Разработка эмпирической модели расчета степени поврежденности стальных образцов по результатам статистической обработки потока импульсов акустической эмиссии

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Использование метода акустической эмиссии (АЭ) для мониторинга состояния повреждений изделий из конструкционных сталей и сплавов на стадиях неупругого и предельного деформирования является целью работы. Исследованы потенциальные возможности применения стандартных потоковых параметров акустических сигналов, регистрируемых на стадиях неупругого и предельного деформирования, для оценки состояния поврежденности стального образца. Показано, что такие параметры, как максимальная амплитуда регистрируемых импульсов и их активность АЭ, не имеют четкой взаимосвязи со степенью поврежденности конструкционного материала. Это затрудняет применение стандартных методик для оценки степени поврежденности конструкционных сталей. Показана возможность мониторинга состояния поврежденности структуры стали 30ХГСА на стадиях неупругого и предельного по изменению парциальной активности весового содержания высокоэнергетических импульсов АЭ. Для разделения процессов вязкого и хрупкого разрушения использован критерий Колмогорова-Смирнова.

Об авторах

А. Ю Марченков

Национальный исследовательский университет «МЭИ»

Москва, Россия

И. Е Васильев

Институт машиноведения имени А.А. Благонравова РАН (ИМАШ РАН)

Москва, Россия

Д. В Чернов

Институт машиноведения имени А.А. Благонравова РАН (ИМАШ РАН)

Email: chernovdv@inbox.ru
Москва, Россия

Д. А Жгут

Национальный исследовательский университет «МЭИ»

Москва, Россия

А. А Панькина

Национальный исследовательский университет «МЭИ»

Москва, Россия

Т. Ю Ковалева

Национальный исследовательский университет «МЭИ»

Москва, Россия

Е. А Куликова

Национальный исследовательский университет «МЭИ»

Москва, Россия

Список литературы

  1. Pollock A. Acoustic emission testing. Metals handbook / Edited by. Adrian Pollock. 9 edition. AST International. 1989. V.17. P. 278-294.
  2. Иванов В.И., Барат В.А. Акустико-эмиссионная диагностика. М.: "Спектр", 2017. 368 с.
  3. Makhutov N.A., Ivanov V.I., Sokolova A.G., Vasil'ev I.E., Chernov D.V., Skvortsov D.F., Bubnov M.A. Monitoring composite fiber failure using acoustic emission system, vibration analyzer, and high-speed video recording // Russ. J. Nondestr. Test. 2020. V. 56. No. 12. P. 960-970.
  4. Makhutov N.A., Matvienko Y.G., Vasil'ev I.E., Chernov D.V., Ivanov V.I.Rupture tests of reinforcing fibers and a unidirectional laminate using acoustic emissions // Instruments and Experimental Techniques. 2022. Т. 65. № 2. С. 305-313.
  5. Matvienko Y.G., Vasil'ev I.E., Chernov D.V. Damage and failure of unidirectional laminate by acoustic emission combined with video recording // Acta Mechanica. 2021.
  6. Makhutov N.A., Vasiliev I.E., Chernov D.V., Ivanov V.I., Terent'ev E.V. Adaptation of Methodology for Monitoring Damage Kinetics and Assessing Load-Bearing Capacity in Relation to Steel Products // Russian Journal of Nondestructive Testing. 2022. V. 58. No. 9. P. 800-813. doi: 10.1134/S1061830922090078
  7. Lukonge A., Cao X. Leak detection system for long-distance onshore and offshore gas pipeline using acoustic emission technology. A review // Trans. Indian Inst. Met. 2020. V. 73. P. 1715-1727.
  8. Acoustic emission monitoring of corrosion in steel pipes using Lamb-type helical waves. https://doi.org/10.1177/14759217221105644
  9. Shehadeh M., Osman A., Elbatran A.A., Steel J., Reuben R. Experimental Investigation Using Acoustic Emission Technique for Quasi-Static Cracks in Steel Pipes // Assessment. Machines. 2021. V. 9. P. 73. https://doi.org/10.3390/machines9040073
  10. Louda P., Sharko A., Stepanchikov D. An Acoustic Emission Method for Assessing the Degree of Degradation of Mechanical Properties and Residual Life of Metal Structures under Complex Dynamic Deformation Stresses // Materials. 2021. V. 14. P. 2090.
  11. Uhlmann E., Holznagel T., Clemens R. Practical Approaches for Acoustic Emission Attenuation Modelling to Enable the Process Monitoring of CFRP Machining //j. Manuf. Mater. Process. 2022. No. 6. P. 118. https://doi.org/10.3390/jmmp6050118
  12. Li P., Zhang W., Ye Z., Wang Y., Yang S., Wang L. Analysis of Acoustic Emission Energy from Reinforced Concrete Sewage Pipeline under Full-Scale Loading Test // Appl. Sci. 2022. V. 12. P. 8624. https://doi.org/10.3390/app12178624
  13. Работнов Ю.Н. Ползучесть элементов конструкций. М.: Наука, 2014. 752 с.
  14. Москвичев В.В., Махутов Н.А., Шокин Ю.И., Лепихин А.М., Анискович Е.В., Буров А.Е., Гаденин М.М., Готовко С.А., Доронин С.В., Кашубский Н.И., Москвичев Е.В., Москвичева Л.Ф., Рейзмунт Е.М., Суходоева Н.В., Федорова Е.Н., Филиппова Ю.Ф., Чабан Е.А., Черняев А.П., Чернякова Н.А. Прикладные задачи конструкционной прочности и механики разрушения технических систем. Новосибирск: Наука, 2021. 796 с.
  15. Заводчинская Э.Б. Общие закономерности и критерии разрушения твердых тел на разных масштабных уровнях при длительном нагружении (Обобщающая статья) // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2022. № 7. С. 48-62. https://doi.org/10.26896/1028-6861-2022-88-7-48-62
  16. Рыбин В.В. Большие пластические деформации и разрушение металлов. М.: Металлургия, 1986. 224с.
  17. Панин В.Е., Лихачев В.А., Гриняев Ю.В. Субструктурные уровни деформации твердых тел. Новосибирск: Наука, 1985. 226 с.
  18. Сарафанов Г.Ф., Перевезенцев В.Н. Закономерности деформационного измельчения структуры металлов и сплавов. Нижний Новгород: "Новые многофункциональные материалы и нанотехнологии", 2007. 96 с.
  19. Tyutin M.R., Botvina L.R., Levin V.P., Beletskii E.N., Sinev I.O., Petersen T.B. Kinetics of damage accumulation in a D16CH alloy during static loading // Russian Metallurgy (Metally). 2022. V. 2022. No. 4. P. 444-451.
  20. Лагутин М.Б. Наглядная математическая статистика. М.: Бином. Лаборатория знаний, 2009.472 с.
  21. Большев Л.Н., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. М.: Наука, 1983. 416 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».