Методика встановлення типів макроруйнування конструкційних матеріалів за параметрами вейвлет-перетворення сигналів акустичної емісії
Вивчено особливості сигналів акустичної емісії під час макроруйнування структурно різних конструкційних матеріалів. Для цього використано результати аналізу локальних особливостей сигналів АЕ за їх неперервним вейвлет-перетворенням. За критерієм ідентифікування типів макроруйнування оцінено крихке,...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Фізико-хімічна механіка матеріалів |
|---|---|
| Дата: | 2013 |
| Автори: | , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Українська |
| Опубліковано: |
Фізико-механічний інститут ім. Г.В. Карпенка НАН України
2013
|
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/134207 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Методика встановлення типів макроруйнування конструкційних матеріалів за параметрами вейвлет-перетворення сигналів акустичної емісії / З.Т. Назарчук, В.Р. Скальський, О.М. Станкевич // Фізико-хімічна механіка матеріалів. — 2013. — Т. 49, № 6. — С. 119-126. — Бібліогр.: 26 назв. — укp. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1860077370225983488 |
|---|---|
| author | Назарчук, З.Т. Скальський, В.Р. Станкевич, О.М. |
| author_facet | Назарчук, З.Т. Скальський, В.Р. Станкевич, О.М. |
| citation_txt | Методика встановлення типів макроруйнування конструкційних матеріалів за параметрами вейвлет-перетворення сигналів акустичної емісії / З.Т. Назарчук, В.Р. Скальський, О.М. Станкевич // Фізико-хімічна механіка матеріалів. — 2013. — Т. 49, № 6. — С. 119-126. — Бібліогр.: 26 назв. — укp. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Фізико-хімічна механіка матеріалів |
| description | Вивчено особливості сигналів акустичної емісії під час макроруйнування структурно різних конструкційних матеріалів. Для цього використано результати аналізу локальних особливостей сигналів АЕ за їх неперервним вейвлет-перетворенням. За критерієм ідентифікування типів макроруйнування оцінено крихке, в’язко-крихке та в’язке руйнування. Встановлено характерні відмінності сигналів за шириною смуги частот, тривалістю її випромінювання та зміною значень домінуючої частоти.
Исследованы особенности сигналов акустической эмиссии при макроразрушении структурно различных конструкционных материалов. Для этого использованы результаты анализа локальных особенностей сигналов АЭ по их непрерывному вейвлетпреобразованию. По критерию идентификации типов макроразрушении оценено хрупкое, вязко-хрупкое и вязкое разрушение. Установлены характерные отличия сигналов по ширине полосы частот, длительности ее излучения и изменению доминирующей частоты.
The features of acoustic emission signals during macro-fracture of the different structural materials were studied. For this purpose the analysis of the local features of acoustic emission signals by the continuous wavelet transform was used. Brittle, ductile-brittle and ductile fracture were described by the macro-fracture types identification criterion. The characteristic differences between signals in the bandwidth, duration of its radiation and change of the dominant frequency were established.
|
| first_indexed | 2025-12-07T17:14:50Z |
| format | Article |
| fulltext |
119
Ô³çèêî-õ³ì³÷íà ìåõàí³êà ìàòåð³àë³â. – 2013. – ¹ 6. – Physicochemical Mechanics of Materials
УДК 539.3:620.179.17
МЕТОДИКА ВСТАНОВЛЕННЯ ТИПІВ МАКРОРУЙНУВАННЯ
КОНСТРУКЦІЙНИХ МАТЕРІАЛІВ ЗА ПАРАМЕТРАМИ
ВЕЙВЛЕТ-ПЕРЕТВОРЕННЯ СИГНАЛІВ АКУСТИЧНОЇ ЕМІСІЇ
З. Т. НАЗАРЧУК, В. Р. СКАЛЬСЬКИЙ, О. М. СТАНКЕВИЧ
Фізико-механічний інститут ім. Г. В. Карпенка НАН України, Львів
Вивчено особливості сигналів акустичної емісії під час макроруйнування структур-
но різних конструкційних матеріалів. Для цього використано результати аналізу ло-
кальних особливостей сигналів АЕ за їх неперервним вейвлет-перетворенням. За
критерієм ідентифікування типів макроруйнування оцінено крихке, в’язко-крихке та
в’язке руйнування. Встановлено характерні відмінності сигналів за шириною смуги
частот, тривалістю її випромінювання та зміною значень домінуючої частоти.
Ключові слова: руйнування, акустична емісія, неперервне вейвлет-перетворення,
критерій ідентифікування типів руйнування.
