基于超声波的轴承钢内部组织质量评估方法与流程

1.本发明属于超声检测技术领域，更具体地，本发明涉及一种基于超声波的轴承钢内部组织质量评估方法。


背景技术：

2.轴承是重大装备的关键基础件，广泛应用于轨道交通车辆、风电、航空发动机以及国防重装备等关键技术领域。轴承应用环境通常都较为复杂、严苛，性能要求耐高温、耐磨损、长寿命等，所以相应的对轴承钢的性能要求也高，研究表明钢中的非金属夹杂物的数量、尺寸以及形态，金相组织对轴承钢材料的疲劳等性能有直接的影响。
3.针对夹杂物检测，目前轴承钢产品大都需要进行全自动水浸式高频率(大于10mhz)的超声波检测评价(即超声波纯净度评价)，自动水浸式检测方式稳定性好、精度高、盲区小，高频率检测小缺陷能力强，配合设备超声波c扫描成像系统，相比与传统的金相检验夹杂物，超声波纯净度检测受检试样体积范围大，超声波成像显示宏观夹杂物更为直观，对轴承钢内部夹杂物整体评价更为全面。目前，超声波纯净度评价标准最常用的是德国标准sep 1927《锻轧钢棒宏观夹杂物浸入式超声波检测方法》，以及基本等效的国家标准gb/t 38683《轴承钢中大夹杂物的超声检测方法》，标准中规定了相关灵敏度等级，以及用于评价的纯净度指数。灵敏度分了5个等级，即在标快φ1mm平底孔增益基础上再按照等级提高增益(如等级4，增加18db)，按照理论计算，如果用10mhz探头检测，灵敏度4级，可探测到近200μm的非金属夹杂。但超声波基础理论也表明频率越高衰减越大，受被检试样内外质量影响也越大，所以超声波纯净度检测对试样内部晶粒度和球化组织都有较高的要求，这也是超声波纯净度评价能够检测夹杂物的保证，因此，目前轴承钢的超声波纯净度检测相关研究与创新主要集中在轴承钢试样热处理等制备工艺上。然而，轴承钢在热处理批量生产过程中，往往由于工艺不合理、设备控制波动等因素出现异常，这些都对内部晶粒尺寸、球化程度等组织质量产生直接影响，如何在后续批量检测及时“发现”并追溯生产过程显得尤为重要。


技术实现要素：

4.本发明提供一种基于超声波的轴承钢内部组织质量评估方法，旨在改善上述问题。
5.本发明是这样实现的，一种基于超声波的轴承钢内部组织质量评估方法，所述方法包括如下步骤：
6.s1、构建多级超声波噪声信号幅值范围与轴承钢内部组织的映射关系；
7.s2、对各级超声波噪声信号幅值范围与轴承钢内部组织的映射关系进行可信评价，重构不可信的映射关系；
8.s3、获取待评价的批量轴承钢的噪声信号幅值，基于各级超声波噪声信号幅值范围与轴承钢内部组织的可信映射关系确定该批轴承钢的内部组织。
9.进一步的，轴承钢内部组织为晶粒度、球化程度。
10.进一步的，所述映射关系的构建方法具体如下：
11.s11、设置水浸式超声波纯净度检测参数；
12.s12、明确轴承钢试样的规格尺寸及其对应的表面粗糙度；
13.s13、利用φ1mm平底孔标准试块，以平底孔缺陷波高达到满屏的80％为基准，绘制dac曲线；
14.s14、收集典型组织特征的轴承钢试样，分别在超声波深度补偿tcg模式下自动扫查，灵敏度设置为标准试块φ1mm平底孔增益基础上增加18db；
15.s15、建立多级超声波噪声信号幅值范围，再通过解剖获取所对应的轴承钢内部组织，形成多级超声波噪声信号幅值范围与轴承钢内部组织的映射关系。
16.进一步的，轴承钢试样规格尺寸下的粗糙度确定方法具体如下：
17.选择相同规格的轴承钢，固定灵敏度，探测不同粗糙度条件下的超声波噪声幅值，在粗糙度变化引起的超声波噪声幅值无明显变化时，则固化了该试样规格下的粗糙度要求，即小于该粗糙度值，表面粗糙度变化对超声波噪声幅值的影响基本可以忽略。
18.进一步的，圆棒形试样要求椭圆度≤1％试样直径，当圆棒形试样直径≥100mm时，表面粗糙度≤1.0μm；直径＜100mm时，表面粗糙度＜0.7μm。
