Содержание к диссертации
Введение
Глава 1 Анализ используемых методик акустико-эмиссионных исследований металлических материалов и изделий и возможности их внедрения в системы определения ресурса 15
1.1 Изменения потоковых параметров акустической эмиссии развивающихся дефектов при механическом нагружении 16
1.2 Исследования поведения основных параметров сигналов акустической эмиссии при деформировании металлов . 22
1.3 Методики локации источников сигналов акустической эмиссии.. 30
1.4 Методики идентификации источников акустической эмиссии 34
1.5 Возможности оценки ресурса металлических изделий с использованием метода акустической эмиссии 41
Вывод по первой главе 51
Глава 2 Исследование дефектности литых деталей тележек вагонов и факторов, снижающих их надежность 54
2.1 Исследование напряжений в литых деталях, возникающих в процессе эксплуатации 55
2.2 Анализ дефектности боковых рам и надрессорных балок тележек грузовых вагонов 67
2.3 Исследования причин разрушения литых деталей тележки грузовых вагонов 86
Выводы по второй главе 93
Глава 3 Моделирование параметров акустической эмиссии в деформируемых изделиях 96
3.1 Постановка задачи совершенствования системы контроля литых деталей за счет внедрения АЭ метода 96
3.2 Моделирование актов акустической эмиссии деформируемого материала и их параметров 104
3.3 Некоторые аспекты изменений параметров акустической эмиссии при деформировании реального металлического объекта . 119
Вывод по третьей главе 127
Глава 4 Исследование поведения основных характеристик акустической эмиссии развивающихся дефектов в образцах из низкоуглеродистой и низколегированной стали 129
4.1 Исследования параметров сигналов акустической эмиссии в образцах без концентраторов 129
4.2 Экспериментальные исследования акустической эмиссии в образцах из низкоуглеродистых сталей с концентраторами при статическом растяжении 138
4.2.1. Анализ потоковых характеристик акустической эмиссии при статическом растяжении образцов с концентратором 141
4.2.2. Экспериментальное исследование изменения индивидуальных параметров сигналов при деформировании образцов с концентраторами 149
4.3 Исследование параметров акустической эмиссии при циклическом нагружении образцов с концентраторами 158
4.4 Влияние комплексного исследования с использованием циклического и статического нагружения на параметры сигналов акустической эмиссии 163
Выводы по четвертой главе 176
Глава 5 Методические аспекты выбора основных параметров акустико-эмиссионного контроля литых деталей 179
5.1 Анализ погрешностей определения координат источников сигналов акустической эмиссии в литых деталях 180
5.2 Методика выбора способа определения координат источников дискретных сигналов акустической эмиссии 187
5.3 Анализ погрешностей определения координат источников при комбинированном способе обработки акустико-эмиссионный информации 194
5.4 Оценка чувствительности каналов акустико-эмиссионного контроля литых деталей тележек вагонов 205
5.5 Разработка методики акустико-эмиссионного контроля литых деталей с повышенной чувствительностью в отдельных участках 213
Выводы по пятой главе 222
Глава 6 Анализ результатов акустико-эмиссионного контроля литых деталей с различной дефектностью 224
6.1 Основные параметры акустико-эмиссионного контроля литых деталей тележек грузовых вагонов 224
6.2 Анализ критериев оценки технического состояния литых деталей для акустико-эмиссионного метода 234
6.2.1. Анализ потоковых параметров от активных источников 237
6.2.2. Анализ поведения коэффициента корреляции у различных источников акустической эмиссии в литых деталях 242
6.2.3. Исследование изменения суммарной энергии сигналов акустической эмиссии активных источников 245
6.3 Методика идентификации источников акустической эмиссии на литейных дефектах в литых деталях 248
6.4 Исследование поведения параметров сигналов акустической эмиссии, излучаемой из участков, отремонтированных сваркой и наплавкой 257
6.5 Экспериментальные исследования поведения параметров акустической эмиссии при повторных испытаниях литых деталей 272
Выводы по шестой главе 284
Глава 7 Применение акустико-эмиссионного метода для прогнозирования поведения литых деталей при их эксплуатации 287
7.1 Разработка модифицированной интегральной методики оценки состояния литых деталей 288
7.1.1 Использование акустико-эмиссионного контроля для определения последующего срока эксплуатации литых деталей 288
7.1.2 Применение тензометрии совместно с акустико-эмиссионным методом при оценке ресурса деталей 300
7.2 Разработка вероятностной модели оценки ресурса с использованием распределения Вейбулла 303
7.3 Экспериментальные исследования характеристик сигналов акустической эмиссии как элементов вероятностной модели оценки параметров ресурса объектов контроля 312
7.4 Анализ применения вероятностного способа оценки ресурса для литых деталей тележек грузовых вагонов 323
Выводы по седьмой главе . 330
Заключение 332
Библиографический список 336
Приложение 370
- Исследования поведения основных параметров сигналов акустической эмиссии при деформировании металлов
- Некоторые аспекты изменений параметров акустической эмиссии при деформировании реального металлического объекта
- Анализ погрешностей определения координат источников при комбинированном способе обработки акустико-эмиссионный информации
- Использование акустико-эмиссионного контроля для определения последующего срока эксплуатации литых деталей
Исследования поведения основных параметров сигналов акустической эмиссии при деформировании металлов
Важное значение в АЭ контроле имеет поведение отдельных параметров сигналов, по динамике изменения которых можно судить о целостности локальных участков и объекта в целом.
