摘要:

研究了304控氮不锈钢试样在酸性氯化钠溶液中慢应变速率拉伸过程的声发射特征.采用基于自组织映射神经网络和K-均值聚类算法对长时间慢拉伸实验的声发射信号进行聚类分析,通过分析各类信号的持续时间、上升时间、振铃、能量、幅值、波形、频带能量等特征,从中找出了裂纹信号.将分类后的信号作为样本训练神经网络,对短时间慢拉伸实验检测到的声发射信号进行识别,找出了应力腐蚀初期的裂纹萌生信号,且与长时间慢拉伸实验检测到的声发射信号特征一致.研究结果表明,304控氮不锈钢应力腐蚀过程中的声发射测试结果与电化学噪声测试结果一致;304控氮不锈钢在酸性氯化钠溶液中的应力腐蚀过程主要会产生包括裂纹在内的3类声发射信号,通过聚类分析方法可以将3类声发射信号区分出来,找出裂纹信号.