利用声发射频谱特征判别水泥基类材料微观开裂模式的方法

本发明涉及到的领域有固体力学、材料力学、声发射技术、微观开裂等，具体涉及一种利用声发射频谱特征判别微观开裂模式的方法。

背景技术：

微观裂缝判别对于分析结构损伤机理、评估结构损伤性能以及构建材料本构模型方面具有重要作用。目前，借助声发射监测技术，可以对水泥基类材料的微观开裂模式进行判别，但采用的方法主要为经验法，受到主观因素的影响较大，影响到分析结果的精确性。同时，由于经验法与材料类型、加载方法、结构及构件形状尺寸等多种因素相关，故不便于实际工程应用。

本发明提出的基于声发射频谱特征的方法，物理概念清楚，应用范围广，更适用于工程实际应用。

技术实现要素：

本发明的目的是根据声发射ar值与峰频fp之间的变化规律，通过合理估算剪切模式声发射撞击数所占比例，推导开裂模式的判别依据，提供一种利用声发射频谱特征判别水泥基类材料微观开裂模式的方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种利用声发射频谱特征判别水泥基类材料微观开裂模式的方法，包括以下步骤：

1)初始数据的计算：根据声发射监测结果，其包括声发射的上升时间(记为rt)、幅值(记为ap)、计数(记为co)、持续时间(记为dr)和峰频(记为fp)，按下式计算得到声发射平均频率(记为af)与仰角余切(记为ra)的比值(记为ar)：

2)离群数据的判别及筛除：将声发射峰频监测结果按照从小到的的顺序划分为k个频域，每个频域的宽度为50khz，记第i个频域内的ar最大值为armax,i，记所有频域的armax，i值组成的数组为[armax,i]，其中i＝1,…,k。按由小到大的顺序，从[armax,i]中依次选取第j个频域的armax,j值，则离群数据的判别条件为：

式中，ni为第i频域的ar值大于armax,j的声发射撞击数，n为所有声发射撞击数。

若上式不满足，则从[armax,i]中选取下一个频域的armax值重复上式进行判别，直至将[armax,i]中所有元素按上式判断完之后结束，最后将判别的离群数据筛除。

3)适用条件的判别：当所监测的声发射fp逐渐增加时，其ar值呈现逐渐减小的趋势，也即fp,i-armax,i的关系可用多项式、对数、幂指数等具有递减性质的数学函数进行拟合，且拟合优度r满足下式：

r≥0.90(5)

当且仅当式(5)成立时，方可采用本发明中的方法判别开裂模式。

4)初始判别依据的确定：取第k个频域ar值中的最小值(记为ar0)作为判别剪切与受拉开裂模式的初始依据，即：

ar0＝min(ark)(6)

式中，ark为第k个频域的所有ar值。

5)最终判别依据的确定：计算所有频域内ar值小于ar0的撞击数与该频域内全部撞击数比值(记为ri)中的最大值(记为rmax)，即：

rmax＝max(ri)(7)

计算每个频域内相应rmax的ar值(记为ari,lim)，即使得小于ari,lim的撞击数(记为mi)与该频段内全部撞击数(记为ni)的比值等于rmax，即：

取所有频域的ari,lim值中最大值(记为max(ari,lim))作为判别开裂模式的最终依据，即ar>max(ari,lim)所对应的声发射损伤源的开裂模式为受拉模式，反之为剪切模式。

本发明通过将声发射平均频率、仰角余切两参数与声发射峰频相结合，针对水泥基类材料具有上述两参数之比随声发射峰频的增加而降低的规律，以合理估算剪切模式声发射撞击所占比例的方法，提出相应不同开裂模式的上述两参数之比的临界值的计算方法。

