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結(jié)構(gòu)鋼試件不同載荷下斷鉛聲發(fā)射信號(hào)的混沌特征*

2023-09-17 12:26劉婷張堃郭曉艷
科技與創(chuàng)新 2023年17期
關(guān)鍵詞:結(jié)構(gòu)鋼指數(shù)值維數(shù)

劉婷,張堃,郭曉艷

(中山火炬職業(yè)技術(shù)學(xué)院,廣東 中山 528437)

Q235 鋼是一種碳素結(jié)構(gòu)鋼,由于它含碳適中,綜合性能較好,因此無(wú)論是在建筑、工程結(jié)構(gòu)中,還是在機(jī)械零件中,Q235 鋼都有很大的需求體量。也正因Q235 鋼應(yīng)用的廣泛性,在實(shí)際的工程應(yīng)用中,對(duì)Q235鋼內(nèi)部損傷程度進(jìn)行無(wú)損檢測(cè),無(wú)論在事故預(yù)防,還是在舊零件再制造等方面都具有極其重要的意義[1]?,F(xiàn)在常用的無(wú)損檢測(cè)方法有很多,如超聲檢測(cè)、電磁監(jiān)測(cè)、聲發(fā)射檢測(cè)、紅外檢測(cè)等,而在諸多無(wú)損檢測(cè)方法中,聲發(fā)射檢測(cè)技術(shù)因其靈敏度高、抗干擾能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),日益成為無(wú)損檢測(cè)方面的研究熱點(diǎn)[2]。

張穎等[3]對(duì)由Q235 鋼可視化原位拉伸實(shí)驗(yàn)所獲取的聲發(fā)射源信號(hào)進(jìn)行了分析,根據(jù)聲發(fā)射源動(dòng)態(tài)觀(guān)察結(jié)果及圖像分析,建立了Q235 的聲發(fā)射細(xì)觀(guān)損傷模型;陳冰等[4]通過(guò)時(shí)頻特征分析在聲發(fā)射信號(hào)中提取帶鋸條全生命周期的磨損信號(hào)特征,判斷帶鋸條的初始劇烈磨損時(shí)間;毛漢穎等[5]通過(guò)斷鉛聲發(fā)射信號(hào),估算金屬材料的聲阻抗值,表征了金屬材料的損傷程度;賀秀麗等[6]利用聲發(fā)射技術(shù)對(duì)鎂合金進(jìn)行監(jiān)測(cè),分析了在腐蝕及疲勞載荷等不同情況下的聲發(fā)射波形特征;綦磊等[7]以聲發(fā)射技術(shù)為基礎(chǔ),采用混沌-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法,實(shí)現(xiàn)了泄漏檢測(cè)及對(duì)漏孔大小的評(píng)估。

為了有效分析Q235 鋼金屬材料內(nèi)部損傷程度,基于金屬材料損傷非線(xiàn)性的特點(diǎn),本文首先對(duì)不同損傷情況的Q235 鋼進(jìn)行斷鉛聲發(fā)射試驗(yàn),激勵(lì)其內(nèi)部損傷特征,獲取斷鉛聲發(fā)射信號(hào);然后采用混沌分形理論對(duì)獲得的斷鉛聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行特征分析,通過(guò)計(jì)算不同損傷程度下的結(jié)構(gòu)鋼的聲發(fā)射信號(hào)的關(guān)聯(lián)維數(shù)、最大Lyapunov 指數(shù)及Kolmogorov 熵值,進(jìn)行綜合比較,以期檢測(cè)出聲發(fā)射信號(hào)中的損傷信息,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)金屬材料內(nèi)部損傷程度的判斷。

1 斷鉛聲發(fā)射試驗(yàn)設(shè)置

試件采用尺寸為210 mm×30 mm×1 mm 的Q235鋼材料,為了模擬損傷狀態(tài),對(duì)所有鋼材進(jìn)行拉伸試驗(yàn),最大拉力分別設(shè)為0 kN、4 kN、8 kN、12 kN、14 kN。受到5 種不同級(jí)別的最大拉力的試件,分別用于模擬5 種不同損傷程度的損傷試件。

