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榫卯结构弯曲破坏时声发射衰减特性与源定位

赵小矛 焦亮亮 赵健 赵东

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榫卯结构弯曲破坏时声发射衰减特性与源定位

    作者简介: 赵小矛,博士生,副教授。主要研究方向:家具设计及家具力学。Email: zhao_x_m@163.com  地址:100083  北京市海淀区清华东路35号北京林业大学工学院.
    通讯作者: 赵东,博士,教授。主要研究方向:工程力学、农业机械。Email: Zhaodong68@bjfu.edu.cn  地址:同上
  • 基金项目:

    国家自然科学基金项目 11502022

  • 中图分类号: S781.29; TU366.2

Acoustic emission attenuation and source location on the bending failure of the rectangular mortise-tenon joint for wood structures

  • 摘要: 由于木结构榫卯接合的部位属于隐藏部位,当其发生损伤时,肉眼无法观测。为了准确地预测榫卯结构的健康状况, 可以根据榫卯结构在破坏前,木材所释放出来的声发射能量传播特性进行信息源位置的判定。为此, 本研究提出并验证了木材的声发射信号符合能量衰减规律,并且利用能量衰减模型对榫卯结构的声发射源(破坏源)进行定位。首先,采用直径0.5 mm的铅芯为模拟声发射源,探讨了声发射波在木材中的传播和衰减特性,然后进行了榫卯结构弯曲破坏实验,实验中将目标声发射源限定于两个传感器之间,利用两点定位法确定破坏源的位置, 经比较计算值与实测值较一致。结果表明:基于AE信号能量衰减模型和两点定位法进行榫卯结构的损伤定位,能得到较准确的破坏源位置,而且外界环境对结果的影响较小。
  • 图 1  两点定位原理图

    Figure 1.  Two point location diagram

    图 2  接合构件的尺寸

    Figure 2.  Dimensions of joint members

    图 3  声发射实验示意图

    Figure 3.  Diagram of acoustic emission experiment

    图 4  木材AE信号能量衰减规律实验

    Figure 4.  Experiment of acoustic emission energy attenuation for wood

    图 5  榫结构弯曲破坏源定位实验

    Figure 5.  Source location experiment of bending fracture for tenon structure

    图 6  声发射能量随距离衰减折线图

    Figure 6.  Attenuation line chart of energy and acoustic source distance

    表 1  不同声源距离时的能量比值

    Table 1.  Experimental value of energy ratio of different acoustic source distance

    声源距离
    Acoustic source distance/mm
    1号传感器的能量值E1
    Energy value of sensor 1/(mV·ms)
    2号传感器的能量值E2
    Energy value of sensor 2/(mV·ms)
    能量比k12
    Energy ratio k12
    705 452.665 343.611.02
    905 563.855 230.011.06
    1105 442.855 116.271.06
    1305 616.424 717.801.19
    1505 598.534 534.811.23
    1705 623.693 824.111.47
    1905 536.393 495.231.58
    2105 445.063 111.461.75
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    表 2  能量衰减系数α

    Table 2.  Coefficient of energy attenuation α

    声源距离Acoustic source distance /mm7090110130150170190210
    能量衰减系数α Coefficient of energy attenuation α1.6311.5481.4821.4551.4191.4201.4051.397
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    表 3  木榫结构弯曲破坏源定位计算值与实测值

    Table 3.  Value of calculation and measurement of source location on the bending failure for mortise-tenon

