- Код статьи
- S3034500625060125-1
- DOI
- 10.7868/S3034500625060125
- Тип публикации
- Статья
- Статус публикации
- Опубликовано
- Авторы
- Том/ Выпуск
- Том 71 / Номер выпуска 6
- Страницы
- 892-906
- Аннотация
- Изучена эффективность применения акустико-эмиссионной диагностики совместно с вибродиагностикой и видеосъемкой для оценки несущей способности композитного образца, а также идентификации механизмов эволюции его разрушения при сжатии. Образец из многослойного высокопрочного углепластика перед испытанием на сжатие подвергался в центральной части ударному воздействию с энергией 90 Дж. До возникновения развивающихся макроповреждений в структуре материала амплитудные спектры, регистрируемые при проведении вибродиагностики, оставались практически постоянными. Картина резко изменялась при возникновении и развитии макроповреждений, что отражала скалограмма регистрируемых выбросов вибросигнала на характерных стадиях эволюции разрушения слоистого углепластика. Изучена динамика изменения пиковых частот локальных максимумов спектров амплитуд вибросигналов, генерируемых процессами смятия торцов образца, его расслаивания, локального выпучивания при прогибе, слома слоев при повышении сжимающей нагрузки до потери несущей способности углепластика. Применение вибродиагностики совместно с видеосъемкой позволило не только верифицировать результаты акустико-эмиссионной диагностики по оценке уровня несущей способности слоистого углепластика, но и отслеживать кинетику макро-повреждений в его структуре.
- Ключевые слова
- испытание композитный образец разрушение вибродиагностика акустико-эмиссионная диагностика видеосъемка сигнал вейвлет преобразование спектрограмма скалограмма пиковые частоты
- Дата публикации
- 02.03.2026
- Год выхода
- 2026
- Всего подписок
- 0
- Всего просмотров
- 41
Библиография
- 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. M.: Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2015. 445 с.
- 3. Pollock A. Acoustic emission testing. Metals handbook. Ed. Pollock A. 9 ed. AST International. 1989. V. 17. P. 278–294.
- 4. Ono K. Acoustic Emission in Materials Research – A Review // J. Acoust. Emission. 2011. V. 29. P. 284–308.
- 5. Ono K. Amplitude distribution analysis of acoustic emission signals // Material evolution. 1976. V. 34. P. 177–184.
- 6. Шилова А.И., Вильдеман В.Э., Лобанов Д.С., Лямин Ю.Б. Исследование механизмов разрушения углеродных композиционных материалов на основе механических испытаний с регистрацией сигналов акустической эмиссии // Вестник ПНИПУ. 2013. № 4. С. 169–179.
- 7. Vinogradov A. Signatures of plastic instabilities and strain localization in acoustic emission time-series // Metals. 2025. V. 15. P. 46. https://doi.org/ 10.3390/met15010046
- 8. Carpinteri A., Lacidogna G., Pugno N. Structural damage diagnosis and life-time assessment by acoustic emission monitoring // Eng. Fract. Mech. 2007. V. 74. Nо 1. P. 273–289.
- 9. Ботвина Л.Р., Болотников А.И., Тютин М.Р. Оценка характеристик множественного и локализованного разрушения методами акустической эмиссии и корреляции цифровых изображений // Металлы. 2024. № 1. С. 65–73. https://doi.org/10.31857/S0869573324016573
- 10. Casals B., Dahmen K.A., Gou B., Rooke S., Salje E.K. The duration-energy-size enigma for acoustic emission // Sci. Rep. 2021. 11. 5590. https://doi.org/10.1038/s41598-021-84688-7
- 11. Fowler T.J., Blessing I.A., Conlisk P.J. and Swanson T.L. The Monpack System // J. Acoust. Emission. 1989. V. 8. No 3. P. 3–13.
- 12. Baral M., Al-Jewad A., Breunig A., Groche P., Ha J., Korkolis Y.P., Kinsey B.L. Acoustic emission monitoring for necking in sheet metal forming // J. Mater. Process. Technol. 2022. 310. 117758. https://doi.org/ 10.1016/matprotec.2022.117758
- 13. Louda P., Sharko A., Stepanchikov D. An acoustic emission method for assessing the degree of degradation of mechanical properties and residual life of metal structures under complex dynamic deformation stresses // Materials. 2021. V. 14. 2090. https://doi.org/10.3390/ma14092090
- 14. Yu J.H., Yoon J.S., Choi I.G., Kang J.S., Chung W., Lee C.W. Analysis and Clustering of Acoustic Emission Signals in the Tensile Deformation of AZ31B // Met. Mater. Int. 2025. V. 31. Р. 676–691. https://doi.org/10.1007/s12540-024-01771-0
- 15. Sikdar S., Liu D., Kundu A. Acoustic emission data based deep learning approach for classification and detection of damage-sources in a composite panel // Composites Part B. 2022. V. 228. 109450. https://doi.org/10.1016/j.compositesb.2021.109450
- 16. Jie Huang, Qianting Hu, Zhenlong Song, Gongheng Zhang, Chao-Zhong Qin, Mingyang Wu, Xiaodong Wang. Classification of cracking sources of different engineering media via machine learning // Fatigue & Fracture of Engineering Materials & Structure. 2021. No 6. P. 1–14. https://doi.org/10.1111/ffe.13528
- 17. Kundu A., Sikdar S., Eaton M., Navaratne R. A generic framework for application of machine learning in acoustic emission-based damage identification // Proc. of the 13th Int. conf. on damage assessment of structures. Singapore. Springer. 2020. Р. 244–262. https://doi.org/10.1007/978-981-13-8331-1_18
- 18. Безопасность России. Правовые, социально-экономические и научно-технические аспекты. Анализ переходов сложных систем в опасные состояния. Под ред. чл.-корр. РАН Махутова Н.А. М.: Знание, 2025. 688 с.
- 19. Способ мониторинга несущей способности изделия: патент № 2787964 РФ / Васильев И.Е., Матвиенко Ю.Г., Чернов Д.В., Махутов Н.А., Елизаров С.В.; заявл. 31.01.22; опубл. 13.01.23. Бюлл. № 2.
- 20. Васильев И.Е. Комплексное определение деформированного, поврежденного и предельного состояния при механическом воздействии / Дис. . . . доктора техн. наук. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2024. 331 с.
- 21. Махутов Н.А., Васильев И.Е., Фурсов В.Ю., Скворцов Д.Ф. Комплексное применение методов акустической эмиссии и вибродиагностики при статических испытаниях образцов на растяжение с комбинированным концентратором // Проблемы машиностроения и автоматизации. 2024. № 4. С. 86–92.
- 22. Дьяконов В.П. Вейвлеты. От теории к практике. М: Солон-Пресс, 2015. 400 с.
- 23. Mallat S.G. A Wavelet Tour of Signal Processing. The Sparse Way. Elsevier: Academic Press, 2009. 805 p.
- 24. Гулай А.В., Зайцев В.М. Интеллектная технология вейвлет-анализа вибрационных сигналов // Доклады БГУИР. Минск: Белорусский государственный университет информатики и радио-электроники. 2019. Т. 126. № 7–8. С. 101–108.