В первом приближении проводятся исследования поведения амплитуды и энергии сигналов АЭ в различных условиях нагружения – формы и размеров объектов диагностики – материала. В работе [41] показано, что на разных стадиях статического деформирования образцов из стали 09Г2С гистограммы распределения сигналов АЭ по энергии претерпевают заметные изменения, по которым можно судить о стадии деформирования, к тому же использование широкополосных датчиков дает возможность спектрального анализа, который также позволяет идентифицировать сигналы, регистрируемые на разных стадиях упругой и пластической деформации. В статье [42] отмечается, что амплитудный критерий можно использовать только для одной измерительной системы с одними и теми же преобразователями. В противном случае результаты будут существенно искажаться. В работе общую степень поврежденности ОК определяют по изменению кривой спектральной плотности относительно исходной, полученной на бездефектном объекте.
Аналогичные исследования провели В. В. Муравьев и С. И. Тимков [43]. Они предложили судить о наличии дефектов по амплитудному критерию сигналов, принятых из одной области элементов колесной пары. Это одна из немногих работ, посвященных диагностированию объемного объекта.
Еще одним направлением исследований являются вопросы построения огибающих сигналов АЭ в процессе обработки и выделения полезной информации относительно шумов преобразователей [44].
Авторы статьи [45] считают, что при диагностировании металлического объекта решающий вклад в оценку состояния вносят амплитуда регистрируемых сигналов АЭ и активность, на основании изменения которых можно принимать решение о состоянии объекта при малоцикловых испытаниях.
В работе [46] В. В. Носов провел анализ амплитудного распределения сигналов АЭ для дефектных и бездефектных стальных конструкций со сварными соединениями. Результаты исследования показали, что наличие дефектов приводит к смещению пика числа сигналов в область больших значений амплитуд сигналов АЭ. Кроме того, зафиксировано смещение частотного распределения импульсов в сторону увеличения для дефектных деталей. Это означает, что формирование и развитие макродефектов характеризуется более высокими амплитудами и повышением несущей частоты колебаний.
В статье [47] В. Р. Скальского и О. С. Дубицького параметры сигналов АЭ использованы для определения статической трещиностойкости рессорной стали. Авторы попытались связать результаты АЭ испытаний с КИН, а также применили вероятностный подход к оценке, что позволило несколько повысить надежность оценки статической трещиностойкости методами НК. Однако в ряде работ указывается, что различные геометрические параметры объектов диагностирования существенно влияют на искажение характеристик записываемых сигналов АЭ. Так, в статье [48] исследовано влияние отражения ультразвуковых волн в виде сигналов АЭ от естественных препятствий в виде изменения сечения, краев, технологических отверстий и их наложения в реальных объектах диагностирования на амплитудное значение зарегистрированного сигнала. Проанализированы искажения спектральной составляющей сигналов АЭ в зависимости от толщины металла как волновода. При этом установлено, что все перечисленные параметры влияют на искажения амплитуды, энергии и распределения спектральной плотности сигналов АЭ. Те же авторы в статье [49] развили свои исследования в направлении влияния глубины залегания и вида разрушения на параметры сигнала АЭ с учетом диаграммы направленности, формируемой источником в объектах типа тонких пластин. Установлено, что указанные параметры дефектов, являющихся источниками АЭ, также влияют на параметры АЭ сигналов.
