命預(yù)測

      2011-07-25 10:28:18紀(jì)冬梅軒福貞涂善東姚秀平
      壓力容器 2011年10期
      關(guān)鍵詞:焊材訓(xùn)練樣本壽命

      紀(jì)冬梅,軒福貞,涂善東,姚秀平

      (1.華東理工大學(xué)機(jī)械與動(dòng)力工程學(xué)院,上海 200237;2.上海電力學(xué)院 能源與環(huán)境工程學(xué)院,上海 200237)

      0 引言

      20世紀(jì)70年代,美國在試驗(yàn)室改進(jìn)原有的9Cr1Mo鋼,80年代初確定改良型鋼為T91/P91鋼,1983年T91/P91鋼獲美國ASME認(rèn)可。20世紀(jì)80年代末德國從F12鋼轉(zhuǎn)向使用T9l/P91鋼,90年代初日本大力推廣T91/P91鋼。目前世界主要生產(chǎn)鍋爐管和大直徑厚壁管的鋼廠,均已完成了T91/P91鋼工業(yè)化生產(chǎn)研究,其中日本、德國、法國等國家的鋼廠已向全世界供應(yīng)T91/P9l鋼管。我國于1987年引進(jìn)該鋼種并在電廠應(yīng)用。該鋼的國產(chǎn)化工作已由冶金部部署實(shí)施。

      P91鋼種與其他鋼材相比,其使用性能具有以下優(yōu)點(diǎn):

      (1)在高溫下具有較高的蠕變斷裂強(qiáng)度,目前ASME規(guī)范中認(rèn)為P91鋼的600℃、10萬h的斷裂強(qiáng)度為 98 MPa[1];

      (2)與不銹鋼相比,該鋼具有低的熱膨脹系數(shù)和良好的導(dǎo)熱性;

      (3)該鋼具有較高的室溫抗拉強(qiáng)度,sb最高達(dá)770 MPa,而且塑性也較好;

      (4)該鋼的沖擊韌度和材料脆性轉(zhuǎn)變溫度明顯優(yōu)于同類X20和EMl2鋼;

      (5)該鋼具有良好的整管彎曲加工性能;

      (6)該鋼的高溫疲勞性能優(yōu)于 T22和TP304H鋼,高溫抗氧化性能也遠(yuǎn)高于T22鋼[2]。

      基于T91/P91鋼的優(yōu)良性能,目前P91鋼已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于大型鍋爐機(jī)組的集箱、過熱器、再熱器的管道及石化領(lǐng)域的蒸汽管道。對于這些管道而言,在承受高溫、高壓的同時(shí),由于機(jī)組的起停,還承受著溫度引起的交變載荷以及機(jī)組負(fù)荷變化產(chǎn)生的交變載荷。換言之,管道用鋼——P91鋼既承受蠕變作用也承受疲勞載荷。近年來國內(nèi)外關(guān)于P91鋼的蠕變-疲勞交互作用的試驗(yàn)研究內(nèi)容較多[3],根據(jù)加載模型分為應(yīng)力控制加載[4-9]與應(yīng)變控制加載[10-16];根據(jù)試驗(yàn)的結(jié)果,研究者們采用不同的方法建立模型預(yù)測P91鋼的蠕變 -疲勞壽命,主要的模型有壽命分?jǐn)?shù)法[4,15-16]、延性耗損法[7,15-16]與斷裂力學(xué)的裂紋擴(kuò)展速率法[9,12],另外 Yukio Takahashi[15-16]和郝玉龍[7]在延性耗損法的基礎(chǔ)上提出了改進(jìn)模型。

      文中利用郝玉龍?jiān)囼?yàn)數(shù)據(jù),采用支持向量機(jī)(Suppported Vector Machine,簡稱SVM)方法建立P91鋼蠕變-疲勞壽命預(yù)測模型,用于預(yù)測P91鋼的蠕變-疲勞壽命。

      1 P91鋼的試驗(yàn)數(shù)據(jù)

      西南交通大學(xué)郝玉龍[7]利用試驗(yàn)研究了P91鋼母材與焊材的蠕變疲勞性能,試驗(yàn)條件為:試驗(yàn)溫度T=575℃;環(huán)境氣氛:大氣。

      試驗(yàn)分三類進(jìn)行:

      (1)純?nèi)渥冊囼?yàn),在RD2_3高溫蠕變持久強(qiáng)度試驗(yàn)機(jī)上進(jìn)行。確定了P91鋼母材在載荷σ=260 MPa、焊材在載荷σ=250 MPa下的蠕變壽命分別為102和53 h。

