木材模拟声发射源的产生与特性1)

王明华 邓婷婷 方塞银 李晓崧 赖菲 李明

(西南林业大学，云南，650224)

声发射检测(AET)技术作为一种具有实时动态性的无损检测技术，能够客观评估材料的应力水平、损伤程度。为研究声发射(AE)信号在材料中的传播特性，通常需要人为产生模拟AE源。针对金属等各向同性材料，ASTM-E976标准制定了折断铅芯产生模拟AE源的具体方法，该方法被用于对碳素钢[1]、铸铁平板[2]、铝板[3-4]、钢板[5-6]等金属材料AE信号特征及其传播规律的研究。

近年来，AET逐渐被推广到木材损伤研究，由于缺乏专门的AE试验标准，目前主要参考ATSM-E976标准，通过折断铅芯的方式产生模拟AE源。根据该试验标准及方法，鞠双等[7-8]研究了胶合木顺纹及横纹的AE信号特征及传播速度规律；Li et al.[9]、李扬等[10]研究了含水率对于木材AE特性的影响；王宗炼等[11]、Li et al.[12]建立了金属、木材表面断裂源定位方法；赵小矛等[13]建立了AE信号在榫卯结构中的能量衰减模型；Caprino et al.[14]结合人工神经网络，提出基于样本虚拟训练的纤维板损伤源自主定位方法；Yanase et al.[15]模拟木材板中白蚁啃食活动，验证了AET用于木材病虫害检测的有效性。

目前木材AET方面的研究普遍采用折断铅芯方式产生模拟AE源。但木材作为一种非均质的多孔性材料，其损伤过程产生的AE信号与金属等材料存在本质差异。因此，采用折断铅芯的方式模拟AE源，存在是否合理及其适用范围等疑问。本研究分别采用折断铅芯和薄木条的方式研究AE信号特征及其传播速度，前者按照ATSM-E976标准模拟AE源，针对后者则专门设计一种木材断裂试验，以模拟木材实际断裂过程发出点源AE信号。采用小波分析方法，比较2种方式产生AE信号的频率及传播差异。

1 材料与方法

1.1 试验材料

试验材料为纹理通直的樟子松(Pinussylvestrisvar.mongolicaLitv.)和榉木(Zelkovaschneideriana)实木锯材。2种试材气干状态密度分别为0.42、0.63 g·cm-3，绝对含水率分别为11.1%、14.0%。按照顺纹理方向制作4组尺寸均为580 mm×50 mm×15 mm的试件，分别记为T1～T4。T1、T2为樟子松试件，T3、T4为榉木试件。T1、T3试件用于铅芯折断试验(图1a)，T2、T4试件用于薄木条折断产生模拟AE信号试验。为产生木材试件端面断裂行为，在T2、T4试件的一端，利用曲线锯加工出100 mm×10 mm×5 mm的薄木条，将薄木条和试件联接处按5 mm宽度加工，以模拟木材发生点断裂时产生的单一AE源。为了便于在T2、T4试件上施加冲击力，在距离薄木条末端10 mm位置钻出直径为2 mm的通孔，T2、T4试件的结构如图1b所示。

1.2 试验设计

T1、T3试件采用折断铅芯的方式，在试件左端面100 mm位置产生模拟AE源。试验操作参照ASTM-E976标准，采用直径为0.5 mm的铅笔芯与试件表面呈30°角放置，在距离接触点2.5 mm处折断铅芯，获取事件表面固定位置的AE信号。试验中，传感器S1置于距离试件左端面150 mm处，传感器S2直线分布在与其间隔300 mm的顺纹理方向试件表面(图1a)。为充分降低空气介质的影响，在试件与传感器之间填充高温真空绝缘硅脂，并利用橡皮筋固定传感器。

