Application of acoustic emission and vibration diagnostics methods in compression testing of composite specimens

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

The methodology of joint application of acoustic emission diagnostics (AED), vibration diagnostics (VBD) and videotaping for monitoring the load-bearing capacity of polymer composite material (PCM) specimens during compression tests is considered. The test specimens cut from the composite panel were divided into five groups of two specimens each. Before the compression test, the specimens of the second group were subjected to an impact with an energy of 50 J, the third group with 70 J, the fourth group with 90 J, and the fifth group with 110 J. Assessment of the state of damage of the specimens during compression was carried out using AED, IAP and video recording. The obtained results confirmed the high efficiency of the complex application of these methods. Their joint application allowed not only to monitor the level of bearing capacity of specimens in the loading mode, but also at the stage of ultimate deformation of the material to trace the sequence of mechanisms of evolution of multilayer carbon fiber-reinforced plastic fracture in compression.

作者简介

Yury Matvienko

Mechanical Engineering Research Institute of the Russian Academy of Science

Email: ygmatvienko@gmail.com
SPIN 代码: 2085-8281
俄罗斯联邦, 101990 Moscow, Maly Kharitonyevsky Lane, 4

Igor Vasiliev

Mechanical Engineering Research Institute of the Russian Academy of Science

Email: vie01@rambler.ru
SPIN 代码: 2770-5114
俄罗斯联邦, 101990 Moscow, Maly Kharitonyevsky Lane, 4

Valery Fursov

Mechanical Engineering Research Institute of the Russian Academy of Science

编辑信件的主要联系方式.
Email: 97dis@mail.ru
ORCID iD: 0009-0001-0456-7034
俄罗斯联邦, 101990 Moscow, Maly Kharitonyevsky Lane, 4

参考

  1. GOST 33495—2015. Kompozity polimernyye. Metod ispytania na szhatiye posle udara / M.: Standartinform, 2016. 20 s. [In Russian].
  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. Vol. 3. Polymer matrix composites materials usage, design, and analysis. Series MIL-HDBK-17/Department of Defense USA. Fort Washington: Materials Sciences Corporation. 2002.
  4. Dudarkov Yu.I., Limonin M.V. Local buckling laminated composite at impact damage area // Mechanics of composite materials and structures. 2023. V. 29. No. 1. P. 35—53. [In Russian].
  5. Golovan V.I., Dudarkov Yu.I., Levchenko Е.А., Limonin М.V. Nesushhaya sposobnost’ panelej iz kompozitsionnykh materialov pri nalichii ehkspluatatsionnykh povrezhdenij [Load bearing capacity of composite panels with in-service damages] // Trudy МАI. 2020. No.110. P. 5—26. [In Russian].
  6. Molkov O.R., Bolshikh A.A. Method of determining the elastic properties degradation level in the heavy gage composite panels exposed to the low-velocity impact action // Inzhenernyij zhurnal nauka i innovacii. 2024. No. 8. P. 1—22. [In Russian].
  7. Mitryaykin V.I., Bezzametnov O.N. Strength of multilayered plates with impact damage // Uchenye Zapiski Kazanskogo Universiteta. Seriya Fiziko-Matematicheskie Nauki. 2022. V. 164. No. 2—3. P. 206—220. [In Russian].
  8. Kudryavtsev O.A., Olivenko N.A., Sapozhnikov S.B., Ignatova A.V., Bezmelnitsyn A.V. Characterization of damages and the residual flexural strength of layered composites after low-velocity impacts using indicator coatings // Mechanics of composite materials. 2021. V. 57. No. 5. P. 839—852. [In Russian].
  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. Makhutov N. A., Vasiliev I.E., Fursov V.Yu, Skvortsov D.F. Combined application of acoustic emission and vibration diagnostics in statistical tensile tests of samples with a combined stress concentrator // Journal of Machinery Manufacture and Reliability. 2024. V. 53. Suppl. 2. P. S197—S203.
  12. Vasiliev I.E. Kompleksnoe opredelenie deformirovannogo, povrezhdennogo i predelnogo sostojania pri mehanicheskom-vozdejstvii / Disser. … doktora tehnicheskih nayk. M.: MGTY im. N.E. Baymana, 2024. 331 p. [In Russian].
  13. Matvienko Yu.G., Makhutov N.A., Vasiliev I.E., Chernov D.V. Monitoring of the composite materials destruction kinetics using acoustic-emission diagnostics // Zavod. Labor. Diagn. Mater. 2024. V. 90. No. 11. P. 53—66. [In Russian].
  14. Matvienko Yu.G., Vasil’ev I.E., Chernov D.V. Application of acoustic emission and video recording for monitoring the kinetics of damage during compression of composite specimens // Zavod. Labor. Diagn. Mater. 2021. V. 87. No. 4. P. 45—61. [In Russian].
  15. Bigus G.A., Daniev Y.F., Bystrova N.A., Galkin D.I. Fundamentals of diagnostics of technical devices and structures. Moscow: The Bauman University Publishing House, 2015. 445 p. [In Russian].
  16. Egorova E.V., Aksjaitov M.H., Rybakov A.N. Metody povyshenija jeffektivnosti vejvlet preobrazovanij pri obrabotke szhatii i vosstanovlenija radiotehnicheskih signalov. Monografija. Tambov: Konsalt. Komp. «Jukom», 2019. 84 p. [In Russian].
  17. Ivanov V.E., Un Che En. Modulnye vejvlet filtry: modeli algoritmy i sredstva / Pod red. Una Che Ena. Habarovsk: Izd. TOGU, 2020. 175 p. [In Russian].
  18. Mallat S.G. A Wavelet Tour of Signal Processing. The Sparse Way. Elsevier: Academic Press, 2009. 805 p.
  19. Aslamov Yu.P., Aslamov A.P., Davydov I.G., Tsurko A.V. Efficiency of scalogram use for assessment of the technical condition of rotary equipment // Doklady BGUIR. 2018. V. 112. Nо. 2. P. 12—17. [In Russian].
  20. Gulai A.V., Zaitsev V.M. Intelligent technology of wavelet analysis of vibration signals // Doklady BGUIR. 2019. V. 126. Nо. 7—8. P. 102—108. [In Russian].

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 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».