铺面材料性能诊断与评价中的声发射技术*

邱 欣， 徐静娴， 王钰杰， 程维豪， 杨 青， 龚梦绮

(1.浙江师范大学 道路与交通工程研究中心,浙江 金华 321004;2.浙江临金高速公路有限公司，浙江 杭州 310024)

0 引 言

混凝土和沥青混合料是最主要的道路铺面材料，其中沥青混合料更是广泛应用于国内外高等级路面建设.在道路投入使用期间，路面受各种车辆和不同环境反复荷载与作用，局部出现微观损伤并不断叠加与随机扩展，导致结构强度和性能降低，进而发展为不可恢复的变形或开裂，直至最终失效.

结构失稳破坏是多因素综合作用的复杂结果，既有宏观层面的力、温度、光照等多场耦合效应，也有微观层面的材料组分力学性质差异及其相互作用.已有的路面损坏检测手段，如摄像、超声、激光扫描、CT检测、图像识别等，大多从宏观角度出发，通过识别裂缝或变形，处理并获取破坏信息，计算相关路面性能评价指标以判断道路损坏状态[1].显然，上述方法不能实时动态感知路面结构内部损伤演化及微裂纹逐渐进化为宏观裂缝的全过程，无法有效揭示混合料内部破坏产生部位及其衍生机制，尤其缺失对各种材料自身性质的影响评价.

自20世纪中叶以来，作为无损检测技术代表性成果之一的声发射技术开始在材料性能测试、管道泄漏监测、工程结构健康诊断等研究领域大放异彩.声发射技术是对材料受力作用时因局部能量快速释放形成的弹性波进行电信号转换与检测，通过分析信号波形读取相关参数,并推演变形或破坏发生的初始位置，再现结构内部损伤演化和裂隙扩张过程，更进一步对材料内部潜在缺陷进行检测与识别,并对材料性能变化展开评价.回顾声发射技术的发展历程，声发射源定位、声发射信号处理、声发射参数分析构成其理论体系不断丰富与完善的“三驾马车”.声发射源定位是实现破坏发生起始点的精准追踪，即通过检测与分析声发射信号波形特征，推导和反演弹性波释放过程.不同材料的性质和结构各异，其他如受力条件、加载方式等因素都会导致声发射的产生与传播机理千差万别.因此，提升声发射技术在甄选声发射信号参数，演绎材料或结构失效全过程，沟通声发射过程与力学过程的紧密联系，量化声发射参数非线性特征及评价材料破损状态等方面的应用能力,成为国内外专家学者近年来的研究重点与热议话题.

纵观混凝土和沥青混合料声发射特性研究，由于二者均为多相复合材料，内部结构复杂，对环境变化的感应敏锐，其损坏失稳过程的声发射现象同材料自身性质、力学过程之间的联系不可小觑.所以，未来在铺面材料性能诊断和评价中，打造一种基于声发射技术的多尺度分析材料受损状态的新方法、凝练一套具有针对性的铺面材料声发射过程的实时监测系统，必将在实际工程中有效支撑和强化现有路面损坏的检测和分析体系.

1 声发射源定位

声发射源定位是指通过设置传感器网络，检测分析声发射信号，筛选信号波形时频域信息参量，应用相关算法或模型推导声发射产生的位置[2].下面主要归纳和总结了传统迭代算法、线性方程和计算机智能模型在应用于声发射源定位的算法原理及各自优势.

1.1 迭代逼近

Geiger定位、单纯形、相对定位和最小二乘法等都是体现传统迭代逼近思想的典型数学模型，旨在选取某一初始点后按一定规则反复调整修正以靠近实际发生位置,并使得误差尽可能的小，上述算法广泛应用于地震源、岩石微裂纹定位.相关学者更是深入探讨了不同迭代算法定位声发射源(事件)的结果精度.胡新亮等[3]得出相对定位算法对速度结构依赖较少，定位结果具有较高的精度和可靠性;刘建坡等[4]在岩石单轴压缩和巴西劈裂试验中定位声发射事件，发现单纯形法较Geiger算法的定位精度更高;康玉梅等[5]将基于最小二乘法得到的初始位置代入Geiger定位算法，发现迭代步数减少且误差较小.