本发明与现有技术相比，具有以下有益效果：

1)本发明物理概念清晰、应用范围广，可用于工程结构中微观开裂模式的快速判别。

2)本发明可用于满足适用条件的各类材料构件/结构在外力作用下微观开裂模式的判别，所涉及到的外力作用包括静力、振动、冲击、温度作用以及腐蚀作用等。

附图说明

图1为钢管约束混凝土短柱轴压加载试验示意图。

图2为钢管约束混凝土短柱轴压加载试验试件的ar-fp图。

图3为钢管约束混凝土短柱轴压加载试件按照得到的max(ari,lim)得到的ra-af分类图。

图4为钢纤维混凝土梁三点弯加载试验示意图。

图5为钢纤维混凝土梁三点弯加载试验试件的ar-fp图。

图6为钢纤维混凝土梁三点弯加载试验试件按照得到的max(ari,lim)得到的ra-af分类图。

具体实施方式

下面结合实施例和附图对本发明做进一步说明。

实施例1

(1)某钢管约束混凝土短柱轴压试验如图1所示，图中mts电液伺服疲劳试验机加载端头为1，试件为2，声发射传感器为3，支座为4。试件高度为240mm，截面宽度为120mm，壁厚为10mm，混凝土抗压强度标准值分别为41.32mpa，弹性模量为32.90gpa，采用钢材强度等级为q235。

(2)采用pci-2型声发射监测仪，其测试频率范围宽带为1khz～3mhz，操作系统为aewintm，传感器为r6α型传感器，有效工作频率为35～100khz。实测现场噪音为40db，为避免噪音干扰，设置门槛值大小为45db。设置峰值鉴别时间为150μs，撞击鉴别时间为200μs，撞击闭锁时间为300μs。声发射传感器对称布置，通过两个声发射传感器采集信号，见图1。

(3)对试件进行轴压加载试验，加载装置为1000t电液伺服压剪试验机，加载采用位移控制方式，加载速率为1mm/min。

(4)从开始加载至试件破坏，监测得到试验全过程的声发射信号。从每个试件中提取并计算声发射ar与fp，根据前面所述的算法即公式(1)-(8)编写相应的计算程序，运行该程序读取声发射数据，并根据计算结果得到第5)步骤中所给出的开裂模式最终判别依据max(ari，lim)，由此判别所有声发射撞击所对应的开裂模式。图2为该试件的fp-ar监测与分析结果，其监测得到声发射总数为744538，ar0＝0.4424，max(ari，lim)＝3.011。

实施例2

(1)某钢纤维混凝土梁三点弯试验如图4所示，mts电液伺服疲劳试验机加载端头为5，声发射传感器为6，试件为7，支座为8，截面宽度和高度为100mm，长度为400mm，跨度为300mm；钢纤维体积含量为1.0％，钢纤维类型为端钩型，钢纤维长度为30mm，直径为750μm，抗拉强度为1000mpa，弹性模量为200gpa；钢纤维混凝土抗压强度标准值为40.73mpa，弹性模量为32.77gpa。

(2)采用pci-2型声发射监测仪，其测试频率范围宽带为1khz～3mhz，操作系统为aewintm，传感器为r6α型传感器，其有效工作频率为35～100khz。实测现场噪音为40db，为避免噪音干扰，设置门槛值大小为45db。设置峰值鉴别时间为150μs，撞击鉴别时间为200μs，撞击闭锁时间为300μs。声发射传感器对称布置，通过两个声发射传感器采集信号，见图4。

(3)对试件进行三点弯加载试验，加载装置为mts电液伺服疲劳试验机(加载能力为10t)，加载采用位移控制方式，加载速率为0.5mm/min。

(4)从开始加载至试件破坏，监测得到试验全过程的声发射信号。从每个试件中提取并计算声发射ar与fp，根据前面所述的算法即公式(1)-(8)编写相应的计算程序，运行该程序读取声发射数据，并根据计算结果得到第5)步骤中所给出的开裂模式最终判别标准max(ari，lim)，由此判别所有声发射撞击所对应的开裂模式。图5为该试件的fp-ar监测与分析结果，其监测得到的声发射总数为17566，ar0＝11.709，max(ari，lim)＝76.697。

以上结合附图以及具体实施方案对本发明专利的实施方式做出详细说明，但本发明专利不局限于所描述的实施方式。对本领域的普通技术人员而言，在本发明专利的原理和技术思想的范围内，对这些实施方式进行多种变化、修改、替换和变形仍落入本发明专利的保护范围内。