19.进一步的，多级超声波噪声信号幅值范围设置如下：
20.第一级超声波噪声信号幅值范围为小于10％；第二级超声波噪声信号幅值范围为10％至20％；第三级超声波噪声信号幅值范围为20％至30％；第四级超声波噪声信号幅值范围为30％至40％。
21.进一步的，可信评价过程具体如下：
22.计算各级的超声波噪声信号幅值范围内的晶粒尺寸的总正态概率分布p，将总正态概率分布p大于概率阈值的各级超声波噪声信号幅值范围对应的映射关系设为可信，否则设置为不可信。
23.进一步的，随机获取各级超声波噪声信号幅值范围对应晶粒尺寸范围的n个试样，晶粒尺寸为n，lgn服从正态分布，令χ＝lgn，则总正态概率分布p的计算公式具体如下：
[0024][0025]
其中，p(χ)为对数晶粒尺寸χ的失效概率，σ为母体标准差，μ为母体均值。
[0026]
进一步的，参数σ、μ的确定过程具体如下：
[0027]
①
在相同条件下，通过各试样的晶粒尺寸n，将晶粒尺寸n从小到大排列,然后对n取对数，得到对数晶粒尺寸的顺序：lgn1《lgn2…
lgni…
《lgnn，；
[0028]
②
确定累积失效概率p(ni)：
[0029]
p(ni)＝(i-0.3)/(n+0.4)
[0030]
其中，i为试样序号，n为试样数量；
[0031]
③
通过查均值为0、标准差为1的标准正态分布函数表得到p(ni)对应的u值，从而得到n组数据对(ui,lg ni)；
[0032]
④
使用最小二乘法确定参数σ和μ；
[0033][0034][0035]
式中：xi＝ui，yi＝lgni。
[0036]
本发明基于轴超声波噪声信号表征轴承钢内部组织，在轴承钢批量化检验中辅助性的对内部组织质量进行监控，没有额外增加检测工序，效率高。
附图说明
[0037]
图1为本发明实施例提供的基于超声波的轴承钢内部组织质量评估方法流程图；
[0038]
图2为本发明实施例1中超声波噪声信号幅值为满屏的30％至40％与对应的轴承钢内部组织质量，其中，(a)为噪声信号满屏30％至40％范围，(b)组织晶粒度7.5级，(c)组织球化不完全；
[0039]
图3为本发明实施例1中超声波噪声信号幅值为满屏的于10％至20％与对应的轴承钢内部组织质量，其中，(a)为噪声信号满屏10％至20％范围，，(b)组织晶粒度9.5级，(c)组织球化3级；
[0040]
图4为本发明实施例2中某试样心部、外侧超声波噪声信号差异研判晶粒度存在差异，其中，(a)为噪声信号，外侧为满屏的10％至20％范围，心部为满屏20％至30％，(b)心部组织晶粒度8.5级，(c)外侧晶粒度9.5级。
具体实施方式
[0041]
下面对照附图，通过对实施例的描述，对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明，以帮助本领域的技术人员对本发明的发明构思、技术方案有更完整、准确和深入的理解。
[0042]
本发明利用超声波在非均质介质中散射机理，轴承钢在不同的热处理工艺可以获得不同的金相组织，对超声波的传播而言，多数热处理产物可以看成非均质介质，金相组织状态越不均匀，越能造成材料内部声阻抗交替变化，当高频率超声波的波长越接近晶粒尺寸时，散射就越发明显，直观的表征就是超声的噪声信号的变化，所以本发明技术方案利用超声噪声信号来表征轴承钢金相组织状态，在实现轴承钢大批量水浸式超声波夹杂物纯净度评价的同时，还能实现轴承钢内部组织质量监控。
[0043]
图1为本发明实施例提供的基于超声波的轴承钢内部组织质量评估方法流程图，该方法具体包括如下步骤：
[0044]
s1、构建多级超声波噪声信号幅值范围与轴承钢内部组织的映射关系，该映射关系的构建过程具体如下：
[0045]
s11、依照标准sep 1927设置水浸式超声波纯净度检测参数；
