Characterization of Physical Short Crack Growth at the Meso-scale Based on Magnetic Property Parameters
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摘要: 细观尺度下，物理短裂纹扩展阶段占整个疲劳寿命的比例通常很高，扩展速率相对于长裂纹更快，对材料已经构成潜在危险。传统的无损检测技术不能有效地检测物理短裂纹等早期隐性损伤，因此，引入能够检测早期隐性损伤和应力异常集中的金属磁记忆技术对物理短裂纹扩展进行表征探索。针对细观尺度下物理短裂纹扩展特异性带来的参数表征难题，在细观实验基础上研究基于磁特性参数的物理短裂纹扩展表征规律与表征模型。以Q235钢三点弯曲试件为试验材料，采用TSC–5M–32金属磁记忆检测仪并配合LWD–1000长距离显微镜，原位观测并记录裂纹扩展演化过程及磁特性参数，获得在细观尺度下磁特性参数对物理短裂纹扩展的表征规律。结果表明：当长度为0～100 μm时，短裂纹相互竞争，其扩展速率不断增加并出现峰值，磁场强度法向分量Hp(y)由–26.875 A/m变成7.250 A/m，出现极性跳变；切向分量Hp(x)由–17.24 A/m变成–68.78 A/m，绝对值大幅增加。当长度为100 μm时，短裂纹汇聚形成主裂纹，裂纹扩展速率放缓，Hp(x)和Hp(y)剧烈跳变，合成ΔHp出现峰值。当长度为100～1000 μm时，主裂纹扩展速率再次变大且不断增加，Hp(y)与Hp(x)再次出现极性跳变与绝对值大幅增加，合成ΔHp呈上升趋势。进一步地，在实验数据基础上，基于磁特性参数分别建立细观尺度下短裂纹扩展速率、剩余寿命的表征模型，验证结果表明，模型中短裂纹扩展速率、剩余寿命的最大相对误差分别为6%、4%，为工程实际中早期隐性损伤的表征与评价提供了思路。Abstract: In the mesoscale, the proportion of the physical short crack stage in the whole fatigue life is usually high. And the expansion rate of the physical short crack is faster than that of the long crack. This phenomenon has caused potential damage to the material. The early hidden damage such as physical short cracks cannot be effectively detected by traditional nondestructive testing technology. Therefore, metal magnetic memory technology, which can detect early hidden damage and abnormal stress concentration, is introduced to explore physical short crack propagation. Aiming at the difficult parameter characterization problem caused by the specificity of physical short crack growth at the mesoscale, the characterization laws and model of physical short crack growth based on magnetic property parameters (MPPs) were conceived based on micro-experiment. The experiment material is Q235 steel. LWD–1000 long-distance microscope and TSC–5M–32 Tester of Stress Concentration were carried out to observe in-situ the evolution process of crack growth and MPPs, respectively. The characterization laws of MPPs were obtained for physical short crack growth at the mesoscale. The experimental results show that when the length is 0～100 μm, the growth rate increases continuously and peaks occur. The normal component Hp(y) changed from –26.875 A/m to 7.25 A/m with a polar jump. The tangential component Hp(x) changed from –17.24 A/m to –68.78 A/m with a significant increase in absolute value. When the length is 100 μm, the short cracks converge to form the main crack, the crack growth rate slows down, Hp(x) and Hp(y) jump sharply and ΔHp peak appears. When the length is 100～1 000 μm, the growth rate of the main crack increases again and increases continuously. The polarity of Hp(y) changes, the absolute value of Hp(x) increases greatly again, and the ΔHp shows an increasing trend. Furthermore, based on the MPPs, the characterization models of short crack growth rate and remaining life at the mesoscale were established, respectively. The verification results show that the maximum relative errors in the model are 6% and 4%, respectively, which provides a new idea for the characterization and evaluation of early hidden damage in engineering practice.
