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压力容器容限分析
成果信息
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  • 公布年份:
    2004
  • 中图分类:
    TH49, X913.4
  • 关键词:
  • 成果简介:
    该课题就在役压力容器缺陷容限分析的发展趋势,提出并进行了以下的研究工作:将人工神经网络技术和模糊数学方法引入压力容器安全评定领域中,为压力容器缺陷评定智能化系统的实现提供了一个有效的手段。针对安全评定过程中材料力学性能的确定,提出了采用模糊聚类方法确定在用压力容器材料力学性能的代用数据,并在此基础上,应用模糊神经网络方法确定了在用压力容器缺陷评定中断裂韧度的代用数据。将模糊集理论与概率方法相结合,对无损检测的可靠度和缺陷检出概率做出了评估。将人工神经网络方法与模糊逻辑用于在用含缺陷压力容器的失效模式预测中,并对安全评定的结果进行了模糊分析;进行了焊接缺陷对结构疲劳性能影响的模糊综合评判。采用弹塑性分离的形式,提出了一个适合于压力容器的弹塑性疲劳裂纹扩展率计算公式;引入参数不确定性概念,采用概率统计方法研究疲劳裂纹扩展过程中的可靠性问题,建立了以疲劳寿命K和J积分为随机变量的疲劳裂纹扩展可靠性模型;反向神经网络建立专家系统求解J积分,为压力容器容限分析和计算了新的J积分计算方法;采用基于神经网络的方法对压力容器疲劳裂纹扩展公式(Paris公式〉中的两个材料常数进行了估算,用人工神经网络建立了一个学习系统,以获得各种材料的疲劳裂纹扩展率。经国内外查新表明;采用模糊理论和神经网络相结合的方法,研究压力容器安全评价问题,国内外未见相同文献报道。压力容器安全评定直接关系到其安全性和经济性,并且目前普遍认为即使采用很大的安全系数而缺乏可靠性评定也不能为现代工业所接受。压力容器的安全评定工作涉及到的参数较多,并且具有模糊不确定性和随机不确定性,由于其高度非线性,很难用显式函数关系来表示,这使的压力容器的评定结果具有复杂性和模糊的、随机的不确定性。“压力容器容限分析”项目将人工神经网络技术和模糊数学方法引入压力容器安全评定领域中,为压力容器缺陷评定智能化系统的实现提供了一个有效的手段。经过两年的努力,在压力容器缺陷容限分析方面做了一定的工作,也取得了相应的成果。这些成果力求在不完善的内容上起到进一步完善的作用,以便在应用上更合理。是否能在规范上体现,就得很慎重,必须得到国家和行业得认可。
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