[0046]
s12、明确轴承钢试样的规格尺寸及其对应的表面粗糙度；
[0047]
超声波衰减、散射等特性受试样尺寸、规格、表面粗糙度直接影响，曲率半径越大、
表面粗糙度越大，则超声波衰减、散射越明显，因此，需要固化轴承钢试样规格尺寸下的粗糙度，其过程具体如下：
[0048]
选择相同规格的轴承钢，固定灵敏度，探测不同粗糙度条件下的超声波噪声幅值，在粗糙度变化引起的超声波噪声幅值无明显变化时，则固化了该承钢试样规格下的粗糙度要求，小于该粗糙度值，表面粗糙度变化对超声波噪声幅值的影响基本可以忽略。
[0049]
试样为圆棒形试样，其中，圆棒形试样要求椭圆度≤1％试样直径，当圆棒形试样直径≥100mm时，表面粗糙度要求≤1.0μm；直径＜100mm时，表面粗糙度要求＜0.7μm。
[0050]
s13、利用φ1mm平底孔标准试块(与送检试样直径差≤10％)，以平底孔缺陷波高达到满屏的80％为基准，绘制dac曲线，即超声波“距离-幅值”关系曲线。
[0051]
s14、收集典型组织特征(不同晶粒度、球化程度)的轴承钢试样，分别在超声波深度补偿tcg模式下自动扫查，灵敏度设置为标准试块φ1mm平底孔增益基础上增加18db；
[0052]
s15、建立多级超声波噪声信号幅值评价范围，再通过解剖分析所对应的轴承钢内部组织，即晶粒度级别、球化程度，形成超声波噪声信号幅值范围与轴承钢内部组织的映射关系。
[0053]
超声波纯净度检测中，如果噪声信号幅值超过满屏的40％，直接影响到夹杂物缺陷的显现，不符合检测信噪比要求，不满足超声波夹杂物纯净度评价，故将噪声信号幅值评级上限设定在40％，基于此，多级超声波噪声信号幅值范围设置如下：第一级超声波噪声信号幅值范围：小于10％；第二级超声波噪声信号幅值范围：10％至20％，即[10％，20％]；第三级超声波噪声信号幅值范围：20％30％，即(20％，30％]；第四级超声波噪声信号幅值范围：30％至40％，即(30％，40％]。
[0054]
在s13中选择φ1mm当量作为检测灵敏度，是因为如果选择大于φ1mm当量(例如φ2mm)，检测灵敏度降低，噪声信号也会降低，对组织变化的反映的“灵敏性”也会降低，无法对组织进行辅助判别；如果选择小于φ1mm当量(例如φ0.5mm)，同理反之，噪声信号会变高，一方面影响纯净度评价的缺陷的显现，另一方面“过于灵敏”也影响其与组织映射的“辨识度”。所以选择φ1mm当量作为检测灵敏度最为适宜，既不影响纯净度缺陷检测，又可以实施本发明。
[0055]
s2、获取每级超声波噪声信号幅值范围对应晶粒尺寸的总分布概率，将大于概率阈值的各级超声波噪声信号幅值范围对应的映射关系设为可信，否则设置为不可信，针对不可信的映射关系需要重新确定，通过步骤s1记载的方法重新构建该级各级超声波噪声信号幅值范围与轴承钢内部组织的映射关系，直至为可信。
[0056]
收集四级超声波噪声信号幅值范围对应晶粒尺寸的n个试样，对试样进行解剖分析，按照相关标准(如gb/t 6394《金属平均晶粒度测定方法》)进行晶粒尺寸测量与评级，采用正态分布建立超声噪声信号与晶粒尺寸之间的对应关系。将晶粒尺寸设为参数n，lgn服从正态分布，令χ＝lgn，即可用正态分布理论进行对数晶粒尺寸统计分析。正态概率分布函数为：
[0057][0058]
式中，p(χ)为对数晶粒尺寸χ的失效概率/％，σ为母体标准差，μ为母体均值。
[0059]
令u＝(χ-μ)/σ，即有：
[0060]
χ＝-μ+uσ
ꢀꢀꢀ
(2)
[0061]
将式(2)带入式(1)中，即可得均值为0、标准差为1的标准正态分布函数：
[0062][0063]
式(1)中p(χ)与χ显然呈非线性关系，但式(2)中χ与u呈线性关系。因此，可以通过最小二乘法拟合式(2)中χ与u的回归方程，从而确定正态分布参数σ和μ，参数σ和μ的确定过程具体如下：