T2、T4试件利用砝码自由落体产生的冲量折断薄木条，在试件端面产生模拟AE源。将末端带有500 g砝码的无弹性钓鱼线绑在薄木条末端通孔内，将砝码提升至与薄木条下表面接触位置，保持每次自由落体高度200 mm的条件下，使砝码自由落体折断试件端面薄木条，即对薄木条施加1 N·s冲量(g=10 m·s-2)。试验中，传感器S1置于距离试件左端面50 mm处，传感器S2保持直线分布在与其间隔300 mm的试件表面(如图1b所示)。在试件与传感器之间填充高温真空绝缘硅脂，并利用橡皮筋将传感器固定在试件表面。

图1 传感器布置图(数据单位为mm)

1.3 信号采集与处理方法

利用NI USB-6336高速采集卡和Lab VIEW软件搭建的2通道AE信号采集平台，各通道最大采样频率为2 MHz。所用传感器为带宽22～220 kHz的SR-150N单谐振AE传感器。采用增益为40 dB的PAI前端放大器放大AE传感器信号，以实现AE信号的长距离传输。现有研究表明，木材的AE信号最大频率约为200 kHz。根据香农采样定理，为不失真地恢复模拟信号，采样频率(fs)和信号最大频率(fmax)之间应满足fs≥2fmax。试验过程中，系统各通道采样频率设置为500 kHz，输出电压范围设置为(-5 V,5 V)。

为有效降低噪声信号的影响，本研究采用具有优良去噪能力的小波分析方法，将经滤波处理后的AE信号分解到不同频段，根据分解后各层细节信号与滤波信号之间的相关性，重构AE信号波形，为木材AE信号传播特性研究提供更可靠的信号成分。在原始信号采集过程中，fs为500 kHz，信号分析频率(fh)=fs/2=250 kHz。利用daubechies小波(db10)作为小波基函数进行5层小波分解，各层的高频细节信号频段为125～250、62.5～125.0、31.25～62.50、15.625～31.250、7.812 5～15.625 0 kHz，覆盖了AE传感器的全部测量范围。

2 结果与分析

2.1 试件表面的原始AE信号特征

2种模拟AE源产生的原始AE信号波形如图2所示。图中T1～T4表示对应试件编号，S1、S2表示相应的传感器。图2a、2c分别为樟子松、榉木通过断铅试验采集的原始AE信号，图2b、2d分别为折断樟子松、榉木端面薄木条时采集到的AE信号。

h1为木材断裂初期；h2为木材断裂阶段。

铅芯折断产生单一突发型的AE信号，只出现1次强烈且显著的AE现象(图2a、2c)，信号衰减速度较快且能量较小。折断试件端面薄木条产生的AE信号，按信号的波形差异可将信号划分为变形AE信号和断裂AE信号，2种信号分别表征了木材在断裂初期(h1)的变形特性和断裂阶段(h2)的断裂特性。在薄木条断裂初期阶段，材料主要以弹塑性形变为主，木材未发生宏观断裂，其AE现象源于内部木质纤维之间的拉扯及部分纤维的微断裂，AE信号表现为低幅值、低能量；薄木条断裂阶段，纤维之间的拉扯超过材料承受极限，木材开始发生宏观断裂，AE现象显著，AE信号为高幅值、高能量。

2.2 樟子松试件表面的重构AE信号特征

为进一步研究折断铅芯、薄木条产生的AE信号频域特征，先对原始AE信号进行滤波，再利用db10小波进行5层小波分解，并计算各层细节信号与滤波后AE信号的相关性系数，依据相关性重构AE信号波形。

铅芯折断产生的AE信号频率主要分布在中低频段范围，且传播过程中频率越高，衰减越明显。传感器S1检测到的信号频率分布在25～150 kHz频带内，且具有多个频段带分布中心。其中25～65 kHz的信号成分比重大，具有31.3、42.7、59.5 kHz 3个低频率分布中心；高频信号主要分布在以108.7 kHz及124.9 kHz为中心的频段内，且信号比重小。高低频带信号成分比重差异说明樟子松的疏松多孔构造对应力波具有显著的低通特性，其对高频信号成分的阻碍作用较大。木材是一种具有黏弹特性的生物复合材料，应力波在黏弹性体中传播时，频率会发生衰减，且频率越大，衰减越快[16]。所以传感器S2检测到的信号中，高频信号成分衰减消失，主要信号分布在以28.5 kHz为频率中心的1个低频窄带范围内。