本試驗(yàn)平臺(tái)采用美國(guó)物理聲學(xué)公司(PAC)生產(chǎn)的PCI-II系統(tǒng)進(jìn)行斷鉛試驗(yàn):在試件的一端放置傳感器,試件另一端設(shè)置斷鉛點(diǎn),位置如圖1 所示。試驗(yàn)中,使用HB 鉛筆,保證其與試件表面成30°夾角,均勻用力壓斷鉛芯,采集產(chǎn)生的聲發(fā)射信號(hào)。

圖1 試件示意圖

分別對(duì)先前制備的5 種不同損傷程度的試件進(jìn)行斷鉛試驗(yàn),斷鉛產(chǎn)生的聲發(fā)射信號(hào)沿試件傳遞,經(jīng)過(guò)損傷部位后被傳感器接收,記錄聲發(fā)射信號(hào)數(shù)據(jù)。為減少誤差,對(duì)每組試件分別進(jìn)行5 次試驗(yàn)后,取獲得的數(shù)據(jù)的平均值進(jìn)行后續(xù)分析。

2 混沌特征量算法

2.1 關(guān)聯(lián)維數(shù)

在機(jī)械故障診斷中,經(jīng)常用關(guān)聯(lián)維數(shù)[8-10]來(lái)定量說(shuō)明系統(tǒng)的復(fù)雜程度,這是機(jī)械故障診斷中一種重要的方法。

關(guān)聯(lián)維數(shù)有多種計(jì)算方法,本文采用G-P 算法進(jìn)行計(jì)算:首先對(duì)原始時(shí)間序列進(jìn)行相空間重構(gòu),取該相空間中的一個(gè)相點(diǎn)為中心,計(jì)算相點(diǎn)落入超球體之內(nèi)的概率,即關(guān)聯(lián)積分為:

式中:m為相空間重構(gòu)中的嵌入維數(shù)的數(shù)值;N(m)為重構(gòu)向量的個(gè)數(shù);r為超球體半徑的數(shù)值;H為Heaviside 函數(shù)。

Heaviside 函數(shù)的公式為:

將r適當(dāng)縮小,根據(jù)關(guān)聯(lián)積分與r的關(guān)系式,可得:

式中:d為關(guān)聯(lián)維數(shù)的數(shù)值。

關(guān)聯(lián)維數(shù)d的公式為:

如果關(guān)聯(lián)維數(shù)隨著嵌入維數(shù)m的增加而不斷增加,則表示數(shù)據(jù)為隨機(jī)序列;如果關(guān)聯(lián)維數(shù)隨著嵌入維數(shù)m的增加而增加,最后無(wú)限趨于飽和,則表示為混沌序列。

根據(jù)G-P 法獲得關(guān)聯(lián)維數(shù)的計(jì)算結(jié)果,如圖2 所示。首先對(duì)lnC(r)-lnr曲線(xiàn)(如圖2(a)所示)中的直線(xiàn)段部分進(jìn)行最小二乘擬合,即可求得每條直線(xiàn)段的斜率,結(jié)果如圖2(b)所示。關(guān)聯(lián)維數(shù)d即斜率隨m的增加而趨向飽和的那個(gè)值。

圖2 關(guān)聯(lián)維數(shù)計(jì)算過(guò)程

從圖2(b)的曲線(xiàn)中可以看出,一開(kāi)始,斜率隨m的增加而增加,當(dāng)m增加到14 之后,斜率變化變成在一定的區(qū)間內(nèi)波動(dòng),并且逐漸平穩(wěn),趨于飽和。此時(shí),對(duì)平穩(wěn)區(qū)間內(nèi)的斜率取平均值,即得到時(shí)間序列的關(guān)聯(lián)維數(shù)為1.28。

同理,可以計(jì)算得到其他不同損傷程度的試件的信號(hào)的關(guān)聯(lián)維數(shù)值,從而得到不同損傷程度下的試件的聲發(fā)射信號(hào)的關(guān)聯(lián)維數(shù)的變化趨勢(shì),如圖3 所示。