Існує багато чинників, які впливають на здатність матеріалу опиратися руй-
нуванню. До них, зокрема, належать низька температура, високі напруження і
швидкості деформації, що виникають під час динамічних навантажень, концент-
ратори напружень тощо. Унаслідок тривалого експлуатування під їх впливом
більшість конструкційних матеріалів суттєво окрихчуються, що призводить до
зниження в’язкості руйнування, а відтак, до значного скорочення часу безпечної
експлуатації промислових об’єктів чи виробів. Тому для ефективного визначення
їх залишкового ресурсу важливо не тільки вміти виявляти різноманітні дефекти,
але й оцінювати типи руйнування під час їх докритичного розвитку. Це дасть
можливість прийняти оперативні рішення про своєчасне виведення об’єкта конт-
ролю з експлуатації чи запобігти його передчасному руйнуванню.
Розроблено низку підходів до ідентифікування типів макроруйнування мето-
дом акустичної емісії (АЕ), зокрема, за амплітудно-частотними характеристика-
ми її сигналів [1]. Встановлено, що АЕ добре відображає динаміку розвитку цих
процесів, зокрема швидкість поширення тріщин. Щоб виявити типи руйнування,
визначали енергію сигналів [2] та зміну їх частотного спектра [3–5]. За критерій
ідентифікації стадій докритичного росту тріщини запропоновано використовува-
ти звуження смуги частот сигналів АЕ [6, 7], а для оцінки типів макроруйнування
під час її підростання – критерій, побудований на найстійкіших параметрах сиг-
налів із урахуванням режимів відбору АЕ-інформації [8]. В основі більшості ві-
домих критеріїв – результати аналізу частотного спектра сигналу, який отриму-
ють за допомогою перетворення Фур’є. Водночас для вивчення особливостей не-
стаціонарних сигналів останнім часом широко використовують їх вейвлет-пере-
творення, за яким, на відміну від перетворення Фур’є, вдається не лише виділяти
частотні компоненти сигналу (для низькочастотних компонентів), але й локалізу-
вати їх у часі (для виділення компонентів високої частоти) [9]. Наприклад, вейв-
лет-перетворення сигналів АЕ застосовували у задачах локації їх джерел [10, 11],
для моніторингу стану інструментів та машин [12, 13], виявлення та розпізнаван-
ня пошкод і дефектів [14–16] тощо.
Контактна особа: О. М. СТАНКЕВИЧ, e-mail: stan_olena@yahoo.com
120
Мета дослідження – ідентифікувати типи макроруйнування різних конструк-
ційних матеріалів на основі аналізу локальних особливостей неперервного вейв-
лет-перетворення сигналів АЕ.
Методика випроб. Для розпізнавання локальних та “тонких” особливостей
сигналів використовують неперервне вейвлет-перетворення (НВП), яке задають у
вигляді скалярного добутку вихідного сигналу 2( ) ( )s t L R∈ та базисних функцій
( )ab tψ [17]:
( ) 1( , ) ( ), ( ) ( )ab
t bW a b s t t s t dt
aa
∞
−∞
−⎛ ⎞= ψ = ψ⎜ ⎟
⎝ ⎠
∫ .
Базисні функції ( )ab tψ , які називають вейвлетами, будують шляхом масшта-
бування та зсуву у часі деякої функції-прототипу (материнської функції) ( )tψ за
співвідношенням
1( )ab
t bt
aa
−⎛ ⎞ψ = ψ⎜ ⎟
⎝ ⎠
.
Параметр b відповідає за розташування у часі, а a – за масштаб. За велики-
ми значеннями a виділяють низькі частоти сигналів, а за меншими – високі. Ре-
зультатом НВП є спектр коефіцієнтів ( , )W a b кореляції сигналу з вейвлетом у
вигляді поверхні у тривимірному просторі.
