Possibilities of manual eddy current testing for measuring the depth of contact-fatigue cracks of the surface of rolling rails

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

The possibility of using the eddy current method to assess the depth of cracks in the surface of rolling rails in operation for planning the work of a rail grinding train is investigated. Experimental studies of the influence of the excitation frequency and the angle of inclination of the eddy current converter, the state of the surface, the depth and angle of inclination of the surface crack on the amplitude and phase of the eddy current signal are carried out. The possibilities of the amplitude-phase method of detuning from interfering factors associated with the slope of the transducer and the curvature of the controlled surface are determined. The resolution of the flaw detector was investigated when evaluating the characteristics of two or more closely spaced cracks - a defect of the "grid" type of cracks. The depth of surface cracks in the range from 0.1 to 1.4 mm was determined by metallographic examination after eddy current control. Optimal control parameters have been experimentally substantiated and a correlation between the crack depth and the projection of the signal amplitude in the direction perpendicular to the direction of change of the interfering factor - the angle of inclination of the transducer - has been established.

About the authors

S. P Shlyakhtenkov

Siberian transport university

Email: shlyakhtenkow@gmail.com
Novosibirsk, Russia

D. B Nekrasov

EVRAZ LLC

Email: dmitry.nekrasov@evraz.com
Moscow, Russia

S. V Palagin

EVRAZ LLC

Moscow, Russia

O. V Bessonova

EVRAZ ZSMK

Novokuznetsk, Russia

A. A Popkov

Siberian transport university

Novosibirsk, Russia

S. A Becher

Siberian transport university

Novosibirsk, Russia

References

  1. Бехер С.А., Коломеец А.О., Степанова Л.Н., Кочетков А.С. Исследования динамических сил в системе колесо-рельс в процессе движения грузового вагона // Контроль. Диагностика. 2016. № 7. С. 68-72.
  2. Степанова Л.Н., Курбатов А.Н., Тенитилов Е.С. Исследование продольных напряжений в рельсах с использованием эффекта акустоупругости на действующем участке железнодорожного пути // Контроль. Диагностика. 2019. № 2. С. 14-21.
  3. Мазов Ю.Н., Локтев А.А., Сычев В.П. Оценка влияния дефектов колес подвижного состава на состояние железнодорожного пути // Вестник МГСУ. 2015. № 5. С. 61-72.
  4. Степанова Л.Н., Курбатов А.Н., Кабанов С.И. Определение напряжения сжатия в рельсе с использованием эффекта акустоупругости и тензометрии // Контроль. Диагностика. 2021. Т. 24. № 7 (277). С. 14-23.
  5. Муравьев В. В., Тапков С.В., Леньков С.В. Неразрушающий контроль внутренних напряжений в рельсах при изготовлении с использованием метода акустоупругости // Дефектоскопия. 2019. № 1. С. 10-16.
  6. Муравьев В.В., Волкова Л.В., Платунов А.В. Исследования структурного и напряженно-деформированного состояния рельсов текущего производства методом акустоупругости // Вестник ИжГТУ имени М.Т. Калашникова. 2018. Т. 21. № 2. С. 13-23.
  7. Коссов В.С., Волохов Г.М., Краснов О.Г., Овечников М. Н., Протопопов А. Л., Огуенко В.В. Влияние величины осевых нагрузок подвижного состава на контактно-усталостную долговечность рельсов // Вестник ВНИИЖТ. 2018. Т. 77. № 3. С. 149-156.
  8. Величко Д.В., Севостьянов А.А., Антерейкин Е.С. Оценка надежности рельсов на участках Транссибирской магистрали // Вестник Сибирского государственного университета путей сообщения. 2019. № 1 (48). С. 5-11.
  9. Махутов Н.А., Коссов В.С., Оганьян Э.С., Волохов Г.М., Овечников М.Н., Протопопов А.Л. Прогнозирование контактно-усталостных повреждений рельсов расчетно-экспериментальными методами // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2020. Т. 86. № 4. С. 46-55.
  10. Бондарев Э.С. Прогнозирование технического состояния рельсов по статистическим данным // Вестник Сибирского государственного университета путей сообщения. 2021. № 4 (59). С. 55-61.
  11. Ильиных А.С., Шаламова О.А., Юркова Е.О. Совершенствование организации работ по рельсошлифованию на основе оценки стоимости жизненного цикла рельсов // Вестник Сибирского государственного университета путей сообщения. 2018. № 1 (44). С. 26-32.
  12. Белых В.В., Муравьев В.В., Степанов В.А. Использование информационной энтропии структуры стали для определения качества и ресурса ее функциональных свойств // Вестник ИжГТУ имени М.Т. Калашникова. 2020. Т. 23. № 3. С. 15-24.
  13. Шур Е.А., Борц А.И., Сухов А.В., Абдурашитов А.Ю., Базанова Л.В., Заграничек К.Л. Эволюция повреждаемости рельсов дефектами контактной усталости // Вестник ВНИИЖТ. 2015. № 3. С. 3-9.
  14. Дымкин Г.Я., Курков А.В., Смородинский Я.Г., Шевелев А.В. О чувствительности вихретокового контроля деталей железнодорожного подвижного состава // Дефектоскопия. 2019. № 8. С. 47-53.
  15. Sophian A., Tian G., Fan M. Pulsed eddy current non-destructive testing and evaluation: A Review // Chin. J. Mech. Eng. 2017. V. 30. P. 500-514.
  16. Жданов А.Г., Крюков А.С., Лунин В.П., Чегодаев В.В. Неразрушающий контроль поверхности головок рельсов вихретоковым методом // Технология машиностроения. 2015. № 6. С. 41-44.
  17. Nafiah Faris, Sophian Ali, Khan Md Raisuddin, Abidin Ilham Mukriz Zainal. Quantitative evaluation of crack depths and angles for pulsed eddy current non-destructive testing // NDT & E International. 2019. V. 102. P. 180-188.
  18. Park Jeong, Lee Taek, Back In, Park Sang, Seo Jong, Choi Won, Kwon Se. Rail surface defect detection and analysis using multi-channel eddy current method based algorithm for defect evaluation // Nondestructive Evaluation. 2021. V. 83
  19. Peng Xu, ChenLu Zhu, HongMing Zeng, Ping Wang. Rail crack detection and evaluation at high speed based on differential ECT system // Measurement. 2020. V. 166. P. 108-152.
  20. Линник Ю.В. Метод наименьших квадратов и основы математико-статистической теории обработки информации / 2-е изд., испр. и доп. М.: Физматгиз, 1962. 349 с.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2023 Russian Academy of Sciences

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».