不同使用年限木材弯曲破坏声发射特性研究*

袁晓聪 周占学,2 江一博 常 宇 吴 凯

(1.河北建筑工程学院土木工程学院， 河北张家口 075000； 2.河北省土木工程诊断、改造与抗灾重点实验室， 河北张家口 075000)

声发射是指材料受载破坏时，内部迅速释放能量而产生瞬态弹性波的一种物理现象。古建木结构存在一些细微缺陷，在受力过程中很容易弯曲变形，造成安全隐患，声发射作为一种动态无损检测技术，可以实时采集受载木构件服役过程中因损伤产生的声发射信号，在判断木构件缺陷及使用寿命预测等方面具有与其他无损检测方法不可比拟的优势[1]。因此，结合声发射技术研究木构件承载过程中的动态损伤变化对古建保护具有重要意义。

目前，国内外学者利用声发射技术在木材领域做了大量的研究，并取得了一系列的研究成果。Rescalvo等采用声发射技术实现了对旧木梁的监测，根据采集到的参数信息证实了声发射方法的有效性，表明了声发射技术在实际木结构服役损伤评估中的巨大潜力[2]。Marianne等研究了不同种类的木材发射参数，进一步了解了弯曲应力下木材种类的声学响应差异[3]。Kosei利用声发射技术监测了新旧木材在剪切断裂过程中的参数变化，得出了声发射相关规律[4]。孙建平等结合声发射技术和力学荷载试验，采用参数分析研究了山杨在不同受载阶段的声发射特性[5-6]。谢启芳等通过木材受拉破坏声发射试验,采用参数分析建立了声发射参数与受拉损伤模型[7]。Jiao基于小波变换和声发射理论，提出了一种新的声发射源定位方法[8]。孙丽萍等通过比较小波分析和小波包分析的滤噪效果，并基于小波包分析实现对木材含水率的监测[9]。刘嘉新等利用小波包变换和人工神经网络建立诊断模型实现对木材孔洞的诊断[10]。

综上所述，学者利用声发射作为技术手段在木材领域做了大量的研究，但这些研究多涉及新材试件在荷载下的声发射特性，而对一些具有承载历史的旧木材弯曲下的声发射变化研究较少。因此，采用三种不同使用年限的木材试件进行室内三点弯曲试验，对声发射信号参数分析的同时提取试件损伤过程中的主频和能量，旨在对比找出各不同使用年限的木材损伤过程的声发射变化规律，同时为声发射技术更好地应用到古建保护中提供研究基础。

1 试验概况

1.1 试验材料

松木是古建木结构和传统木结构常用的建筑材料[11]。鉴于此，本文在张家口市万全区某乡村收集传统木结构建筑拆除下来的不同年代的旧松木梁，树种为樟子松。为保证生长环境和试样可比性，试验材料均在同一乡村收集，并选取三根不同年代的木梁作为试验材料。由于试验所用材料来源于传统木结构维修时替换下来的绝干旧木构件，因而具有形状各异、材质状况不同等特点，为了探讨不同年代的木材所表现出的声发射规律，根据木材力学性能试验方法将木梁构件制作成标准清材小试样[12]，从而有效避免了裂纹、节子、虫蛀等材料本身的瑕疵对试验结果产生的误差。

将试件按照不同使用年限分为A组(15 a)、B组(40 a)、C组(100 a)3组，每组试件各5根，试件尺寸为300 mm×20 mm×20 mm，长度方向为顺纹，平均密度为(0.59±0.073)g/cm3，整体通直无明显缺陷，试验材料及试件如图1所示。

1.2 试验设备及方法

试验系统由WDW-10型万能力学加载系统和DS5-8型声发射采集系统组成，设备连接如图2所示。声发射传感器采用RS-2A型，试验门槛值设定为45 dB，前置放大增益为40 dB，采样频率为2.5 MHz。试件放置在试验机上，试验机探头跨中加载，跨距为240 mm，将两个相同型号传感器均匀布设在距离跨中40 mm处，以避免由于单个传感器接触不牢对试验造成误差。

