EFFECTIVENESS OF THE JOINT APPLICATION OF ACOUSTIC EMISSION AND VIBRATION DIAGNOSTICS IN ASSESSING THE LOAD-LOADING CAPACITY OF A COMPOSITE SAMPLE

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The effectiveness of using acoustic emission diagnostics in conjunction with vibration diagnostics and video recording to assess the load-bearing capacity of a composite sample, as well as to identify the mechanisms of the evolution of its destruction under compression, has been studied. Before the compression test, a sample made of multilayer high-strength carbon fiber plastic was subjected to impact action with an energy of 90 J in the central part. Before the occurrence of developing macrodamages in the structure of the material, the amplitude spectra recorded during vibration diagnostics remained practically constant. The picture changed sharply with the emergence and development of macrodamages, which was reflected by the scalogram of the recorded vibration signal emissions at the characteristic stages of the evolution of the destruction of laminated carbon fiber reinforced plastic. The dynamics of changes in the peak frequencies of local maxima of the amplitude spectra of vibration signals generated by the processes of collapse of the ends of the sample, its delamination, local buckling during deflection, and breakage of layers with increasing compressive load until the load-bearing capacity of the carbon fiber plastic is lost has been studied. The use of vibration diagnostics in conjunction with video recording made it possible not only to verify the results of acoustic emission diagnostics to assess the level of load-bearing capacity of layered carbon fiber reinforced plastic, but also to monitor the kinetics of macro-damage in its structure.

About the authors

N. A. Makhutov

Mechanical Engineering Research Institute of the Russian Academy of Sciences

Moscow, Russia

Yu. G. Matvienko

Mechanical Engineering Research Institute of the Russian Academy of Sciences

Moscow, Russia

I. E. Vasil’ev

Mechanical Engineering Research Institute of the Russian Academy of Sciences

Email: vie01@rambler.ru
Moscow, Russia

V. Yu. Fursov

Mechanical Engineering Research Institute of the Russian Academy of Sciences

Moscow, Russia

References

  1. Иванов В.И., Барат В.А. Акустико-эмиссионная диагностика. М.: Спектр, 2017. 368 с.
  2. Бигус Г.А., Даниев Ю.Ф., Быстрова Н.А., Галкин Д.И. Основы диагностики технических устройств и сооружений. M.: Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2015. 445 с.
  3. Pollock A. Acoustic emission testing. Metals handbook. Ed. Pollock A. 9 ed. AST International. 1989. V. 17. P. 278–294.
  4. Ono K. Acoustic Emission in Materials Research – A Review // J. Acoust. Emission. 2011. V. 29. P. 284–308.
  5. Ono K. Amplitude distribution analysis of acoustic emission signals // Material evolution. 1976. V. 34. P. 177–184.
  6. Шилова А.И., Вильдеман В.Э., Лобанов Д.С., Лямин Ю.Б. Исследование механизмов разрушения углеродных композиционных материалов на основе механических испытаний с регистрацией сигналов акустической эмиссии // Вестник ПНИПУ. 2013. № 4. С. 169–179.
  7. Vinogradov A. Signatures of plastic instabilities and strain localization in acoustic emission time-series // Metals. 2025. V. 15. P. 46. https://doi.org/ 10.3390/met15010046
  8. Carpinteri A., Lacidogna G., Pugno N. Structural damage diagnosis and life-time assessment by acoustic emission monitoring // Eng. Fract. Mech. 2007. V. 74. Nо 1. P. 273–289.
  9. Ботвина Л.Р., Болотников А.И., Тютин М.Р. Оценка характеристик множественного и локализованного разрушения методами акустической эмиссии и корреляции цифровых изображений // Металлы. 2024. № 1. С. 65–73. https://doi.org/10.31857/S0869573324016573
  10. Casals B., Dahmen K.A., Gou B., Rooke S., Salje E.K. The duration-energy-size enigma for acoustic emission // Sci. Rep. 2021. 11. 5590. https://doi.org/10.1038/s41598-021-84688-7
  11. Fowler T.J., Blessing I.A., Conlisk P.J. and Swanson T.L. The Monpack System // J. Acoust. Emission. 1989. V. 8. No 3. P. 3–13.
  12. Baral M., Al-Jewad A., Breunig A., Groche P., Ha J., Korkolis Y.P., Kinsey B.L. Acoustic emission monitoring for necking in sheet metal forming // J. Mater. Process. Technol. 2022. 310. 117758. https://doi.org/ 10.1016/matprotec.2022.117758
  13. 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. 2090. https://doi.org/10.3390/ma14092090
  14. Yu J.H., Yoon J.S., Choi I.G., Kang J.S., Chung W., Lee C.W. Analysis and Clustering of Acoustic Emission Signals in the Tensile Deformation of AZ31B // Met. Mater. Int. 2025. V. 31. Р. 676–691. https://doi.org/10.1007/s12540-024-01771-0
  15. Sikdar S., Liu D., Kundu A. Acoustic emission data based deep learning approach for classification and detection of damage-sources in a composite panel // Composites Part B. 2022. V. 228. 109450. https://doi.org/10.1016/j.compositesb.2021.109450
  16. Jie Huang, Qianting Hu, Zhenlong Song, Gongheng Zhang, Chao-Zhong Qin, Mingyang Wu, Xiaodong Wang. Classification of cracking sources of different engineering media via machine learning // Fatigue & Fracture of Engineering Materials & Structure. 2021. No 6. P. 1–14. https://doi.org/10.1111/ffe.13528
  17. Kundu A., Sikdar S., Eaton M., Navaratne R. A generic framework for application of machine learning in acoustic emission-based damage identification // Proc. of the 13th Int. conf. on damage assessment of structures. Singapore. Springer. 2020. Р. 244–262. https://doi.org/10.1007/978-981-13-8331-1_18
  18. Безопасность России. Правовые, социально-экономические и научно-технические аспекты. Анализ переходов сложных систем в опасные состояния. Под ред. чл.-корр. РАН Махутова Н.А. М.: Знание, 2025. 688 с.
  19. Способ мониторинга несущей способности изделия: патент № 2787964 РФ / Васильев И.Е., Матвиенко Ю.Г., Чернов Д.В., Махутов Н.А., Елизаров С.В.; заявл. 31.01.22; опубл. 13.01.23. Бюлл. № 2.
  20. 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.
  21. 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.
  22. Дьяконов В.П. Вейвлеты. От теории к практике. М: Солон-Пресс, 2015. 400 с.
  23. Mallat S.G. A Wavelet Tour of Signal Processing. The Sparse Way. Elsevier: Academic Press, 2009. 805 p.
  24. Гулай А.В., Зайцев В.М. Интеллектная технология вейвлет-анализа вибрационных сигналов // Доклады БГУИР. Минск: Белорусский государственный университет информатики и радио-электроники. 2019. Т. 126. № 7–8. С. 101–108.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).