Применение методов акустической эмиссии и вибродиагностики при испытаниях композитных образцов на сжатие

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Рассмотрена методология совместного применения акустико-эмиссионной диагностики (АЭД), вибродиагностики (ВБД) и видеосъемки для мониторинга несущей способности образцов из полимерного композитного материала (ПКМ) при испытаниях на сжатие. Испытываемые образцы, вырезанные из композитной панели, были разделены на пять групп по два образца в каждой. Перед испытанием на сжатие образцы второй группы подвергались ударному воздействию с энергией 50 Дж, третьей — 70 Дж, четвертой — 90 Дж, пятой — 110 Дж. Оценка состояния поврежденности образцов в процессе сжатия осуществлялась с применением АЭД, ВБД и видеосъемки. Полученные результаты подтвердили высокую эффективность комплексного применения этих методов. Их совместное применение позволило не только осуществлять мониторинг уровня несущей способности образцов в режиме нагружения, но и на стадии предельного деформирования материала отслеживать последовательность механизмов эволюции разрушения многослойного углепластика при сжатии.

Об авторах

Юрий Григорьевич Матвиенко

Институт машиноведения им. А.А. Благонравова РАН

Email: ygmatvienko@gmail.com
SPIN-код: 2085-8281
Россия, 101990 Москва, Малый Харитоньевский пер., 4

Игорь Евгеньевич Васильев

Институт машиноведения им. А.А. Благонравова РАН

Email: vie01@rambler.ru
SPIN-код: 2770-5114
Россия, 101990 Москва, Малый Харитоньевский пер., 4

Валерий Юрьевич Фурсов

Институт машиноведения им. А.А. Благонравова РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: 97dis@mail.ru
ORCID iD: 0009-0001-0456-7034
Россия, 101990 Москва, Малый Харитоньевский пер., 4

Список литературы

  1. ГОСТ 33495—2015. Композиты полимерные. Метод испытания на сжатие после удара. М.: Стандартинформ, 2016. 20 с.
  2. ASTM D 7137 / D7137M — 17. Standard Test Method for Compressive Residual Strength Properties of Damaged Polymer Matrix Composite Plates / TBT Committee. Last Up. June 14. 2023. 16 p.
  3. Composite Materials. Handbook. V. 3. Polymer matrix composites materials usage, design, and analysis. Series MIL-HDBK-17/Department of Defense USA. Fort Washington: Materials Sciences Corporation. 2002.
  4. Дударьков Ю.И., Лимонин М.В. Экспериментальные исследования влияния энергии низкоскоростного удара на остаточную прочность силовых панелей из ПКМ // Механика композиционных материалов и конструкций. 2024. Т. 30. № 1. С. 72—84.
  5. Голован В.И., Дударьков Ю.И., Левченко Е.А., Лимонин М.В. Несущая способность панелей из композиционных материалов при наличии эксплуатационных повреждений // Труды МАИ. 2021. № 110. С. 5—26.
  6. Мольков О.Р., Больших А.А. Методика по определению уровня деградации упругих свойств композитных панелей больших толщин под воздействием низкоскоростных ударных воздействий // Инженерный журнал: наука и инновации. 2024. № 8. С. 1—22.
  7. Митряйкин В.И., Беззаметнов О.Н. Прочность многослойных пластин с ударными повреждениями // Учен. зап. Казан. ун-та. Сер. Физ.-матем. науки. 2022. Т. 164. Кн. 2—3. С. 206—220.
  8. Кудрявцев О.А., Оливенко Н.А., Сапожников С.Б., Игнатова А.В., Безмельницын А.В. Оценка повреждений и остаточной прочности слоистого композита после низкоскоростного удара с использованием индикаторных покрытий // Механика композитных материалов. 2021. Т. 57. № 5. С. 839—852.
  9. Wagih A., Sebaey T. A., Yudhanto A. and Lubineau G. Post-impact flexural behavior of carbon-aramid/epoxy hybrid composites // Composite Struct. 2020. V. 239. P. 1120—1122.
  10. Sun C., Hallett R. Failure mechanisms and damage evolution of laminated composites under compression after impact (CAI): Experimental and numerical study // Composites Part A: Applied Science and Manufacturing. 2018. V. 104. Р. 41—59.
  11. Махутов Н.А., Васильев И.Е., Фурсов В.Ю., Скворцов Д.Ф. Комплексное применение методов акустической эмиссии и вибродиагностики при статических испытаниях образцов на растяжение с комбинированным концентратором // Проблемы машиностроения и автоматизации. 2024. № 4. С. 86—92.
  12. Васильев И.Е. Комплексное определение деформированного, поврежденного и предельного состояния при механическом воздействии / Дис. … доктора техн. наук. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2024. 331 с.
  13. Матвиенко Ю.Г., Махутов Ю.Г., Васильев И.Е., Чернов Д.В. Мониторинг кинетики разрушения композитных материалов с применением акустико-эмиссионной диагностики // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2024. № 11. С. 53—66.
  14. Матвиенко Ю.Г., Васильев И.Е., Чернов Д.В. Применение акустической эмиссии и видеорегистрации для мониторинга кинетики повреждений при сжатии композитных образцов // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2021. Т. 87. № 4. С. 45—61.
  15. Бигус Г.А., Даниев Ю.Ф., Быстрова Н.А., Галкин Д.И. Основы диагностики технических устройств и сооружений. M.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2015. 445 с.
  16. Егорова Е.В., Аксяитов М.Х., Рыбаков А.Н. Методы повышения эффективности вейвлет преобразований при обработке, сжатии и восстановления радиотехнических сигналов / Монография. Тамбов: Консалт. Комп. «Юком», 2019. 84 с.
  17. Иванов В.Э., Ун Чье Ен. Модульные вейвлет фильтры: модели, алгоритмы и средства / Под ред. Уна Чье Ена. Хабаровск: Изд. ТОГУ, 2020. 175 с.
  18. Mallat S.G. A Wavelet Tour of Signal Processing. The Sparse Way. Elsevier: Academic Press, 2009. 805 p.
  19. Асламов Ю.П., Асламов А.П., Давыдов И.Г., Цурко А.В. Эффективность использования скалограммы для оценки технического состояния роторного оборудования // Доклады БГУИР. Минск: Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. 2018. Т. 112. № 2. С. 12.
  20. Гулай А.В., Зайцев В.М. Интеллектная технология вейвлет-анализа вибрационных сигналов // Доклады БГУИР. Минск: Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. 2019. Т. 126. № 7—8. С. 101—108.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Российская академия наук, 2025

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».