      (2)純疲勞試驗(yàn),在MTS809-250kN電液伺服疲勞試驗(yàn)機(jī)上進(jìn)行,加載頻率為8 Hz,試樣經(jīng)過5×105次循環(huán)并未破壞;而在下述的連續(xù)循環(huán)蠕變試驗(yàn)中,加載頻率為0.014 Hz,兩者工況差別較大,前者的試驗(yàn)結(jié)果并不能代表連續(xù)循環(huán)蠕變試驗(yàn)加載頻率下的純疲勞試驗(yàn)結(jié)果,所以純疲勞試驗(yàn)結(jié)果通過外推連續(xù)循環(huán)蠕變試驗(yàn)的結(jié)果得到,P91鋼母材的純疲勞壽命Nf=7851次,焊材的純疲勞壽命Nf=5200次。

      (3)帶峰值應(yīng)力保載時(shí)間的連續(xù)循環(huán)蠕變試驗(yàn),在改裝的RD2_3高溫蠕變持久強(qiáng)度試驗(yàn)機(jī)上進(jìn)行。采用應(yīng)力控制加載,波形為三角形(母材:σmax=260 MPa,σmin=39 MPa;焊材:σmax=250 MPa,σmin=37.5 MPa),在應(yīng)力為最大值時(shí)載荷保持一段時(shí)間不變。

      對于P91鋼母材與焊材,蠕變疲勞試驗(yàn)數(shù)據(jù)均為16組,如表1,2所示。

      2 SVM的實(shí)現(xiàn)

      目前有關(guān)SVM計(jì)算的相關(guān)軟件有很多,如LIBSVM,mySVM,DarkSVM,SVM 等,其中臺灣大學(xué)林智仁(Lin Chih-Jen)教授開發(fā)的LIBSVM應(yīng)用較為廣泛。

      LIBSVM使用的一般步驟:

      (1)按照LIBSVM軟件包所要求的格式準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集;

      (2)對數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單的縮放操作;

      (3)選擇適當(dāng)?shù)暮撕瘮?shù);

      表1 P91母材試驗(yàn)數(shù)據(jù)

      表2 焊材試驗(yàn)數(shù)據(jù)

      (4)采用交叉驗(yàn)證選擇最佳參數(shù)C與g;

      (5)采用最佳參數(shù)C與g對整個(gè)訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練獲取支持向量機(jī)模型;

      (6)利用獲取的模型進(jìn)行測試與預(yù)測。

      SVM用于模式識別或回歸時(shí),SVM方法及其參數(shù)、核函數(shù)及其參數(shù)的選擇,目前國際上還沒有形成一個(gè)統(tǒng)一的模式,也就是說最優(yōu)SVM算法參數(shù)選擇還只能是憑借經(jīng)驗(yàn)、試驗(yàn)對比、大范圍的搜尋或者利用軟件包提供的交互檢驗(yàn)功能進(jìn)行尋優(yōu)。

      3 基于SVM的P91鋼蠕變-疲勞壽命預(yù)測模型

      3.1 模型參數(shù)的選取

      由SVM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理可知,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有輸入和輸出兩層,模型的輸入層包含影響P91鋼蠕變-疲勞壽命的主要特征因素參數(shù)。根據(jù)郝玉龍的試驗(yàn)數(shù)據(jù),這里選定最大應(yīng)力、最小應(yīng)力、保載時(shí)間與溫度作為輸入層特征因素參數(shù)。事實(shí)上在這些試驗(yàn)參數(shù)中只有保載時(shí)間在變化,其他都不變。模型的輸出層為P91鋼的蠕變壽命或循環(huán)數(shù),即疲勞壽命,這樣針對輸出層的因素不同,對P91鋼的母材與焊材分別建立了兩個(gè)SVM模型。

      3.2 模型訓(xùn)練

      選取主要參數(shù)之后,接下來最重要的工作就是對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。為了避免數(shù)據(jù)溢出現(xiàn)象,訓(xùn)練之前還對樣本的特征因素參數(shù)做了歸一化處理,這里將蠕變壽命/200;母材疲勞壽命/5500,焊材疲勞壽命/4000;保持載荷時(shí)間/1800;載荷/300,溫度/575,從而保證了輸入與輸出的特征因素值在0~1之間。

      事實(shí)上,對于輸入層的4個(gè)特征因素而言,溫度與載荷都是確定的,排除隨機(jī)的、不確定性的影響,這里影響P91鋼母材與焊材的蠕變-疲勞壽命的因素是保載時(shí)間,可以只選取保載時(shí)間為輸入層的特征因素。

      隨機(jī)選取14個(gè)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,余下的2個(gè)數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證樣本。選取徑向基核函數(shù)為核函數(shù),以模型的訓(xùn)練誤差為目標(biāo)函數(shù),經(jīng)過網(wǎng)格尋優(yōu)選取懲罰因子C、不敏感系數(shù)ε和核寬度系數(shù)σ,具體見表3。