Вибір конкретного материнського вейвлета залежить від мети досліджень та
типу сигналу, який необхідно проаналізувати. Найпоширеніші дійсні неперервні
базиси конструюють, використовуючи функцію Ґауса 2( ) exp( / 2)g t t= − , яка має
найкращі локалізаційні властивості як у часовій, так і у частотній областях, що
важливо для аналізу нестаціонарних сигналів [18]. У програмному середовищі
AGU-Vallen Wavelet [19], розробленому компанією Vallen Systeme для НВП сиг-
налів АЕ, за материнський вибрано вейвлет Габора на основі функції Ґауса. Ма-
теринський вейвлет та його перетворення Фур’є мають вигляд
1/ 2 22
1/ 4 0 0
0( ) exp
2g
tt i t−
⎡ ⎤⎛ ω ⎞ ⎛ ω ⎞⎢ ⎥ψ = π − + ω⎜ ⎟ ⎜ ⎟γ γ⎢ ⎥⎝ ⎠ ⎝ ⎠⎣ ⎦
, (1)
( )
1/ 2 22
21/ 2 1/ 4 0 0
0ˆ ( ) (2 ) exp
2g
t−
⎡ ⎤⎛ ω ⎞ ⎛ ω ⎞⎢ ⎥ψ ω = π π − ω−ω⎜ ⎟ ⎜ ⎟γ γ⎢ ⎥⎝ ⎠ ⎝ ⎠⎣ ⎦
, (2)
де 0ω – центральна частота і 1/ 2(2ln 2) 5,336γ = π = [20]. Функцію Габора (1)
можна розглядати як віконну функцію Ґауса з центром у точці 0t = , а її пере-
творення Фур’є (2) зосереджене поблизу частоти 0ω = ω . Тоді зміщена та масш-
табована функція (( ) / )g t b aψ − зосереджена поблизу точки t b= , а її перетво-
рення Фур’є ( ) ˆ[ exp ( )]ib
ga a− ω ψ ω – поблизу частоти 0 / aω = ω . Таким чином,
НВП характеризує часово-частотні коефіцієнти ( , )WT W a b= сигналу ( )s t поб-
лизу точок t b= і 0 /f a= ω . За зміною цих коефіцієнтів на різних масштабах
можна виявити локальні екстремуми структури досліджуваного сигналу. Великі
значення вейвлет-коефіцієнтів WT характеризують одночасно сильно виражену
особливість сигналу та добру відповідність вейвлет-функції його обвідній.
121
З урахуванням результатів теоретичних [21, 22] та експериментальних дослі-
джень [23, 24] для кількісної оцінки сигналів АЕ під час руйнування конструк-
ційних матеріалів за параметрами НВП запропоновано критеріальний показник κ:
max 0WT f
f
×∆
κ =
∆
, (3)
де WTmax – максимальне значення вейвлет-коефіцієнта WT для події АЕ; ∆f – ши-
рина частотної смуги для цієї події в координатах “WT–f”; ∆f0 – ширина робочої
смуги вимірювального АЕ-тракту, сумірної з робочою смугою частот первинного
перетворювача. Залежно від експериментально визначеного значення критеріаль-
ного параметра тип макроруйнування конструкційних матеріалів розділено на
в’язке ( 0,1κ < ), в’язко-крихке ( 0,1 0,2≤ κ < ) і крихке ( 0,2κ ≥ ). Збільшення по-
казника κ свідчить про зростання ймовірності крихкого руйнування.
У конструкційних матеріалах можуть одночасно відбуватись мікротріщино-
утворення, розтріскування включень, формування пластичних деформацій, мак-
роруйнування тощо, що зумовлює вказані механізми руйнування. Для їх іденти-
фікування за сигналами АЕ запропоновано методику за таким алгоритмом: 1 –
побудувати НВП сигналу АЕ та визначити значення вейвлет-коефіцієнта WTmax у
цій події; 2 – побудувати проекцію НВП на площину “WT–f ” у момент досяг-
нення цього значення; 3 – визначити ширину смуги частот ∆f (MHz), яка відпові-
дає значенню WTmax; 4 – обчислити критеріальний показник κ за співвідношен-
ням (3) та за його значенням ідентифікувати тип руйнування, що протікає у фік-
сований момент часу в матеріалі [23, 24]. Отже, за критерієм (3) можна оцінити
тип руйнування у масштабі реального часу.
Результати та їх обговорення. Для вивчення особливостей руйнування за
критеріальним параметром κ вибрали такі конструкційні матеріали: корунд,
сталь 38ХН3МФА, алюмінієвий сплав Д16 та листовий ебоніт. Досліджували за
двома схемами навантаження: розтяг циліндричних стальних зразків (діаметром
4 mm, довжиною 44 mm), плоских зі сплаву Д16 (40×9×2 mm) та листового ебоні-
ту (44×9,4×2,8 mm); триточковий згин циліндричних зразків з корунду (діамет-
ром 13,5 mm, довжиною 80 mm).