圖3 不同損傷程度下的關(guān)聯(lián)維數(shù)值

2.2 最大Lyapunov 指數(shù)

Lyapunov 指數(shù)是相鄰相空間軌道按指數(shù)發(fā)散或收斂的速度的一種定量描述,本文采用小數(shù)據(jù)量法計(jì)算各損傷程度下時(shí)間序列的最大Lyapunov 指數(shù)值λ1[11-12]。首先在重構(gòu)的相空間中計(jì)算第j個(gè)參考點(diǎn)Xj與最近相鄰點(diǎn)Xj?之間的初始距離dj(0),即:

式中:p為時(shí)間序列的平均周期的數(shù)值。

計(jì)算出各參考點(diǎn)Xj與最近相鄰點(diǎn)Xj?的第i個(gè)離散時(shí)間步長(zhǎng)后的距離dj(i),即:

這里假設(shè)參考點(diǎn)Xj與最近相鄰點(diǎn)Xj?具有λ1的指數(shù)發(fā)散率,根據(jù)上式計(jì)算可得到:

利用最小二乘法擬合y(i)曲線(xiàn)中的線(xiàn)性區(qū)域即可得到最大Lyapunov 指數(shù)值λ1。如果最大Lyapunov指數(shù)值大于0,則判定系統(tǒng)混沌,并且最大Lyapunov指數(shù)值越大,系統(tǒng)越混沌。

以無(wú)損條件下試件為例,其最大Lyapunov 指數(shù)值的計(jì)算過(guò)程如圖4 所示。根據(jù)小數(shù)據(jù)量法,用最小二乘法對(duì)y(i)曲線(xiàn)的線(xiàn)性部分進(jìn)行擬合,得到的斜率就是此時(shí)的最大Lyapunov 指數(shù)值,為0.012 4。同理,可以得到其他幾種不同損傷程度下試件的聲發(fā)射信號(hào)的最大Lyapunov 指數(shù)值,其變化趨勢(shì)如圖5 所示。

圖4 最大Lyapunov 指數(shù)值的計(jì)算過(guò)程

圖5 不同損傷程度下的最大Lyapunov 指數(shù)值

2.3 Kolmogorov 熵

Kolmogorov 熵(以下簡(jiǎn)稱(chēng)“K 熵”)是表達(dá)混沌系統(tǒng)的一個(gè)非常重要的量,它反映了系統(tǒng)的混亂度,其數(shù)值根據(jù)不同類(lèi)型的動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)而不同:若K 熵的值為0,則系統(tǒng)為規(guī)則系統(tǒng);若K 熵的值是無(wú)界的,則系統(tǒng)為隨機(jī)系統(tǒng);若K 熵的值大于0 且有限,則系統(tǒng)為混沌運(yùn)動(dòng)系統(tǒng),并且K 熵值越大,信息損失速率越大,系統(tǒng)的混沌程度越高[13]。

本文根據(jù)最大似然法計(jì)算各組不同損傷程度下試件的聲發(fā)射信號(hào)的K 熵,得到的結(jié)果如圖6 所示。

圖6 不同損傷程度下的K 熵值

3 斷鉛聲發(fā)射信號(hào)的混沌特征分析

由上述計(jì)算結(jié)果顯示,采集到的不同損傷程度的試件的聲發(fā)射信號(hào)時(shí)間序列均具有正的最大Lyapunov指數(shù),并且關(guān)聯(lián)維數(shù)都能夠達(dá)到飽和狀態(tài),表明采集得到的聲發(fā)射信號(hào)時(shí)間序列具有混沌特征。

為了便于分析,將上述計(jì)算得到的3 種混沌特征量的值進(jìn)行歸一化處理,并繪制趨勢(shì)圖,如圖7 所示。

圖7 歸一化特征值

從圖中可以看到,隨著試件損傷程度的增加,3種混沌特征值都呈上升趨勢(shì),不難分析,隨著試件所受拉力的增加,試件的損傷程度不斷增大,大量的微裂紋開(kāi)始發(fā)生萌生,并且不斷擴(kuò)展,導(dǎo)致試件的非線(xiàn)性程度不斷增加,所以混沌特征值也隨之不斷上升。