试件加载前，在试件和传感器之间涂抹一层薄薄的凡士林并用橡皮筋将传感器和试件固定以防止声发射信号畸变和衰减。对试件施加20 N预荷载以克服夹具和试件之间的摩擦，试验加载采用控制位移方式，加载速率为5 mm/min，加载过程如图3所示。在声发射仪开始采集的同时启动万能试验机保持同步，加载过程中采集应力、声发射参数等信息。试件加载至断裂后更换试件，重复以上步骤。

2 声发射信号时域参数特征分析

声发射技术不仅可以表征物体的破坏过程，还可以利声发射参数反映结构的损伤缺陷程度[13]。加载试验结束后，将两传感器采集的振铃计数(当信号越过门槛时电压产生的一次震荡被定义为一个振铃计数，总的震荡次数称为振铃总计数，经常被用来表征信号活跃的强度和频度特征。)取平均值，结合各组典型试件随时间的荷载变化，绘制出各使用状态下木材声发射振铃计数和荷载与时间的关系曲线，如图4所示。由图4可以看出，不同使用年限下木材试件随着时间的增加振铃计数表现出不同的幅值变化，但又存在一定的共性。加载前期，各试件都表现出较少的振铃计数，随着荷载的不断增加，振铃计数频度和数量较前一阶段都有所上升，因而，根据荷载过程中振铃计数表现，将旧木材受载全过程大致分为三个阶段：阶段Ⅰ：木材处于线弹性阶段，此时木材内部孔隙被压缩，其内部胞壁界面的微裂纹处于临界开裂状态[14]，产生少量低幅值振铃计数，对木材整体力学性能产生很小影响。阶段Ⅱ：此阶段木材处于以弹性变形为主的阶段，同时声发射振铃计数表现活跃，产生更多数量的振铃计数，微裂纹开始稳定扩展，产生轻度损伤。阶段Ⅲ：随着荷载继续增加，木材处于塑性断裂为主的阶段，三种不同使用状态的木材都产生更为活跃的声发射信号，振铃计数的数量有了更大的提升，此时木材旧裂纹失稳扩展并伴有新裂纹的不断产生，木材表面开始产生裂纹，对木材整体造成严重损伤。同时对比图4中三种不同状态声发射参数历程图可以看出各试件受载过程中产生的振铃计数变化也各不相同，在整个加载过程中具有一定使用年限的木材各阶段振铃计数的数量和频度表现得更加活跃，这是由于使用年限较久的木材经历长时间的风雨侵蚀，导致木材内部产生不同程度的微裂纹和微缺陷，加载过程中使得裂纹开裂和闭合，从而表现不同程度的声发射变化。由此说明使用年限一定程度影响声发射的活度，使用年限较久的木材声发射表现更加活跃，同时根据振铃计数产生的频度和数量也可以判断木材内部损伤状况。

3 声发射信号频域特征分析

3.1 基于FFT变化计算波形的主频率

快速傅里叶变换(FFT)是将声发射信号从时域到频域的转变，并获取在频域上的相应的频谱特征，建立在FFT基础上，把时域内的数字信号通过数字变化转化为对应的频谱，从频谱中分析信号所含各种特征的一种方法[15]。对声发射信号波形x(t)采样时，其时频和频域的采样数目N是相同的。定义x(n)的N点来进行连续傅里叶变换(FFT)表示为：

(1)

式中:x(k)为信号频谱的第k个值；x(n)为时域采样的第n个值；N为离散型傅里叶变换的区间长度；j为虚数。

以木材在损伤过程中产生的一个声发射信号为例进行FFT分析，相应的波形频谱如图5所示，将声发射信号中最大幅值所对应的频率定义为主频，对图5a所示的声发射信号进行FFT变化即可得到相应的二维频谱图，如图5b所示。频谱中信号频率特征为单峰结构，最大幅值为15 mv，其所对应的频率即为主频率，因此，该波形所对应的主频率为162.5 kHz。

