利用维氏硬度与抗拉强度实验数据的回归分析助力风电螺栓快速检测
摘要：通过回归分析来验证有关Vickers硬度和通过实验室数据积累的拉伸强度的实验数据，以便用于低损伤和快速检测风能工业中的大规模螺栓组件。
0简介
风力发电的螺栓紧固件通常通过硬度和拉伸强度测试来确定产品的机械性能。但是，拉伸强度测试需要长时间的样品制备和实验过程，而硬度测试可以在短时间内对零件的轻微损害有限地损坏机械性能。当被测试的零件拆卸或过程不便时，可以使用硬度测试结果估算拉伸强度。
在GB/T 33362-2016中给出了Rockwell，Vickers和Brinell硬度值和拉伸强度之间的对应关系，“金属材料的硬度值得转换的金属材料的硬度”于2016年12月首次发布，并于2017年9月1日正式发布。由于材料压力的影响，由于材料的影响，硬度测试和紧张的效率是有效的，但具有强度的效果，但具有限制性的效率，并且具有相关性的效果。因此，可以在有限的应用程序范围内建立两者之间关系的经验参数[1]。这项实验研究的目的是通过实验室中积累的检测数据来确定大尺寸螺栓紧固件的拉伸强度与维克硬度的对应关系。
1个实验过程
该测试使用了风能工业中常用的六角头螺栓，其规格为M36-M64，10.9级，材料42CRMO和锚固螺栓，并具有M39-M56的规格，材料35CRMO和8.8级，用于数据摘要。
1.1样品制备和实验方法
标本的制备符合GB/T 3098.1中的标准。 M42规格下方螺栓的拉伸样品通过直接转动处理，而上方和更高上方的螺栓的拉伸样品和M42螺栓通过首次偏心采样处理然后转动。硬度样品是从螺纹末端的横截面1d处采用的，横截面用120网格，320网格和600个网地砂纸进行抛光，同时确保并行性确保粗糙度符合测试标准。
处理拉伸样品后，确认大小。只有在满足尺寸要求的样本时，才能在测试机上启动拉伸实验。测试机具有自动中心设备，该设备避免了夹紧样品在测试过程中仅受到轴向张力的影响，并避免了夹紧。电缆层压可能导致测试样品在力下不均匀，从而影响测试结果的准确性。
硬度样品在半径的1/2和Vickers硬度仪表上的轴之间进行测量，而标尺为HV30。每个标本的尺寸为3分。如果测得的凹痕的对角线长度超过了标准要求，则标本将进行重新准备和测试，并计算出3点的平均值，并记录为样品的Vickers硬度值。
2个数据处理
在此测试中，有74套用于六角形头螺栓的测试数据和150组用于锚螺栓的测试数据。有关特定规范和模型的详细信息，请参阅表1。
在实验过程中，有许多因素会影响实验结果，尤其是当数据量巨大的情况下。为了使实验数据更加可靠和准确，可以处理实验数据并删除异常数据点，以确保在线性回归分析过程中不会被异常数据干扰，并提高了拟合的准确性。在本实验中，将消除不符合标准要求或不符合项目要求的数据，并将首次处理实验数据。
在获得处理后的数据后，将分组不同的类型和规格基于此绘制数据散点图，如图1所示。水平坐标为Vickers硬度，比例HV30；垂直坐标是拉伸强度，单位MPA。
从图1中，我们可以看到单个明显离散数据模型的数据点。比较后，发现这些数据集来自同一项目组。给定的标准值与其他数据完全不同。因此，在本实验中，这些数据集被视为数据异常。为了确保数据的可靠性并提高拟合精度，消除了这些数据集，数据的二级处理完成，并且散点图被重新划定，如图2所示。
从图2中，当螺栓的Vickers硬度值增加时，其拉伸强度也会增加。在统计数据中，回归分析可以确定一个或多个变量之间的相互依赖性之间的定量关系。因此，回归分析用于建立硬度和拉伸强度之间的关系。
3回归分析
经过两个数据处理后，最初认为数据在一定程度上是可靠的。对处理的数据进行了各种线性回归分析。分析结果如表2，表3和图3所示。
通过线性回归分析，我们可以看到SIG。值小于0.001，这意味着Vickers硬度和拉伸强度之间存在显着相关性，这证明了两者之间存在正相关。 R平方值表示可以解释该线性回归方程中的因变量的自变量的变化。从该实验的结果来看，可以看出，可以共同解释二次方程的变化是89.2％，这是比其他三个函数和相关计算最大的，并且与选择要求更一致。因此，在本实验中，选择第二个函数作为维克硬度硬度第十一个强度函数关系的最终定义的表达式。
4实验结果验证
为了验证该实验结果的准确性，未参与回归分析的数据是从大规模螺栓紧固件的实验数据中选择的，以进行风能。有关结果的详细信息，请参见表4。
表4显示，通过该回归分析获得的功能表达计算得出的强度和测量的拉伸强度的误差在1％至10％之间，该测试的结果被认为是理想的。
5结论
该实验选择了单个风能工业中使用的大型紧固件的实验数据，作为分析数据的来源，缩小了数据选择范围，并认为所获得的回归方程F（x）= 800.606-1.896x+0.008x2可以更准确地表达维克斯硬度和紧张强度之间在有限的应用程序中的关系之间的关系。通过后续测试获得的错误也基本上满足了转换要求。随着数据量的增加，将来将继续纠正回归曲线。
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参考：
[1] GB/T33362-2016。金属材料的硬度价值的转换[S]。
[2] Liu Kaixiang。 Richmond Hartness方法[J]关于检测钢拉伸强度的实验研究。福建建筑技术，2019，5。
[3]刘宝，黄小子。国家标准“金属材料的硬度价值转换” [J]的解释。铸造技术，2018，3。
[4] Wu Fangdi，Cao Jingjing。洛克韦尔硬度与金属材料的拉伸强度之间的相关性[J]。物理和化学检查（物理体积），2019，5。