Для цього використовували установку СВР-5 [8] зі швидкістю навантаження
4⋅10–7 m/s. Щоб уникнути впливу завад, застосовували метод паралельного (індика-
торного) каналу [25]. АЕ-інформацію відбирали за допомогою системи SKOP-8M
[8] з двома вимірювальними АЕ-каналами. Режими вимірювань: тривалість ви-
бірки 0,5 ms; період дискретизації аналогового сигналу 0,25 µs; частота зрізу
фільтра низьких частот 600 kHz, високих 200 kHz; поріг дискримінації – у межах
30%. Коефіцієнт підсилення АЕ-тракту становив 70 dB (40 dB – попередній під-
силювач). Смугу частот вимірювального АЕ-тракту визначали за спектральними
характеристиками первинного перетворювача. У нашому випадку 0,2…0,6 MHz.
Відносна похибка реєстрації амплітуди сигналів АЕ не більше ±10%. У режимі
постобробки аналізували сигнали АЕ, будували їх НВП та вивчали кореляцію
локальних особливостей НВП з типами руйнування.
Під час руйнування циліндричних зразків із корунду система SKOP-8M ре-
єструвала сигнали АЕ, для яких 0,12 0,55≤ κ ≤ . Опрацьовано 100 сигналів. Їх
НВП характеризується вузькоcмуговими частотними піками та високими значення-
ми вейвлет-коефіцієнтів WTmax. Встановлено, що зі збільшенням значення WTmax
ширина смуги частот, яка йому відповідає за проекцією на площину “WT–f ”,
звужується. Аналогічні результати отримали раніше, досліджуючи руйнування
різних марок скла [23]. Отже, такі сигнали відповідають крихкому руйнуванню
(рис. 1).
122
Рис. 1. Характерний сигнал АЕ (a) та його НВП (b) для крихкого руйнування.
Fig. 1. AE typical signal (a) and its continuous wavelet transform (CWT) (b) for brittle fracture.
Під час руйнування сталі 38ХН3МФА та сплаву Д16 реєстрували сигнали
АЕ трьох типів. Зокрема, на ранніх стадіях значення їх критеріального показника
низькі ( 0,03 0,1≤ κ ≤ ) і гіпотетично відповідають відшаруванню включень у
в’язкій феритній матриці, утворенню мікропор та їх злиттю, а також дислокацій-
ним механізмам мікротріщиноутворення, що характеризують в’язке руйнування
матеріалу. Сигналів з такими значеннями κ займали приблизно 45% від загальної
кількості для сталі та 57% – для сплаву. Опрацьовано 160 сигналів АЕ, які супрово-
джували руйнування сталі, та 60 сигналів – для сплаву. На рис. 2a подано хвильо-
ве відображення сигналу, а на рис. 2b – його НВП ( 0,048κ = ) під час розтягу
сталевого зразка за в’язкого руйнування.
Отже, аналізуючи особливості НВП сигналів АЕ, виявили, що сплав Д16 плас-
тичніший, ніж сталь 387ХН3МФА, оскільки під час його руйнування випроміню-
ється більша кількість сигналів зі значенням 0,1κ < (57 проти 45%), що добре уз-
годжується з відомими результатами досліджень за іншими методиками [8].
Рис. 2. Хвильове відображення сигналу АЕ (a) та його НВП (b) за в’язкого руйнування,
а також НВП сигналу (c) за крихкого руйнування сталі 38ХН3МФА.
Fig. 2. Waveform (a) and CWT of AE signal (b) for ductile fracture, and CWT of AE signal (c)
for brittle fracture of 38ХН3МФА steel.
Водночас зі збільшенням навантаження поза границю текучості з’являються
дискретні сигнали АЕ з високими амплітудами і вузькими частотними спектрами,
для яких значення κ суттєво зростають. Це характерно для інтенсивнішого ут-
ворення мікротріщин або підростання макротріщини. Кількість таких сигналів
становить 25% від загальної кількості для сталі 38ХН3МФА та 23% – для сплаву
Д16, а критеріальний параметр для них змінюється в діапазонах 0,2 0,56≤ κ ≤ і
123
0,2 0, 4≤ κ ≤ , відповідно, що сумірно з його значеннями під час руйнування ко-
рунду та скла [23]. На рис. 2c зображено НВП типового сигналу, для якого 0,56κ = .
Встановили, що серед зареєстрованих під час руйнування сталі 38ХН3МФА
та сплаву Д16 сигналів АЕ є такі, для яких 0,1 0, 2≤ κ ≤ . Їх кількість (від загаль-
ної кількості зареєстрованих) – 30% для сталі та 20% – для сплаву. На рис. 3a–c
зображено сигнал АЕ, для якого 0,127κ = , НВП та його проекцію на площину
“WT–f ” у момент досягнення значення WTmax для цієї АЕ-події.