Нестабильность параметров сигналов АЭ привела В. Н. Овчарука [50] к выводу, что энергетические параметры следует определять только с помощью широкополосной аппаратуры и широкополосными преобразователями. В противном случае необходимо учитывать тот частотный диапазон, который позволяет регистрировать аппаратура. В связи с этим большое число работ посвящено исследованиям спектральных характеристик сигналов АЭ, полученных при разрушении материала.
В другой работе [51] тот же автор утверждает, что сигнал в целом и его отдельные параметры, в том числе частотные, в каждом отдельном акте АЭ будут индивидуальны и привязаны к размерам и характеру зоны единичного разрушения, вызвавшего акт АЭ. Из этого сделан вывод, что индивидуальные параметры сигналов в процессе испытаний будут весьма неравномерно распределены. Для частичной компенсации этой неравномерности при испытании металлических материалов В. Н. Овчарук предлагает усреднять амплитудно-частотное распределение в полосе 60 кГц. Авторы работы [52] пошли дальше и показали, что существенное влияние на получение АЭ информации оказывают неравномерность амплитудно-частотных характеристик (АЧХ), нестабильность коэффициента усиления, особенно для сигналов с низким соотношением амплитуды сигнала и шума. Поэтому повышение уровня сигнала относительно шумов резко повышает точность определения координат и устойчивость результатов АЭ испытаний металлических ОК.
В работе [53] приводятся результаты теоретических и экспериментальных исследований изменений АЧХ сигналов, полученных на образцах протяженной формы из различных материалов, в том числе из стали Ст3. Основной задачей исследования была оценка степени смещений спектральных характеристик сигналов АЭ от заданных параметров имитатора и расстояний, пройденных в объекте как волноводе. Результаты исследований демонстрируют, что даже в объекте простой формы спектральные характеристики могут существенно искажаться.
В еще одной статье [54] на основании анализа спектров сигналов АЭ выделили сигналы от перемещений дислокаций, образования микротрещин и продвижения макротрещины для стали 12Х18Н10Т. В этой работе также установлено, что увеличение числа фаз структуры материала повышает числа сигналов АЭ.
Исследователями в работе [55] рассмотрено влияние развивающихся трещин на амплитудно-частотное распределение зарегистрированных сигналов АЭ. О наличии внутренних и выходящих на поверхность трещин предлагается судить по дополнительным пикам, появляющимся в спектре сигналов АЭ. Исследования проводили при испытаниях на сплющивание образцов из стали 12Х1МФ, вырезанных из паропроводов как в исходном состоянии с различной структурой, так и паропроводов, отработавших различный срок.
Авторы работы [56] указывают, что спектральная плотность сигналов АЭ, зарегистрированных широкополосными преобразователями, изменяется в зависимости от вида термической обработки образцов, что связано с размерами структурных составляющих, испытывающих эти изменения.
В работе [57] исследованы образцы из стали 20 при растяжении, в том числе после малоциклового нагружения. Подробно исследованы спектры сигналов на разных стадиях деформации и накопленного поврежденного состояния после малоциклового нагружения. Установлено, что по спектральным характеристикам (медиана частоты) можно выделить участки пластического деформирования и места сварных соединений.
В статье [58] В. Н. Овчарук утверждает, что использование вторичных параметров обработки АЭ информации, таких как средние амплитуды участков амлитудно-частотных спектров и их соотношение позволяет сортировать сигналы по степени значимости и природы актов АЭ. Таким образом автор решает проблему разделения сигналов АЭ в объектах, содержащих дефекты и в бездефектных ОК.
В работе [59] приводятся результаты исследований спектральных параметров сигналов АЭ и анализируется влияние диффузии водорода в области концентрации напряжений и развивающейся трещины в образцах из трубной стали 35Г2, в том числе методом АЭ. В процессе исследований зарегистрированы изменения спектральных характеристик сигналов на разных стадиях деформирования образцов. Методом АЭ авторы регистрировали изменения структурного состояния и прогнозировали параметры дальнейшей деградации структуры в области концентратора.