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细观尺度下，物理短裂纹扩展具有不能被传统连续介质力学理论解释的特异性，且短裂纹阶段占整个疲劳寿命的比例高达80%[1]。对于物理短裂纹而言，其跨度从100到1 000 μm，短裂纹之间互相融合汇聚成主裂纹，其扩展速率相对于长裂纹更快，对材料已构成潜在危险，因此，对短裂纹的检测与评价更具有工程实际意义。但传统的无损检测技术不能有效地检测物理短裂纹等早期隐性损伤，其现有参数不能有效表征物理短裂纹，在工程实际中使用显微镜现场观测又比较困难，因此，有必要研究能够表征和评价物理短裂纹扩展的新方法。
20世纪末，Dubov[2-6]率先将力磁效应理论应用于无损检测中，提出金属磁记忆检测技术，在铁磁构件早期隐性损伤及异常应力集中诊断方面具有独特的优势。国内外学者在金属磁记忆研究方面展开了大量的工作。Venkatachalapathi等[7]通过实验验证了金属磁记忆方法检测疲劳损伤的可行性；Zhou等[8-9]通过四点弯曲实验研究了磁特性参数与疲劳裂纹深度呈线性关系；Ni等[10]为监测铁磁材料的裂纹扩展，预测其疲劳寿命，通过三点弯曲实验，分析了疲劳裂纹扩展过程；Xu等[11-12]研究了埋设缺陷在不同加载、不同埋深的磁特性参数特征及不同加载阶段下隐性裂纹的磁场强度梯度变化规律，证明了磁记忆检测方法的有效性；Dubov等[13]利用磁记忆技术实现对奥氏体–马氏体钢叶轮进行应力集中检测，发现了早期损伤；Kosoń–Schab等[14]将磁记忆检测应用于检查起重机结构和设备的运行过程，减少了停机时间，提高了安全性；Hu等[15]通过对钻柱表面形貌变化和磁记忆信号的分析，认为磁记忆信号可准确描述钻柱的疲劳损伤过程；任吉林等[16]采用磁场强度切向分量Hp(x)、法向分量Hp(y)联合检测方法，对铁磁性材料的应力集中区进行无损检测；邸新杰等[17]通过提取Hp(y)进行分析，判断缺陷存在的位置；Su等[18]通过测量Hp(y)，研究了焊Q345钢试件在拉伸和弯曲载荷下缺陷和非缺陷的磁化性能；钱正春等[19]为研究不同类型的疲劳载荷对磁信号的影响，对低碳钢Q345分别进行拉伸和压缩疲劳试验，比较不同循环周次下的Hp(y)曲线；Ren等[20]以Hp(y)为主要参数，研究了初始磁化状态对磁特性参数的影响；王威等[21]研究发现钢梁下翼缘表面Hp(y)与拉应变有着一定的关系，与钢梁腹板水平压应力之间呈线性关系；Huang等[22]采集了裂纹扩展过程不同区域的磁特性参数，指出法向分量峰值ΔHp(y)和梯度最大值Kmax可以表征疲劳裂纹累积损伤程度；Wang等[23]在45号碳钢整体拉伸试验过程中，分别研究了外加载荷对弹性变形及塑性变形阶段磁记忆信号的影响。
目前，磁记忆技术大多集中于宏观尺度上的缺陷特征提取与表征，很少对细观尺度下物理短裂纹扩展的表征规律进行探索。而从细观尺度出发研究应力异常集中与早期隐性损伤的磁特性规律，才能够真正地发挥磁记忆技术在早期检测上的优势。本文在大量物理短裂纹原位观测与同步磁记忆检测实验基础上，分析物理短裂纹整个演化过程中磁特性参数Hp(x)、Hp(y)的变化规律，建立细观尺度下磁特性参数与短裂纹扩展速率及剩余寿命的相关性模型，为工程实际中物理短裂纹扩展的表征与评价指导提供了思路。
1. 实 验
1.1 实验材料
试件选用工程中常用材质Q235钢，根据中国标准GB/T 4161—2007制备135 mm×30 mm×15 mm的标准三点弯曲试件，绘制水平测试线1#、2#、3#，测线长为117 mm，试件外观尺寸如图1所示。
图 1 试件尺寸与测试线Fig. 1 Specimen size and testing lines
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1.2 实验装置
实验采用美国MTS 880疲劳试验机，如图2（a）所示，室温下采用应力比为1∶10；磁记忆检测设备为俄罗斯动力诊断公司生产的TSC–5M–32应力集中磁检测仪，如图2（b）所示；实验使用Type–2M扫描探头对试件进行磁记忆检测，如图2（c）所示；物理短裂纹原位显微观测装置由LWD–1000长距离显微镜+PC组成，如图2（d）所示，观测精度为2 μm。
图 2 实验设备Fig. 2 Experimental equipments下载:
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1.3 实验方法
疲劳载荷设置基值为−8.8 kN，幅值为7.2 kN，频率为20 Hz，波形为正弦波。短裂纹扩展过程中，以每循环200周次为间隔，分别按照如图3所示的测试线1#、2#、3#进行磁记忆扫描，原位显微观测系统同步记录物理短裂纹实时扩展过程。
图 3 试件检测方法Fig. 3 Test method of specimen下载:
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2. 短裂纹扩展磁特性表征规律
短裂纹在0～100 μm与100～1000 μm两个阶段对应的磁特性参数表现出不连续的变化规律，因此将短裂纹整个演化过程的磁特性表征规律分为初始和扩展两个阶段进行研究。
2.1 短裂纹初始阶段
图4为短裂纹初始阶段原位观测图，图5、6分别为该阶段对应的扩展长度与扩展速率曲线。
图 4 短裂纹初始阶段扩展过程Fig. 4 Initial stage propagation process of short crack下载:
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图 5 初始阶段裂纹扩展长度Fig. 5 Crack growth length at initial stage下载:
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图 6 初始阶段裂纹扩展速率Fig. 6 Crack growth rates at initial stage下载:
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由图5、6可知：循环周次N为1200时，短裂纹长度L为82.4933 μm，长度曲线出现拐点，速率曲线出现峰值，短裂纹相互激烈竞争；N为3000时，L为98.1342 μm，处于短裂纹由初始向扩展阶段过渡的临界状态，短裂纹形成主裂纹，扩展长度与速率曲线均趋于稳态增长。