Амплітуди таких сигналів вищі, ніж сигналів, що відповідають в’язкому
руйнуванню (рис. 2a), але нижчі, ніж сигналів АЕ, що відповідають крихкому
руйнуванню (див. рис. 1a). Їх НВП (рис. 3b, d) свідчить про декілька максимумів
вейвлет-коефіцієнтів WT у короткому інтервалі часу на різних частотах, а проек-
ція НВП на площину “WT–f ” (рис. 3c) – про широкий спектр частот, що, ймовір-
но, відповідає накладанню пружних коливань від різних механізмів руйнування в
одній АЕ-події. Ці сигнали можна віднести до таких, що супроводжують в’язко-
крихке руйнування.
Рис. 3. Хвильове відображення (a), НВП (b) та його проекція на площину “WT–f ” (c)
сигналу АЕ для сталі 38ХН3МФА та НВП сигналу для сплаву Д16 (d),
які відповідають в’язко-крихкому руйнуванню.
Fig. 3. Waveform (a), CWT (b) and “WT–f ” representation (c) of AE signal
for 38ХН3МФА steel and CWT of AE signal for Д16 alloy (d) for ductile-brittle fracture.
Під час руйнування листового ебоніту присутні два типи сигналів АЕ: на по-
чаткових стадіях зі значеннями критеріального показника 0,02 ≤ 0,08≤ κ ≤ , що
відповідає в’язкому руйнуванню, та за подальшого збільшення навантаження – в
інтервалі 0,1 0,36≤ κ ≤ , що відповідає крихкому руйнуванню. Всього опрацьо-
вано 500 сигналів. На рис. 4a зображено НВП сигналу АЕ, для якого 0,32κ = . За
124
проекцією НВП на площину “WT–f ” у момент досягнення значення WTmax отри-
мали вузьку смугу частот ( 0,1 MHzf∆ = ) (рис. 4b) з тривалістю випромінювання
∼10 µs (рис. 4c).
Рис. 4. Характерний сигнал АЕ за крихкого (a–c) та в’язкого (d–f) руйнування ебоніту:
a, d – НВП, b, e, c, f – проекції НВП на площини “WT–f ” та “WT–t ”, відповідно.
Fig. 4. AE typical signal for brittle (a–c) and ductile (d–f) fracture of ebonite:
a, d – CWT, b, e, c, f – “WT–f ” and “WT–t ” representations, respectively.
На рис. 4d вказано аналогічні параметри сигналу АЕ, коли 0,06κ = . За про-
екцією НВП на площину “WT–f ” цьому сигналу відповідає ширша смуга частот
(∆f = 0,15 MHz) (рис. 5b), ніж у попередньому випадку, а тривалість її випромі-
нювання, навпаки, зменшується і становить приблизно 4 µs (рис. 4f).
Таким чином, особливістю НВП сигналів АЕ, які відповідають крихкому
руйнуванню, є довготривале випромінювання вузького спектра частот за досяг-
нення коефіцієнта WTmax (див. рис. 1b, 2c і 4a), проти сигналів, які супроводжу-
ють в’язке руйнування, де випромінювання широкого спектра частот нетривале
(рис. 2b і 4d). Це можна пояснити відмінностями фізичної природи різних типів
руйнування [26].
Як виявив аналіз НВП, під час випромінювання сигналів АЕ, які супрово-
джують крихке руйнування, частота, що відповідає коефіцієнту WTmax, зменшу-
ється порівняно з частотою сигналів АЕ, які характеризують в’язке руйнування
(див. рис. 1b, 2c, 4a, b та 2b, 4d, e). Цей результат узгоджується з отриманими ра-
ніше теоретичними розв’язками відповідних задач, з яких випливає, що зі збіль-
шенням розмірів тріщини в твердому тілі зростає амплітуда переміщень, звужу-
ється ширина смуги домінуючих частот та зменшується приведена частота, за
якої амплітуди досягають максимальних значень [21, 22].
ВИСНОВКИ
Опираючись на результати експериментальних досліджень, можна ствер-
джувати, що за критерієм оцінки типів руйнування, побудованим на застосуванні
125
до сигналів АЕ неперервного вейвлет-перетворення, добре можна проаналізувати
особливості руйнування структурно різних конструкційних матеріалів.
Оцінюючи локальні характеристики НВП сигналів АЕ, виявили, що за крих-
кого руйнування критеріальний параметр 0,2κ ≥ . Їм притаманна вузька смуга
частот за проекцією НВП на площину “WT–f” у момент досягнення вейвлет-кое-
фіцієнта WTmax та значна тривалість її випромінювання.