Однако и спектральные параметры искажаются в материале при прохождении сигнала, что видно из работы [60], авторы которой предлагают использовать для расчета акустического тракта волны, распространяемой от источника до приемников, метод конечных элементов. При этом авторы анализировали искажение АЧХ при прохождении волны в материале объекта диагностирования и в процессе преобразования. Полученные результаты были проверены экспериментально и достаточно хорошо совпали с расчетом.
Некоторые аспекты изменений параметров акустической эмиссии при деформировании реального металлического объекта
В монографии В.И. Иванова и И.Э. Власова [5], показано, что изменение параметров АЭ материалов тесно связаны с механическим состоянием материала. Однако большинство теорий, в которых проводится моделирование АЭ не учитываются обстоятельства вовлеченного в изменения объема (например, упругая-пластическая деформация).
В свете решаемых задач АЭ методом по оценке состояния объектов и их локальных участков существует потребность идентифицировать достаточно большой диапазон развивающихся под нагрузкой дефектов: магистральных трещин, деформаций (и упругой и пластической), коррозионных повреждений, дефектных структур (например, видманшттет). Все эти дефекты ведут себя различно под нагрузкой, в том числе с точки излучения АЭ. При анализе результатов контроля исследователь имеет массив информации в виде не равно распределенной по времени и нагрузке последовательности сигналов с набором индивидуальных параметров, обработав который ему необходимо решить задачу распознавания типа дефекта и его опасности.
Наиболее используемыми в АЭ диагностике являются такие параметры, как активность , суммарный счет Л , суммарная энергия Е и их дифференциальные значения, определяемые в ходе испытаний [10]. Согласно [5, 221] считается, что суммарный счет АЭ развивающегося дефекта является степенной функцией от нагрузки или времени испытаний, что предполагает пропорциональность суммарного счета и активности импульсов АЭ со скоростью роста трещины: (3.19) где А и n - коэффициенты материала.
У активно развивающегося источника коэффициент В изменяется в пределах от 1 до 6 и, когда В достигает критического значения 6, то испытываемый объект близок к разрушению. В целом степенная зависимость была подтверждена различными исследованиями на различных материалах [5, 34, 218].
Если параметр t в формуле (3.18) заменить на параметр характеризующий напряженно-деформированное состояние объекта, то его можно использовать применительно к состоянию каждого отдельного объекта и даже отдельного участка.
В работах В.В. Носова [34, 219-221] принципы анализа потоковой АЭ информации приводятся в качестве значимых потоковых параметров критерии степенного приращения в виде относительного коэффициента
Однако и число импульсов, и активность в объекте существенно зависят механизмов деформирования и как показано в работах [2, 5] слабо коррелируют с напряжением, даже в локальной области деформирования. Это происходит из-за включения разных механизмов процессов деградации структуры в отдельных участках, излучающих сигналы АЭ. Между тем, современная техника позволяет быстро вычислять энергию сигналов АЭ, которая как показано в [5, 34] пропорциональна квадрату напряжений в области развивающейся трещины и следовательно квадрату напряжений [5]: где Еу - упругая энергия, выделяемая актом приращения трещины; а - напряжение при котором произошел акт высвобождения упругой энергии; Е - модуль упругости. Следует отметить, что такой макроскопичееский подход к исследованию энергии АЭ приводит к большим с теоретической точки зрения значениям энергии. Но, как показывают и практический опыт [5, 222] реально фиксируемая энергия сигналов АЭ значительно меньше, что говорит о том, что АЭ методом фиксируются микроскопические процессы, связанные с необратимыми изменениями в локальных объемах. Кроме того что напряжение а растет в вершине трещины, как известно [223, 224] оно растет не в точке, а в области, прилегающей к вершине и расширяет эту область повышенных напряжений, а значит повышается вероятность формирования сигналов не только из вершины, но из ее окрестностей. Это обстоятельство требует исследований поведения ЕАЭ.
С практической точки зрения распознавания типов источников и их характеристик следует признать, что даже при статической деформации гладких образцов без концентраторов в упругой и пластической стадиях задействованы разные объемы материала и активизируются различные процессы деградации структуры, а на пластической стадии выделяются этапы с различным вкладом разных механизмов ее развития. Очевидно, что на этих различных стадиях и количество источников и их активность и энергия АЭ может быть различна, хотя бы вследствие различий механизмов высвобождения энергии при их протекании.