同時(shí)可以發(fā)現(xiàn),在模擬試件損傷前期(所受拉力為0~8 kN 時(shí)),關(guān)聯(lián)維數(shù)的增幅相較其他2 種混沌特征值更明顯。分析可知,此時(shí)的試件處于拉伸變形的彈性變形階段,微裂紋開(kāi)始萌生,試件內(nèi)部復(fù)雜程度高,而關(guān)聯(lián)維數(shù)正好能夠很好地描述系統(tǒng)的復(fù)雜程度,因此該值的增幅程度相對(duì)較大;在模擬試件損傷中后期(所受拉力為8~12 kN 時(shí)),試件處于拉伸曲線(xiàn)由屈服階段到塑性變形階段的過(guò)程中,分布不均的微裂紋大量萌生和擴(kuò)展,此時(shí)可以發(fā)現(xiàn)最大Lyapunov指數(shù)的增幅更大,說(shuō)明Lyapunov 指數(shù)對(duì)金屬材料內(nèi)部損傷的發(fā)展階段更加敏感;在模擬試件損傷后期(所受拉力為12~14 kN 時(shí)),試件到達(dá)塑性變形階段,發(fā)生形變并趨于斷裂,此時(shí)內(nèi)部裂紋擴(kuò)展大小方向趨于統(tǒng)一,混沌特征量也趨于飽和,其變化幅度不再像受損傷前中期那樣劇烈,而是逐漸趨于平穩(wěn)。

4 結(jié)束語(yǔ)

為了實(shí)現(xiàn)對(duì)金屬損傷程度的判定,本文通過(guò)利用Q235 鋼進(jìn)行聲發(fā)射斷鉛試驗(yàn),激勵(lì)對(duì)其內(nèi)部損傷進(jìn)行混沌特征量分析,得到以下結(jié)果:①試驗(yàn)結(jié)果表明,隨著試件損傷程度的增大,混沌特征值也增大。因此,通過(guò)聲發(fā)射信號(hào)計(jì)算得到的關(guān)聯(lián)維數(shù)、最大Lyapunov指數(shù)、K 熵的值與結(jié)構(gòu)鋼試件的損傷程度呈正相關(guān)關(guān)系,這3 種混沌特征值反映了結(jié)構(gòu)鋼試件內(nèi)部的復(fù)雜性和無(wú)序性,其變化趨勢(shì)能夠在一定程度上對(duì)金屬材料損傷程度進(jìn)行表征。②不同損傷程度下試件的聲發(fā)射信號(hào)所對(duì)應(yīng)的混沌特征值敏感程度不同。不難發(fā)現(xiàn),試驗(yàn)結(jié)果中計(jì)算得到的關(guān)聯(lián)維數(shù)對(duì)結(jié)構(gòu)鋼試件內(nèi)部發(fā)生損傷的萌生階段更敏感,而在結(jié)構(gòu)鋼試件內(nèi)部損傷的發(fā)展階段,最大Lyapunov 指數(shù)的增量更明顯,因此,不同損傷階段的結(jié)構(gòu)鋼利用不同的混沌特征值能夠更好地實(shí)現(xiàn)損傷程度判定。③通過(guò)試驗(yàn)證明,斷鉛聲發(fā)射信號(hào)能夠激勵(lì)結(jié)構(gòu)鋼內(nèi)部的損傷信息,并且結(jié)合結(jié)構(gòu)鋼聲發(fā)射信號(hào)的多個(gè)混沌特征值,可以從不同角度來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)結(jié)構(gòu)鋼損傷程度的共同判定,為金屬損傷程度判斷奠定了基礎(chǔ),并且為金屬損傷識(shí)別的應(yīng)用方面提供了一定的試驗(yàn)依據(jù)。

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