折断T2试件端面薄木条产生的AE信号，在断裂初期(h1)，木材主要发生纤维拉扯、微观断裂。传感器S1检测到的信号成分落在23～62 kHz的1个中低频段，出现23.8、38.8、58.8 kHz 3个相对分散的局部峰值信号。传播至传感器S2位置时，受到木材黏滞特性影响，信号中相对高频的成分迅速衰减，最终信号落在以26.9 kHz为频率中心的窄带内。在断裂阶段(h2)，木材开始发生宏观断裂，纤维之间相互拉扯至“崩断”的情况大量存在，使得高频信号成分被激发。断裂阶段信号频谱分布比断裂初期更复杂。传感器S1检测到的信号成分大致落在24～150 kHz，信号分布与铅芯折断产生的信号频段分布较为相似，均出现中低频信号所占比重大，而高频信号成分比重小的现象。传播至传感器S2时，中高频信号成分严重衰减，最终频率成分落在以26.1 kHz为分布中心的窄带内。

根据图3、图4可知，折断樟子松端面薄木条产生的AE信号，是一种源于被检测对象自身的随机信号，能够从更微观的角度反映木材在载荷作用下的AE特性。而铅芯折断产生的AE信号，其信号成分与樟子松端面薄木条在断裂阶段的信号情况具有较高的相似性，均为24～150 kHz宽带分布，且以中低频信号为主。从信号成分上看，铅芯折断产生的模拟AE源在一定程度表征樟子松在断裂阶段的AE特性，对木材的损伤检测研究仍有值得借鉴的地方。

图3 T1试件重构AE信号

图4 T2试件重构AE信号

2.3 榉木试件表面的重构AE信号特征

利用小波分解并重构榉木试件中的AE信号，折断铅芯、薄木条产生的AE信号经重构后的具体情况如图5、图6所示。

图5 T3试件重构AE信号

图6 T4试件重构AE信号

榉木试件铅芯折断产生的AE信号，主要成分的分布与樟子松相似，主要出现在中低频段内，高频信号成分比重小。传感器S1检测到的信号出现在25～150 kHz频段，低频信号分布在25～70 kHz，且信号比重大；高频则分布在100～150 kHz，以108.3 kHz为分布中心的信号为主要高频成分。AE信号传播至传感器S2时，高频信号衰减明显，最终信号分布在30～60 kHz的低频段，具有35.9、42.7 kHz等多个分布中心。

折断榉木端面薄木条时，在断裂初期阶段(h1)，木质纤维相互拉扯导致木材微断裂，产生的AE信号成分复杂。传感器S1检测到的信号为25～150 kHz宽带分布，低频信号比重大，主要出现在25～60 kHz内，且具有多个频率分布中心；高频信号分布在以111.7 kHz为分布中心的宽频带内。AE信号传播至传感器S2时，高频信号迅速衰减，最终主要信号为分布在25～50 kHz内的低频信号。在断裂阶段(h2)，载荷作用导致大量木质纤维被拉断。在传感器S1处，信号频域特性与断裂初期相似，为30～130 kHz宽带分布且以低频信号为主，峰值信号为49.9 kHz。AE信号传播至传感器S2处，高频信号成分显著增加，峰值信号变为103.8 kHz，低频信号分布在以46.5 kHz为中心的频段。

在榉木试件中，铅芯折断产生的AE信号频域特性与榉木端面薄木条在断裂初期的信号特性具有较高的相似性(图5、图6)，表明就频域信号特征而言，利用铅芯折断产生模拟AE源研究榉木在断裂初期阶段的损伤特征是可行的。而在断裂阶段，铅芯折断产生的AE信号与榉木在此阶段产生的信号具有较大的差异，无法有效表征榉木断裂阶段的AE信号特征。

2.4 试件表面AE信号的传播速率

为进一步研究2种AE源产生的AE信号在试件中的传播速率，利用根据信号相关性分析的两点时差法，计算AE信号的传播速率。随机信号x(t)、y(t)，2个信号间的互相关函数Rxy(τ)：