Для НВП сигналів АЕ, властивих в’язкому руйнуванню конструкційних ма-
теріалів різної структури, критеріальний параметр 0,1κ < . За значень WTmax сиг-
нали мають широку смугу частот у проекції НВП на площину “WT–f ” та коротку
тривалість її випромінювання. Частота, за якої досягається вейвлет-коефіцієнт
WTmax, більша, ніж за крихкого руйнування.
Під час руйнування сталі 38ХН3МФА та сплаву Д16 випромінюються також
сигнали АЕ зі значеннями критеріального параметра у діапазоні 0,1 0,2≤ κ < ,
які, очевидно, характеризують в’язко-крихке руйнування. Їх НВП має декілька
локальних максимумів на різних частотах, а проекція НВП на площину “WT–f ” –
широку смугу, що свідчить про можливе накладання різних механізмів руйну-
вання в одній АЕ-події.
Отже, досліджені конструкційні матеріали за переважальними типами руй-
нування можна класифікувати так: корунд та ебоніт руйнуються крихко, сталь
38ХН3МФА та сплав Д16 – в’язко, причому руйнування сплаву супроводжує
суттєво більша кількість відповідних сигналів АЕ.
РЕЗЮМЕ. Исследованы особенности сигналов акустической эмиссии при макрораз-
рушении структурно различных конструкционных материалов. Для этого использованы
результаты анализа локальных особенностей сигналов АЭ по их непрерывному вейвлет-
преобразованию. По критерию идентификации типов макроразрушении оценено хрупкое,
вязко-хрупкое и вязкое разрушение. Установлены характерные отличия сигналов по ши-
рине полосы частот, длительности ее излучения и изменению доминирующей частоты.
SUMMARY. The features of acoustic emission signals during macro-fracture of the diffe-
rent structural materials were studied. For this purpose the analysis of the local features of
acoustic emission signals by the continuous wavelet transform was used. Brittle, ductile-brittle
and ductile fracture were described by the macro-fracture types identification criterion. The
characteristic differences between signals in the bandwidth, duration of its radiation and change
of the dominant frequency were established.
1. Crack detection in pressure piping by acoustic emission / P. H. Hutton, R. N. Ord,
H. N. Pedersen, and J. C. Spanner // Nuclear Safety Quarterly Report (July–October, 1967)
for Nuclear Safety Branch of USAEC Division of Reactor Development and Technology
(BNWL-754). – Battelle–Northwest, Richland, Washington, 1968. – P. 3.1–3.13.
2. Mirabile M. Acoustic emission energy and mechanisms of plastic deformation and fracture
// Nondestructive testing. – 1975. – 8, № 2. – P. 77–85.
3. Kline R. A. and Hartman W. Frequency analysis of acoustic emission signals // Proc. 2nd Int.
conf. on mechanical behaviour of materials. – Boston, 1976. – S. 1. – P. 1631–1635.
4. Woodward B. Identification of acoustic emission source mechanisms by energy spectrum
analysis // Ultrasonic. – 1976. – 14, № 6. – P. 249–255.
5. Иванов В. И. Применение метода АЭ для неразрушающего контроля и исследования
материалов (обзор основных проблем и задач) // Дефектоскопия. – 1980. – № 5.
– С. 65–84.
6. Lysak M. V. Acoustic emission during jumps in subcritical growth of crack in three-dimen-
sional bodies // Engng. Fract. Mech. – 1994. – 47, № 6. – P. 873–879.
7. Механіка руйнування і міцність матеріалів / Заг. ред. В. В. Панасюка. – Т. 5: Неруйнів-
ний контроль і технічна діагностика / З. Т. Назарчук, В. В. Кошовий, В. Р. Скальський
та ін. – Львів: Фіз.-мех. ін-т ім. Г. В. Карпенка НАН України, 2001. – 1134 с.
126
8. Назарчук З. Т., Скальський В. Р. Акустико-емісійне діагностування елементів конст-
рукцій: у 3-х т. Т. 2: Методологія акустико-емісійного діагностування. – К.: Наук.
думка, 2009. – 263 с.
9. Яковлев А. Н. Введение в вейвлет-преобразование. – Новосибирск: Изд-во НГТУ,
2003. – 104 с.
10. Ciampa F. and Meo M. A new algorithm for acoustic emission localization and flexural
group velocity determination in anisotropic structures // Composites Part A: App. Scie. and
Manufacturing. – 2010. – 41. – P. 1777–1786.