В реальных условиях контроля АЭ методом для литых объектов контроля стоит задача идентификации нескольких типов дефектов: деформации на разных стадиях, разрушение дефектных структур (например, видманштеттовой структуры, флокены и т.п.), формирование или развитие трещины [15].
Более того, следует учитывать, что параметры АЭ дискретны. и связаны с развитием конкретных локальных неоднородностей, т. е. при конкретном векторе развития дефектного участка под нагрузкой носят во многом случайных характер. Следовательно, их адекватная оценка должна носить элементы статистического анализа.
Рассматривать поток сигналов АЭ как вероятностный процесс, предлагали С.И. Буйло [13, 31], И.М. Романишин [170] и другие. Тогда распределение сигналов следует оценивать с помощью статистического аппарата как дискретное распределение событий. Однако дискретные распределения оперируют независимыми событиями. В случае потока сигналов АЭ отдельные сигналы являются независимыми событиями частично и только на стадии упругого деформирования и формирования развивающихся макродефектов. Как только деградационные процессы локализуются – нарушается принцип независимости событий. Это может выражаться в виде изменения относительного числа сигналов из локальной области (например, с наибольшим числом зарегистрированных сигналов) приведенному к среднему уровню сигналов их всех локальных областей. Чем больше будет различие между этими параметрами, тем вероятнее наличие развивающегося источника, однако в этом случае следует учитывать и напряженное состояние неравномерно нагруженной детали.
Следует признать, что для объектов сложной формы и испытывающих различные условия, периодичность и силы приложения нагрузки на основании проведенных во второй главе исследований при испытаниях однократным нагруже-нием изгибом в любом направлении мы можем не достигнуть эффекта превышения нагрузки испытаний над рабочими нагрузками. Поэтому необходимо исследовать возможности применения АЭ метода при нагрузках, не превышающих эксплуатационные и возможности повторного нагружения в процессе АЭ контроля.
Если в объекте напряжения распределяются равномерно (например, одноосное растяжение образца и изотропной структурой), то следует процессы и параметры АЭ в упругой области приводить к единице локального объема для того, чтобы эти результаты можно было сравнивать с параметрами полученными в пластической области, происходящими как раз в локальном объеме. Проблема такого подхода заключается в постоянном изменении локального деформируемого объема при приближении к разрушению образца.
Однако, чаще всего в сложных конструктивно изделиях и конструкциях напряженное состояние сильно неравномерно. В этом случае достаточно контролировать состояние наиболее нагруженных участков. Но для литых деталей задача усложняется ввиду изменения схем нагрузки в процессе эксплуатации, а следовательно, спектр контролируемых участков увеличивается. Поэтому важной характеристикой, описывающей состояние дефекта, будет являться график изменения концентрации источника в зависимости от величины приложенной нагрузки при испытаниях. Концентрация источника может характеризоваться числом сигналов в минимальной площади, с которой получены сигналы АЭ от источника, для которых определены кооринаты.
Использовать для оценки состояния материала в качестве потокового параметра целесообразно энергию сигналов АЭ, так как энергия, выделившаяся в виде упругих колебаний при развитии дефекта зависит, во многом, от структурного состояния в области разрушений и концентрации напряжений в вершине трещины (при ее наличии) или пластического деформирования. И энергия отдельных сигналов АЭ фактически никак не связана между собой и представляет независимые события.
Анализ погрешностей определения координат источников при комбинированном способе обработки акустико-эмиссионный информации
На следующем этапе провели исследование вероятности определения координат с заданной погрешностью в зависимости от параметров сигналов АЭ, что позволяет использовать эти данные при реализации описанной в [251, 252] методики. Для этого использовали сигналы от источников АЭ в литых деталях (боковых рамах и надрессорных балках) и провели сортировку актов АЭ по следующим параметрам сигналов:
- максимальной амплитуде сигнала, зарегистрированного ближайшим к источнику приемником U1max;
- отношению максимальных амплитуд сигнала принятого ближайшим к источнику приемником и двумя следующими по удаленности приемниками;
- времени нарастания сигнала, зарегистрированного ближайшим к источнику приемником At1;
- отношению времени нарастания сигнала, зарегистрированного ближайшим к источнику приемником и двумя следующими по удаленности приемниками .
Относительные параметры введены потому, что на погрешность может влиять существенная разница в чувствительности приемных преобразователей.
