钢结构疲劳损伤声发射监测

2013-07-01汪文有孔德连许凤旌

无损检测 2013年11期

汪文有，孔德连，许凤旌

（美国物理声学公司（PAC）北京代表处，北京 100029）

某钢结构锚梁在疲劳测试过程中，锚梁一端焊缝出现裂纹。采用声发射技术对裂纹处进行重点监测，得到裂纹损伤的疲劳活动规律，为今后的深入研究提供重要依据。

该钢结构锚梁预定疲劳测试次数为200万次，采用压－压疲劳加载，最大加载载荷为1 714kN，最小加载载荷为124.6kN，加载频率为1.1次/s。随着疲劳加载次数的增加，锚梁横梁段与底部支撑板焊缝连接处出现宏观裂纹。当疲劳次数达到77万次的时候，采用声发射技术对其进行了疲劳监测，采集裂纹活动过程的声发射信号。经过10天的监测，一直跟踪至疲劳测试结束，获得了有价值的数据。通过对数据的处理分析，得到裂纹损伤活动过程的信号特征。数据分析表明，裂纹在张开与闭合阶段均产生声发射信号，且具有不同的参数特征，只有经过一定的疲劳周次，才会发生真正的裂纹扩展，裂纹扩展具有随机性。图1为疲劳测试的现场图片，图中左端黑点处为已发现的焊缝裂纹。

图1 疲劳试验现场图片

1 疲劳损伤声发射监测原理及监测系统

1.1 声发射监测原理

疲劳损伤是指材料或结构在交变载荷作用下由于机械、物理、化学等因素导致其力学性能、微观结构产生劣化的结果。工程结构中钢梁焊缝连接处由于交变载荷作用容易产生疲劳损伤，其发生、发展历程由位错→滑移→微观裂纹→裂纹扩展→断裂等阶段组成。根据损伤力学与断裂力学原理可知，裂纹萌生、稳定、扩展直至最后断裂的过程是一个能量累积和快速释放的过程。能量的释放包括表面能、热能、弹性能等形式，其中的弹性能以应力波的形式释放出来，产生声发射。声发射信号包含了信号源处的有效信息，通过监测分析裂纹损伤在疲劳载荷作用下的声发射信号，有助于了解裂纹及结构的变化情况，进而对材料或结构构件进行损伤评价。

1.2 监测系统

采用美国物理声学公司的SAMOS PCI－8声发射系统，150kHz谐振传感器，前置放大器增益为40dB，采样频率为1MHz。

2 疲劳裂纹损伤位置及开裂原因

2.1 裂纹位置

钢梁左端部与底板支撑搭接处的角焊缝由于疲劳载荷、焊接缺陷、应力集中等原因产生两条裂纹。一条位于钢梁底板与底部支撑上表面板焊缝处，另一条位于横梁左端部加强板底部焊缝处，裂纹源位于角焊缝头部。

2.2 开裂原因

由于疲劳试验机压力轴与钢结构锚梁侧向中面不完全重合，横梁两端与底部支撑板的连接焊缝既承受复合拉压应力，又承受复合扭剪应力。因此钢结构横梁两端焊接处在每一次循环都要承受拉－压－剪三种状态的复合应力作用。在焊缝区，焊条金属与本体金属的熔融区往往产生金属原子的位错，在外应力作用下，位错原子数目不断增加，大量的位错部位相互通连，形成了原子尺度的滑移带，当滑移带在周期载荷作用下继续发展，便形成微裂纹。微裂纹的端部往往造成应力集中，随着疲劳次数的增加，裂纹不断扩展，形成肉眼可见的宏观裂纹。

图1中传力三角梁为不对称三角形，主压力点分别距离横梁左右两端支撑处260mm和420mm，从而使钢架横梁左端焊缝处承受较大的载荷。开裂处为角焊缝焊接，由于施焊部位空间狭窄，影响焊接质量，焊接端部易产生应力集中，引起较大残余应力，造成该端出现宏观裂纹。

