Full Text

Сигналы акустической эмиссии (АЭ) генерируются при быстром изменении напряженного состояния (разгрузке) в отдельных областях нагруженного тела (металла, композита, горной породы) в результате произошедшей в них неупругой деформации посредством дислокационного сдвига, двойникования, мартенситного превращения, разрушения посредством образования или продвижения трещины, а также в результате распространения коррозии. Одной из первых работ, посвященных изучению АЭ была работа А.Ф. Иоффе [1], в которой отмечена генерация звука при деформировании цинка и нагретой каменной соли. Первые систематические исследования АЭ были выполнены в докторской диссертации Д. Кайзера [2], основные результаты которой были опубликованы в работе [3]. В этих работах исследовалась АЭ в процессе растяжения в работах которого генерация звука была обнаружена при деформировании многих материалов. Автор констатировал, что "шумы необратимы, т. е. после напряжения определенного уровня шум возникает только тогда, когда тот же образец снова подвергается нагрузке, когда уровень первого напряжения превышен". Данный эффект сейчас называется эффектом Кайзера. Относительно недавние исследования показали, что эффект Кайзера изменяется при изменении ориентации главных осей или (и) главных значений тензора напряжения [4]. Более подробно история развития науки о причинах АЭ, ее классификации, закономерностях, методах регистрации и последующего анализа изложена в учебном пособии Л.А. Оглезневой и А.Л. Калиниченко [5]. В настоящее время исследования АЭ применяются для решения многих прикладных и фундаментальных задач, среди которых фиксация факта и определение местоположения возникновения трещины, неразрушающий контроль состояния материала, в частности обнаружение состояния, предшествующего разрушению (для горных пород – землетрясению). Вопросы классификации, распространения, дисперсии, затухания и регистрации ультразвуковых волн изложены в учебном пособии [6]. Там же указано, что механизмы деформирования и разрушения материала при испытаниях определяют связь потока импульсов АЭ с параметрами нагружения и, в конечном счете, используются для обоснования критериев браковки. В работе [7] установлено, что в осадочных породах при увеличении скорости деформации наблюдается АЭ эффект, который заключается в росте интенсивности излучения в частотном диапазоне от сотен герц до первых десятков килогерц и наиболее сильно проявляется на заключительной стадии подготовки землетрясений. Исследование АЭ при подвижках грунта промоделировано в работе А.А. Остапчука с соавторами [8]. В ней показано, что перед динамическими срывами наблюдается степенной рост количества акустических импульсов и микроподвижек, причем на стадии подготовки динамических срывов излучаются высокочастотные (30–80кГц) импульсы, а динамический срыв проявляется в виде низкочастотного ( 20 кГц) сигнала. Пример комплексного использования акустических методов для наблюдения дефектов в углепластике – метода АЭ в сочетании с методом акустоупругости приведен в работе [9]. Достоверность локации дефектов обеспечена методом АЭ, а определение деформаций основано на эффекте акустоупругости, заключающегося в зависимости скорости упругих волн Лэмба от деформации, что позволяет измерять напряжения по временам задержки упругих волн Лэмба. Ввиду возможностей метода АЭ, он положен в основу ГОСТ Р 52727—2007 [10], в котором утверждается, что в основе метода АЭ, как метода неразрушающего контроля и технической диагностики, "лежит физическое явление излучения волн напряжений при быстрой локальной перестройке структуры материала" и что "источником акустико-эмиссионной энергии служит переменное поле упругих напряжений от развивающихся дефектов". В [10] отмечено, что "метод акустической эмиссии (АЭ) является чувствительным к любым видам структурных изменений в широком частотном диапазоне работы (обычно от 10 до 1000 кГц). Оборудование способно регистрировать не только хрупкий рост трещин, но также процессы развития локальной пластической деформации, затвердевания, кристаллизации, трения, ударов, течеобразований и фазовых переходов". Подробное изложение преимуществ и ограничений метода АЭ при решении производственных задач представлено в обзорной работе [11]. Получить непосредственную информацию о природе источников АЭ очень сложно, ввиду искажений сигналов за счет отражений от свободных поверхностей образца, возбуждения разных типов волн, имеющих различные скорости распространения (продольных, поперечных, поверхностных волн Рэлея, волн Лэмба); искажений из-за дисперсии волн и из-за различного коэффициента затухания волн разной частоты; искажений, создаваемых датчиком, волноводом и усилителями электрических колебаний. Одним из путей является поиск информативных параметров АЭ, которые сохраняются при передаче и преобразовании сигналов. Исследователи рассматривают такие характеристики АЭ, как общее количество сигналов, их энергия, автокорреляционная функция, взаимная корреляционная функция, спектральная плотность мощности, медианная частота а также ряд других характеристик [12, 13]. В работе [14] показано, что при статическом нагружении образцов из дюралюминия при низкой температуре –50 oС количество регистрируемых сигналов увеличивалось, но энергия высокочастотной составляющей сигналов АЭ уменьшалась. В этой же работе показано, что некоторые характеристики спектров сигналов, полученных с помощью преобразования Фурье или вейвлет-преобразования, позволяют определять начало разрушения, хотя сами спектры подвергаются искажениям. Среди других параметров для предсказания начала разрушения используют