对应于细观尺度下物理短裂纹长度和速率的特异性，磁特性参数变化规律如图7所示。
图 7 短裂纹初始阶段磁特性参数变化规律Fig. 7 Variation regularity of magnetic characteristics parameters at initial stage of short cracks下载:
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由图7可知：循环周次为0～600时，磁特性参数Hp(y)由–26.875 A/m变成7.250 A/m，出现极性跳变；Hp(x)由–17.24 A/m变成–68.78 A/m，绝对值大幅增加。在此阶段，由于位错的不断积累，“挤出”和“侵入”不断加剧，并在多个“侵入”处萌生微观裂纹，随着微裂纹不断生长，物理短裂纹群出现并相互竞争，磁弹性能不断涨落。循环周次为600～1800时，随着循环次数增加，Hp(x)与Hp(y)类似线性增加。在此阶段，短裂纹在外加载荷作用下逐渐变长，此时裂纹受到晶界阻碍作用较小，裂纹增长较快；但随循环周次增加，裂纹逐渐变大，磁场强度在应力作用下增加，由于晶界作用和曲折效应，裂纹扩展速率增长变缓，磁场强度增速相应变小。循环周次为1800～3000时，短裂纹汇合形成主裂纹，Hp(x)与Hp(y)类似线性增加，增幅逐渐变小。在此阶段，由于晶界阻碍作用很大，大多数短裂纹因不能突破晶界而停止扩展，裂纹扩展非常缓慢，磁场随应力磁化改变。
2.2 短裂纹扩展阶段
图8为短裂纹扩展阶段原位观测图，图9、10分别为该阶段对应的扩展长度与扩展速率曲线。由图8、9、10可知：扩展阶段裂纹长度呈现不断增长趋势；当循环周次达到3800时，裂纹再次出现“Y”字形分叉并沿着其中的一个分支方向延伸，最终确定了主裂纹扩展路径，此时裂纹长度为158.1762 μm，原短裂纹群中其他次生短裂纹停止延伸扩展，由于主裂纹扩展过程中会出现分叉，使主裂纹沿着“之”字形路径扩展；当循环周次为5400、5800、7000时，裂纹长度分别为414.4023、582.0015、977.6931 μm，速率曲线均趋于线性变化，裂纹多处出现“Y”字形分叉现象，沿其中一个分叉扩展，形成裂纹最终路径，主裂纹呈现明显的“之”字形扩展路径。
图 8 短裂纹扩展阶段扩展过程Fig. 8 Propagation stage propagation process of short cracks下载:
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图 9 扩展阶段裂纹扩展长度Fig. 9 Crack growth length at propagation stage下载:
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图 10 扩展阶段裂纹扩展速率Fig. 10 Crack growth rates at propagation stage下载:
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对应于细观尺度下物理短裂纹长度和速率的特异性，磁特性参数变化规律如图11所示。由图11可知：循环周次为3000～3800时，Hp(x)和Hp(y)都出现了剧烈跳变；在此阶段，少数短裂纹突破晶界，与其他晶格中的短裂纹连接，短裂纹汇合形成主裂纹并出现应力松弛。当循环周次为3800～7000时，Hp(y)与Hp(x)再次出现极性跳变与绝对值大幅增加规律；在此阶段，裂纹主要受循环加载作用影响，晶界阻碍作用很小，裂纹扩展长度与扩展速率变化趋势逐渐趋近于长裂纹扩展过程。
图 11 短裂纹扩展阶段磁特性参数变化规律Fig. 11 Variation regularity of magnetic characteristics parameters during short crack propagation stage下载:
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3. 短裂纹扩展的磁特性参数表征模型
为全面表征细观尺度下短裂纹扩展规律，基于磁特性参数，分别建立了短裂纹扩展速率及剩余寿命表征模型。
3.1 模型建立
图12为短裂纹扩展速率变化曲线，将扩展速率分为短裂纹产生阶段Ⅰ、短裂纹群竞争阶段Ⅱ、短裂纹突破晶界阶段Ⅲ及短裂纹快速扩展阶段Ⅳ，共4个阶段。
图 12 裂纹扩展速率变化曲线Fig. 12 Changing curves of crack growth rates下载:
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为进一步探索短裂纹扩展与磁特性参数之间的联系，提取磁特性参数ΔHp，计算公式如式（1）所示：
$$ \Delta {H}{p}=\sqrt{{({Hp}_{x1}-{Hp}_{x2})}^{2}+{({Hp}_{y1}-{Hp}_{y2})}^{2}} $$ (1) 式中，Hpx1和Hpx2分别表示x1、x2缺陷附近的切向最大磁场强度和最小磁场强度，Hpy1和Hpy2分别表示x1、x2缺陷附近的法向最大磁场强度和最小磁场强度。
绘制合成ΔHp的变化曲线如图13所示。由图13可知：合成ΔHp在周次为1200时出现拐点，此时短裂纹受晶界阻碍作用，影响磁场变化；在周次为3000时出现极值点，此时主裂纹形成，应力松弛；周次为3800～7000时，合成ΔHp曲线走势与裂纹扩展速率走势大致相同。因此，合成ΔHp可以很好地表征短裂纹扩展规律。 
图 13 合成ΔHp变化规律Fig. 13 Variation regularity of ΔHp下载:
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考虑到物理短裂纹扩展的特有规律，将短裂纹扩展速率、短裂纹剩余寿命与磁特性参数进行回归拟合，结果如图14、15所示。
图 14 裂纹扩展速率与合成ΔHp拟合Fig. 14 Crack growth rates and ΔHp fit chart下载:
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图 15 剩余寿命与合成ΔHp拟合Fig. 15 Residual life andΔHp fit chart 下载:
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在此基础上，进一步建立短裂纹扩展速率与剩余寿命的磁特性拟合表征模型，分别如式（2）、（3）所示：
$$ \begin{aligned}[b] {f}_{1}\left(x\right)=&236.134\;94-236.097\;17/\\&(1+\mathrm{e}\mathrm{x}\mathrm{p}(x-119.338\;45)/3.668\;94) \end{aligned} $$ (2) $$ {f}_{2}\left(x\right)=-4.454\;88+0.160\;13x-0.001\;18{x}^{2} $$ (3) 3.2 模型验证
为验证所建立的短裂纹裂纹扩展速率与剩余寿命表征模型的正确性，使用相同材质的另一组试件重复相同的试验过程，得到40组数据代入模型中，验证结果如图16、17所示，模型扩展速率与剩余寿命最大相对误差分别为6%、4%。
图 16 裂纹扩展速率与合成ΔHp模型验证Fig. 16 Crack rates and ΔHpmodel verification 下载:
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图 17 剩余寿命与合成ΔHp模型验证Fig. 17 Residual life andΔHp model validation 下载:
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4. 结 论
1）在物理短裂纹演化过程中，初始阶段长度曲线出现拐点，速率曲线出现峰值，裂纹由快速增长变为缓慢增长，最后在扩展阶段长度与速率曲线均趋于稳定增长。
2）在短裂纹扩展初始阶段，磁特性参数Hp(y)出现极性跳变，Hp(x)绝对值大幅增加。在短裂纹初始与扩展阶段临界点处，Hp(x)和Hp(y)都出现剧烈跳变，合成ΔHp出现峰值。在扩展阶段，Hp(y)与Hp(x)再次出现极性跳变与绝对值大幅增加，合成
ΔHp也呈不断增长趋势。 3）为表征细观尺度下短裂纹扩展规律，基于磁特性参数Hp(x)、Hp(y)得到合成ΔHp，分别建立了短裂纹扩展速率及剩余寿命表征模型，模型最大相对误差分别为6%、4%，为表征物理短裂纹扩展提供了有效方法。
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图 1 试件尺寸与测试线
Fig. 1 Specimen size and testing lines
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图 2 实验设备
Fig. 2 Experimental equipments
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图 3 试件检测方法
Fig. 3 Test method of specimen
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图 4 短裂纹初始阶段扩展过程
Fig. 4 Initial stage propagation process of short crack
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图 5 初始阶段裂纹扩展长度
Fig. 5 Crack growth length at initial stage
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图 6 初始阶段裂纹扩展速率
Fig. 6 Crack growth rates at initial stage
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图 7 短裂纹初始阶段磁特性参数变化规律
Fig. 7 Variation regularity of magnetic characteristics parameters at initial stage of short cracks
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图 8 短裂纹扩展阶段扩展过程
Fig. 8 Propagation stage propagation process of short cracks
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图 9 扩展阶段裂纹扩展长度
Fig. 9 Crack growth length at propagation stage
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图 10 扩展阶段裂纹扩展速率
Fig. 10 Crack growth rates at propagation stage
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图 11 短裂纹扩展阶段磁特性参数变化规律
Fig. 11 Variation regularity of magnetic characteristics parameters during short crack propagation stage
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图 12 裂纹扩展速率变化曲线
Fig. 12 Changing curves of crack growth rates
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图 13 合成ΔHp变化规律
Fig. 13 Variation regularity of ΔHp
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图 14 裂纹扩展速率与合成ΔHp拟合
Fig. 14 Crack growth rates and ΔHp fit chart
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图 15 剩余寿命与合成ΔHp拟合