3 监测结果及数据分析

3.1 噪声分析

疲劳试验现场噪声主要来自于油缸冲击、金属塑性变形、金属板表面之间的挤压摩擦、加载金属压头对三角梁顶端产生的周期性冲击。图2为噪声检测过程中传感器布置图，将传感器布置在钢梁各段，距离左端焊缝处较远。由于钢板结构搭接、角接情况复杂，声波衰减加剧，因此，传感器基本接收不到裂纹处的声发射信号。图3为不同传感器接收到的噪声信号的幅值－时间图，通道1～4分别对应图2中的安装位置。由图3中噪声信号分析可知，1，2通道贴于左侧侧壁，最高幅值达到70dB左右，具有明显的周期性，其信号出现的频率等于加载频率的两倍，表明每次疲劳循环的加载段与卸载段都会产生信号。3，4号传感器分别贴于三角梁与横梁上，其信号幅值高达90dB左右，且通道3接收到的信号幅值高于通道4，但3，4通道低幅值信号的周期性已经不明显。这说明噪声信号主要来自于传力三角梁与底部横梁相接平面的摩擦以及钢板的塑性变形和液压缸的冲击噪声，噪声信号首先传到3通道，依次传给4，1，2通道。3，4通道接收到高幅值信号，同时接收到大量的反射波、折射波，因此使得周期性的加载信号趋于模糊，不再具有周期性。随着传播路径的增长以及钢结构连接形式的复杂性，信号的衰减使得1，2通道只能接收到低幅值、低频率信号，一些反射波、折射波衰减到门槛以下，因此1，2通道不受回波干扰，其信号表现出明显的周期性。

图2 噪声检测传感器布置图

图3 左端裂纹信号幅值－时间图

由图2可知，通道3位于传力三角梁与横梁凸台接触面附近，因此通道3的信号波形频谱特征可以有效表征加载端传来的噪声信号，其幅值－时间特征参数图见图4。由于加载和卸载过程平稳，其疲劳加载曲线如图5，每个加载周期中3号传感器都会接收到两次高幅值信号，且两次信号的声发射特征参数的差别具有规律性。图5中T0至T为一次加载周期（此试验加载频率1.1Hz）。图中T1和T2分别为两次高幅值信号出现的时间，其间隔时间约占每个周期的40%，两次信号的上升时间分别位于300～600μs和11 000～16 000μs之间。进一步分析可得：加载段由于载荷持续加大，应变能迅速聚集，达到最大作用应力（T1）前材料屈服或结构达到塑性极限而释放能量并产生声发射；卸载段由于载荷作用的减小，金属构件具有恢复原状的弹性能将得到释放，由于释放过程没有外加应力的强制作用，使得卸载过程均匀平稳，高幅值信号的上升时间和持续时间较长。

图4 通道3幅值－时间特征参数图

图5 通道3压－压疲劳加载曲线示意图

分析两次信号的频谱图发现，加载段的高频信号比率较大，这表明加载段由于外载的强制作用使得信号的应变速率较大；卸载段能量的释放较为自由，应变速率较小，因此信号的频率较低。由以上分析可得：图4中1～3分别表示为加载段信号，1’～3’表示卸载段信号。图6和7分别为不同载荷历程的信号波形及FFT谱图。

图6 卸载处信号的波形与FFT图

图7 加载处信号的波形与FFT图

3.2 钢梁两端信号对比分析

将传感器布置于钢架横梁两端进行信号采集，即在图1所示钢结构横梁两端焊缝区对应放置传感器，其传感器位于图1中的十字圆形区域。图8为右端（无裂纹端）信号的波形与FFT变换图，图9为左端（裂纹端）突发型信号波形与FFT谱图。两端低幅值信号出现的频率接近于加载频率的2倍，即在一次循环的加载与卸载过程均产生低幅值噪声。

图8 无裂纹端噪声信号的波形与FFT图

钢梁右侧低应力区无裂纹端的信号时域波形呈连续型，信号经过快速傅里叶变换处理后具有较宽的频带范围（50～350kHz），低频成分（80～160kHz）占主要成分，且分布较为均匀。左端（裂纹端）信号每个加载周期都会出现，其信号波形为典型的突发型，且出现在加压到最大载荷前和卸载到最小载荷前，其频谱图与功率谱图频率成分集中，位于150kHz左右，因此以突发型信号作为裂纹活动的表征信号，总结其参数特征，作为与噪声信号参数的对比，见表1。

