Особенности построения планарной локации источников акустической эмиссии с помощью триангуляционного алгоритма Inglada

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Разработке методики повышения эффективности обнаружения источников акустической эмиссии (АЭ) при планарной локации с применением алгоритма Inglada посвящена эта работа. Рассмотрены основные факторы, влияющие на погрешность определения координат источников АЭ при планарной локации с применением стандартной методики. К ним относится пороговый способ определения момента регистрации сигнала преобразователями АЭ по превышению фронтом нарастающей волны напряжения порога дискриминации (uth), уровень частоты дискретизации сигналов (fd), влияние дисперсионных свойств среды на процесс затухания амплитуды импульсов и скорость их распространения. С целью уменьшения влияния перечисленных выше факторов на результаты координатной локации источников АЭ предложена новая методика, основанная на применении корреляционных зависимостей скорости распространения импульсов АЭ в зависимости от амплитуды регистрируемых сигналов и учета задержки момента регистрации импульсов ПАЭ при пороговом способе их фиксации. С целью реализации предложенной методики проведена серия предварительных испытаний, в ходе которых с помощью электронного имитатора выполнялась генерация импульсов АЭ с уровнем максимальной амплитуды um = 45—90 дБ. При этом положение источника излучения импульсов АЭ варьировали в диапазоне от 150 до 700 мм относительно приемных преобразователей антенной решетки. В результате применения разработанной методики вероятность обнаружения источников АЭ повысилась до p = 0,71, тогда как при стандартном подходе она не превышала p = 0,36.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Ю. Г. Матвиенко

Институт машиноведения им. А.А. Благонравова РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: chernovdv@inbox.ru
Россия, Москва

И. Е. Васильев

Институт машиноведения им. А.А. Благонравова РАН

Email: chernovdv@inbox.ru
Россия, Москва

Т. Д. Баландин

Институт машиноведения им. А.А. Благонравова РАН

Email: chernovdv@inbox.ru
Россия, Москва

Д. В. Чернов

Институт машиноведения им. А.А. Благонравова РАН

Email: chernovdv@inbox.ru
Россия, Москва

Список литературы

  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. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2015. 445 с.
  3. Матвиенко Ю.Г., Васильев И.Е., Чернов Д.В., Иванов В.И., Елизаров С.В. Проблемы локации источников акустической эмиссии // Дефектоскопия. 2021. № 9. С. 35—44.
  4. Серьезнов А.Н., Степанова Л.Н., Кабанов С.И. Акустико-эмиссионный контроль дефектов сварки. Новосибирск: Наука, 2018. 272 с.
  5. Матвиенко Ю.Г., Иванов В.И., Васильев И.Е., Чернов Д.В., Мищенко И.В. Определение скорости распространения волнового пакета в композитных материалах // Приборы и техника эксперимента. 2020. № 1. С. 115—120.
  6. Wotzka D. Influence of Frequency and Distance on Acoustic Emission Velocity Propagating in Various Dielectrics // Applied Sciences (Switzerland). 2020. V. 10. No. 9. P. 3305.
  7. Chen S., Yang C., Wang G., Liu W. Similarity assessment of acoustic emission signals and its application in source localization // Ultrasonics. 2017. V. 75. P. 36—45.
  8. Marchenkov A., Zhgut D., Moskovskaya D., Kulikova E., Vasiliev I., Chernov D., Mishchenko I. Estimation of acoustic source positioning error determined by one-dimensional linear location technique // Applied Sciences (Switzerland). 2022. V. 12. No. 1.
  9. Kalafat S., Sause M.G.R. Acoustic emission source localization by artificial neural networks // Structural Health Monitoring. 2015. V. 14. No. 6. P. 633—647.
  10. Матвиенко Ю.Г., Васильев И.Е., Чернов Д.В., Кожевников А.В., Мищенко И.В. Повышение вероятности выявления источников акустической эмиссии с помощью искусственных нейронных сетей // Дефектоскопия. 2022. № 5. С. 3—12.
  11. Grabowski K., Gawronski M., Staszewski W.J., Uhl T., Packo P. Acoustic emission localization through excitability prediction and dispersion removal technique / Progress in acoustic emission XVIII, JSNDI & IIIAE-23. December 5—9. 2016. P. 217—220.
  12. Yang X., Zhou J., Gao C., Zhang P., Liu T., Zhang K., Zhang C. An acoustic emission source localization approach based on time-reversal technology for additive manufacturing // MATEC Web of Conferences. 2022. V. 355. No. 5. P. 01008.
  13. Al-Jumaili S.K., Pearson M.R., Holford K.M., Eaton M.J., Pullin R. Acoustic emission source location in complex structures using full automatic delta T mapping technique // Mechanical Systems and Signal Processing. 2016. V. 72—73. P. 513—524.
  14. Middleton C.A., McCrory J.P., Greene R.J., Holford K., Patterson E.A. Detecting and Monitoring Cracks in Aerospace Materials Using Post-Processing of TSA and AE Data // Metals. 2019. V. 9. No. 7. P. 748.
  15. Spencer S.J. The two-dimensional source location problem for time differences of arrival at minimal element monitoring arrays // The Journal of the Acoustical Society of America. 2007. V. 121(6). P. 3579—3594.
  16. Серьезнов А.Н., Степанова Л.Н., Муравьев В.В., Комаров К.Л., Кабанов С.И., Лебедев Е.Ю., Кожемякин В.Л., Панков А.Л. Акустико-эмиссионная диагностика конструкций. М.: Радио и связь, 2000. С. 92—112.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Определение местоположения источника АЭ с помощью алгоритма Inglada: Ri = Vg(ti – t), где ti — время регистрации импульса i-м ПАЭ; Xi, Yi — координаты установки ПАЭ (■); X, Y — координаты источника АЭ (X)

Скачать (111KB)
3. Рис. 2. Результаты построения планарной локации источников АЭ с помощью стандартного алгоритма Inglada

Скачать (172KB)
4. Рис. 3. Характерные формы импульсов АЭ, зарегистрированные с помощью ПАЭ № 2 (а); ПАЭ № 3 (б); ПАЭ № 1 (в). Координата имитации сигналов АЭ (X; Y) = (225; 490) мм

Скачать (586KB)
5. Рис. 4. Зависимость нормированной скорости (Vg/с) распространения импульсов АЭ от уровня их амплитуды (um)

Скачать (200KB)
6. Рис. 5. Погрешность определения времени регистрации импульса АЭ

Скачать (148KB)
7. Рис. 6. Результаты построения планарной локации источников АЭ с помощью стандартного (а) и разработанного (б) алгоритмов: ■ — положение ПАЭ; X — положение источников АЭ; ● — индикации источников АЭ в локационных кластерах радиусом R = 41 мм; ● — индикации источников АЭ, находящиеся вне локационных кластеров

Скачать (430KB)
8. Рис. 7. Гистограмма распределения погрешности (p) индикаций АЭ-событий, полученные с применением стандартной (а) и разработанной (б) методик

Скачать (245KB)
9. Рис. 8. Зависимость вероятности обнаружения источников АЭ в зависимости от радиуса локационного кластера, рассчитанная по результатам применения стандартного (1) и предложенного (2) алгоритмов

Скачать (165KB)

© Российская академия наук, 2024

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».