利用基于失效模式的超声漫射场技术，对预腐蚀的Q690E钢进行跨条件疲劳寿命预测

《MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING》：Cross-condition fatigue life prediction in pre-corroded Q690E steel using failure mode-guided ultrasonic diffuse field

　　宁莉|尹贤莉|闫艳艳|寿玲高
天津大学水利工程智能建造与运行国家重点实验室/土木工程学院，中国天津市雅关路135号，300350

**摘要**
服役环境会改变高强度钢材的腐蚀形态和裂纹扩展机制，从而导致在不同条件下的寿命分布差异显著。因此，仅在单一环境下校准的寿命预测模型往往无法直接应用于其他环境，尤其是在早期监测数据稀少时。为了降低对特定环境实验的依赖性，本研究提出了一种基于扩散导波响应的疲劳寿命预测框架。该方法通过平均累积欧几里得距离来表征损伤演变，该距离结合了超声信号的累积时间偏移和幅度信息。此外，还利用渐进式多裂纹起始和扩展的失效模式模拟生成全寿命超声响应数据，为特征空间中的损伤-寿命演变曲线提供了物理依据。为了进一步提高跨条件通用性，通过对模型进行领域校准和正则化微调来增强其性能。该框架在两种典型的腐蚀条件下对Q690E高强度钢材进行了验证，即醋酸盐雾（AASS）和电加速腐蚀（EAC）。结果表明，仅利用每种条件下的早期损伤数据，即可实现可靠的跨条件疲劳寿命预测和剩余寿命轨迹跟踪，从而支持腐蚀环境中的结构健康监测。具体而言，跨条件预测能力源于渐进式多裂纹模型提供的统一损伤演变先验，这种先验在不同应力幅度下仍然有效，证实了其在两种腐蚀环境和加载水平下的预测能力。

**引言**
在恶劣的海洋和工业环境中，腐蚀辅助的疲劳损伤积累对高强度钢材构件的结构完整性构成严重威胁[1]、[2]、[3]、[4]、[5]、[6]。超声导波（UGWs）具有远距离覆盖能力和对小缺陷的高敏感性，因此被广泛用于腐蚀和疲劳监测。然而，大多数基于UGWs的研究侧重于状态识别（如检测/定位），而非预测，其核心目标是在现实不确定性和不同运行条件下从测量特征中推断出退化演变和剩余使用寿命[7]、[8]、[9]、[10]、[11]、[12]、[13]、[14]、[15]。
基于导波的预测的一个主要障碍是从超声测量中提取的损伤表征方法。现有指标通常依赖于单一模式，如幅度/能量衰减、飞行时间（ToF）偏移、频域特征或非线性超声指标[16]、[17]、[18]、[19]。在腐蚀-疲劳耦合作用下，这些指标往往具有阶段性依赖性，并可能非单调演变，同时受到传感器耦合、路径依赖性散射和环境变化的影响。特别是仅基于幅度的指标容易受到与裂纹演变无关的耦合和衰减波动的影响，而仅基于时间偏移的指标可能受到色散、温度效应或传播路径微妙变化的影响，因此无法作为累积损伤的唯一代理[20]、[21]、[22]。因此，稳健的预测需要一个既能反映真实疲劳演变又能抵抗干扰因素的统一且累积的损伤状态变量，从而为寿命演变建模提供稳定输入。
在拥有适合预测的损伤指标的情况下，数据驱动的方法可以从高维监测超声信号中学习非线性退化模式。然而，疲劳实验和加速腐蚀试验成本高昂，且腐蚀-疲劳预测受到数据稀缺性和跨条件差异的限制[23]、[24]、[25]、[26]、[27]、[28]、[29]、[30]、[31]、[32]。同时，腐蚀形态的演变会恶化机械性能并改变疲劳损伤路径，导致不同腐蚀机制或暴露条件下的分布差异显著[33]。纯粹的数据驱动寿命预测方法通常隐含地假设训练和测试数据遵循相同的分布；当运行条件、腐蚀机制或环境干扰发生变化时，其泛化能力可能会下降，并可能出现系统偏差[34]。此外，结合裂纹扩展失效模式和数据驱动学习的机制导向策略被认为有利于跨条件预测[35]。Zarate等人[36]将断裂力学疲劳裂纹扩展模型与贝叶斯模型更新相结合用于剩余使用寿命（RUL）预测；Chen等人[37]通过嵌入在线更新的高斯过程测量模型来增强导波裂纹扩展预测，以将超声特征稳健地映射到裂纹状态，用于粒子滤波推理。在腐蚀-疲劳监测中，基于物理的模拟可以作为可扩展的源数据，嵌入机制先验，而实验则构成反映真实传感条件和不确定性的目标域。
在仅具有早期测量数据的跨腐蚀条件传输的实际相关场景中，现有模型容易因两个根本原因而失效：（i）早期超声特征较弱，部分可观测，且受到腐蚀引起的微观结构变化的强烈干扰，导致特征与潜在裂纹状态之间的映射无法识别；（ii）加速实验室腐蚀和现场暴露会导致不同的损伤形态和裂纹扩展机制，从而导致从源条件学习到的后期外推结果严重失真。在一种腐蚀条件下训练的模型在部署到其他条件时通常表现出脆弱的泛化能力和系统偏差，尤其是在失效前无法获得后期数据时[38]、[39]。因此，迫切需要一种基于失效模式的框架，能够将多模态超声特征与物理先验融合，以实现跨条件评估，尤其是在仅具有早期损伤数据时，即在最终快速裂纹扩展阶段成为主导之前。
本研究提出了一种基于失效模式的框架，用于表征高循环疲劳损伤并预测腐蚀Q690E高强度钢材的疲劳寿命。该框架旨在评估不同服役条件下的疲劳情况，并处理有限的后期测量数据。首先，通过融合两个超声特征（幅度差和相位变化）构建了一个物理驱动的损伤指标。随后，开发了一个渐进式多裂纹扩展数值失效模型。通过数值模拟和实验相结合，跟踪从裂纹起始到最终失效的超声响应，实现了疲劳裂纹扩展历史的定量重建。第三，开发了一个疲劳寿命预测模型，该模型将基于模拟的先验信息与实验数据进行微调。该模型结合了领域校准和正则化微调，以提高在不同服役条件下的泛化能力，并预测剩余使用寿命的后期演变。本研究的关键贡献在于通过渐进式多裂纹模型建立了统一的损伤演变先验，为异质腐蚀环境和加载条件下的寿命预测提供了物理约束。最后，实验结果表明，仅使用每种条件下的早期疲劳损伤数据，该方法能够提供准确且稳定的寿命预测。