图9 裂纹端突发型信号波形与FFT图

表1 不同类型信号的特征参数

3.3 裂纹活动端信号分析

由3.2分析可知，裂纹端信号具有突发型特征，因此进一步在已知裂纹处布置多个传感器进行检测，传感器布置如图10所示。利用表1的突发型信号参数特征进行数据滤波，得到了以突发型信号为主的有效数据。数据分析表明，信号的接收以通道1为主，具有周期性的规律，其出现频率是加载频率的2倍，幅值分布在60dB左右。即在一次循环过程中，裂纹具有两次活动信号，且其两次信号的间隔时间为整个加载周期的40%，因此判断出裂纹在张开（卸载）与闭合（加载）过程中均产生了突发型信号。根据声波传播机理，距离声源越近，接收到的信号时间越早，幅值较高。通过对5个通道接收到突发型信号的时间进行统计，表明一次循环过程中突发型信号被各通道采集到的顺序依次为1，4，5，2，因此声源位置在通道1附近。由于信号传播衰减，使得通道5，2只能接收到一部分突发型信号，声波在经过焊缝处引起严重的衰减，3通道接收不到。根据疲劳加载频率与信号接收时间的先后关系，确定此突发型信号来自于通道1附近的裂纹，且裂纹处于活性状态，周期性地产生突发型声发射信号。

图10 左端焊缝裂纹处传感器布置

分析表明，焊缝裂纹在疲劳载荷作用下，其裂纹接合面不断相互挤压、摩擦产生周期性低幅值突发型信号。根据断裂力学原理，对于疲劳应力产生的裂纹扩展，当交变载荷施加在金属结构体上时，在裂纹尖端形成应力集中，当尖端应力达到疲劳应力强度极限时，尖端在r为半径的圆周范围内屈服，释放出AE信号，屈服后的裂纹尖端向前延伸并硬化，应力在新的尖端范围（r′0）内集中。由于交变载荷幅值不变，尖端应力上升到一定值σa时，不再上升。σa虽然不变，但是由于疲劳使金属强度极限下降，当金属强度σs降到σa时，尖端前部在r0′为半径的圆周区域内屈服开裂，裂纹扩展，r0′区域内的应力被松弛掉，松弛掉的应力向前传递给r0′区域前端的r1的微小范围内的非屈服区域，该区域进而形成应力集中。上述过程的持续进行会产生位错滑移，位错雪崩，释放AE信号，裂纹不断扩展。当裂纹尖端的应力不断集中，最后失稳扩展并释放能量，产生高幅值突发型声发射信号。根据同一次疲劳循环中通道1，5接收同一信号的时间差，由已测声速与时间差的乘积确定信号源位于裂纹附近。

3.4 裂纹扩展监测

根据以上分析，现场环境恶劣，声发射信号主要来源于机械运动、金属的塑性变形、裂纹开裂面之间的挤压和摩擦、微裂纹的疲劳扩展。因此，如何区分开裂纹活动信号与噪声信号显得尤为重要。由于突发型信号能够表征裂纹的活动，根据突发型信号与连续型信号在声发射特征参数上存在的差别，将突发型信号的特征参数作为滤波条件，可将大部分噪声滤除掉，得到以表征裂纹损伤变化的突发型信号为主的特征群。经过长时间监测，获得裂纹开闭状态信号特征以及真实裂纹扩展信号特征，既抑制了噪声干扰，又实现了裂纹损伤实时监测功能。

图11为数据滤波后的特征信号群图，大部分高幅值、高能量、长持续时间和上升时间的噪声信号被滤除掉，得到了代表裂纹活动的突发型信号数据（图中1～7代表出现的异常信号群）。图11中标示的特殊信号群出现在监测第5天，监测图中随机出现多个突发信号群。各信号群中的点信号（55～70 dB）出现频率等于加载频率。上述信号群的历程包含了微裂纹萌生、稳定、扩展、稳定等状态过程。裂纹尖端在疲劳过程不断积累能量，应力集中程度增大，当达到裂纹疲劳极限应力时，裂纹尖端的薄弱区发生局部应力屈服，萌生出新的开裂面，新的开裂面再继续上述过程，使得裂纹尖端不断向前发展。突发型信号是由于金属微元在疲劳过程中的位错、滑移、扩展开裂而产生，新的开裂面在相互咬合过程中产生高幅值突发型信号，随着疲劳次数的增加，开裂面不断趋于均匀、平整，声发射信号幅值降低，最后趋于平稳。每次信号群的出现都要经前期能量的不断累积过程，当能量积累到损伤极限，便发生尖端扩展和能量释放过程，能量的释放使得尖端前部应力松弛。因此，每个信号群的出现（即尖端扩展和能量释放）后，尖端应力的松弛使得在一段时间内没有周期性的突发型信号，从而表明信号群代表着裂纹尖端的扩展。可见，利用声发射技术可以实现对裂纹扩展的实时监测。