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申请/专利权人：中国石油大学(华东)

摘要：本发明属于无损检测缺陷检出评估技术领域，尤其涉及一种考虑多因素影响的ACFM裂纹检出概率评价方法。该ACFM裂纹检出概率评价方法借助贝叶斯网络对影响ACFM裂纹检出概率的多种关键因素进行逆推理评价。考虑多因素影响的ACFM裂纹检出概率评价方法包括有如下步骤：提取特征信号Bx的波谷深度数值Rsx、特征信号Bz的波峰波谷高度差Rsz；计算Rsx和Rsz的二维高斯分布概率密度函数px；得到同一深度、不同长度的多个裂纹的ACFM裂纹检出概率POD（Li）；连续的同一深度、不同长度的多个裂纹的POD值；求解参数集Θ中各参数的最优解；得到ACFM裂纹检出概率拟合函数；构建得到ACFM裂纹检出概率影响因素贝叶斯网络；训练得到ACFM裂纹检测贝叶斯网络。

主权项：1.考虑多因素影响的ACFM裂纹检出概率评价方法，其特征在于，包括有如下步骤：步骤一：使用ACFM检测技术对试件上的任意一处裂纹进行多次扫查检测；提取其特征信号Bx的波谷深度数值Rsx、特征信号Bz的波峰波谷高度差Rsz；步骤二：根据步骤一使用ACFM检测技术对试件上的任意一处裂纹进行多次扫查检测后提取得到的特征信号Bx的波谷深度数值Rsx、特征信号Bz的波峰波谷高度差Rsz的分布情况，计算得到Rsx和Rsz的二维联合概率密度高斯分布函数px，满足： ；式中，μ1为对试件上的任意一处裂纹进行多次扫查检测获取得到的Rsx的均值，μ2为对试件上的任意一处裂纹进行多次扫查检测获取得到的Rsz的均值，σ为特征信号的响应信号标准差，ρ为相关系数；变量x1、x2表示特征信号的响应信号；步骤三：使用ACFM检测技术对试件上同一深度、不同长度的多个裂纹进行多次扫查检测，得到同一深度、不同长度的多个裂纹的ACFM裂纹检出概率POD（Li），满足： ；式中，L为同一深度、不同长度的多个裂纹的长度集合，F表示同一深度、不同长度的多个裂纹中长度为Li的裂纹，F1、F2分别为Rsx和Rsz的积分变量，pF|L=Li表示长度为Li的二维联合概率密度高斯分布函数；步骤四：计算得到离散的同一深度、不同长度的多个裂纹的POD值；定义POD曲面拟合函数podL=Li;Θ；其中，POD曲面拟合函数podL=Li;Θ，满足： ；式中，Θ表示POD曲面拟合函数中涉及的未知参数的集合，即Θ={αp，βp，γp，δp}；采用广义逻辑函数，将离散的同一深度、不同长度的多个裂纹的POD值拟合为连续的同一深度、不同长度的多个裂纹的POD值；步骤五：求解参数集Θ中各参数的最优解；所述参数集Θ中各参数的最优解用于使得由离散的同一深度、不同长度的多个裂纹的POD值计算得到的同一深度、不同长度的多个裂纹的POD值达到最优解；步骤六：将步骤五求解得到Θ中各参数的最优解，代入POD曲面拟合函数podL=Li;Θ，得到ACFM裂纹检出概率拟合函数，并绘制得到ACFM裂纹检出POD曲面图像；步骤七：确定ACFM裂纹检出概率影响因素：检测速度M1、提离高度M2、扫查角度M3及人因因素M4；将ACFM裂纹检出概率影响因素引入步骤一至步骤六，绘制得到不同影响因素下ACFM裂纹检测POD曲面图像；步骤八：构建ACFM裂纹检测贝叶斯网络，将步骤七确定出的各ACFM裂纹检出概率影响因素作为ACFM裂纹检测贝叶斯网络的根节点；基于ACFM检测技术的实施过程，对节点变量做等级分化处理，构建得到ACFM裂纹检出概率影响因素贝叶斯网络；步骤九：基于已有不同影响因素下ACFM裂纹检测POD曲面数据，构建实验数据库；将实验数据库按网络模型中节点状态输入到ACFM裂纹检测贝叶斯网络中进行数据学习；使用最大似然法，分析ACFM裂纹检测贝叶斯网络节点及状态取值，得到训练好的ACFM裂纹检测贝叶斯网络。

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