【摘 要】
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针对焊缝应力集中及隐性损伤等级的磁记忆定量识别难题，提出一种基于免疫优化的动态模糊聚类模型。以Q235钢预制未焊透焊缝试件为试验材料，进行疲劳拉伸试验，参比X射线同步检测
【机 构】
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东北石油大学机械科学与工程学院; 大庆石化建设有限公司; 齐齐哈尔大学机电工程学院;
【基金项目】
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省自然科学基金联合引导项目(LH2019A004);国家自然科学基金资助项目(11272084)
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针对焊缝应力集中及隐性损伤等级的磁记忆定量识别难题，提出一种基于免疫优化的动态模糊聚类模型。以Q235钢预制未焊透焊缝试件为试验材料，进行疲劳拉伸试验，参比X射线同步检测结果与定量标准，提取不同等级的磁记忆信号特征参数向量，考虑试验数据在焊缝缺陷各等级临界状态识别上的模糊、不确定性，引入动态模糊聚类算法，通过输出阈值λ获得初始模糊聚类划分，进一步考虑动态模糊聚类算法易陷入局部最优值等问题，采用具有全局搜索和并行能力的免疫算法进行优化，获得最优阈值λ，最终建立免疫优化的动态模糊聚类模型。验证结果表明，该模型预测损伤等级准确率达90%，为实际工程焊缝缺陷等级评定与设备安全定量评价提供新思路。
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