      表3 參數(shù)的選取

      3.3 結(jié)果及分析

      SVM模型的參數(shù)確定之后,利用所得到的模型計(jì)算訓(xùn)練樣本的預(yù)測值,并與試驗(yàn)值比較,結(jié)果見圖1,2 及表4,5。

      圖1 P91鋼母材的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)的試驗(yàn)值與模型測試值的比較曲線

      圖2 P91鋼焊材的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)的試驗(yàn)值與模型測試值的比較曲線

      同時(shí),利用余下的2個(gè)樣本驗(yàn)證模型,結(jié)果見表 6,7。

      表4 P91鋼母材的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)的試驗(yàn)值與模型測試值的比較

      表5 P91鋼焊材的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)的試驗(yàn)值與模型測試值的比較

      表6 P91鋼母材的驗(yàn)證樣本數(shù)據(jù)的試驗(yàn)值與模型測試值的比較

      表7 P91鋼焊材的驗(yàn)證樣本數(shù)據(jù)的試驗(yàn)值與模型測試值的比較

      通過以上數(shù)據(jù)可以看出,對訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)而言,采用蠕變壽命和疲勞壽命作為模型輸出因素,其試驗(yàn)值與模型預(yù)測值誤差均很小,一般在0.1%以下;而對測試模型的驗(yàn)證樣本數(shù)據(jù)而言,除了以P91母材蠕變壽命為輸出特征層參數(shù)的SVM模型外,其他SVM模型的預(yù)測誤差均較大,最大達(dá)到83.7008%。

      為什么SVM模型對測試樣本數(shù)據(jù)的預(yù)測值會出現(xiàn)如此大的誤差?

      本研究采用網(wǎng)格尋優(yōu)的方法選取C,δ和ε,通過保證模型訓(xùn)練誤差最小來尋優(yōu)。觀察表7的SVM參數(shù)選取情況:不敏感系數(shù)均取ε=0.0001、模型的誤差非常小、相關(guān)系數(shù)基本接近1,模型對于訓(xùn)練樣本的預(yù)測能力非常好;但是,因?yàn)椴幻舾邢禂?shù)取值較小,導(dǎo)致了所得到的模型的泛化能力較弱,換句話說,就是模型的推廣性能較差。下面以預(yù)測能力較差的P91焊材疲勞壽命預(yù)測模型為示例,詳細(xì)說明不敏感系數(shù)的取值對于模型泛化能力的影響。

      3.4 不敏感系數(shù)的優(yōu)化

      針對P91鋼焊材蠕變-疲勞試驗(yàn)的疲勞壽命,設(shè)定不敏感系數(shù)在某范圍內(nèi)取值,以訓(xùn)練誤差最小為目標(biāo),通過網(wǎng)格尋優(yōu)法選取最優(yōu)的懲罰因子C和核寬度系數(shù)σ,表8列出最優(yōu)的參數(shù)、模型的訓(xùn)練誤差及相關(guān)系數(shù),表9列出模型的測試結(jié)果。

      表8 P91鋼焊材SVM模型參數(shù)

      由表8,9可以看出,當(dāng)不敏感系數(shù)取值越大,模型的訓(xùn)練誤差也越大,相關(guān)系數(shù)越小,但是模型的泛化能力得到了提高,當(dāng) C=9,σ=47,ε=0.005時(shí),P91鋼焊材的疲勞壽命SVM模型的訓(xùn)練誤差較小,測試結(jié)果最好。

      另外,對于P91鋼母材的疲勞壽命模型,當(dāng)C=1,σ =60,ε=0.002 時(shí)模型的訓(xùn)練誤差較小,測試結(jié)果最好,結(jié)果見表10。

      4 結(jié)語

      上述SVM,通過訓(xùn)練P91鋼蠕變-疲勞試驗(yàn)數(shù)據(jù)建立模型用于預(yù)測P91鋼蠕變-疲勞壽命。對于訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的樣本數(shù)據(jù),SVM模型預(yù)測效果較好,最大誤差為0.9139%;對于驗(yàn)證模型的樣本數(shù)據(jù),SVM模型的測試誤差最大為9%左右,最小為1%以下,總體來說,SVM模型的預(yù)測能力較好,可以用于P91鋼的蠕變-疲勞壽命的預(yù)測。

      表9 P91鋼焊材SVM模型的測試

      表10 P91鋼母材SVM模型的測試

      從理論上SVM算法基于統(tǒng)計(jì)學(xué)原理,在數(shù)據(jù)較少的情況下,SVM算法可以充分發(fā)揮其性能。但是由于本文的數(shù)據(jù)有限,且試驗(yàn)過程中可能存在一些不確定的因素,而這些因素未作為模型的輸入層特征因素考慮在內(nèi),導(dǎo)致模型對于訓(xùn)練樣本之外的數(shù)據(jù),預(yù)測精度不如訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)的預(yù)測精度。

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