激光技术

作者：王钳华, 严祯荣, 王化南, 霍元明, 安壮壮, 陈乐, 李森林

关键词：信息光学, 晶粒尺寸, 基于反向传播的遗传算法神经网络, 激光超声, 12Cr1MoV

为了解决高温高压服役条件下12Cr1MoV主蒸汽管道表面微损伤的非接触式识别技术难题，通过固溶加热法，获得了模拟长期服役主蒸汽管道表面晶粒胀粗的试样，采用一种激光超声表面波特征参数表征晶粒尺寸的方法，建立了激光超声波声速及衰减系数的表面晶粒尺寸表征模型，这两种模型的预测相对误差与决定系数R2分别为2.2%、0.81和22.4%、0.91；再结合遗传算法优化的反向传播神经网络，建立了以超声声速和衰减系数作为输入特征、表面晶粒尺寸作为输出特征的参数表征模型。结果表明，该模型的预测误差和决定系数R2分别为4.5%、0.99，提高了声速法中输入与输出特征关联的显著性，降低了衰减法的预测误差，验证了遗传算法优化的反向传播神经网络识别在晶粒尺寸表征中的优势。该研究为高温高压环境下主蒸汽母管表面组织损伤的在线监测提供了技术支撑。

来源：2026年第1期

《激光技术》期刊编辑部

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