    试件
    Specimen
    1号传感器的能量值E1
    Energy value of sensor 1 E1/(mV·ms)
    2号传感器的能量值E2
    Energy value of sensor 2E2/(mV·ms)
    能量比k12
    Energy ratio k12
    计算值
    Calculation value r(t)/mm
    实测值
    Measurement value r(t)/mm
    相对误差
    Relative error/%
    120 078.5316 846.561.1932.633.11.51
    215 703.8613 600.361.1532.132.71.83
    35 508.694 522.651.2232.933.72.37
    426 211.3925 233.371.0430.631.63.15
    58 252.227 291.551.1331.832.72.75
    平均值mean15 150.9413 498.891.1532.032.82.32
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  • [1] 杨明纬.声发射检测[M].北京:机械工业出版社, 2005: 1.YANG M W. Acoustic emission inspection[M]. Beijing: China Machine Press, 2005: 1.
    [2] 王欣, 申世杰.木材无损检测研究概况与发展趋势[J].北京林业大学学报, 2009, 31(Suppl. 1): 202-205.WANG X, SHEN S J. Advances in non-destructive testing for lumber[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2009, 31(Suppl. 1): 202-205.
    [3] 苗媛媛, 刘一星, 刘镇波, 等.木质材料缺陷无损检测主要研究进展[J].世界林业研究, 2008, 21(5): 44-50.MIAO Y Y, LIU Y X, LIU Z B, et al. Development tendency and research progress of non-destructive testing for wooden material's defects[J]. World Forestry Research, 2008, 21(5): 44-50.
    [4] 孙建平, 王逢瑚, 朱晓东, 等.动态载荷下基于声发射技术的杨木破坏过程检测[J].林业科学, 2006, 42(9): 89-92.SUN J P, WANG F H, ZHU X D, et al. Testing damage process of David poplar under the dynamic loads based on acoustic emission technique[J]. Scientia Silvae Sinicae, 2006, 42(9): 89-92.
    [5] 段新芳, 李玉栋, 王平.无损检测技术在木材保护中的应用[J].木材工业, 2002, 16(5): 14-16. doi: 10.3969/j.issn.1001-8654.2002.05.004DUAN X F, LI Y D, WANG P. Review of NDE technology as applied to wood preservation[J]. China Wood Industry, 2002, 16(5): 14-16. doi: 10.3969/j.issn.1001-8654.2002.05.004
    [6] 谢力生.声发射法在木材干燥中的应用[J].林产工业, 2001, 28(3): 38-41. doi: 10.3969/j.issn.1001-5299.2001.03.013XIE L S. Application of AE monitoring in wood drying[J]. China Forest Products Industry, 2001, 28(3): 38-41. doi: 10.3969/j.issn.1001-5299.2001.03.013
    [7] 沈功田, 耿荣生, 刘时风.声发射源定位技术[J].无损检测, 2002, 24(3): 114-117. doi: 10.3969/j.issn.1000-6656.2002.03.007SHEN G T, GENG R S, LIU S F. Acoustic emission source location[J]. Nondestructive Testing, 2002, 24(3): 114-117. doi: 10.3969/j.issn.1000-6656.2002.03.007
    [8] LI D, HU Y H. Energy-based collaborative source localization using acoustic micro-sensor array[J]. EURASIP Journal on Applied Signal Processing, 2003, 26(4): 321-337.
    [9] 邓艾东, 包永强, 赵力.基于能量衰减模型的转子碰摩声发射源次梯度投影定位方法[J].机械工程学报, 2010, 46(9): 66-72.DENG A D, BAO Y Q, ZHAO L. Positioning of acoustic emission source by using sub-gradient projection based on energy attenuation model[J]. Journal of Mechanical Engineering, 2010, 46(9): 66-72.
    [10] 张志研, 赵东.木材损伤的声发射模式研究[J].力学与实践, 2009, 31(2): 74-77.ZHANG Z Y, ZHAO D. Study on the acoustic emission model of wood damage[J]. Mechanics in Engineering, 2009, 31(2): 74-77.
    [11] REITERER A, STANZL-TSCHEGG S E, TSCHEGG E K. Mode I fracture and acoustic emission of softwood and hardwood[J]. Wood Science and Technology, 2000, 34(5): 417-430. doi: 10.1007/s002260000056
    [12] 殷冬萌, 王军, 刘云飞.木塑复合材料缺陷及损伤的声发射信号特征分析及神经网络模式识别[J].应用声学, 2007, 26(6): 352-356. doi: 10.3969/j.issn.1000-310X.2007.06.006YIN D M, WANG J, LIU Y F. Characteristic analysis and pattern recognition of acoustic emission signals from flaw or damage of wood-plastic composites[J]. Applied Acoustics, 2007, 26(6): 352-356. doi: 10.3969/j.issn.1000-310X.2007.06.006
