基于聲發(fā)射的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)方法綜述

沈陽(yáng)市博睿愛文科技有限公司 張雪巖

聲發(fā)射(AE)因其具有高靈敏度和較大面積連續(xù)監(jiān)測(cè)的優(yōu)點(diǎn)而被廣泛應(yīng)用于結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)（SHM），特別是對(duì)裂紋萌生和擴(kuò)展的監(jiān)測(cè)。本文簡(jiǎn)要回顧了聲發(fā)射技術(shù)的近期研究成果及其在SHM領(lǐng)域的工程應(yīng)用。研究表明，聲發(fā)射技術(shù)能夠廣泛應(yīng)用于多種材料和結(jié)構(gòu)的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)，包括復(fù)合材料、金屬、混凝土和巖石等，以及不同類型的民用和工業(yè)應(yīng)用，但其在判據(jù)建立以及閾值選取等方面有待進(jìn)一步完善。

裂紋監(jiān)測(cè)是結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)（SHM）的重要內(nèi)容。作為一種新型的動(dòng)態(tài)無(wú)損檢測(cè)技術(shù)，AE因具有對(duì)裂紋的變化極為敏感，檢測(cè)靈敏度高、操作簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn)而成為常用的裂紋監(jiān)測(cè)方法。

1 材料檢測(cè)

Angela將聲發(fā)射數(shù)據(jù)的信息熵（即聲發(fā)射熵）被評(píng)估為疲勞載荷下金屬板實(shí)時(shí)評(píng)估的斷裂敏感特征[1]。Zhang研究了Q235鋼的聲發(fā)射響應(yīng)和損傷過(guò)程[2]。Li利用深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別AE峰值和能量特征監(jiān)測(cè)激光熔覆過(guò)程中金屬覆層裂紋的萌生[3]。Zhao實(shí)現(xiàn)了用聲發(fā)射（AE）技術(shù)表征和量化金屬薄板在沖裁過(guò)程中裂紋擴(kuò)展過(guò)程[4]。

Kong分別對(duì)單纖維復(fù)合材料在不同損傷模式下的AE信號(hào)特征進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)[5]。Kyzio通過(guò)分析RMS參數(shù)(聲發(fā)射信號(hào)的均方根) 確定材料的屈服強(qiáng)度[6]。Panek將聲發(fā)射監(jiān)測(cè)和詳細(xì)的掃描電子顯微鏡觀察相結(jié)合，探測(cè)到材料細(xì)小的微裂紋萌生[7]。

Geng基于累積聲發(fā)射能量和耗散能理論，提出了砂巖損傷變量[8]。Zhang利用聲發(fā)射能量積累曲線預(yù)測(cè)巖煤組合體破壞[9]。Zhang利用專門設(shè)計(jì)的聲發(fā)射 (AE)測(cè)試系統(tǒng)，建立了巖石熱損傷演化模型[10]。Suzuki實(shí)現(xiàn)用聲發(fā)射 (AE) 定量評(píng)估混凝土材料的壓縮損傷狀態(tài)[11]。Trmpczyński提出基于聲發(fā)射的混凝土養(yǎng)護(hù)過(guò)程中微裂紋萌生監(jiān)測(cè)方法[12]。Xie記錄了多孔混凝土樣件在單軸壓縮試驗(yàn)中的聲發(fā)射振鈴數(shù)和能量的變化，并對(duì)b值進(jìn)行了分析[13]。Li研究了單軸壓縮條件下煤巖在漸進(jìn)破壞過(guò)程中的聲發(fā)射特性[14]。

Rescalvo基于聲發(fā)射信號(hào)的頻譜特征研究了楊樹樣件在壓縮載荷下的斷裂過(guò)程[15]。Bertolin利用AE和數(shù)碼相機(jī)可靠地評(píng)估裂紋在薄片中的擴(kuò)展程度[16]。Clerc采用無(wú)監(jiān)督模式識(shí)別方法對(duì)膠合山毛櫸木材準(zhǔn)靜態(tài)裂紋擴(kuò)展過(guò)程中的聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行分類[17]。Nasir提取鋸木過(guò)程中凍傷木材的聲發(fā)射信號(hào)特征，進(jìn)而建立凍木識(shí)別判據(jù)，優(yōu)化木材的切削過(guò)程[18]。

Qiu通過(guò)識(shí)別聲發(fā)射數(shù)據(jù)的特征來(lái)表征瀝青混合料的斷裂機(jī)制。結(jié)果表明，聲發(fā)射能量率和累積聲發(fā)射能量的突變能夠反映瀝青混合料損傷的演化特征[19]。Yda采用聲發(fā)射 (AE) 和數(shù)字圖像相關(guān) (DIC) 相結(jié)合的方法對(duì)耐火材料 (MgAl2O4和FeAl2O4) 在楔劈劈裂試驗(yàn)下的斷裂行為進(jìn)行了定性和定量研究。研究結(jié)果表明，耐火材料中存在的微裂紋網(wǎng)絡(luò)有利于脆性的降低，增強(qiáng)了耐火材料的非線性斷裂行為和抗熱震性能[20]。Smedt對(duì)具有不同脆性的耐火澆注料進(jìn)行循環(huán)三點(diǎn)彎曲時(shí)的聲發(fā)射參數(shù)測(cè)定，進(jìn)而將能夠區(qū)分剪切和拉伸破壞信號(hào)的AF/RA比值參數(shù)視為材料脆性破壞判據(jù)[21]。

2 結(jié)構(gòu)監(jiān)測(cè)