[0064]
①
在相同条件下，通过各试样的晶粒尺寸n，将晶粒尺寸n从小到大排列,然后对n取对数，得到对数晶粒尺寸的顺序统计量：lgn1《lgn2…
lgni…
《lgnn，；
[0065]
②
尺寸越小，探测到的概率越低，尺寸越大，探测到的概率越大，通过中位秩法确定累积失效概率p(ni)：
[0066]
p(ni)＝(i-0.3)/(n+0.4)
ꢀꢀꢀ
(4)
[0067]
其中，i为试样序号，n为试样数量。
[0068]
③
通过查均值为0、标准差为1的标准正态分布函数表得到p(ni)对应的u值，从而得到n组数据对(ui,lg ni)；
[0069]
④
使用最小二乘法确定σ和μ；
[0070][0071][0072]
式中：xi＝ui，yi＝lgni，n为数据对的数目，得到的标准差σ和均值μ带入式(1)中，即为基于正态分布统计得到的晶粒尺寸概率分布函数，可以获取各级的超声波噪声信号幅值范围内的晶粒尺寸总分布概率p，达到概率阈值(70％)的映射关系为可信的映射关系，针对不可信的映射关系需要重新构建，以提高超声波噪声信号幅值范围与轴承钢内部组织映射关系的精准度。
[0073]
s3、获取待评价的批量轴承钢的噪声信号幅值，进而确定该轴承钢的内部组织。
[0074]
本发明结合下面实施例一、实施例而对上述基于超声波的轴承钢内部组织质量评估方法进行详细的说明
[0075]
实施例一：需要批量检测的某φ60mm规格的gcr15轴承钢。
[0076]
步骤1：依照标准sep 1927设置水浸式超声波纯净度检测参数。
[0077]
步骤2：φ60mm规格的gcr15轴承钢试样表面粗糙度0.623μm。
[0078]
步骤3：利用φ1mm平底孔标准试块(φ60mm)，以平底孔缺陷波高达到满屏的80％为基准，绘制dac曲线。
[0079]
步骤4：收集典型组织特征(不同晶粒度、球化程度)的轴承钢试样，设备打开tcg模式对这些典型组织特征试样进行自动扫查，灵敏度在标准试块φ1mm平底孔增益基础上增加18db。
[0080]
步骤5：通过解剖分析所对应的轴承钢晶粒度级别、球化程度，形成超声波噪声信号与内部组织质量的表征对应关系并验证，见表1。
[0081]
步骤6：批量验证后，以此进行该规格gcr15轴承钢批量化内部组织质量监控，见图1、图2，试样噪声信号表征与解剖验证。
[0082]
表1实施例建立表征对应关系
[0083][0084]
实施例二：
[0085]
批量检测与实施例一相同规格的gcr15轴承钢时，发现图3中某批次试样心部、外侧超声波噪声信号明显差异，研判组织内外侧存在差异，进而追溯该批次热处理生产，发现现场工艺某时段出现冷却速度控制波动，造成内外部组织出现差异。
[0086]
本发明进行了示例性描述，显然本发明具体实现并不受上述方式的限制，只要采用了本发明的方法构思和技术方案进行的各种非实质性的改进，或未经改进将本发明的构思和技术方案直接应用于其它场合的，均在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种基于超声波的轴承钢内部组织质量评估方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：s1、构建多级超声波噪声信号幅值范围与轴承钢内部组织的映射关系；s2、对各级超声波噪声信号幅值范围与轴承钢内部组织的映射关系进行可信评价，重构不可信的映射关系；s3、获取待评价的批量轴承钢的噪声信号幅值，基于各级超声波噪声信号幅值范围与轴承钢内部组织的可信映射关系确定该批轴承钢的内部组织。2.如权利要求1所述基于超声波的轴承钢内部组织质量评估方法，其特征在于，轴承钢内部组织为晶粒度、球化程度。3.