Выбранные параметры определяются для любого сигнала АЭ. Введение в анализ относительных величин связано с тем, что разности времени прихода между тремя первыми каналами, зарегистрировавшими акт АЭ, используются в системе уравнений при решении задачи определения координат источника. Для всех параметров была исследована вероятность относительного отклонения сигнала от истиной координаты при использовании различных методов определения момента времени начала сигнала для каждого приемника, участвующего в локации источника.
Для этого были проведены эксперименты по созданию большого потока сигналов АЭ из источника на участке литой детали. Участок представлял собой прямоугольную антенну со сторонами 370 и 300 мм. Внутри пьезоантенны были расположены источники - деформирующиеся области под воздействием шарообразного индентора диаметром 5 мм, вдавливаемого в поверхность детали силой 630 кН. Порог чувствительности каналов составил 30 мкВ, при регистрации соответствующий сигналу электронного имитатора - 30 мВ. Регистрировали и обрабатывали все сигналы АЭ, превышающие порог чувствительности.
Общая картина распределения сигналов по амплитуде и погрешности определения координат каждого зарегистрированного сигнала приведена на рисунке 5.6, где [/max - максимальная амплитуда сигнала, зафиксированная ближайшим к источнику приемником, Аг- относительная погрешность определения координат к средней величины двух сторон прямоугольника, равная 335 мм.
Зависимость вероятности определения координат с погрешностью dr с учетом максимальной амплитуды зарегистрированных сигналов представлена на рисунке 5.7. При этом погрешность определения координат dr вычисляли по формуле (5.3) где xi и yi – координаты источника, вычисленные для i-го сигнала аналитическим методом [8] с учетом времени прихода вычисленных одним из используемых способов; x0 и y0 – истинные координаты источника АЭ; x и y – размеры сторон прямоугольной пьезоантенны.
Полученные результаты отражают регистрацию времени прихода сигнала на каналы пороговым методом и показывают, что высокоамплитудные сигналы АЭ регистрируются с более высокой точностью, что подтверждается современными теоретическими представлениями в акустике.
Причем приведенная зависимость вероятности определения координаты источника с относительной погрешностью характеризуется во всех случаях при прочих равных условиях: разной чувствительностью преобразователей, разным размером антенны, относительным порогом чувствительности, приведенным к уровню шума, местоположением источника в зоне контроля.
При использовании для определения координат метода с плавающим порогом (относительно уровня шумов) показано, что существенно повышается точность определения координат дисперсионным методом и методом с плавающим порогом для относительно низкоамплитудных сигналов АЭ. Сравнение этих методов для сигналов, амплитуды которых превышают порог в диапазоне 6–12 дБ, приведены на рисунке 5.8.
При оценке времени прихода двухинтеравльным методом значение времени определяли как момент, когда дисперсия значений амплитуды в интервале 32 мкс достигала от максимального значения дисперсии сигнала в окрестности максимума амплитуды в таком же интервале. Значения параметров дисперсионного метода были установлены экспериментальным путем, как имеющие наименьшую погрешность при варьировании этих параметров для одних и тех же сигналов АЭ. В этом случае для эксперимента были отобраны 200 сигналов с разной формой, длительностью, максимальной амплитудой, временем нарастания и спектральной составляющей.
Как видно из сравнительных данных, вероятность попадания сигнала с амплитудой 6–12 дБ в область с погрешностью dr (см. рисунок 5.8) наиболее точным является метод с плавающим порогом.
Однако при увеличении амплитуд сигналов разница между вероятностями погрешности, определенная разными методами, выравнивается. Таким образом, для сигналов с небольшими амплитудами, зарегистрированными первым приемным преобразователем, целесообразно использовать метод определения координат с плавающим порогом. При максимальных амплитудах сигналов более 18 дБ проще использовать пороговый метод, так как для обработки информации требуется меньше ресурсов.
Аналогичной обработке результатов подвергли сигналы АЭ в зависимости от отношения амплитуд сигнала, зарегистрированных разными приемниками, где Ui max – максимум амплитуды сигнала, принятого i-м по времени приемником, время прихода на который используется для расчета координат источника.
Обработка данных показала, что существенные различия в погрешности определения координат (для разных методов определения времени прихода сигнала на приемники) отличаются мало и для всех методов заметно возрастают при увеличении параметра .
