УДК 539.3:620.179.17
КРИТЕРИЙ ОЦЕНКИ ХРУПКОГО РАЗРУШЕНИЯ СТЕКЛА ПО СИГНАЛАМ АКУСТИЧЕСКОЙ ЭМИССИИ
В.Р. Скалъский, С.И. Буйло, Е.М. Станкевич
Рассмотрены особенности разрушения силикатных стекломатериалов. Показано, что хрупкое разрушение стекол начинается при низких значениях приложенных усилий, для которых свойственны низкоамплитудные сигналы акустической эмиссии (АЭ). Установлено, что дальнейшее развитие разрушения сопровождается изменением амплитудно-частотных характеристик сигналов АЭ, для описания которых предложено использовать непрерывное вейвлет-преобразование. Предложен критерий оценки хрупкого разрушения стекла по сигналам сопутствующей АЭ.
Ключевые слова: акустическая эмиссия, трещина, хрупкое разрушение, непрерывное вейвлет-преобразование.
Актуальность проблемы. В ходе проведения диагностики элементов конструкций важно установить механизмы разрушения, что дает возможность эффективно предотвращать аварии или определять остаточный ресурс объектов контроля и диагностики. В частности, в зависимости от величины упругопластической деформации конструкционного элемента при нагрузке, соответствующей макроразрушению, методом акустической эмиссии различают хрупкое (или квазихрупкое) и вязкое разрушения [1, 2]. Такой подход позволяет существенно поднять уровень диагностических работ, поскольку на практике установить тип макроразрушения можно лишь при проведении экспертизы разрушения путем фрак-тографических исследований [3, 4].
В технической диагностике различных объектов особенно важно обнаруживать разрушение хрупкого типа, так как большинство конструкт-ционных материалов за время длительной эксплуатации существенно ох-рупчивается. Это очень опасный фактор, приводящий к снижению вязкости разрушения материала, а следовательно, к значительному повышению скорости роста трещины.
В литературе известны модели и критерии АЭ-оценки типов макроразрушения по наиболее устойчивым параметрам сигналов АЭ: амплитудным и временным распределениям, волновым отображениям, спектральным характеристикам, инвариантным соотношениям и др. [1, 2]. Однако в режиме реального масштаба времени с этой целью, на наш взгляд, эффективно и перспективно использовать так же и их непрерывное вейв-лет-преобразование [5].
Традиционно для обработки сигналов АЭ используют цифровые фильтры, работа которых основывается на преобразовании Фурье. Вместе с тем часто при обработке нестационарных сигналов важно оценить их частотные компоненты во времени. Одним из подходов, способствующих решению такой задачи, является использование вейв-лет-преобразования (ВП) [6]. Эффективность вейвлет-методов под-
Валентин Романович Скальский, доктор техн. наук, профессор, зав. отделом акусти-ко-эмиссионного диагностирования элементов конструкций Физико-механического института им. Г.В. Карпенко HAH Украины. Тел. +38 (0322) 631264. E-mail: skal@ipm.lviv.ua
Сергей Иванович Буйло, доктор физ.-мат. наук, зав. отделом акустики твердого тела, руководитель лаборатории АЭ диагностики НИИ механики и прикладной математики Южного федерального университета. Тел. (863) 2434377. E-mail: bsi@math.sfedu.ru
Елена Михайловна Станкевич, младший научный сотрудник отдела акустико-эмис-сионного диагностирования элементов конструкций Физико-механического института им. Г.В. Карпенко HAH Украины. Тел. +38 (0322) 675727. E-mail: stan_olena@yahoo.com
тверждается также стремительно возрастающим интересом к ним многих научно-исследовательских центров различных отраслей науки и техники.
Состояние проблемы. Различные методы исследования сигналов АЭ с использованием ВП для мониторинга состояния элементов конструкций и машин представлены в [7, 8]. В частности, выделены такие главные аспекты приведенных методик: частотно-временной анализ сигналов; удаление из сигналов шумовых компонент и экстракция слабых сигналов; определение особенностей сигналов; сингулярный анализ состояния объектов контроля; получение особенностей имеющихся повреждений и дефектов; оценка удельного веса изнашиваемости инструмента; сжатие информации и идентификация систем.
Методику ВП для локализации источников АЭ предложено использовать в [9, 10]. Вейвлет-фильтрация сигналов АЭ позволяет эффективно удалять шумовые компоненты сигнала что способствует уменьшению влияния шумов и помех на определение времени прихода сигнала, а в результате и к повышению точности локализации источников
Ряд публикаций посвящен использованию ВП для исследования микроразрушения (обнаружения и распознавания повреждений и дефектов) во время АЭ-контроля [11—13]. Авторы этих работ на основе теоретико-экспериментальных исследований предлагают методики не только обнаружения дефектов в различных материалах или конструкциях, но и их идентификации. Попытка определения особенностей макроразрушения по энергетическим критериям и распределениям вейвлет-коэффици-ентов на протяжении всего времени нагрузки образца (до полного его разрушения) представлена в [12].
Цель предлагаемой работы — оценка механизмов макроразрушения стекла на основе анализа особенностей сигналов АЭ по их непрерывному вейвлет-преобразованию (НВП) на протяжении всего времени нагру-жения.
Методика исследований. В соответствии с определением [6] НВП сигнала s(t) определяется формулой
где у(г) — материнский вейвлет; а — масштаб; Ь — временной сдвиг; I — время.