3.2 声发射信号主频频段特征分析

基于上述理论，将各组在受载全过程中采集到的声发射信号进行相应去噪处理后，再对每个信号进行FFT分析，提取相应的信号主频，获得各组试件在受载全过程中主频随时间演化过程，并将其绘制在坐标轴上如图6所示。

由图6可以看出，3种不同使用状态的声发射信号频带分布基本相同，其分布范围主要在0～200 kHz以内，且具有明显的成频段分布的特征。因此，可将各组试件按频段的聚集程度分为3个主要频段，根据频率由低到高分为F1频段(0～25 kHz)、F2频段(30～50 kHz)和F3频段(150～175 kHz)。观察3个主要频段，图6b和图6c相比于图6a主频段和各频率分布更为离散，这表明木材的各向异性和使用年限使得木材在破坏过程中频率更加多样性、坏模式复杂，为进一步研究试件的主频变化，统计上述3组不同使用年限的试样在弯曲损伤状态下3个主要频段的声发射信号主频数量占比，如表4所示。

分析图6和表1可以看出，3组不同使用年限的试件F3频段占比最大，F2频段次之，还有少量频率分布在F1频段，由此表明，在木材的损伤开裂过程中，不管是以弹性变形为主的轻度损伤阶段还是以塑性断裂为主的重度损伤阶段，其产生的损伤都集中在30～50 kHz和150～175 kHz，相关研究表明，木材损伤信号在100 kHz～200 kHz[16]，故而可以推断150～175 kHz频段范围多为木材裂纹失稳断裂时产生的声发射信号，0～50 kHz较低频率信号多为木材弹性变形时裂纹萌生和扩展产生的信号。对比各不同试件主频分布可以发现，各不同使用年限木材频带占比未存在明显的相关关系，但随着使用年限的不断增加，F1频段和F2频段占比有增加的趋势，F3频段占比相对降低，基于此初步推测与旧木材在损伤破坏过程中木材自身产生的微裂纹数量有关，在木材受载过程中，使用年限较久的木材自身存在较多的微裂纹，因而在加载过程中除原生微裂纹加上新萌生的微裂纹使得木材在加载过程中产生较多低频信号使得较低频段占比相对提升。因而，不同使用年限声发射信号主频分布仍具有一定共性，其结论正确性仍需要进一步分析验证。

表1 各试件声发射主频频段占比Table 1 The proportion of main frequency band of acoustic emission of each specimen

3.3 小波包频带分解及能量特征分析

为进一步了解AE信号各频带的能量分布特征，将频谱分析后的信号采用小波包分解在各频带上进行细化分析。小波包分解是基于信号频率将没有细分的高频部分进一步划分，根据被分析信号特征自适应选择频带与信号频谱相匹配，从而提高了时频分辨率[17]。

基于小波包分析方法，对古建木材各损伤阶段的波形数据进行小波包分解[18]。选取小波函数Daubechies系列中的db3，对采集的AE信号做5层小波包分解，并对第5层系数进行重构，基于声发射系统采样频率为2.5 MHz，则依据采样定理计算奈奎斯特频率为1.25 MHz，因此第5层每个频带宽为39.062 5 kHz，为更直观体现频谱能量关系，将频谱范围排列如表2所示。

将表2分量序号中的数字1～32表示为被分解的各频带编号，根据上述分析，木材弯曲时主要频带集中在前6个频带(0～200 kHz)，为了更加全面地

表2 小波包分解重构信号频谱范围Table 2 Reconstruction of signal spectrum rangeby wavelet packet decomposition

分析木材试件从加载到断裂全过程各频带能量变化，将各阶段前六个频带平均能量进行统计，并将1，2频段视作中低频段，4，5频段视作高频段得到木材受载全过程的各频带能量变化如图7所示。