Fig. 15 Residual life and
ΔHp fit chart 下载:
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图 16 裂纹扩展速率与合成ΔHp模型验证
Fig. 16 Crack rates and ΔHp
model verification 下载:
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图 17 剩余寿命与合成ΔHp模型验证
Fig. 17 Residual life and
ΔHp model validation 下载:
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[1] 洪友士,方飚.疲劳短裂纹萌生及发展的细观过程和理论[J].力学进展,1993,23(4):468–486. Hong Youshi,Fang Biao.Microscopic process and description for the initiation and propagation of short fatigue cracks[J].Advances in Mechanics,1993,23(4):468–486 [2] Dubov A A.Study of metal properties using metal magnetic memory method[J].Metal Science and Heat Treatment,1997,39:401–405. [3] Dubov A A.Monitoring the stressed-strained state of pipelines[J].Tyazheloe Mashinostroenie,2004,11:33–35. [4] Dubov A A.Evaluation of service life of equipment using magnetic memory method[J].Tyazheloe Mashinostroenie,2005,6:13–15. [5] Dubov A A.Diagnostics of austenitic-steel tubes in the super heaters of steam boilers using scattered magnetic fields[J].Thermal Engineering,1999,46(5):369–372. [6] Doubov A A.Express method of quality control of a spot resistance welding with usage of metal magnetic memory[J].Welding in the World,2002,46(spec):317–320. [7] Venkatachalapathi N,Jameel S M,Janardhan Raju G,et al.Characterization of fatigued steel states with metal magnetic memory method[J].Materials Today:Proceedings,2018,5(2):8645–8654. doi: 10.1016/j.matpr.2018.04.002 [8] Zhou Wei,Fan Jianchun,Liu Xiangyuan,et al.Metal magnetic memory testing of the drilling riser pipeline steel based on pulsating-impact-fatigue test[J].Materials Science Forum,2020,975:15–24. doi: 10.4028/www.scientific.net/MSF.975.15 [9] Zhou Wei,Fan Jianchun,Ni Jinlu,et al.Variation of magnetic memory signals in fatigue crack initiation and propagation behavior[J].Metals,2019,9(1):89. doi: 10.3390/met9010089 [10] Ni Chen,Hua Lin,Wang Xiaokai.Crack propagation analysis and fatigue life prediction for structural alloy steel based on metal magnetic memory testing[J].Journal of Magnetism and Magnetic Materials,2018,462:144–152. doi: 10.1016/j.jmmm.2018.05.019 [11] Xu Kunshan,Yang Ke,Liu Jie,et al.Study on metal magnetic memory signal of buried defect in fracture process[J].Journal of Magnetism and Magnetic Materials,2020,498:166139. doi: 10.1016/j.jmmm.2019.166139 [12] Xu Kunshan,Yang Ke,Liu Jie,et al.Investigation of magnetic memory signal of propagation of buried crack under applied load[J].Research in Nondestructive Evaluation,2021,32(1):1–9. doi: 10.1080/09349847.2020.1817640 [13] Dubov A,Dubov A,Marchenkov A,et al.Study of the structure and mechanical properties of engineering products made of austenitic-martensitic steel,using the metal