如权利要求2所述基于超声波的轴承钢内部组织质量评估方法，其特征在于，所述映射关系的构建方法具体如下：s11、设置水浸式超声波纯净度检测参数；s12、明确轴承钢试样的规格尺寸及其对应的表面粗糙度；s13、利用φ1mm平底孔标准试块，以平底孔缺陷波高达到满屏的80％为基准，绘制dac曲线；s14、收集典型组织特征的轴承钢试样，分别在超声波深度补偿tcg模式下自动扫查，灵敏度设置为标准试块φ1mm平底孔增益基础上增加18db；s15、建立多级超声波噪声信号幅值范围，再通过解剖获取所对应的轴承钢内部组织，形成多级超声波噪声信号幅值范围与轴承钢内部组织的映射关系。4.如权利要求3所述基于超声波的轴承钢内部组织质量评估方法，其特征在于，轴承钢试样规格尺寸下的粗糙度确定方法具体如下：选择相同规格的轴承钢，固定灵敏度，探测不同粗糙度条件下的超声波噪声幅值，在粗糙度变化引起的超声波噪声幅值无明显变化时，则固化了该试样规格下的粗糙度要求，即小于该粗糙度值，表面粗糙度变化对超声波噪声幅值的影响基本可以忽略。5.如权利要求4所述基于超声波的轴承钢内部组织质量评估方法，其特征在于，圆棒形试样要求椭圆度≤1％试样直径，当圆棒形试样直径≥100mm时，表面粗糙度≤1.0μm；直径＜100mm时，表面粗糙度＜0.7μm。6.如权利要求3所述基于超声波的轴承钢内部组织质量评估方法，其特征在于，多级超声波噪声信号幅值范围设置如下：第一级超声波噪声信号幅值范围为小于10％；第二级超声波噪声信号幅值范围为10％至20％；第三级超声波噪声信号幅值范围为20％至30％；第四级超声波噪声信号幅值范围为30％至40％。7.如权利要求1所述基于超声波的轴承钢内部组织质量评估方法，其特征在于，可信评价过程具体如下：计算各级的超声波噪声信号幅值范围内的晶粒尺寸的总正态概率分布p，将总正态概率分布p大于概率阈值的各级超声波噪声信号幅值范围对应的映射关系设为可信，否则设置为不可信。8.如权利要求7所述基于超声波的轴承钢内部组织质量评估方法，其特征在于，随机获取各级超声波噪声信号幅值范围对应晶粒尺寸范围的n个试样，晶粒尺寸为n，lgn服从正态
分布，令χ＝lgn，则总正态概率分布p的计算公式具体如下：其中，p(χ)为对数晶粒尺寸χ的失效概率，σ为母体标准差，μ为母体均值。9.如权利要求8所述基于超声波的轴承钢内部组织质量评估方法，其特征在于，参数σ、μ的确定过程具体如下：
①
在相同条件下，通过各试样的晶粒尺寸n，将晶粒尺寸n从小到大排列,然后对n取对数，得到对数晶粒尺寸的顺序：lgn1<lgn2…
lgn
i
…
<lgn
n
，；
②
确定累积失效概率p(n
i
)：p(n
i
)＝(i-0.3)(n+0.4)其中，i为试样序号，n为试样数量；
③
通过查均值为0、标准差为1的标准正态分布函数表得到p(n
i
)对应的u值，从而得到n组数据对(u
i
,lgn
i
)；
④
使用最小二乘法确定参数σ和μ；使用最小二乘法确定参数σ和μ；式中：x
i
＝u
i
，y
i
＝lgn
i
。

技术总结
本发明公开一种基于超声波的轴承钢内部组织质量评估方法，包括如下步骤：S1、构建多级超声波噪声信号幅值范围与轴承钢内部组织的映射关系；S2、对各级超声波噪声信号幅值范围与轴承钢内部组织的映射关系进行可信评价，重构不可信的映射关系；S3、获取待评价的批量轴承钢的噪声信号幅值，基于各级超声波噪声信号幅值范围与轴承钢内部组织的可信映射关系确定该批轴承钢的内部组织。本发明基于轴超声波噪声信号表征轴承钢内部组织，在轴承钢批量化检验中辅助性的对内部组织质量进行监控，没有额外增加检测工序，效率高。效率高。效率高。


技术研发人员：邹强 毛亚男 万志健 丁雷 王自敏 童乐 史娜 余亚东
受保护的技术使用者：马鞍山钢铁股份有限公司
技术研发日：2023.04.27
技术公布日：2023/7/25