EFFECTIVENESS OF THE JOINT APPLICATION OF ACOUSTIC EMISSION AND VIBRATION DIAGNOSTICS IN ASSESSING THE LOAD-LOADING CAPACITY OF A COMPOSITE SAMPLE
- Authors: Makhutov N.A.1, Matvienko Y.G.1, Vasil’ev I.E.1, Fursov V.Y.1
-
Affiliations:
- Mechanical Engineering Research Institute of the Russian Academy of Sciences
- Issue: Vol 71, No 6 (2025)
- Pages: 892–906
- Section: ФИЗИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ТЕХНИЧЕСКОЙ АКУСТИКИ
- URL: https://ogarev-online.ru/0320-7919/article/view/375999
- DOI: https://doi.org/10.7868/S3034500625060125
- ID: 375999
Cite item
Abstract
About the authors
N. A. Makhutov
Mechanical Engineering Research Institute of the Russian Academy of SciencesMoscow, Russia
Yu. G. Matvienko
Mechanical Engineering Research Institute of the Russian Academy of SciencesMoscow, 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 SciencesMoscow, Russia
References
- Иванов В.И., Барат В.А. Акустико-эмиссионная диагностика. М.: Спектр, 2017. 368 с.
- 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.
- Pollock A. Acoustic emission testing. Metals handbook. Ed. Pollock A. 9 ed. AST International. 1989. V. 17. P. 278–294.
- Ono K. Acoustic Emission in Materials Research – A Review // J. Acoust. Emission. 2011. V. 29. P. 284–308.
- Ono K. Amplitude distribution analysis of acoustic emission signals // Material evolution. 1976. V. 34. P. 177–184.
- 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.
- 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
- 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.
- 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
- 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
- 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.
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- Дьяконов В.П. Вейвлеты. От теории к практике. М: Солон-Пресс, 2015. 400 с.
- Mallat S.G. A Wavelet Tour of Signal Processing. The Sparse Way. Elsevier: Academic Press, 2009. 805 p.
- 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