magnetic memory technique[J].Welding in the World,2020,64(11):1887–1895. [14] Kosoń–Schab A,Smoczek J,Szpytko J.Magnetic memory inspection of an overhead crane girder–experimental verification[J].Journal of KONES,2019,26(2):69–76. doi: 10.2478/kones-2019-0034 [15] Hu Zhibin,Fan Jianchun,Wu Shengnan,et al.Characteristics of metal magnetic memory testing of 35CrMo steel during fatigue loading[J].Metals,2018,8(2):119. doi: 10.3390/met8020119 [16] 任吉林,王进,范振中,等.一种磁记忆检测定量分析的新方法[J].仪器仪表学报,2010,31(2):431–436. doi: 10.19650/j.cnki.cjsi.2010.02.032 Ren Jilin,Wang Jin,Fan Zhenzhong,et al.New method for metal magnetic memory quantitative analysis[J].Chinese Journal of Scientific Instrument,2010,31(2):431–436 doi: 10.19650/j.cnki.cjsi.2010.02.032 [17] 邸新杰,李午申,严春妍,等.焊接裂纹金属磁特性参数的特征提取与应用[J].焊接学报,2006,27(2):19–22. doi: 10.3321/j.issn:0253-360X.2006.02.005 Di Xinjie,Li Wushen,Yan Chunyan,et al.Feature extraction of metal magnetic memory signal and its application for weld crack[J].Transactions of the China Welding Institution,2006,27(2):19–22 doi: 10.3321/j.issn:0253-360X.2006.02.005 [18] Su Sanqing,Zhao Xuran,Wang Wei,et al.Metal magnetic memory inspection of Q345 steel specimens with butt weld in tensile and bending test[J].Journal of Nondestructive Evaluation,2019,38(3):64. doi: 10.1007/s10921-019-0603-8 [19] 钱正春,黄海鸿,姜石林,等.铁磁性材料拉/压疲劳磁记忆信号研究[J].电子测量与仪器学报,2016,30(4):506–517. doi: 10.13382/j.jemi.2016.04.002 Qian Zhengchun,Huang Haihong,Jiang Shilin,et al.Research on magnetic memory signal of ferromagnetic material under tensile and compressive fatigue loading[J].Journal of Electronic Measurement and Instrumentation,2016,30(4):506–517 doi: 10.13382/j.jemi.2016.04.002 [20] Ren Shangkun,Ren Xianzhi,Duan Zhenxia,et al.Studies on influences of initial magnetization state on metal magnetic memory signal[J].NDT & E International,2019,103:77–83. doi: 10.1016/j.ndteint.2019.02.002 [21] 王威,曾发荣,苏三庆,等.基于磁记忆的受弯钢梁力–磁效应试验[J].材料科学与工程学报,2016,34(1):109–114. doi: 10.14136/j.cnki.issn1673-2812.2016.01.021 Wang Wei,Zeng Farong,Su Sanqing,et al.Experimental research on magnetic-mechanical effectiveness of bending steel beam based on metal magnetic memory[J].Journal of Materials Science and Engineering,2016,34(1):109–114 doi: 10.14136/j.cnki.issn1673-2812.2016.01.021 [22] Huang Haihong,Jiang Shilin,Wang Yan,et al.Characterization of spontaneous magnetic signals induced by cyclic tensile stress in crack propagation stage[J].Journal of Magnetism and Magnetic Materials,2014,365:70–75. doi: 10.1016/j.jmmm.2014.04.047 [23] Wang Huipeng,Dong Lihong,Wang Haidou,et al.Effect of tensile stress on metal magnetic memory signals during on-line measurement in ferromagnetic steel[J].NDT & E International,2021,117:102378–102384. doi: 10.1016/j.ndteint.2020.102378