从图7可以看出，各组试件在整个加载过程中主要能量集中于前6个频段与上述分析的主要频带分布规律相一致。综合分析可知，各频带能量均分布于加载的各个阶段并表现出不同的变化。在加载阶段Ⅰ，试件正处于初始孔隙被压密裂纹萌生的线弹性阶段，各组试件1、2频段能量占比均高于4、5频段，且使用年限较久的木材1，2频段能量占比较高。随着试件的加载，木材内部微裂纹开始发展并伴随线弹性阶段裂纹发展造成的少量纤维的断裂，此时各频带能量占比产生较大波动，1、2频段能量占比下降，4、5频段能量占比上升。随着试件的进一步加载，伴随着损伤的积累，试件内部纤维发生频繁断裂，此时，1、2频段能量占比继续降低，4、5频段能量持续升高。直至加载到断裂破坏，木材内部微裂纹贯通形成破裂，此时1、2频段能量占比突然开始上升，4、5频段能量占比开始下降。

根据上述分析，各不同使用年限下的木材试件在整个受载过程中，中低频段和高频段能量平均占比具有一定的规律性，在加载阶段Ⅰ木材多以微裂纹萌生为主且使用年限较久的试件初始微裂纹数量较多，从而表明木材在加载初期裂纹萌生释放的能量主要以中低频为主。当从阶段Ⅱ加载到阶段Ⅲ过程中，木材内部纤维不断发生断裂并伴随微裂纹的发展，此时中低频和高频能量占比发生相对变化，中低频占比持续下降而高频占比持续增加，导致高低频段共存，从而说明木材纤维的频繁断裂释放的能量多以高频为主。当木材发生断裂时，木材产生明显贯通裂纹造成脆断释放大量能量，中低频段和高频段能量占比处于较高水平，中低频段能量占比呈现明显增大趋势，高频段能量占比发生明显减小，因此可将两频段在断裂前产生的突变作为木材断裂判定的依据。

由此可以证明，各不同使用年限的木材在损伤破坏过程中，会产生中低频段和高频段为主的两类声发射信号，其相对能量分布会产生相对变化。当木材处于以微裂纹萌生扩展为主的弹性形变阶段(Ⅰ阶段)所产生的信号中低频段能量占比较高；当木材处于以宏观裂纹产生和发展的塑性阶段(Ⅱ-Ⅲ阶段)，声发射信号能量逐渐从中低频向高频段演化；在试件断裂前两种频段能量较前一阶段发生突变，故可将此规律用作判断试件是否将要产生断裂的依据。

4 结束语

1)木材的使用年限影响声发射参数的活跃程度，木材使用年限越长，声发射参数表现得越活跃。根据声发射振铃计数时程图中参数产生的数量和频率，可以很好地表征木材的使用状态及在使用过程中构件内部损伤及缺陷情况，为木结构更换及采取相关措施提供依据。

2)三点弯曲条件下，不同使用年限木材试件声发射信号主要频率分布在0 ～200 kHz范围内，主频分布特征相对聚集，明显呈频段分布。使用年限对声发射信号频段分布具有一定的影响，各试样主频都集中在0～25 kHz、30～50 kHz和150～175 kHz，其中使用年限越久的木材主频分布相对离散，处于低频段主频数量增加。

3)不同使用年限的木材随着损伤的不断积累高频带和中低频带能量占比会发生相对变化，处于裂纹萌生阶段声发射信号中低频带能量占比较高；宏观裂纹扩展过程中，除自身微裂纹产生的中低频信号外，还有木材断裂产生的高频信号；在木材断裂前中低频带和高频带能量占比较之前会发生突变，这些规律可以为木材损伤断裂预警提供参考。

由于木材结构的复杂性及各向异性，本文基于小尺寸试件室内模拟木材的破坏过程，研究结果具有一定的片面性，未来结合现场讨论不同树种及不同碳化程度等作进一步研究，以期得到普适性规律。