На следующем этапе исследований было проанализировано влияние времени и скорости нарастания сигналов АЭ на погрешность определения координат. Данные для вероятности определения координат с погрешностью dr для метода с плавающим порогом при времени нарастания сигнала в диапазоне 0…100 мкс приведены на рисунке 5.9. Приведенные данные характерны для сигналов, регистрируемых из центральной части.
Приведенные данные показывают, что метод с плавающим порогом с относительно высокой точностью определяет координаты источника в средней части пьезоантенны при времени нарастания сигналов на первый приемный датчик до 60 мкс. При повышении времени этот метод, как и пороговый, имеет высокую погрешность. При увеличении времени нарастания сигналов свыше 100 мкс погрешность существенно возрастает и использование этих методов нецелесообразно.
Использование акустико-эмиссионного контроля для определения последующего срока эксплуатации литых деталей
Литые детали тележки контролируются при деповском и капитальном ремонте на ремонтных предприятиях с разбором тележки. Дефектоскопию деталей проводят магнитными методами, в частности феррозондовым и вихретоковым. Кроме того, при использовании АЭ метода проводится механическое нагружение деталей, что дополнительно позволяет применить тензометрию для оценки состояния деталей. Поэтому предлагаемая методика оценки базируется на совместном применении АЭ метода с перечисленными способами НК.
Основными задачами системы оценки безотказной работы детали будем считать следующие:
а) поиск потенциально опасных локальных участков;
б) ранжирование обнаруженных потенциально опасных участков по степени развития дефектов на них;
в) оценка срока безотказной эксплуатации на основании полученных сведений об объекте.
Высокой достоверности диагностики можно достичь при наличии информации о дефектности деталей. Поэтому в случае ответственных деталей подвижного состава применена комплексная методика, которая определяет наличие макроскопических дефектов и величину нагрузки на диагностируемый участок, а также степень их активности при приложении нагрузки, превышающей рабочую динамическую на 25 %.
Методика АЭ контроля с целью продления эксплуатации объекта на конкретный срок эксплуатации была предложена в работах [277–279].
Суть методики заключается в том, что исходя из статистических данных, вся деталь разбивается на участки различной степени потенциальной опасности. В нашем случае мы опирались на исследования, приведенные во второй главе. и исходили из двух параметров: доли данного участка, бракуемой по наличию усталостной трещины, и оценки скорости роста трещины. Учитывая эти критерии, боковая рама и надрессорная балка были разделены на участки, приведенные на рисунке 7.1.
Приведенные на рисунке 6.1 зоны подразделяются на четыре категории: самым темным цветом (1) обозначены наиболее опасные участки, для которых критерии оценки самые жесткие, это внутренние углы буксового проема боковой рамы, бурты наклонных плоскостей и средняя часть нижнего пояса надрессорной балки. Остальные зоны по мере убывания опасности окрашены в более светлый цвет (2, 3). Основной объем металла цветом не выделен и к нему наименьшие требования.
При определении критериев оценки на основании исследований образцов и результатов контроля деталей с развивающимися трещинами. Как показали результаты, наиболее надежным параметром может служить суммарная энергия сигналов АЭ из локального источника, а также коэффициент корреляции между сигналами источника. Для диагностирования деталей с целью продления срока эксплуатации будем использовать среднее значение коэффициента корреляции. Кроме того, при нагружении контролируемых деталей нагрузкой , превышающей на 20–25 % рабочую, необходимо измерять напряжения или нагрузку для определения весового коэффициента для энергии сигналов. Таким образом, добиваемся слабого влияния энергии сигналов АЭ, принятых при малых нагрузках.
Для определения энергетического параметра воспользуемся исследованиями образцов с учетом затухания в материале. Для этого применены данные исследования АЭ одного из образцов, исследованных в разделе 3.5. Анализировали данные образца, который не имел внутренних дефектов литья на пути трещины и данные которого наиболее совпадали с значениями, близкими к линии тренда. При обработке результатов нагружения образцов с концентраторами получаем зависимость энергетического параметра, учитывающего величину нагрузки относительно максимальной, приведенную на рисунке 7.2.