比较各种迭代算法，Geiger定位会对时间观测误差产生叠加效果；而单纯形法在选取初始点时不具备标准规则,易对结果产生影响.不难发现，在计算过程中，这些算法计算量大，模型稳定性不佳.对此，刘培洵等[6]指出随机误差是影响定位精度的主要因素，运用最小绝对偏差法建立函数模型，结果表明当存在离群点时，稳健算法有效改善了声发射的定位精度;邓艾东等[7]改进了最小方差自适应时延估计方法，引入衰减系数描述信号传递过程中能量的减弱，使之在迭代过程中可抵消相同能级的噪声干扰，同时根据估计误差大小分别按误差梯度和误差加权实时调整步长以提高收敛速度.

1.2 到时检测

在3维空间定位声发射源时，声发射传播至传感器的路径如下式所述：

其中：v为波的传播速度；ti为声发射信号实际到达第i个传感器的时刻；t为声发射事件发生时刻；(xi，yi，zi)为第i个声发射传感器的空间坐标；(x，y，z)为声发射源的空间坐标,即目标定位点.声发射本身就是一个复杂耦合的应力波发射现象，另外检测仪器的非线性作用同样揉入波的传导过程使之发生融合与叠加.

过去30年，导波理论同无损检测技术的结合,开阔和提高了微波检测的范围及准确性，由此发展起来的模态声发射技术可有效削弱设备的影响[8-9].龚仁荣等[10]基于Lamb波的频散特性和Gabor小波时频分析方法，提取不同模态波或多频率成分的声发射(acoustic emission,AE)信号到达传感器的时间，并利用等腰三角形定位声发射源，有效避免传感器灵敏度及其布局对定位精度的影响;Ciampa等[11]建立了非线性方程，利用连续小波变换识别波包到时，结合局部牛顿迭代法和回溯技术获取冲击位置坐标和确定弯曲Lamb波的群速度以定位声发射源;庞宝君等[12]运用希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)提取分解声发射信号中的A0、S0模态波，根据不同频率下的波速规律，改进声发射线定位中到时差的精度;张萍等[13]运用小波变换分离声发射信号中某一特征频率成分，引入阈值分析法将变换后幅值最大值的80%作为检验A0模态波到达的时间点以明确时差.

声发射信号到时检测离不开对耦合信号的过滤、分解与剖析，涉及具体方法及原理将在后文中详细介绍.金中薇等[14]强调噪声、声发射信号波形反射、折射对确定到时差的影响，选取加权广义互相关算法对信号进行滤波处理以提高信噪比，对比发现相变(the phase transform,PHAT)加权广义互相关分析定位精度更高;黄晓红等[15]针对小波去噪后的石岩声发射信号进行全相位快速傅里叶变换(all phase fast Fourier,ApFFT)，提取信号序列中心样点相位值，而后通过FFT得到该信号区段全相位频谱，据此计算到达各个传感器的时间差;Gollob等[16]比较齐次、非齐次Geiger迭代和FastWay算法的定位结果，发现：FastWay充分考虑试件本身的几何体素与波在不同组分中的传播速度，根据各传感器最早检测到时矩阵及各自检测到时，结合空间坐标推演最快波传递路径，具有相对较高的定位精度.

1.3 信息智能

20世纪60年代以来，以支持向量机、神经网络等为代表的智能算法体现了机器学习的高度集成与泛化能力.生物、医学、经济等学科的普遍实践表明，智能算法具有良好的自适应性和非线性作用等.

不同声发射源具有鲜明的特征差别，因此,检测到的声发射信号波形不尽相同，表现为反映波形变化规律的信号参数与声发射源的特性相对应.易若翔等[17]指出声发射信号特征参数、波形数据等可作为输入，定位坐标可作为输出,进行人工神经网络声发射源定位;李冬生等[18]以声发射特征参数的组合作为输入层，声发射源坐标值作为输出层，分别采用误差分析和主成分分析(principal component analysis,PCA)方法确定隐含层和集约样本空间、缩短训练时间，这一构建的BP神经网络在应用于断铅试验中得到的声发射源定位结果精度较高;Ince等[19]结合聚类分析和FFT等信号处理手段，按一定噪声阈值和P波到达特征，运用支持向量机训练并检测P波到时，从而实现微裂纹扩展定位.

综上所述，明确声发射源是理解材料或结构变形失效过程的首要任务.目前常用的声发射源定位方法各有其局限性.如何“优势互补”，如何从材料性质和结构特点出发为复杂材料的缺陷诊断布置合理的传感器网络，如何定义声发射参数与源传播机制之间的相关性，仍有待思考与完善.

