ИДЕНТИФИКАЦИЯ И ОБНАРУЖЕНИЕ НАРУШЕНИЯ АДГЕЗИИ НА ГРАНИЦЕ РАЗДЕЛА СТАЛЬНОЙ ПЛИТЫ И БЕТОНА НА ОСНОВЕ БЕЗОПОРНОЙ ВОЛНЫ ЛЭМБА

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Трещины, сколы, полости и другие повреждения возникают в процессе длительной эксплуатации бетона, в результате чего ухудшается несущая способность здания, которое необходимо укрепить методом армирования клеевыми стальными пластинами. Однако явление нарушения адгезии может возникнуть на границе раздела стальной пластины и бетона, что влияет на общую жесткость и допустимую нагрузку конструкции, поэтому обнаружение нарушения адгезии на границе раздела сталь — бетон особенно важно. В данной статье предлагается метод идентификации на основе безопорной волны Лэмба для обнаружения нарушения адгезии стальной пластины с бетоном, в котором в качестве фактора повреждения используется энергетический спектр Гильберта. Метод не требует заранее заданного опорного сигнала, который получается путем сравнения сигналов от нарушения адгезии. Во-первых, моделирование выполняется с помощью программного обеспечения конечно-элементного анализа, круговая решетка датчиков располагается на поверхности стальной пластины, а каждый датчик выполняет функции возбуждения и приема, получается Гильбертов энергетический спектр сигнала, рассчитывается коэффициент повреждения, вероятностный алгоритм визуализации используется для реализации локализации положения нарушения адгезии и визуализации, и, наконец, моделирование проверяется экспериментами. Полученные результаты показывают применимость данного метода для обнаружения нарушения адгезии

Об авторах

Вэйчао Гао

Шаньдунский университет Цзяньчжу

Email: gaoweichao2023@163.com
Китай, 250101 Цзинань, Китай

Чэньхуэй Су

Шаньдунский университет Цзяньчжу

Email: suchenhui2010@163.com
Китай, 250101 Цзинань, Китай

Ина Ван

Нанкинский лесной университет

Email: wangyina@njfu.edu.cn
210037 Нанкин, Китай

Сяомэй Чжао

Шаньдунский университет Цзяньчжу

Автор, ответственный за переписку.
Email: zhaoxiaomei20@sdjzu.edu.cn
Китай, 250101 Цзинань, Китай