Kim以聲發(fā)射平均頻率和RA值作為分析參數(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)預(yù)應(yīng)力混凝土橋內(nèi)筋失效狀態(tài)的檢測(cè)[22]。Janeliukstis建立了鐵路預(yù)應(yīng)力混凝土軌枕受彎荷載過(guò)程中聲發(fā)射計(jì)數(shù)與特定峰值頻率的對(duì)應(yīng)關(guān)系[23]。Wu采用兩種聲發(fā)射速率數(shù)學(xué)模型對(duì)砌體現(xiàn)場(chǎng)單軸壓縮試驗(yàn)中的聲發(fā)射數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析[24]。Liu采用聲發(fā)射 (AE) 技術(shù)監(jiān)測(cè)了靜應(yīng)力和動(dòng)力擾動(dòng)作用下隧道周圍漸進(jìn)破裂過(guò)程的發(fā)生[25]。Ln建立了火電廠高壓管道裂紋的產(chǎn)生和擴(kuò)展與聲發(fā)射之間的關(guān)系[26]。Leaman提出了一種準(zhǔn)確、易于使用的方法來(lái)定位大型風(fēng)力機(jī)行星齒輪箱中環(huán)形齒輪的聲發(fā)射源[27]。Angulo基于AE和有限元分析提出了一種針對(duì)漂浮式海上設(shè)施錨鏈結(jié)構(gòu)的裂紋萌生和擴(kuò)展監(jiān)測(cè)方法[28]。

Tang等人確定了風(fēng)力渦輪機(jī)葉片中的三種損傷類型：基體開裂、分層和脫粘[29]。每種類型的損傷都與AE指標(biāo)中的不同值有關(guān)，例如峰值頻率、平均頻率、峰值振幅和MARSE。Rivera等人研究了系泊鏈鏈環(huán)中裂紋的形成。這些用于錨具和碼頭，因此容易磨損和腐蝕。將鏈環(huán)浸入含鹽溶液（模擬海水）的池塘中，并在3.7個(gè)月內(nèi)承受逐步增加的恒定載荷。結(jié)果表明，所有使用的聲發(fā)射指標(biāo)，包括峰值振幅和馬爾斯能量，都有可能區(qū)分鏈條應(yīng)力腐蝕裂紋的不同階段[30]。在工業(yè)上，聲發(fā)射技術(shù)已成為壓力容器健康監(jiān)測(cè)的標(biāo)準(zhǔn)無(wú)損檢測(cè)工具。對(duì)于測(cè)量而言，由于凱撒效應(yīng)，需要在過(guò)去12個(gè)月內(nèi)施加在容器上的最大載荷的5%-10%的超壓。Hasan等人提出將傳統(tǒng)AE指標(biāo)與遺傳算法和k-NN聚類方法相結(jié)合，用于監(jiān)測(cè)球形容器，獲得了容器健康狀態(tài)分類的平均99.8%的準(zhǔn)確率[31]。

3 結(jié)論

聲發(fā)射方法能夠以高分辨率和高靈敏度檢測(cè)裂紋，因此廣泛應(yīng)用于評(píng)估各種材料的抗損傷性能和各類結(jié)構(gòu)的健康監(jiān)測(cè)。與其他替代方法相比，聲發(fā)射技術(shù)具有以下優(yōu)勢(shì)：(1)AE技術(shù)是一種動(dòng)態(tài)檢測(cè)方法，允許立即檢測(cè)信號(hào)變化；(2)可以遠(yuǎn)距離研究樣本；(3)在主操作中無(wú)需停止即可使用；(4)具有高性價(jià)比；(5)極高的靈敏度和準(zhǔn)確性；(6)無(wú)損；(7)速度極快。從近期文獻(xiàn)中可以看到，固定閾值法仍然是應(yīng)用最廣泛的AE方法。振幅、能量、b值、持續(xù)時(shí)間和事件計(jì)數(shù)被廣泛用于監(jiān)測(cè)裂紋擴(kuò)展，因?yàn)檫@些指標(biāo)與斷裂過(guò)程中釋放的能量有關(guān)?；谄骄l率、RA和上升時(shí)間能夠?qū)腆w材料中的損傷模式進(jìn)行分類，而在復(fù)合材料中，它們能夠被用于確定裂紋源（基體或纖維）。所有這些都依賴于對(duì)突發(fā)信號(hào)的正確檢測(cè)。由于短時(shí)間內(nèi)發(fā)生的事件數(shù)量較多，因此這不是裂紋監(jiān)測(cè)的最佳選擇。為實(shí)現(xiàn)這一關(guān)鍵點(diǎn)，應(yīng)繼續(xù)努力開發(fā)用于正確突發(fā)事件檢測(cè)的自動(dòng)化和決策算法。

許多研究人員提出了損傷起始的定性標(biāo)準(zhǔn)，但定量標(biāo)準(zhǔn)的缺失可能導(dǎo)致對(duì)損傷起始的不同解釋。在損傷識(shí)別方面，不同的無(wú)監(jiān)督聚類方法被廣泛應(yīng)用于聲發(fā)射信號(hào)的聚類。這些方法的性能取決于AE數(shù)據(jù)集的結(jié)構(gòu)?？焖俑盗⑷~變換（FFT）、小波變換、希爾伯特和希爾伯特-黃變換（HHT）技術(shù)在聲發(fā)射信號(hào)處理和分析在不同加工應(yīng)用中顯示出巨大的潛力。此外，研究調(diào)查表明，頻域頻譜分析比時(shí)域分析更能在聲發(fā)射信號(hào)和各種加工特性之間找到充分的相關(guān)性。