2 声发射信号处理

声发射信号的传导受到材料结构、传播介质等诸多因素的影响，实际检测得到的信号波形已经是多种波叠加形成的复杂模式.参数检验和波形变换是声发射信号处理的两大主要手段[20].下面主要介绍和对比不同信号处理手段在巩固声发射信号特征、消除噪声影响中所取得的成果.

2.1 特征巩固

常用的声发射信号波形处理方法包括傅里叶变换(FT)、希尔伯特-黄变换(HHT)、小波变换(WT)、小波包变换(WPT)等.诸多研究表明，将声发射信号进行时频转换并分离至不同频段，可有效剔除冗杂信息干扰，进一步凸显声发射信号本身的特征.Serrano等[21]为从声发射信号的时间和频率变量中分离出感兴趣的物理参数，提出一种新的样条小波包族，可提供具有良好适应性的时频技术以检测和定位未知波形的瞬态;张平等[22]利用小波变换将声发射信号分离到不同频段及对声发射信号局部时频特征展开分析，并强调要选择合理的小波基函数和小波尺度;王更峰等[23]将更为精细的小波包分析应用到岩石声发射信号处理上来，分析小波包分解声发射信号后各个频带上的能量分布及占比，得到反映声发射信号主要信息的特征频带;孙立瑛等[24]分别运用小波包分析和HHT对管道泄露声发射信号进行分解、重构及相关分析，对比发现：经验模态分解(EMD)方法可有效地将信号分离为若干个本征模函数(IMF)的分量之和，将包含不同特征信息的声发射信号在不同分辨率下表现出来，且重构信号能更真实地反映原信号的本质特征;张闯等[25]先后采用FFT和WPT对声发射信号进行处理，比较各频带的能量分布差异，提取特征频率以判断是否存在裂纹;Gu等[26]运用HHT对其进行分解和转换，获取3D希尔伯特频谱,即信号的时频能量分布,以进一步结合分形理论深入分析并提取其特征参数.

在处理声发射信号的过程中，上述方法仍存在一定缺陷：相关参量的选取无统一规则，而算法本身也有局限性.对此，Law等[27]为克服HHT初始阶段对信号分解存在各频率成分相邻、首频段过宽的缺陷，指出利用小波变换预先将信号分解为有限个窄频;宫宇新等[28]对采集的大量声发射时域信号数据选择合适的时窗进行最优分割，并运用时频分析算法进一步定位主频带;Lin等[29]在明确各传感器在各窄频带的灵敏度的基础上，将原始非线性声发射信号在时域和频域上转换成为线性、正态化的信号，有效克服信号能量的衰减问题;胡磊等[30]在处理柴油机缸盖故障产生的声发射信号时，将时频熵同HHT相结合，分析信号在时频域的能量分布疏密变化从而提取临界特征参数.

2.2 噪声消减

噪声干扰易使声发射信号产生不可估量的形变，而声发射信号处理的重点之一就是消除或降低噪声.彭志科等[31]根据振动信号的循环平稳性，以Mallat算法思想导入分级合成逼近的理念得到多个小波基函数，设计基于离散小波变换的消噪方法，将对应于噪声即滤波器系数小的小波系数置为零;顾江等[32]采用独立分量分析方法对声发射信号进行多路独立变量分离，按照信号时频或频域分布经验识别有用信号和噪声，同小波分析法相比，该方法的去噪效果更好;郝如江等[33]应用形态滤波对轴承声发射信号进行多尺度组合运算降低噪声，这一方法简单易行;康玉梅等[34]采用不同小波包阈值去噪方法进行对比试验，发现分数幂阈值去噪法可有效减少信号失真，减轻信号振荡，且信噪比较高，均方根误差较小;席剑辉等[35]基于加权级联形态滤波削弱声发射信号中的脉冲噪声，基于滚动轴承故障模拟的声发射试验结果表明该方法可有效抑制高频噪声干扰;王向红等[36]先后采用小波包分析和独立成分分析对含噪混合信号进行降噪和分离，并利用收缩函数对分离后的信号在频段内去噪，试验表明：这一方法可有效提取输入信噪比大于-15 dB的微弱多源故障信号.