Используя формулу (7.4), можно определить, что при развитии трещины даже на 1 мм возможна регистрация сигнала от источника с амплитудой, превышающей порог срабатывания системы на 15…17 дБ, если чувствительность соответствует той, которая была при исследовании образцов, и расстояние до источника будет аналогичным. Эти значения достижимы и вполне реализуемы, в том числе в деповских условиях, поэтому в дальнейшем будем считать чувствительность аналогичной или приводить ее к этому значению.
Однако штатными методами контроля выявляются плоские дефекты типа трещин площадью не менее 5 мм , к тому же ими невозможно определить развивается дефект или нет. Как показывают результаты внеплановых отцепок вагонов, такой чувствительности для наиболее опасных зон 1 по рисунку 6.1 недостаточно, так как в этих зонах трещины могут развиться до разрушения в полноценный межремонтный период, поэтому в зонах 1 энергетический параметр должен быть минимально возможным. В связи с этим для зон 1 энергетический параметр примем равным 0,01 Дж. В зонах 2 и 3 значение энергетического параметра будет соответственно 0,03 и 0,05 Дж. В остальных частях детали энергетический параметр принимаем равным 1, что соответствует площади развивающейся трещины 7,2 мм . Однако это предельное состояние Ьmin, которое рассчитано на максимальный срок эксплуатации деталей. Если же срок эксплуатации детали будет сокращен, то для энергетического критерия возможно повышение значения.
Далее используем корреляционный параметр, но его будем применять в привязке к энергии тех сигналов, коэффициент взаимной корреляции для которых будем определять. Кроме того, дополнительно будем учитывать и весовой коэффициент нагрузки. Таким образом, корреляционный параметр определим по формуле
В процессе ресурсных испытаний интегральные критерии определяются для всех зафиксированных источников АЭ, а о степени поврежденности объекта и, следовательно, о возможности и времени его дальнейшей эксплуатации судят по дефекту, имеющему наибольшие интегральные характеристики в соответствии с таблицей 7.1.
В работе [277] этот способ рекомендуется использовать с измерением напряженно-деформированного состояния деталей с помощью тензометрирова-ния, но, как показала дальнейшая практика, он вполне работоспособен и при использовании других подтверждающих наличие дефектов методов НК.
Для такого подхода к определению срока эксплуатации деталей следует определить не только максимальное недопустимое значение энергетического параметра, но и значение Еmax – максимальное пороговое, а также аналогичные значения для корреляционного критерия и смысл качественных определений источников, приведенных в таблице 7.1.
По классификации дефектов будем исходить из того, что чем опаснее дефект, тем короче срок его эксплуатации. Статистические исследования, проведенные во второй главе, показывают, что трещины малых размеров не всегда являются развивающимися и АЭ контроль при обеспечении должного уровня чувствительности способен адекватно разделить развивающиеся и неразвивающиеся трещины. Кроме того, если активный дефект, зарегистрированный АЭ методом, имеет параметры менее максимальных, значит, он развивается медленнее в силу отсутствия на пути литейных дефектов структуры или пониженном напряженном состоянии в силу, например, большей толщины стенок в конкретной контролируемой детали. Как показывают статистические исследования разрушений деталей в наиболее опасных участках, все они развивались в течение достаточно длительного времени эксплуатации. На рисунке 7.3 приведена гистограмма распределения изломов по километражу w, который был пройден вагоном с разрушенной деталью от последнего освидетельствования, когда дефекта еще не было. Следует отметить, что нормативный километраж между деповскими ремонтами составляет 160 тыс. км, за исключением дополнительных условий.
Полученные данные показывают, что скрытые дефекты малых размеров развиваются в среднем дольше, чем половина времени межремонтного пробега, при котором осуществляется НК деталей. Из этого можно заключить, что, повысив пороговые значения критериев оценки литых деталей до значений, эквивалентных обнаруживаемых магнитными методами, можно снизить срок гарантированной эксплуатации в два раза. При этом количество разрушений может быть снижено минимум на 70 %. Приведенные на рисунке 7.3 распределения показывают, что возможно принципиальное разбиение межремонтного срока эксплуатации при продлении ресурса детали на доли, что в ряде случаев экономически удобно для собственников деталей, при этом вероятность разрушения будет низкой. В нашем случае АЭ диагностирования состояния литых деталей тележек грузовых вагонов разобьем межремонтный пробег вагонов на доли 0,25, 0,5 и 0,75, соответствующие значительным, малозначительным и незначительным источникам сигналов АЭ.