为满足高强度和轻量化的要求,在石油石化高参数承压设备制造中,普遍采用低合金高强钢材料。然而,随着钢强度的增加,焊接结构中也更容易产生冷裂纹,由于其具有延迟特性,给检测与预防带来很大困难,易诱发灾难性事故。因此,开展焊接冷裂纹机理研究,建立焊接冷裂纹检测及分析方法,对于保证低合金高强钢焊接结构和承压设备的制造质量和长周期安全运行具有重要意义。本文以压力容器常用低合金高强钢SPV490Q钢为研究对象,根据冷裂纹在形成过程中必然伴随着弹性应力波产生和残余应力释放的特性,采用声发射技术和磁记忆技术相结合的检测方法,分别采集焊接冷裂纹形成过程中的声发射信息和磁记忆信息,从焊接裂纹的微观形态、起源与扩展及影响因素等方面进行分析,揭示冷裂纹形成机制及规律,为改善焊接工艺和检测焊缝质量提供依据。本文的主要研究内容包括:1.将冷裂纹形成机理和瞬态应力波传播理论相结合,分析得知冷裂纹形成过程和扩展过程中的不同声发射源机制,提出了通过声发射撞击计数-时间历程图和幅值-时间历程图来分析声发射信号信息的方法,用声发射信号的撞击计数、幅值、能量、上升时间、持续时间这几个参数以及波形的变化来表示焊后全过程和分阶段声发射信号的规律。由于冷裂纹形成过程中必然伴随着应力的变化,从而导致焊缝中漏磁场强度的变化,选取平均漏磁场强度梯度值Kmed和最大漏磁场强度梯度值Kmax两个磁特性参数表征焊缝表面应力变化规律。2.通过对SPV490Q低合金高强钢斜Y型坡口焊接试件声发射全程监测数据的分析,获得冷裂纹形成及扩展全过程的声发射信息,确定冷裂纹演化过程的声发射特征描述方法,得到其演化规律。利用磁记忆检测技术,对SPV490Q低合金高强钢斜Y型坡口焊接试件进行间断性测试,同时采用db4小波对磁记忆信号进行分解及重构,提取焊后不同时间的磁记忆漏磁场强度梯度值K,并绘制出K值随时间变化的曲线。通过对不同条件下试件的冷裂纹声发射和磁记忆特性进行分析,得知随着焊缝厚度、拘束焊缝长度、焊条湿度、钢材强度增加,对应的起裂时间提前,声发射信号强度、活性增加,平均漏磁场强度梯度值Kmed增大,冷裂纹敏感倾向增加,依据此规律可以采取措施对冷裂纹的产生进行预防。3.采用声发射源定位方法,对焊接冷裂纹起裂位置和扩展方向进行定位分析;根据冷裂纹在产生及扩展过程中必然伴随着应力集中和能量释放的机理,采用磁记忆技术获取不同时刻焊接冷裂纹应力水平分布情况,利用分段最大漏磁场强度梯度值法(分段最大Kmax值法),确定冷裂纹的起裂位置和扩展方向。采用数值模拟方法,对SPV490Q钢斜Y型坡口焊接冷裂纹起裂位置和扩展方向进行模拟、分析,其结果可以与声发射源定位方法和磁记忆分段最大漏磁场强度梯度值法所得结果相互印证。对于SPV490Q钢,焊接冷裂纹从焊缝相对末端位置起裂,并逐渐向焊缝起始端扩展。4.利用聚类分析方法将焊接冷裂纹声发射信号分为起裂信号和扩展信号,并获取不同类型声发射信号的特征参数值;采用小波变换分析方法、波形分析方法、高阶谱分析方法获取信号真实波形以及起裂和扩展声发射信号的波形、频率分布规律。起裂信号和扩展信号在参数和波形特征上的区别,可以为BP神经网络的建立提供样本信息的支持。5.在获得冷裂纹声发射起裂信号和噪声信号不同典型特征样本的基础上,建立一个3层BP神经网络模型。选取5个参量即幅值、计数、能量、持续时间和上升时间作为神经网络输入单元;隐含层节点数为10;取信号模式为输出单元,输出层节点数为1。选取参数、波形等特征差异明显的典型起裂信号和噪声信号作为样本,对BP神经网络进行训练,经过测试,该BP神经网络能够有效识别起裂信号。6.通过SPV490Q钢平板刚性拘束焊接冷裂纹试验,设置不同状态的试验对照组,从冷裂纹的判别、冷裂纹敏感性评价以及冷裂纹起裂位置及扩展方向的判定方面进行数据分析,对斜Y型坡口焊接冷裂纹实验中提出的表征方法和分析结果进行了验证。