另一方面，在分离声发射信号中的噪声时，如何给予充分合理的阈值以尽可能地排除干扰同样引起相关学者的热议.Shokri等[37]从声发射特征参数的角度出发，构建相关系数矩阵,对有关信号与噪声展开研究，通过试验数据计算得到二者的参量差异，从而区分声发射信号与噪声干扰;Ruiz-Carcel等[38]提出利用谱峭度对轴承缺陷检测加以改进，充分发挥其对初始信号特征的记忆性，自动突出缺陷的表征优势，为信号处理过程中带通滤波的选择提供合理依据.

综上所述，声发射信号处理旨在弱化声发射过程中的非线性和不稳定性，凝练不同频段波形信息，重塑具有鲜明特征的声发射信号.当然，是否能够从信号处理的角度为把握和聚类不同声发射波形特征，实现信号波动与材料特性、物质结构、破坏模式的对应关系，对深度剖析声发射过程中所携带的损伤信息具有重要的意义.

3 声发射参数分析

声发射参数是多角度表征与评价声发射过程的量化工具，也是多指标刻画材料或结构声发射特性的客观反映，更是描述声发射变化规律及复杂内涵的主要方式.下面主要梳理和说明声发射参数、反映声发射过程非线性特征的相关参量及声发射过程同力学过程耦合的参量表达形式.

3.1 基本描述

声发射信号分为突发型和连续型2种，图1是一典型的突发型声发射信号图谱[39].

图1 突发型声发射信号

声发射基本参数包括能量、幅度、上升时间、振铃计数、持续时间等，可进一步区分为过程参数与状态参数：过程参数表示某一时段或过程的声发射行为，如声发射事件总数、总能量等累计量和幅度分布、频率分布等统计量；状态参数则抓取某一瞬态现象，如声发射事件率、声发射率.

相关学者就不同声发射参数在实际材料声发射过程中的表征意义展开广泛研究，主要体现在构造声发射特征参数、建立声发射参数变化同损伤演化的阶段性和突变点等特征的对应关系.纪洪广等[40]认为声发射率和声发射事件是直观反映混凝土损伤机理的重要参数，声发射事件数可表征材料受损程度.同时，纪洪广等[41]建立声发射参数的灰色尖点突变模型，指出声发射参数的突变点是判断其断裂的临界状态的重要特征.Jirapong等[42]对不锈钢管道在不同静水压力作用下微裂纹产生及扩展的声发射信号展开研究，试验发现峰值因子和声发射能量2种参数的波动特性可有效表征管道内裂纹扩展.吴贤振等[43]将声发射累计数、声发射b值共同应用于岩爆预报，试验结果表明，在加载后期声发射累计数急剧增加、声发射b值快速下降，此时岩石完全破坏.Kencanawati等[44]通过脉冲功率技术制成高等级优质再生粗集料并制备混凝土试件，在利用声发射技术检测其性能时，采用AE撞击、上升时间/幅值比(rise time-amplitude，RA)值与平均频率的关系及AE振幅分布的b值来描述其在压缩荷载下的破裂行为.门进杰等[45]开展钢筋混凝土梁四点弯曲声发射试验，分别得到幅值、声发射计数、能量、上升时间等参数自初始开裂至屈服断裂阶段的变化规律与表征特性.Aggelis等[46]以纤维强化水泥为研究对象，通过声发射信号参数对区分三点弯曲实验中拉伸和剪切破坏模式及二者界限定位展开讨论，发现声发射事件数、RA、平均频率(average frequency,AF)等值的变化在描述早期拉伸引起开裂和末期剪切引起分层(纤维拉出)的演化过程具有一致性与合理性.

3.2 非线性特征

材料或结构中声发射的产生是随机的、不确定的，传播受诸多因素反复综合作用，因此,声发射过程充分体现复杂系统的非线性特征.而国内外专家学者通过试验进一步证实声发射过程具有自相似、分形、突变、不可逆等非线性特征，在此就分形与不可逆两大特征作具体介绍.

3.2.1 分形特征

1967年，美籍数学家Mandelbrot在英国海岸线长度统计研究中首次提出分形的概念，即极不规则的海岸线在局部的形态和整体是相似的[47].分形理论延续自相似性特点并进一步融合精细结构的不规则、递归等特征，集成数学角度的世界观与自然观.分形维数是刻画研究对象分形特征的定量评价指标，常见的有拓扑维数、Hausdorff维数和关联维数等等.