**论文结构**
第2节提出了一个基于超声信息的框架，用于表征高循环疲劳损伤并预测腐蚀Q690E高强度钢材的疲劳寿命。第3节介绍了疲劳裂纹扩展的数值模拟。第4节描述了腐蚀试验、疲劳加载试验和超声测量系统。第5节展示了该模型在不同试验条件下的预测性能和可靠性分析。最后，第6节总结了研究结论。

**方法**
该方法通过超声信号时间偏移和幅度之间的平均累积欧几里得距离来定量表征疲劳损伤。随后，使用多裂纹失效模型的数据进行模型预训练，然后利用早期实验数据进行微调以实现剩余寿命预测。该方法包括四个步骤：
（1）超声监测和数据收集；
（2）超声信号特征提取和损伤指标计算；
（3）模型参数和设置的整合

**模型建立**
为了阐明腐蚀钢材的疲劳损伤演变与超声信号特性之间的内在相关性，使用Abaqus建立了二维数值模型。模型几何形状是物理试样的高保真复制品，详见图4。在裂纹起始阶段，应用棘轮应变理论[54]来模拟对称循环加载下的损伤积累。腐蚀引起的表面粗糙度会产生多个应力集中区。

**实验设置**
腐蚀通过两种不同的方法诱导。醋酸盐雾（AASS）测试在ASR-160 A试验箱中进行（图9(a)），符合ISO 9227:2022标准[61]。电加速腐蚀（EAC）过程使用外部电流进行[62]，如图9(b)所示。加载和数据采集平台的布局如图10所示，主要包括疲劳加载系统和超声激发与接收系统。疲劳加载使用...

**损伤指标演变结果**
为了实现Q690E在腐蚀-疲劳耦合效应下的剩余使用寿命早期预警，使用AASS60d-351MPa-1试样作为全寿命损伤检测的代表案例。疲劳寿命预测使用400至800 kHz范围内的五个激发频率下的损伤信号进行评估。盐雾暴露后，AASS60d-351MPa-1试样受到351 MPa的应力幅度的循环疲劳加载。在400 kHz下测量的超声响应显示...

**结论**
本文系统研究了高循环疲劳损伤的表征和寿命演变预测。通过建立累积时间偏移和幅度的指标，验证了从裂纹起始到失效的超声信号演变，实现了疲劳损伤的定量表征。随后，通过将模拟先验与实验测量结果相结合，开发了一个基于累积时间偏移和损伤幅度的预测模型。

**作者贡献声明**
宁莉：撰写——审稿与编辑、撰写——初稿、验证、监督、资源管理、项目管理、方法论、资金获取、数据管理、概念化。
尹贤莉：撰写——审稿与编辑、撰写——初稿、可视化、验证、软件开发、方法论、正式分析、数据管理、概念化。
闫艳艳：撰写——审稿与编辑、撰写——初稿、验证、软件开发、方法论、正式分析、概念化。

**利益冲突声明**
作者声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文报告的工作。

**致谢**
本研究得到了国家自然科学基金（项目编号52478544和52508149）和中国国际科技合作计划（项目编号2024YFE0198400）的支持。