11. Ding Y., Reuben R. L., and Steel J. A. A new method for waveform analysis for estimating AE
wave arrival times using wavelet decomposition // NDT&E Int. – 2004. – 37. – P. 279–290.
12. Wavelet packet analysis for the propagation of acoustic emission signals across turbine run-
ners / X. H. Wang, C. M. Zhu, H. L. Mao, and Z. F. Huang // Ibid. – 2009. – 42. – P. 42–46.
13. Kunpeng Z., San W. Y., and Soon H. G. Wavelet analysis of sensor signals for tool condition
monitoring: A review and some new results // Int. J. of Machine Tools &Manufacture.
– 2009. – 49. – P. 537–553.
14. Li Y. and Yi-Chu Z. Wavelet analysis of acoustic emission signals from thermal barrier
coatings // Transactions of Nonferrous Metals Society of China. – 2006. – 16. – P. 270–275.
15. Khamedi R., Fallahi A., and Oskouei A. R. Effect of martensite phase volume fraction on
acoustic emission signals using wavelet packet analysis during tensile loading of dual phase
steels // Materials and Design. – 2010. – 31. – P. 2752–2759.
16. Kim H. and Melhem H. Damage detection of structures by wavelet analysis // Engng. Struct.
– 2004. – 26. – P. 347–362.
17. Добеши И. Десять лекций по вейвлетам / Пер. с англ. – Ижевск: НИЦ “Регулярная и
хаотическая динамика”, 2001. – 464 с.
18. Воробьев В. И., Грибунин В. Г. Теория и практика вейвлет-преобразования. – СПб.:
ВУС, 1999. – 204 с.
19. Vallen Systeme: The Acoustic Emission Company. – http://www.vallen.de/ software/index.html.
20. Wavelet transform of acoustic emission signals / H. Suzuki, T. Kinjo, Y. Hayashi et al. // J.
of Acoustic Emission. – 1996. – 14(2). – P. 69–84.
21. Skalsky V., Stankevych O., and Serhiyenko O. Wave displacement field at a half-space surface
caused by an internal crack under twisting load // Wave Motion. – 2013. – 50, № 2. – P. 326–333.
22. Амплітудно-частотні характеристики пружних коливань поверхні півпростору, по-
слабленого дископодібною тріщиною відриву / В. Р. Скальський, О. М. Станкевич,
В. З. Станкевич, Ю. Я. Матвіїв // Мости та тунелі: теорія, дослідження, практика: зб.
наук. пр. – Дніпропетровськ: ДНУЗТ ім. акад. В. Лазаряна, 2012. – Вип. 3. – С. 175–180.
23. Skal’skii V. R., Builo S. I., and Stankevich E. M. A Criterion for Evaluating the Brittle
Fracturing of Glass Using Acoustic Emission Signals // Russian J. of Nondestructive
Testing. – 2012. – 48(5). – P. 277–284.
24. Діагностування механізмів руйнування сталі 38ХН3МФА за вейвлет-перетворенням
сигналів акустичної емісії / В. Р. Скальський, Л. Р. Ботвіна, О. М. Станкевич та ін. //
Техн. диагностика и неразр. контроль. – 2011. – №. 3. – С. 12–17.
25. Патент України № 2914. МПК: G01N29/14. Спосіб контролю росту тріщин у зразках ма-
теріалів / О. Є. Андрейків, В. Р. Скальський, М. В. Лисак. – Опубл. 26.12.94 р.; Бюл. № 5–1.
26. Владимиров В. И. Физическая природа разрушения металлов. – М.: Металлургия,
1984. – 280 с.