自20世纪90年代开始，分形理论广泛应用于声发射研究中.秦四清等[48]建立声发射事件在空间上的分形模型，以灰岩在声发射实验中得到的振幅分布谱与振幅的关系代入计算，分析结果认为分形维数是研究岩石断裂过程的重要几何参量之一;刘国华等[49]求解声发射信号分形维数，发现分形维数可有效表征声发射信号强度特征，即声发射事件越多，信号的分形维数越小;高保彬等[50]探究了不同含水量煤样单轴受压过程中声发射计数序列的分形特征，发现其分形维数的变化趋势能较好地反映煤样破裂的前兆信息;Carpinteri等[51]利用分形理论对混凝土损伤定位及损伤严重程度展开研究，由于单一的计盒维数难以区分不同均质度材料内部裂纹的分布状态，进而计算计盒维数与两点相关函数差值表征裂纹密集程度;Zhang等[52]基于砂岩圆柱形试件单轴压缩试验下声发射事件空间分布结果，以单链聚类算法寻找最短间距相邻事件构造声发射事件空间向量，采用计盒维数结合球面覆盖法分析其分形特性并设计滑动窗探讨分形维数的时变特征，认为分形维数的变化趋势与岩石内部裂纹的扩展过程有关，分形维数的骤降可视为岩石失稳破坏的前兆;Zhang等[53]结合巴西劈裂试验和声发射技术探讨不同层面角对页岩拉伸强度的影响，建立声发射时间序列分形模型，动态描述裂纹的扩展过程，进一步深化关联维数—应力—层面角的联系，为破坏发生的早期预警提供参考依据.

3.2.2 不可逆特征

材料的不可逆性体现其对受力历史的“记忆性”，被称为Kaiser效应[20].这一特性在金属、岩石、混凝土等材料声发射过程得到广泛验证.赵兴东等[54]发现花岗岩Kaiser效应出现在线弹性循环加载阶段，不受加载条件的影响;李曼等[55]结合声发射信号参数分析，将应力应变曲线划分为5个阶段，认为岩石内部微裂纹稳定扩展阶段的起始点是岩石的Kaiser效应点，其终点即为岩石Kaiser效应的极限;赵奎等[56]基于参数分析法和分形理论研究岩石声发射Kaiser点特征，经小波包频带分解得到Kaiser点所在特征频带的声发射能量占比大于它的邻点，而关联维数小于它的邻点;谢强等[57]在证实花岗岩存在Kaiser效应的前提下，研究时间间隔分别为2 d，15 d和45 d的循环加卸载作用对岩样声发射活动的影响，发现45 d后岩石的Kaiser效应基本消失;Tuncay等[58]基于Kaiser水平等同原位法向应力的假设开展声发射试验，根据不同声发射参数变化特征确定Kaiser水平进而得到对应岩石应力值，发现：岩石的各向异性会影响其结构内部裂纹数量与扩展方向，但不会对Kaiser水平产生显著作用;Clark等[59]首次将声发射技术应用于铁路混凝土轨枕结构健康检测，利用Kaiser效应探讨混凝土初始开裂所对应的荷载水平.

不难发现，Kaiser效应并非普遍存在和简单发生，同材料自身属性、应力水平、循环加载间隔等条件息息相关.如何有效构建材料声发射的Kaiser效应与其损伤程度和受力历史的关系，为材料使用寿命的预测与结构的维修决策提供依据，还有待进一步的研究.

3.3 参量耦合

如何沟通材料声发射信号同力学参数之间的联系始终是声发射领域的研究难点.近年来，旨在研究材料或结构在受力条件下微观缺陷演化过程力学规律的损伤力学观点颇受关注.基于此，相关学者积极构建损伤参量同声发射参数之间的定量关系，或建立损伤本构方程以描述材料受损程度.王善勇等[60]利用损伤力学原理分析岩石断裂声发射过程，阐明声发射事件数N与损伤参数D、初始损伤D0的比例关系;Bourchak等[61]提出运用声发射能量表征CFRP结构物静态荷载下及封闭循环疲劳损伤过程中的损伤参量;杨永杰等[62]运用声发射振铃计数和累计振铃计数构造损伤变量并建立岩石损伤本构方程，以其变化规律描述岩石三轴压缩损伤的演化过程;Suzuki等[63]在定量探究混凝土岩芯试验中声发射事件数与应力、应变的耦合关系时，引入了与弹性模量有关的损伤参数，结合声发射速率过程理论明确损伤演化过程;谢勇等[64]运用声发射能率、声发射b值等参数表征充填体单轴受压试验开裂破坏过程，引入损伤因子，建立声发射能率与充填体损伤的本构关系;李明宝等[65]假定损伤变量服从威布尔分布，推导声发射能量同损伤变量之间的耦合关系，从而得到声发射总能量分别与应力、应变、损伤变量之间的统计规律.可见，损伤理论同声发射的结合不仅实现了力学作用同声学环境的交叉耦合，而且丰富了材料或结构损伤过程声发射的机理描述与表征手段.

