基于光谱仪的连杆材料力学性能预测方法与流程

本发明涉及光谱检测与连杆材料力学性能预测，更具体地说，本发明涉及基于光谱仪的连杆材料力学性能预测方法。

背景技术：

1、连杆是发动机、压缩机等往复机械中的关键传力构件，长期承受拉伸、压缩、惯性力及交变载荷作用，其大头孔圆角、小头孔圆角、杆身过渡区和裂解面邻近区域容易产生应力集中。上述关键受力区的表层材料状态对疲劳裂纹萌生、局部硬度、承载能力及服役寿命具有重要影响。热处理、锻造、喷丸、清洗或防锈等工艺过程中，连杆表面可能形成氧化层、附着物或脱碳层，其中表层脱碳会降低表层碳含量和强化能力，使关键受力区的实际力学性能低于内部母材性能。

2、现有基于光谱仪的材料成分或力学性能预测方法，通常利用激光连续激发获得多次光谱，并将连续激发初期波动较大的光谱视为表面污染、氧化层影响或激发状态不稳定数据进行剔除，再基于后续稳定光谱建立材料性能预测结果。该类方法能够降低表面干扰对母材性能预测的影响，但对于连杆表层脱碳检测并不充分，因为脱碳导致的碳响应变化本身主要集中在连续激发前段，且与氧化层、表面附着物及等离子体状态变化造成的干扰相互重叠。若直接剔除前段光谱，容易丢失真实脱碳信息，使预测结果主要反映内部母材性能，难以准确表征连杆关键受力表层因脱碳及其深度分布造成的局部力学性能弱化。

3、上述公开的技术方案中，至少存在如下技术问题：现有基于光谱仪的连杆材料力学性能预测方法难以区分连续激发前段光谱中的真实脱碳信息与氧化层、表面附着物及激发状态变化造成的干扰信息，无法在消除表面干扰的同时恢复碳响应随深度变化的分布特征，导致预测结果主要反映内部母材性能，而不能准确表征连杆关键受力表层因脱碳及其深度分布造成的局部力学性能弱化。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供基于光谱仪的连杆材料力学性能预测方法，通过在连杆关键受力区同点连续激发并区分碳响应与非碳激发状态响应，确定表面干扰衰减边界，校正边界前碳响应并构建碳响应深度分布，再结合母材基准力学性能和受力敏感深度内脱碳影响量进行修正，以解决现有方法难以在消除表面干扰的同时保留表层脱碳信息、导致局部力学性能预测结果不能反映关键受力表层性能弱化的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、基于光谱仪的连杆材料力学性能预测方法，包括以下步骤：在连杆关键受力区的同一检测位置连续激发，获取按激发次序排列的光谱序列；从光谱序列中提取碳相对响应和由非碳光谱特征确定的激发状态响应，根据激发状态响应确定表面干扰衰减边界；基于表面干扰衰减边界之后碳相对响应的迁移特征校正边界之前的碳相对响应，形成碳响应深度分布并确定母材稳定谱段；根据母材稳定谱段确定母材基准力学性能，并根据碳响应深度分布确定受力敏感深度内的脱碳影响量；利用脱碳影响量修正母材基准力学性能，得到检测位置的局部力学性能预测结果。

4、在一个优选的实施方式中，所述在连杆关键受力区的同一检测位置连续激发，获取按激发次序排列的光谱序列，包括：获取目标连杆的结构信息和目标载荷工况，根据结构信息确定目标载荷工况下的应力分布，并根据应力分布确定连杆关键受力区；根据连杆关键受力区确定检测位置，并根据检测位置的表面形态建立检测位置标识和激发定位条件，所述激发定位条件用于限定激发光斑中心、激发方向及检测距离；按照激发定位条件和预设激发参数，在检测位置实施多次连续激发，依次采集各次激发对应的原始光谱和激发信息；根据检测位置标识，将各原始光谱与对应的激发信息及激发次序进行关联，并按照激发次序排列，形成光谱序列。

5、在一个优选的实施方式中，所述从光谱序列中提取碳相对响应和由非碳光谱特征确定的激发状态响应，根据激发状态响应确定表面干扰衰减边界，包括：对所述光谱序列中的各原始光谱进行光谱校正，得到与各激发次序对应的校正光谱；基于校正光谱提取碳净谱线响应和钢基体参考响应，并根据碳净谱线响应相对于钢基体参考响应的变化，确定各激发次序对应的碳相对响应，形成碳相对响应序列；基于校正光谱中避开碳特征波段的非碳光谱特征，提取各激发次序对应的表面附着响应、等离子体状态响应和基体激发响应，形成非碳状态特征序列；根据非碳状态特征序列的后段稳定变化特征，确定当前检测位置的稳定状态基准；根据各激发次序对应的非碳状态特征相对于稳定状态基准的偏离情况，确定各激发次序对应的激发状态响应，形成激发状态响应序列；根据激发状态响应序列识别激发状态稳定区间，并在激发状态稳定区间内，根据表面附着响应的响应水平及变化趋势确定表面干扰衰减边界。