Одержано 09.04.2013
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-134207 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 0430-6252 |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2025-12-07T17:14:50Z |
| publishDate | 2013 |
| publisher | Фізико-механічний інститут ім. Г.В. Карпенка НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Назарчук, З.Т. Скальський, В.Р. Станкевич, О.М. 2018-06-12T19:17:14Z 2018-06-12T19:17:14Z 2013 Методика встановлення типів макроруйнування конструкційних матеріалів за параметрами вейвлет-перетворення сигналів акустичної емісії / З.Т. Назарчук, В.Р. Скальський, О.М. Станкевич // Фізико-хімічна механіка матеріалів. — 2013. — Т. 49, № 6. — С. 119-126. — Бібліогр.: 26 назв. — укp. 0430-6252 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/134207 539.3:620.179.17 Вивчено особливості сигналів акустичної емісії під час макроруйнування структурно різних конструкційних матеріалів. Для цього використано результати аналізу локальних особливостей сигналів АЕ за їх неперервним вейвлет-перетворенням. За критерієм ідентифікування типів макроруйнування оцінено крихке, в’язко-крихке та в’язке руйнування. Встановлено характерні відмінності сигналів за шириною смуги частот, тривалістю її випромінювання та зміною значень домінуючої частоти. Исследованы особенности сигналов акустической эмиссии при макроразрушении структурно различных конструкционных материалов. Для этого использованы результаты анализа локальных особенностей сигналов АЭ по их непрерывному вейвлетпреобразованию. По критерию идентификации типов макроразрушении оценено хрупкое, вязко-хрупкое и вязкое разрушение. Установлены характерные отличия сигналов по ширине полосы частот, длительности ее излучения и изменению доминирующей частоты. The features of acoustic emission signals during macro-fracture of the different structural materials were studied. For this purpose the analysis of the local features of acoustic emission signals by the continuous wavelet transform was used. Brittle, ductile-brittle and ductile fracture were described by the macro-fracture types identification criterion. The characteristic differences between signals in the bandwidth, duration of its radiation and change of the dominant frequency were established. uk Фізико-механічний інститут ім. Г.В. Карпенка НАН України Фізико-хімічна механіка матеріалів Методика встановлення типів макроруйнування конструкційних матеріалів за параметрами вейвлет-перетворення сигналів акустичної емісії Методика определения типов макроразрушения конструкционных материалов по параметрам вейвлет-преобразования сигналов акустической эмиссии A method of structural materials macro-fracture types identification by the parameters of acoustic emission signals wavelet transform Article published earlier |
| spellingShingle | Методика встановлення типів макроруйнування конструкційних матеріалів за параметрами вейвлет-перетворення сигналів акустичної емісії Назарчук, З.Т. Скальський, В.Р. Станкевич, О.М. |
| title | Методика встановлення типів макроруйнування конструкційних матеріалів за параметрами вейвлет-перетворення сигналів акустичної емісії |
| title_alt | Методика определения типов макроразрушения конструкционных материалов по параметрам вейвлет-преобразования сигналов акустической эмиссии A method of structural materials macro-fracture types identification by the parameters of acoustic emission signals wavelet transform |
| title_full | Методика встановлення типів макроруйнування конструкційних матеріалів за параметрами вейвлет-перетворення сигналів акустичної емісії |
| title_fullStr | Методика встановлення типів макроруйнування конструкційних матеріалів за параметрами вейвлет-перетворення сигналів акустичної емісії |
| title_full_unstemmed | Методика встановлення типів макроруйнування конструкційних матеріалів за параметрами вейвлет-перетворення сигналів акустичної емісії |
| title_short | Методика встановлення типів макроруйнування конструкційних матеріалів за параметрами вейвлет-перетворення сигналів акустичної емісії |
| title_sort | методика встановлення типів макроруйнування конструкційних матеріалів за параметрами вейвлет-перетворення сигналів акустичної емісії |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/134207 |
| work_keys_str_mv | AT nazarčukzt metodikavstanovlennâtipívmakroruinuvannâkonstrukcíinihmateríalívzaparametramiveivletperetvorennâsignalívakustičnoíemísíí AT skalʹsʹkiivr metodikavstanovlennâtipívmakroruinuvannâkonstrukcíinihmateríalívzaparametramiveivletperetvorennâsignalívakustičnoíemísíí AT stankevičom metodikavstanovlennâtipívmakroruinuvannâkonstrukcíinihmateríalívzaparametramiveivletperetvorennâsignalívakustičnoíemísíí AT nazarčukzt metodikaopredeleniâtipovmakrorazrušeniâkonstrukcionnyhmaterialovpoparametramveivletpreobrazovaniâsignalovakustičeskoiémissii AT skalʹsʹkiivr metodikaopredeleniâtipovmakrorazrušeniâkonstrukcionnyhmaterialovpoparametramveivletpreobrazovaniâsignalovakustičeskoiémissii AT stankevičom metodikaopredeleniâtipovmakrorazrušeniâkonstrukcionnyhmaterialovpoparametramveivletpreobrazovaniâsignalovakustičeskoiémissii AT nazarčukzt amethodofstructuralmaterialsmacrofracturetypesidentificationbytheparametersofacousticemissionsignalswavelettransform AT skalʹsʹkiivr amethodofstructuralmaterialsmacrofracturetypesidentificationbytheparametersofacousticemissionsignalswavelettransform AT stankevičom amethodofstructuralmaterialsmacrofracturetypesidentificationbytheparametersofacousticemissionsignalswavelettransform |