综上所述，声发射参数既体现材料内部破坏产生繁衍至失效的基本过程，又具有表现材料力学性质、受力方式、荷载条件显著差异的特征效果.值得一提的是，当前声发射参数体系尚未明确统一的规范标准，不同声发射参数对于不同材料在不同试验中的敏感度也各有差异[66].因此，在实际试验中要多加尝试，充分比较参数的变化规律，避免遗漏信息.

4 铺面材料声发射技术应用研究

混凝土和沥青混合料是常见的路面建筑材料，在道路运营期间，车辆的反复荷载和环境作用会对路面产生不同程度的破坏作用.已有路面损伤检测技术大多从宏观维度评价材料力学的性能变化，缺乏对其破损机理的研究.因此，下面主要分析和概述国内外专家学者通过混凝土和沥青混合料声发射试验，得到材料在不同受力条件、加载方式、环境约束情况下的损伤产生与繁衍机理，强化对材料破损断裂行为的理解与认知.

4.1 混凝土声发射特性

将声发射技术应用于混凝土材料的研究源于20世纪50年代，国内外学者从早期单一的基于声发射参数描述混凝土损伤模式，发展到从细微观层面解释不同因素作用下混凝土声发射特性的本质差异，深入刻画其不同状态下的失效破坏机理[20,67].

4.1.1 损伤判别

混凝土损伤声发射过程呈现阶段性和突变性的特征，表现为初始损伤累积、微裂纹扩展和最终失效断裂.董毓利等[68]充分考虑砼在加载中的受损情况和不可逆变形发展，建立砼损伤本构方程;Suzuki等[69]运用速率过程理论对混凝土试件无侧限抗压测试破损声发射行为展开研究，构建损伤参数与弹性模量、声发射率之间的定量关系，试验表明该方法可有效描述材料的相对损伤程度;Carpinteri等[70]系统地总结与分析了基于声发射技术的能量衰减、b值变化和尺度无关本构关系在无序材料或结构损伤过程中的表征模式，采用分形理论多方面探讨并建立了描述损伤域物理维度的分形模型;Alam等[71]分析声发射能量速率-裂纹开口位移曲线分析损伤的演化过程，发现当接近峰值荷载前后时，能量急剧释放，混凝土内部大量微裂纹增长转变为离散型开裂的非连续阶段，预示着裂纹最终贯通;Sagasta等[72]模拟不同峰值加速作用下单轴动荷载试验中混凝土梁柱结构连接处局部损伤的演化过程，得到声发射事件与能量对数关系的曲线包含两次突变，特别是后一次降低表示宏观开裂已经形成，而基于声发射能量建立的bE值同样直观地反映了损伤演化，bE值小于1意味着材料进入屈服阶段.

4.1.2 断裂特征

断裂是材料或结构内部损伤演化、微裂纹扩展的宏观体现.研究表明，混凝土结构断裂过程中声发射参数(如声发射能量、振铃计数等)的变化具有阶段性，其中突变点对于判别断裂发生临界状态具有重要意义.纪洪广等[73]为定量描述混凝土三点弯曲试验过程中微裂纹扩展的空间演化模式，建立了声发射事件的位置熵函数以表示其空间分布的集散程度，断裂的临界状态表现为位置熵的急剧下降.另外，纪洪广等[74]构造了声发射参数的关联分维函数对试件断裂临界状态的有效识别模式;Ohno等[75]分别运用RA与AF声发射参数和SIGMA分析辨别开裂类型，对比可知：相同受力条件下水泥混凝土的破坏以拉伸开裂为主，而钢筋混凝土梁则是以剪切型为主最终出现斜剪开裂;Aggelis[76]分析AF,RA,AE能量和持续时间4种参量在混凝土损伤演化不同阶段的变化规律，统计微裂纹发展为宏观裂纹进而贯通断裂这3种状态的声发射参数并两两计算其相关性，得到判断破坏过程不同临界状态的声发射参数范围.