式中：τ为信号在时间轴上的平移单位，T为信号长度，dt为对t进行积分运算。在Rxy(τ)中，若τ=τ0，|Rxy(τ)|取得最大值，表示随机信号y(t)在时间轴上平移τ0个单位之后，与随机信号x(t)的相似度达到最高水平。试验中传感器S1、S2以300 mm定距(Δs)直线分布，利用相关性分析处理重构AE信号得到的τ0即为AE信号传播至2个传感器的时间差(Δt)，AE信号沿试件顺纹理方向的传播速度v=Δs/Δt。为最大程度减小试验误差，分别在试件上进行10次独立试验，结果如表1、表2所示。

表1 AE信号在樟子松试件表面传播速率

表2 AE信号在榉木试件表面传播速率

在樟子松试件中，折铅产生的AE信号沿顺纹理方向的平均传播速度为760.9 m·s-1。利用折断试件端面薄木条产生的AE信号传播速率与断裂机制有关，断裂初期AE信号的平均传播速度为786.5 m·s-1；断裂阶段AE信号的平均传播速度为1 085.1 m·s-1。在榉木试件中，折铅产生的AE信号沿顺纹理方向的平均传播速度为1 120.5 m·s-1。折断试件端面薄木条产生的AE信号，断裂初期AE信号的平均传播速度为1 145.2 m·s-1；断裂阶段AE信号的平均传播速度为1 557.6 m·s-1。根据表1、表2可知，2种木材中，铅芯折断产生的AE信号的传播速率与折断木材端面薄木条发生弹塑性变形时的传播速率无显著区别，但比木材在断裂阶段的传播速率小，这种差异与AE源产生的信号能量有关。铅芯折断时产生的AE信号是一种典型的单次随机信号，产生的能量有限，与木材在断裂初期阶段纤维之间拉扯引起的AE现象较为相似。在该阶段，薄木条发生弹塑性变形，从而导致了多次的AE现象，但纤维之间并未完全断裂，每次产生的能量较小，AE信号的群组能量总和也较为有限，所以铅芯折断方式产生的AE信号传播速率与薄木条发生弹塑性变形时的信号传播速率无明显差异。木材发生宏观断裂时，伴随有多次高能量的AE现象，AE信号群组获得的能量比断裂初期更大，应力波群组传播速率大。这说明，相比木材断裂初期内的AE信号，断裂阶段产生的AE信号更具远距离传播的能力。

3 结论

本研究针对木材断裂损伤过程中的AE特性，分别利用折断铅芯和折断薄木条产生模拟AE源，并深入分析该AE源产生的信号沿樟子松、榉木锯材顺纹理方向传播时的时频特性、传播速率。

折断铅芯产生的AE信号，在频率组成、特征分布范围与樟子松、榉木在特定损伤阶段产生的AE信号基本保持一致，无显著区别。说明ASTM标准中折断铅芯产生模拟AE源的方式可用于木材AE特征研究。

铅芯折断、薄木条断裂初期产生的AE信号，应力波群组能量有限，AE信号的传播速率较小。樟子松试件使用这2种试验方法时，AE信号传播速率分别为760.9、786.5 m·s-1；榉木试件中则分别为1 120.5、1 145.2 m·s-1。薄木条断裂阶段，应力波群组获得的能量多，AE信号传播速率大，该阶段AE信号在樟子松、榉木中平均传播速率分别为1 085.1、1 557.6 m·s-1。初步研究表明，在研究AE信号传播速率时，本文提出的折断薄木条试验方法更为客观。

研究表明，折断樟子松、榉木试件端面薄木条产生的AE源能够从更为微观的角度真实体现木材在损伤断裂过程中的AE特性；铅芯折断产生的模拟AE源能在一定程度上表征木材在损伤过程中的AE特性。对于材料的AE特性研究仍有值得借鉴的地方。

本文利用质量固定的砝码产生的冲量来折断木材端面薄木条，冲量大小对于信号特性是否有影响仍需考证，今后可进一步探究冲量对AE特性的影响。