Упрощенная структурная схема алгоритма вычисления НВП представлена на рис. 1.
В результате НВП получают спектр коэффициентов корреляции сигнала с вейвлетом ^(а, Ь), который можно отобразить поверхностью в трехмерном пространстве. На основе проекции спектра на плоскость с изолиниями можно проследить изменение коэффициентов на разных масштабах во времени, а также обнаружить локальные экстремумы структуры исследуемого процесса. Большие значения вейвлет-коэффи-циентов свидетельствуют о наличии в сигнале значительных флуктуаций в данный момент времени и одновременно о хорошем соответствии огибающей сигнала АЭ и вейвлета. Чем сильнее выражена особенность сигнала, тем лучше она выделяется на спектрограмме и тем выше уровень вейвлет-коэффициентов.
Выбор конкретного материнского вейвлета (непрерывного или дискретного) полностью зависит от характера поставленной задачи и от конкретного сигнала, который необходимо проанализировать. Самые
АЭ.
(1)
распространенные действительные непрерывные базисы конструируют на основе функции Гаусса
g(t) = exp
' 2
(2)
Это обусловлено тем, что она имеет наилучшие показатели локализации как во временной, так и в частотной областях, что очень важно для анализа нестационарных сигналов [6].
J_
t = о
W¿a, b) = _L J j (t)V| — | dt
t - b a
t = t + b
Масштабно-временная плоскость
Рис. 1. Структурная схема алгоритма вычисления НВП сигнала.
В программе AGU-Vallen Wavelet [15] для вейвлет-преобразования сигналов АЭ в роли материнского выбран вейвлет Габора, в основе которого лежит функция Гаусса. Этот вейвлет позволяет хорошо выделять локальные особенности сигналов АЭ и обеспечивает хорошее их частотно-временное представление. Материнский вейвлет и его Фурье-преобразование представлены в виде:
y(t) =
п
-1/4
Г \1/2
exp
г
ш
\2
+ гш pt
(3)
V2 п -14
у (t) = (2п)12 п
Л, у/2 Ш p
exp
ш
2
(Ш - ШР )2
(4)
2
Y
Y
2
Y
Y
где ю — текущее значение частоты; юр — выбранная частота; у — некоторая константа: (у = п(21п2)1/2 = 5,336) [16].
Результаты исследований и их обсуждение. Среди многообразия конструкционных материалов главное место после металла и древесины занимает стекло. Кроме того, оно считается ярким представителем хрупких материалов [17].
Реализацию методики исследований осуществляли с использованием разрушения натрий-кальций-силикатного стекла. В первом варианте исследований использовали тротуарную ИвВ-плитку, во втором — образцы оконного стекла. Плитка имела форму срезанной пирамиды, нижнее основание которой квадрат со стороной 95 мм, а верхнее — со стороной 90 мм. Внутри плитка полая (отсутствует нижняя грань); боковые стенки толщиной — 15 мм; толщина верхней грани — 10 мм; высота плитки — 60 мм. Изделие (рис. 2а) сжимали по всей верхней плоскости на разрывной машине УМЭ-10ТМ квазистатически со средней скоростью изменения давления 6,7 кПа/с.
4
31г
На усилитель
постоянного тока —►
^ На предусилители
прибора БКОР-8
Рис. 2. Общий вид тротуарной плитки до испытаний (а) и схема экспериментальных испытаний (б):
1 — образец; 2 — первичные пьезопреобразователи сигналов АЭ (установлены на бокових стенках); 3 — тензометрический динамометр; 4 — нагружающее устройство машины УМЭ-10ТМ [1].
а
1
2
С целью уменьшения влияния ложных сигналов АЭ от трения в мес тах соприкосновения плитки с рабочими частями машины были изготов лены специальные антифрикционные прокладки. Для снятия сигналов приемные датчики АЭ через акустопрозрачный контактный слой с помощью эластичной ленты прижимали к боковым поверхностям тротуарной плитки с усилием прижима 3—5 Н (рис. 26). Состояние поверхности и динамику зарождения трещин параллельно фиксировали с помощью видеокамеры.
По результатам исследований установлено, что зарождение разрушения плитки происходит при напряжениях 0,4—0,6 МПа, а окончательное разрушение — 10—12 МПа, что отображено на диаграмме нагружения (рис. 3), записанной в координатах а—/ (напряжение — перемещение траверсы).
Используя программное обеспечение АЭ
плитки.
измерительной системы ЬКОР-8 [1], по волновым отображениям каждого сигнала были экспериментально оценены
12
а 2 6 ©
0
0 1 1 1 0,5 /, мм
1 0 1 1 1 1,8 г, кс
Рис. 3. Диаграмма нагружения стеклянной тротуарной ЯОВ-
такие параметры АЭ, как максимальное значение амплитуды A (мВ) и время нарастания переднего фронта сигнала т1 (мкс), а по спектральным распределениям — полоса спектра частот АЭ А/ (кГц). По параметрам выборок сигналов АЭ установлено время наступления событий t (с) от начала эксперимента. Необходимо заметить, что полоса частот измерительного АЭ-тракта определялась рабочей полосой частот приемного преобразователя АЭ, которая составляла 0,2—0,6 МГц. Для определения особенностей макроразрушения стекла было
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.