    [13] 廖春晖, 张厚江, 王喜平, 等.明十三陵裕陵修缮工程中的木构件无损检测[J].北京林业大学学报, 2014, 36(1): 132-137.LIAO C H, ZHANG H J, WANG X P, et al. Nondestructive assessment of wood structural members at Yu Tomb of the Ming Dynasty, Beijing[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2014, 36(1): 132-137.
    [14] ERNST R, DUAL J. Acoustic emission localization in beams based on time reversed dispersion[J]. Ultrasonics, 2014, 54(6): 1522-1533. doi: 10.1016/j.ultras.2014.04.012
    [15] 张志强, 张国胜, 刘艳芳, 等.断铅试验声发射信号处理与损伤源定位研究[J].中国测试, 2015, 41(8): 17-21.ZHANG Z Q, ZHANG G S, LIU Y F, et al. Research of acoustic emission signal processing and damage source location based on breaking lead test[J]. China Measurement & Test, 2015, 41(8): 17-21.
    [16] OMOLOGO M, SVAIZER P. Acoustic source location in noisy and reverberant environment using CSP analysis[J]. Processing of ICASSP, 1996, 2: 921-924.
  • [1] 奚如春邓小梅马履一 . 油松树体声发射信号特征研究. 北京林业大学学报, 2011, 8(6): 151-156.
    [2] 涂郡成赵东赵健 . 应用AE和DIC原位监测含横纹裂纹木构件的裂纹演化规律试验研究. 北京林业大学学报, 2020, 42(1): 142-148. doi: 10.12171/j.1000-1522.20190276
    [3] 王戈崔丽娟张仁军李春义吴淑芳张颖王蕾谭健晖陈圆李昌晓周海宾尹增芳邢韶华任云卯林勇明张玉兰李云开王春梅张运春王超刘杏娥孙阁周繇赵铁珍闫德千林娅金莹杉张秀新梁善庆吴普特江泽慧江泽慧高岚王莲英刘艳红赵勃余养伦温亚利王以红马履一翟明普樊汝汶刘国经张桥英钟章成罗建举杨远芬马钦彦于俊林洪滔周荣伍刘青林张志强黄华国杨培岭徐秋芳张曼胤张明杨海军周国逸田英杰王希群吴承祯邵彬柯水发何春光安玉涛汪晓峰于文吉罗鹏王小青殷际松崔国发刘俊昌冯浩陈学政费本华张本刚王玉涛周国模张晓丽费本华邬奇峰骆有庆何松云李敏任树梅康峰峰魏晓华刘爱青徐昕高贤明蔡玲徐克学赵景刚温亚利马润国王九中洪伟林斌朱高浦胡喜生吴家森郑万建任海青赵焕勋吴宁赵弟行田平安树杰卢俊峰李永祥宋萍范海兰 , . 木结构墙体建造细节对其隔声性能的影响. 北京林业大学学报, 2007, 4(3): 159-163.
    [4] 高颖吴玉璇张颖赵金平许志钢 . 现代轻型木结构住宅模数与标准化体系研究. 北京林业大学学报, 2017, 39(8): 111-118. doi: 10.13332/j.1000-1522.20170022
    [5] 胡家航姬晓迪李凤龙郭明辉 . 井干式木结构墙体产品物化环境影响评价. 北京林业大学学报, 2017, 39(6): 116-122. doi: 10.13332/j.1000-1522.20160307
    [6] 郝燕华张祥雪丁小康刘姣 . 植物木质部空穴化过程超声发射的分析与测量. 北京林业大学学报, 2012, 9(3): 36-40.
    [7] 李博杨洪泽李滨 . 森林消防车驾驶员视野在四维结构下的衰减研究. 北京林业大学学报, 2012, 9(3): 120-123.
    [8] 赵明瑶刘会云张晓丽焦志敏姚智杨铭 . 基于林分结构响应的PALSAR森林结构参数估测. 北京林业大学学报, 2015, 12(6): 61-69. doi: 10.13332/j.1000-1522.20140402
    [9] 贾道祥刘鹏举张英凯刘长春孙永明 . 基于地形匹配的图像烟火定位方法研究. 北京林业大学学报, 2018, 40(6): 19-29. doi: 10.13332/j.1000-1522.20170439
    [10] 蒋建新杨中开朱莉伟史丽敏闫立杰 . 竹纤维结构及其性能研究. 北京林业大学学报, 2008, 5(1): 128-132.
    [11] 陶嗣巍赵东 . 树木几何结构快速建模的研究. 北京林业大学学报, 2013, 10(2): 97-101.
    [12] 谭伟王开琳罗旭王志杰 , . 手持GPS在不同林分下的定位精度研究. 北京林业大学学报, 2008, 5(增刊1): 163-167.
    [13] 金辉许忠祥陈晖韩素芬 . 虎头兰菌根中酸性磷酸酶的定位及活性变化. 北京林业大学学报, 2007, 4(4): 156-160.
    [14] 高林薛慧霞李文彬杨锴王璐 . 基于GPRS的单轨林果运输车无线定位测速方法. 北京林业大学学报, 2011, 8(2): 110-114.
    [15] 王兵丁访军 . 森林生态系统长期定位观测标准体系构建. 北京林业大学学报, 2010, 7(6): 141-145.
    [16] 姜喜山兰再平张博马可胡海姿 . 新建经济林与垦复竹林土壤侵蚀定位研究. 北京林业大学学报, 2010, 7(4): 169-174.
    [17] 戴楠袁光孝刘小敏高宏波 . 拟南芥黄化突变体k60的基因作图定位. 北京林业大学学报, 2017, 39(7): 40-45. doi: 10.13332/j.1000-1522.20170085
    [18] 李艳丽杨华亢新刚邱实 . 长白山云冷杉种群结构和动态分析. 北京林业大学学报, 2014, 11(3): 18-25. doi: DOI:10.13332/j.cnki.jbfu.2014.03.003
    [19] 李为义张求慧赵广杰 . 阻燃处理木质壁纸的结构与性能表征. 北京林业大学学报, 2016, 13(7): 91-97. doi: 10.13332/j.1000-1522.20150453
    [20] 王妍杨华李艳丽邱实 . 基于结构方程模型的林木竞争指标研究. 北京林业大学学报, 2015, 12(4): 28-37. doi: DOI:10.13332/j.1000-1522.20140075
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出版历程
  • 收稿日期:  2016-05-09
  • 录用日期:  2016-07-04
  • 刊出日期:  2017-01-01

