基于宏微观模型推断钢构件强度的无损检测技术研究

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1、硕士学位论文基于宏微观模型推断钢构件强度的无损检测技术研究NondestructiveTestingTechnologyoninferredstrengthofsteelcomponentsbasedonmicro-macroModel作者：张亚楠导师：丁北斗副教授中国矿业大学二○一五年六月中图分类号TU-391学校代码10290UDC624密级公开中国矿业大学硕士学位论文基于宏微观模型推断钢构件强度的无损检测技术研究NondestructiveTestingTechnologyoninferredstrength

2、ofsteelcomponentsbasedonmicro-macroModel作者张亚楠导师丁北斗申请学位工学硕士培养单位力建学院学科专业结构工程研究方向空间钢结构答辩委员会主席评阅人二○一五年六月论文审阅认定书Thesisapprovalidentification研究生在规定的学习年限内，按照研究生培养方案的要求，完成了研究生课程的学习，成绩合格；在我的指导下完成本学位论文,经审阅，论文中的观点、数据、表述和结构为我所认同，论文撰写格式符合学校的相关规定，同意将本论文作为学位申请论文送专家评审。导师签字：年月

3、日致谢经过三年的忙碌和学习，本次论文写作已经接近尾声，作为一个研究生的毕业论文，由于经验的匮乏，难免有许多考虑不周全的地方，如果没有导师的督促指导，以及一起工作的同学们的支持，想要完成论文是难以想象的。在这里首先要感谢我的导师丁北斗副教授。本论文是在丁北斗副教授的悉心指导下完成的。丁北斗副教授严谨的治学态度，精益求精的工作作风，严以律己、宽以待人的崇高风范，朴实无华、平易近人的人格魅力对我影响深远。不仅使我树立了远大的学术目标、掌握了基本的研究方法，还使我明白了许多待人接物与为人处世的道理。本论文从选题到完成，每一

4、步都是在老师的指导下完成的，倾注了他大量的心血。在此，谨向他表示崇高的敬意和衷心的感谢！同时也要感谢中国矿业大学力建学院的全体授课教师，感谢他们在研究生三年中在专业知识和理论方面对我的培养!难忘同学情，在这里感谢两位同门艾永珍、赵艳，这三年中本文朝夕相处一路走来，历经了人生最为美好的青春时光。感谢师弟尚延安以网架中心的工作人员在试验完成上给予的帮助，感谢师妹蔡田苓在我论文写作中提供的帮助。感谢三年来结识的朋友李丹萍、周玉佳、顾蓓丽等，是他们陪我渡过了三年美好的研究生生活。同时要对我的家人致以最深情的敬意，他们用无私

5、的爱给予我默默的关心和支持。是他们给我撑起一片蓝天，使我能够安安心心地进行学习和研究，最后祝他们生活安康！最后向在百忙之中评阅本文并提出宝贵意见的各位专家表示最诚挚谢意！完成论文离开学校，是一个终点，又是另外一个起点！喝水不忘挖井人，我将铭记大家对我的帮助，以百倍的努力来报答我的朋友，报答社会！摘要随着我国经济快速发展，国家大力开展基础设施建设，产品质量检验显得尤为重要。鉴于近年来我国对钢结构工程质量检测提出了更高的要求——对材料检测的快速、准确和非破坏性要求，所以对于检测部门来说，建立快速、高效、节能、节耗的流动

6、实验室显得尤为迫切。因此利用里氏硬度结合微观的方法来精确、快速换算强度正迎合了国内检测部门的发展和技术创新的需求。在此背景下，本文围绕以下内容进行了研究：1．突破以往钢材硬度和强度的换算方法，确定基于现场检测钢材强度的方法，并就影响测试结果精度因素进行讨论，在此基础上进行试验方案设计，尽量减小影响因素对测试结果的影响。2．有针对性的对收集的试验数据利用数理统计的方法进行分析，找出典型数据，对强度、硬度进行线性和非线性回归分析，建立相应回归数学模型，并基于钢材性能测试结果进行数学模型修正。3．在建立钢材硬度和强度的回

7、归数学模型的基础上，引入金相理论和化学成分分析，依次建立强度和硬度、晶粒尺寸、化学元素之间的宏微观数学模型。通过本课题的研究，得到钢材屈服强度、抗拉强度与其里氏硬度之间的对应关系，并用多种方法对试验数据进行了线性和非线性的回归分析。同时，利用逐步回归分析法将微观变量引入，建立了基于宏微观模型推断碳钢强度的数学模型。该论文有图77幅，表74个，参考文献79篇。关键词：无损检测；里氏硬度；化学成分；晶粒尺寸；回归分析IAbstractWiththerapiddevelopmentofChina'seconomyandt

8、hebasicinfrastructureconstructionisstrengthenedstronglyinourcountry,productsqualityinspectionisparticularlyimportant.Recently,ourcountryhashigherrequirementsforqualityinspectionofs