4.1.3 物质结构

水泥混凝土的组分、水灰比、孔隙率等因素对其不同受力方式下声发射特性的影响各不相同，而这也体现了水泥混凝土强度与声发射之间的关系.Geng等[77]对比是否含粗集料和不同配比的水泥混凝土试件损伤声发射过程，发现含粗集料、水灰比低的NSC-1试验曲线处于较高水平且波动相对显著，而以AE能量表征的损伤变量变化曲线表明NSC-1出现关键拐点，即临近最终破坏时对应声发射活动较多;曹世荣等[78]运用声发射技术对含纯尾砂、20%和40%粗骨料含量的水泥混凝土柱形试件单轴压缩损伤特性进行研究，认为含适量骨料可在一定程度上抑制损伤;Wang等[79]利用声发射技术探讨水灰比对水泥混凝土耐久性的影响规律，结果表明,混凝土水灰比越高，孔隙越率大，结构就越不稳定，临界裂纹受力就越敏感，材料抵抗变形能力就越弱.此外，刘飞等[80]分别就7 d，14 d，28 d养护条件下的水泥混凝土和普通水泥进行单轴压缩试验，比较二者声发射特性的差异;刘娟红等[81]对含不同初始损伤的混凝土材料损伤演化开展单轴压缩试验，认为适量初始损伤对材料力学性能的减弱具有一定的抑制作用.

4.2 沥青混合料声发射特性

沥青混合料是国内外高等级路面的主导建筑材料.国内外学者针对沥青混合料声发射特性研究的起步较晚，主要集中在沥青混合料低温和疲劳性能的诊断.

4.2.1 温度效应

沥青混合料在低温特别是温度骤降时，由于材料变形能力较差、抗拉强度减小，所以容易产生开裂.Li等[82]指出在低温条件下，当达到一定应力水平且未超过峰值荷载时，沥青混合料声发射活动活跃位置会形成一个过程区，发展为破坏面并预示宏观断裂;Hill等[83]针对再生沥青路面(RAP)再应用于路面建设，测定不同动植物油改良沥青混合料的高温粘性、刚度和断裂能，明确其可有效减弱RAP的逆低温效应，而RAP中原有的老化或硬化粘结剂会在一定程度上影响材料的低温性能;Sun等[84]为研究再生剂改良老化沥青低温性能的效果展开实验，发现再生剂修复老化沥青混合料停留2周后的脆性温度测试接近原生沥青.此外，他还对沥青混合料结构的组分、集料尺寸等随机因素及边界效应对声发射定位精度和到时测定的影响展开一定的讨论.

4.2.2 疲劳测试

沥青混合料疲劳特性表示其在反复荷载作用下达到一定水平后，强度降低导致结构抗力小于荷载应力而产生疲劳开裂.对此，Seo等[85]分别就不同加载强度、循环加载间休息期开展沥青混合料疲劳试验，得知循环加载间的休息期可延缓疲劳损伤,且休息期越长声发射能量衰减越慢，同时未发现沥青混凝土的Kaiser效应.还有，王昊鹏等[86]以19 mm Superpave沥青混合料试件进行单轴循环拉伸试验，对比试验结果发现沥青混合料在休息期内的“自愈合”行为产生活跃低频声发射信号，延长疲劳寿命;Diakhaté等[87]对含预制裂纹的试件进行双剪切循环加载试验方案，比较力学指标及声发射参数的变化和对应关系，认为二者的结合可有效判别裂纹衍生规律和区分沥青混凝土的失效类型.

综上所述，混凝土与沥青混合料两大复杂铺面材料在不同加载方式、物质结构、环境下声发射试验结果呈现明显区别，同其自身力学性质紧密相关.此外，如何理解沥青混合料“自愈合”行为与Kaiser效应之间的关系，如何通过复杂材料声发射测试为实际工程应用(如道路养护决策和结构可靠性评价)提供依据尚待深入研究.

5 结 语

“万变不离其宗”，无论是从材料自身组成结构还是各种外界环境因素出发探索声发射过程和分析声发射特性，都离不开对复杂、非平稳、非线性的随机声发射信号进行高效处理与信息挖掘，都离不开对破坏源的定位及其发生机制的精准把握和科学判断.广大专家学者通过学科交叉与融合，不断创新思维、强化声发射研究领域的理论支撑；而现代人工智能、新型材料、大数据、深度学习等高水平技术革命的持续爆发势必为打造一套“动态感知、定量描述、定性评价”的铺面材料性能诊断与评价体系提供可靠保障.