榫卯结构弯曲破坏时声发射衰减特性与源定位

    通讯作者: 赵东, Zhaodong68@bjfu.edu.cn
    作者简介: 赵小矛,博士生,副教授。主要研究方向:家具设计及家具力学。Email: zhao_x_m@163.com  地址:100083  北京市海淀区清华东路35号北京林业大学工学院
  • 北京林业大学工学院
基金项目:  国家自然科学基金项目 11502022

摘要: 由于木结构榫卯接合的部位属于隐藏部位,当其发生损伤时,肉眼无法观测。为了准确地预测榫卯结构的健康状况, 可以根据榫卯结构在破坏前,木材所释放出来的声发射能量传播特性进行信息源位置的判定。为此, 本研究提出并验证了木材的声发射信号符合能量衰减规律,并且利用能量衰减模型对榫卯结构的声发射源(破坏源)进行定位。首先,采用直径0.5 mm的铅芯为模拟声发射源,探讨了声发射波在木材中的传播和衰减特性,然后进行了榫卯结构弯曲破坏实验,实验中将目标声发射源限定于两个传感器之间,利用两点定位法确定破坏源的位置, 经比较计算值与实测值较一致。结果表明:基于AE信号能量衰减模型和两点定位法进行榫卯结构的损伤定位,能得到较准确的破坏源位置,而且外界环境对结果的影响较小。