6、在一个优选的实施方式中，所述根据碳净谱线响应相对于钢基体参考响应的变化，确定各激发次序对应的碳相对响应，包括：在第i次激发对应的校正光谱中确定碳特征窗口及其局部背景窗口，根据所述局部背景窗口确定碳特征窗口的背景响应，并从碳特征窗口的光谱响应中扣除所述背景响应，得到第i次激发对应的碳净谱线响应；在同次校正光谱中确定至少一条铁基准谱线对应的铁特征窗口及其局部背景窗口，根据所述铁特征窗口的净响应确定第i次激发对应的钢基体参考响应；根据所述碳净谱线响应与所述钢基体参考响应之间的比值，确定第i次激发对应的碳相对响应；按照激发次序排列各次激发对应的碳相对响应，形成碳相对响应序列。

7、在一个优选的实施方式中，所述根据非碳状态特征序列的后段稳定变化特征，确定当前检测位置的稳定状态基准，包括：从光谱序列末端向前选取连续有效光谱，形成后段候选光谱范围，并将后段候选光谱范围划分为多个候选状态窗口；分别确定各候选状态窗口内非碳状态特征的中心值、波动程度和随激发次序的变化趋势；根据所述中心值、波动程度和变化趋势，从多个候选状态窗口中筛选满足基准窗口筛选条件的稳定候选窗口；从光谱序列末端对应的稳定候选窗口开始，沿激发次序向前合并连续的稳定候选窗口，得到状态基准谱段；根据状态基准谱段内各项非碳状态特征的基准中心值和基准波动值，建立当前检测位置的稳定状态基准。

8、在一个优选的实施方式中，所述基于表面干扰衰减边界之后碳相对响应的迁移特征校正边界之前的碳相对响应，形成碳响应深度分布并确定母材稳定谱段，包括：根据各激发次序对应的累计烧蚀深度确定等效激发深度；基于表面干扰衰减边界和所述等效激发深度，从边界之后的碳相对响应中确定可信迁移谱段；根据可信迁移谱段建立碳响应迁移关系；基于碳响应迁移关系和边界前有向状态偏离分量，确定碳响应干扰校正关系；根据所述碳响应干扰校正关系校正边界之前的碳相对响应，并与边界之后的碳相对响应组合，得到校正碳响应序列；将校正碳响应序列与等效激发深度关联，形成碳响应深度分布；根据碳响应深度分布确定母材稳定谱段。

9、在一个优选的实施方式中，所述基于碳响应迁移关系和边界前有向状态偏离分量，确定碳响应干扰校正关系，包括：以表面干扰衰减边界为基准，从边界之前选取与所述表面干扰衰减边界相邻的连续激发次序，形成边界邻接段；根据碳响应迁移关系，确定边界邻接段内各激发次序对应的迁移参考响应；根据边界邻接段内各激发次序对应的实测碳相对响应与迁移参考响应之间的差异，确定各激发次序对应的碳响应干扰量；将各激发次序对应的碳响应干扰量与同次激发对应的有向状态偏离分量进行关联，形成干扰校正样本；根据干扰校正样本，确定有向状态偏离分量与碳响应干扰量之间的对应关系，得到当前检测位置的碳响应干扰校正关系。

10、在一个优选的实施方式中，所述根据母材稳定谱段确定母材基准力学性能，包括：根据目标连杆的材料状态和待预测的目标力学性能，确定对应的力学性能预测模型；从母材稳定谱段中提取与所述力学性能预测模型相匹配的母材光谱特征；将母材光谱特征输入所述力学性能预测模型，得到母材稳定谱段对应的力学性能预测值；根据母材稳定谱段对应的力学性能预测值，确定当前检测位置的母材基准力学性能。

11、在一个优选的实施方式中，所述根据碳响应深度分布确定受力敏感深度内的脱碳影响量，包括：根据母材稳定谱段中的校正碳相对响应，确定当前检测位置的母材碳响应基准；根据目标载荷工况下检测位置沿表面法向的应力分布，确定当前检测位置的受力敏感深度；基于所述碳响应深度分布和所述受力敏感深度，确定受力敏感深度范围内各材料层对应的校正碳相对响应；根据各材料层对应的校正碳相对响应与所述母材碳响应基准之间的差异，确定各材料层对应的碳响应亏损程度；根据各材料层在目标载荷工况下的受力状态，确定各材料层对应的受力敏感权重；根据各材料层对应的碳响应亏损程度和受力敏感权重，确定受力敏感深度内的脱碳影响量。

12、在一个优选的实施方式中，所述利用脱碳影响量修正母材基准力学性能，得到检测位置的局部力学性能预测结果，包括：根据目标连杆的材料状态和目标力学性能，确定对应的脱碳修正关系；根据脱碳修正关系和脱碳影响量，确定检测位置对应的力学性能衰减比例；根据力学性能衰减比例对母材基准力学性能进行修正，得到检测位置的局部力学性能预测值；将局部力学性能预测值与对应的检测位置、目标载荷工况及目标力学性能类型关联，形成局部力学性能预测结果。

13、本发明基于光谱仪的连杆材料力学性能预测方法的技术效果和优点：

14、本发明通过保留并利用连续激发前段光谱信息，以非碳光谱特征识别表面干扰衰减过程，并对受干扰影响的前段碳响应进行校正，从而在降低氧化层、表面附着物和激发状态波动影响的同时，保留连杆表层脱碳对应的真实碳响应变化；进一步结合碳响应深度分布和连杆关键受力区的受力敏感深度，对母材基准力学性能进行脱碳影响修正，使预测结果不再仅反映内部母材性能，而能够更合理地表征关键受力表层因脱碳及其深度分布造成的局部力学性能弱化，提高了连杆关键部位性能预测的针对性和可解释性。