среднюю частоту и угол нарастания сигнала АЭ [15] и параметр разупорядоченности АЭ данных [16]. График зависимости амплитуды сигнала от времени имеет сложную изломанную форму. Он может быть рассмотрен, как фрактальная кривая, важнейшей характеристикой которой является фрактальная размерность. Идеи фрактальной и мультифрактальной геометрии, используемые при анализе АЭ, изложены в книге [17]. Расчет фрактальных размерностей был использован в работах [18-23]. В [18] изучены методы анализа сигналов АЭ, рассматриваемых, как временные ряды, по которым строили множество d-мерных векторов и вычисляли его корреляционную размерность. Другой способ использованный в этой работе, заключался в построении кумулятивных рядов для последовательностей времен наступления и энергий событий АЭ, для которых вычисляли корреляционные интегралы и корреляционную размерность. В работе [19] применен информационно-статистический подход для исследования временных рядов АЭ, в рамках которого найдены информационная энтропия, фрактальная размерность и параметр самоорганизации сигнала АЭ. Показано, что эти параметры имеют меньшие значения для области максимального упрочнения. Установлено, что уменьшение информационной энтропии и фрактальной размерности свидетельствует о снижении хаотичности сигнала АЭ. Аналогичный подход использован в работе [20], в которой последовательность сигналов АЭ характеризовали корреляционной фрактальной размерностью множества векторов, построенного по алгоритму Грассберга – Прокаччи [21]. Метод, основанный на изучении фрактальной размерности, для определения особенностей сигнала АЭ при влиянии на них шума предложен в работе [22]. В работах [23, 24] методика мультифрактального анализа использована для изучения сейсмических сигналов. Показано, что метод анализа флуктуаций после исключения масштабно-зависимых трендов может быть использован для изучения низкоэнергетических сейсмических сигналов перед, во время и после наступления сейсмических событий. Указано, что необходимо изучать динамику спектра сингулярности временного ряда, изменение которого может свидетельствовать об изменении характера исследуемых процессов, которое может быть невидимо как для традиционных методов, так и для фрактального анализа, основанного на расчёте только показателя Хёрста. Другим способом анализа сигналов является поиск таких их характеристик, которые не изменяются под действием многих из перечисленных искажений. В данной работе рассмотрен способ анализа сигналов акустической эмиссии (АЭ), основанный на том обстоятельстве, что график энергетического спектра сигнала, имеющий сложную изломанную форму, может быть рассмотрен, как фрактальная кривая, важнейшей характеристикой которой является фрактальная размерность. Эта характеристика изменяется при изменении условий формирования сигналов и, следовательно, может служить характеристикой для классификации сигналов АЭ. Этот метод был использован для выявления изменений спектральных характеристик сигналов АЭ, в результате испытаний на малоцикловую усталость. Ввиду этих обстоятельств перспективными являются сравнение характеристик сигналов, полученных на "свежих" образцах и образцах, испытавших различные механические (в частности циклические) воздействия. Разработка надежных способов сравнения открывает пути производить оценку остаточного ресурса деталей для принятия решения о возможности их дальнейшего использования. В работах [25, 26] на примере алюминиевых (сплав Д16) и стальных (стали 20, 45Х и 5Г17Ю3) образцов было показано, что в энергетических спектрах сигналов АЭ, полученных при индентировании металла после циклических испытаний, фиксируются характерные изменения по сравнению со спектрами сигналов от образцов в исходном состоянии. Во всех случаях «искажения» имели похожий характер: с увеличением количества циклов испытаний пики на кривой спектральной плотности энергии снижались и «раздваивались» в сторону увеличения частоты. Оригинальный способ исследования эволюции энергетического спектра сигналов, генерируемых при деформировании образца был реализован в работах [27, 28], в которых для анализа АЭ в процессе непрерывного деформирования образцов вводится параметр эволюции АЭ, равный интегралу по всем частотам от логарифмической производной по времени энергетического спектра сигнала. Таким образом, вычисляется относительное изменение спектра за малый интервал времени. В этих работах показано, что введенный параметр, во-первых, возрастает по модулю на ранних стадиях пластического течения и, во-вторых, мало зависит от характеристик широкополосного датчика, волновода и усилителя сигналов АЭ. Аналогичная идея, использованная в настоящей работе, лежит в основе сравнения сигналов, полученных на одинаковых образцах до и после их испытаний. Она состоит в построении сравнительного спектра, представляющего собой отношение усредненных Фурье-образов сигналов. Если уравнения, описывающие генерацию, распространение и регистрацию сигналов, линейны, то это отношение равно отношению Фурье-образов сигналов до искажений, то есть в том виде, в каком они возникли внутри материала.

About the authors

A. E Volkov

St. Petersburg State University, Saint Petersburg, Russian Federation

E. V Chernyaeva

St. Petersburg State University, Saint Petersburg, Russian Federation

N. A Kazarinov

Institute for Problems in Mechanical Engineering of the Russian Academy of Sciences, Saint Petersburg, Russian Federation

N. A Volkova

St. Petersburg State Technological Institute (Technical University), Saint Petersburg, Russian Federation

References

Statistics

Views

Abstract - 45

PDF (Russian) - 20