English Abstract

  • 声发射(又称应力波发射)是材料中局域源快速释放能量产生瞬态弹性波的现象[1]。目前,声发射检测技术在木材及其制品的安全使用、木材保护和加工等方面的应用越来越广泛,并取得了一定的成效[2-6]。在结构损伤检测方面,包括声发射技术在内,损伤源的定位与损伤程度的测评是各种无损检测技术追求的最终目标,这也受到国内外学者的普遍关注。已有的声发射定位方法主要包括时差定位法和区域定位法[7],由于这两种方法易受到波速、衰减、波形和构件形状等因素的影响,使得损伤位置检测的误差较大。近来,声发射信号特征参数的相关研究表明:能量是声发射信号的一个重要的特性参数,可以利用损伤过程中的能量释放规律进行材料结构损伤断裂的预测[8-12]。邓艾东等[9]根据声发射信号能量传播特点建立了能量衰减模型,并通过转子碰摩试验进行转子碰摩的声发射源定位,得到了良好的定位效果,而且该定位方法不受波速和时差测量的影响。

    榫卯结构作为建筑、家具结构中的主要连接结构,其接合部位的健康状况直接影响到结构整体的安全性、可靠性以及使用寿命[13-14]。为此,本研究根据榫卯结构的特点,以方榫接合结构为研究对象,利用声发射断铅实验获取声发射波在木材中的传播特性,建立相应的能量衰减模型,并通过榫卯结构受弯破坏实验,采用两点定位算法进行破坏源的定位,为榫卯结构的现场健康监测提供参考依据,也为木结构破坏源的定位提供了一种新的方法。

    • 已知声发射(AE)信号传播过程中,其能量与声源距离按反比关系衰减[8]。假设空间有一点声源,其坐标为r,由n个传感器组成传感器阵列,设定其中第i个传感器位置坐标为ri(i = 1, 2, …, n)。在t时刻第i个传感器测量到的声源能量Ei(t)为:

      $ {{E}_{i}}(t)={{g}_{i}}\frac{{{E}_{\text{s}}}(t-\Delta {{t}_{i}})}{|r(t-\Delta {{t}_{i}})-{{r}_{i}}{{|}^{\alpha }}}+{{\varepsilon }_{i}}(t) $

      (1)

      式中:gi为第i个传感器的增益系数;Es(t)为声发射源发出的能量(mV·ms);Δti为声发射源传播到第i个传感器所用的时间(ms);r(t)为声发射源的坐标(mm);ri为第i个传感器的坐标(mm);α为能量衰减系数,α ≈ 2;εi(t)为能量误差值,是模型累计误差及观测噪声引入误差的共同作用(mV·ms)。

      假定Ei(t)服从正态分布,则利用其概率密度函数就可以得到其似然函数,从而确定声源能量Es(t)和声源位置r(t)。在不知道声源能量Es(t)的情况下,引入能量比以消去Es(t)的影响,可以得到第i个传感器和第j个传感器的能量比kij

      $ {{k}_{ij}}=\frac{|r(t)-{{r}_{i}}|}{|r(t)-{{r}_{j}}|} $

      (2)

      在已知传感器能量比kij和传感器位置rirj的基础上,利用公式(2)即可得到声源位置r(t)。当使用多个传感器进行声发射源定位,如果所有传感器接收到同一声发射源发出的信号,则计算得到的声源位置交于同一点。由于该定位方法基于能量比而非能量,所以即使在声源能量显著变化时,其定位精度也不会受到影响。

      在公式(1)中,能量衰减系数α是判定能量衰减模型成立的条件。当能量衰减系数α ≈ 2时,能量衰减模型成立。在不考虑能量误差值εi(t)的影响下,由式(1)可以推出:

      $ |r(t-\Delta {{t}_{i}})-{{r}_{i}}{{|}^{\alpha }}={{g}_{i}}\frac{{{E}_{\text{s}}}(t-\Delta {{t}_{i}})}{{{E}_{i}}(t)} $

      (3)

      则可以得到能量衰减系数α为:

      $ \alpha ={{\log }_{|r(t-\Delta {{t}_{i}})-{{r}_{i}}|}}\left[ {{g}_{i}}\frac{{{E}_{\text{s}}}(t-\Delta {{t}_{i}})}{{{E}_{i}}(t)} \right] $

      (4)
    • 两点定位法是采用两个传感器对目标试件破坏源的定位方法。原理如图 1所示,设定1号传感器的坐标为(0,0),则2号传感器的坐标为(LAB,0)。由公式(2)可知,在已知传感器位置和传感器测得的能量比值时,可得到破坏源在两个传感器之间的位置,将传感器坐标代入后,可得声源位置r(t)为:

      $ r(t)=\frac{{{k}_{ij}}{{L}_{\text{AB}}}}{{{k}_{ij}}+1} $

      (5)

      图  1  两点定位原理图

      Figure 1.  Two point location diagram

    • 实验材料为核桃楸(Juglans mandshurica),含水率约为10%,密度为0.52 g/cm3。声发射能量衰减规律实验所用试件为无疵木梁,尺寸规格为300 mm×20 mm×20 mm。声发射源定位实验所用试件为榫卯结构的无疵方榫,尺寸规格如图 2所示。

      图  2  接合构件的尺寸

      Figure 2.  Dimensions of joint members

      实验装置主要包括全信息声发射信号分析仪(DS2系列)、前置放大器(增益为40 dB)、传感器(RS-2A,中心频率为150 kHz)和计算机等,实验数据采集过程如图 3所示。

      图  3  声发射实验示意图

      Figure 3.  Diagram of acoustic emission experiment

    • 声发射能量衰减规律实验如图 4所示。实验前,先进行声速标定,确定声音在木材中的传播速度[15-16]。实验开始后,保持1号传感器与断铅点位置不变,沿着试件轴线,调整2号传感器的位置,使2号传感器与断铅点之间的距离(声源距离)增大,同时采集不同声源距离时的声发射能量值。为了保证每次实验时1号传感器接收到的能量值相同,过程中每次断铅时铅芯的直径都为0.5 mm,且伸长量相同,铅芯与试件的角度也尽量保证相同。实验根据木梁的长度共确定了8个声源距离,每个声源距离重复断铅实验10次,计算能量值的平均值。

      图  4  木材AE信号能量衰减规律实验

      Figure 4.  Experiment of acoustic emission energy attenuation for wood

    • 声发射源定位实验时,声发射传感器直线排列于木榫结构的榫接合部位的两侧,两个传感器之间的距离为60 mm,将木榫结构试件固定于力学万能试验机上进行悬臂梁弯曲破坏实验,如图 5所示,加载的同时利用声发射检测设备对加载过程进行监测,分别测得传感器1的能量值E1和传感器2的能量值E2。本研究分别对5个试件进行了加载破坏实验,每次实验结束后,取下破坏的试件,用游标卡尺实测破坏源(声发射源)的位置。

      图  5  榫结构弯曲破坏源定位实验

      Figure 5.  Source location experiment of bending fracture for tenon structure

    • 表 1是通过声发射能量衰减规律实验测得的能量值的平均值,其中传感器1测得的能量值为E1,传感器2测得的能量值为E2E1E2的比值即为不同声源距离下的能量比k12k12=E1/E2

      表 1  不同声源距离时的能量比值

      Table 1.  Experimental value of energy ratio of different acoustic source distance

      声源距离
      Acoustic source distance/mm
      1号传感器的能量值E1
      Energy value of sensor 1/(mV·ms)
      2号传感器的能量值E2
      Energy value of sensor 2/(mV·ms)
      能量比k12
      Energy ratio k12
      705 452.665 343.611.02
      905 563.855 230.011.06
      1105 442.855 116.271.06
      1305 616.424 717.801.19
      1505 598.534 534.811.23
      1705 623.693 824.111.47
      1905 536.393 495.231.58
      2105 445.063 111.461.75

      表 1可以看出,1号传感器的能量值在5 442.85~5 623.69 mV·ms之间,变化幅度小,2号传感器的能量值在3 111.46~5 343.61 mV·ms之间,变化幅度较大,且两个传感器接收到同一声源(即断铅点)所产生的声发射信号的能量比值k12大于1。考虑到实验过程中存在着误差,可以认为每次实验时1号传感器所测得的能量值相同,则表明2号传感器的能量值随着声源距离L的增大而减小,如图 6所示。对比表 1图 6中不同测点的能量值发现,当声源距离超过100 mm,能量值随距离衰减得更快,其回归衰减规律如式(6)。由此说明2号传感器所测得的能量值随着声源距离的增大不断减弱。表明了声发射信号在木材中传播时,其能量值随着声源距离的增大而明显减小,即AE信号在木材中传播时能量值与声源距离(L)之间呈反比关系衰减,具有明显的能量衰减特性。

      $ {{E}_{2}}=205.65{{L}^{-0.776}}\ \ \ ({{R}^{2}}=0.950) $

      (6)

      图  6  声发射能量随距离衰减折线图

      Figure 6.  Attenuation line chart of energy and acoustic source distance

      由于E1E2是由两个传感器实际测得的木材声发射信号能量值,两个传感器所连接的前置放大器的增益不同,则计算木材的能量衰减系数时需考虑传感器增益系数gi的影响,此处gi=1 000。将表 1中实验得到的能量比k12代入公式(4),计算得到不同声源距离时的能量衰减系数α值,结果如表 2所示。

      表 2  能量衰减系数α

      Table 2.  Coefficient of energy attenuation α

      声源距离Acoustic source distance /mm7090110130150170190210
      能量衰减系数α Coefficient of energy attenuation α1.6311.5481.4821.4551.4191.4201.4051.397

      表 2中的数据分析可知,α的取值范围在1.397~1.631之间,满足理论分析中能量衰减系数α ≈ 2的要求[8],证明能量衰减模型适用于木材。

    • 通过声发射能量衰减规律实验,测得传感器1能量值E1和传感器2的能量值E2,进而得到传感器的能量比值E1/E2。将能量比值和传感器的位置坐标代入公式(5),计算得到破坏源在两个传感器之间的位置r(t),结果如表 3所示。

      表 3  木榫结构弯曲破坏源定位计算值与实测值

      Table 3.  Value of calculation and measurement of source location on the bending failure for mortise-tenon

      试件
      Specimen
      1号传感器的能量值E1
      Energy value of sensor 1 E1/(mV·ms)
      2号传感器的能量值E2
      Energy value of sensor 2E2/(mV·ms)
      能量比k12
      Energy ratio k12
      计算值
      Calculation value r(t)/mm
      实测值
      Measurement value r(t)/mm
      相对误差
      Relative error/%
      120 078.5316 846.561.1932.633.11.51
      215 703.8613 600.361.1532.132.71.83
      35 508.694 522.651.2232.933.72.37
      426 211.3925 233.371.0430.631.63.15
      58 252.227 291.551.1331.832.72.75
      平均值mean15 150.9413 498.891.1532.032.82.32

      表 3可以看出,加载过程中破坏裂纹发生在距离1号传感器31.6~33.7 mm的位置处,计算得到的破坏源位置的平均值为32.0 mm,而且破坏源r(t)的计算值与实测值之间的相对误差均在4%以内,平均相对误差值为2.32%。说明破坏源位置的计算值与实测值一致,即基于能量衰减模型的两点定位法可以较精确地得到木榫结构受破坏时的破坏源位置。

    • 为了准确预测木榫结构接合部位的损伤位置,通过声发射断铅实验建立并验证了木材能量衰减模型,并应用该模型,通过两点定位法确定了木榫结构的破坏源位置。结果表明:

      1) 声发射断铅实验得到木材能量衰减系数α的范围为1.397~1.631,满足α≈2的要求,即能量衰减模型适合于木材。

      2) 利用两点定位法对木榫结构进行破坏源定位,可以较准确地得到破坏源的位置。

      3) 采用能量比的两点定位法不受外界环境变化的影响,其定位精度较高。

参考文献 (16)

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