Список литературы

  1. Onaizi A.M., Amran M., Tang W. et al. Radiation-shielding concrete: A review of materials, performance, and the impact of radiation on concrete properties // Journal of Building Engineering. 2024. V. 110800.
  2. Yin Y., Ren Q., Lei S. et al. Mesoscopic crack pattern fractal dimension-based concrete damage identification // Engineering Fracture Mechanics. 2024. V. 296. P. 109829.
  3. Li B., Chen Z., Wang S. et al. A review on the damage behavior and constitutive model of fiber reinforced concrete at ambient temperature // Construction and Building Materials. 2024. V. 412. P. 134919.
  4. Zhang J., Peng L., Wen S. et al. A Review on Concrete Structural Properties and Damage Evolution Monitoring Techniques // Sensors. 2024. V. 24 (2). P. 620.
  5. Xie M., Hoa S.V., Xiao X.R. Bonding steel reinforced concrete with composites // Journal of reinforced plastics and composites. 1995. V. 14 (9). P. 949—964.
  6. Abdallah S., Fan M., Rees D.W.A. Bonding mechanisms and strength of steel fiber–reinforced cementitious composites: Overview // Journal of Materials in Civil Engineering. 2018. V. 30 (3). P. 04018001.
  7. Kucharska M., Jaskowska-Lemanska J. Properties of a bond between the steel reinforcement and the new generation concretes — a review / IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. IOP Publishing, 2019. V. 603 (4). P. 042057.
  8. Fedin K.V., Marilov O.K. Detection of hidden defects in composite material using the standing waves method // Russian Journal of Nondestructive Testing. 2024. V. 60. No. 4. P. 368—377.
  9. Minghui W., Hongjun C., Aihua D. et al. A new method for wellhead device defect identification with ultrasonic signals // Russian Journal of Nondestructive Testing. 2023. V. 59. No. 9. P. 964—976.
  10. Vasil’ev A.V., Biryukov D.Y., Zatsepin A.F. Ultrasonic testing of butt joints in electric steel plates using Lamb waves // Russian Journal of Nondestructive Testing. 2023. V. 59. No. 1. P. 11—21.
  11. Luo K., Chen L., Liang W. Numerical simulation of carbon fiber reinforced polymer composite delamination damage identification using Lamb wave and filtered back-projection method // Russian Journal of Nondestructive Testing. 2022. V. 58. No. 10. P. 917—925.
  12. Wu C., Wei Q., Zhu Y. et al. Fatigue Microcracks Detection and Assessment in High-Strength Marine Steel Using Nonlinear Ultrasonic Waves: Experimental and Numerical Investigation // Russian Journal of Nondestructive Testing. 2024. V. 60. No. 7. P. 726—739.
  13. Jiang Y., Han L., Wang R. et al. Quantitative detection of internal flaws of action rod based on ultrasonic technology // Russian Journal of Nondestructive Testing. 2023. V. 59 No. 2. P. 171—181.
  14. Moravvej M., El-Badry M. Reference-Free Vibration-Based Damage Identification Techniques for Bridge Structural Health Monitoring — A Critical Review and Perspective // Sensors. 2024. V. 24 (3). P. 876.
  15. Alem B., Abedian A., Nasrollahi-Nasab K. Reference-free damage identification in plate-like structures using lamb-wave propagation with embedded piezoelectric sensors // Journal of Aerospace Engineering. 2016. V. 29 (6). P. 04016062.
  16. Zhang L., Cheng X., Wu G. et al. Reference-free damage identification method for highway continuous girder bridges based on long-gauge fibre Bragg grating strain sensors // Measurement. 2022. V. 195. P. 111064.
  17. Chen H., Ren Y., Gan S. et al. Interfacial debonding detection for steel-concrete composite structures part I: Benchmark test and signal calibration of contact and non-contact measurement / Structures. Elsevier. 2024. V. 62. P. 106123.
  18. Guo C., Xu C., Xiao D. et al. Ultrasonic resonance evaluation method for deep interfacial debonding defects of multilayer adhesive bonded materials // Reviews on Advanced Materials Science. 2024. V. 63 (1). P. 20230172.
  19. Bu C.W., Zhao B., Liu T. et al. Infrared thermal imaging detection of debonding defects in carbon fiber reinforced polymer based on pulsed thermal wave excitation // Thermal Science. 2020. V. 24 (6 Part B). P. 3887—3892.
  20. Li Y., Liu X., Chen G. et al. Study on interfacial debonding stress and damage mechanisms of C/SiC composites using acoustic emission // Ceramics International. 2021. V. 47 (4). P. 4512—4520.
  21. Lai G.D., Sang L.P., Bian Y.L. et al. Interfacial debonding and cracking in a solid propellant composite under uniaxial tension: An in situ synchrotron X-ray tomography study // Composites Science and Technology. 2024. P. 110743.
  22. Alleyne D.N., Cawley P. The interaction of Lamb waves with defects // IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control. 1992. V. 39 (3). P. 381—397.
  23. Croxford A.J., Wilcox P.D., Drinkwater B.W., Konstantinidis G. Strategies for guided-wave structural health monitoring. Proceedings of the Royal Society A: Mathematical // Physical and Engineering Sciences. 2007. V. 463 (2087). P. 2961—2981.
  24. Michaels J.E., Lee S.J., Michaels T.E. Enhanced differential methods for guided wave phased array imaging // Journal of Nondestructive Evaluation. 2011.V. 30 (1). P. 20—30.
  25. Li L., Wang F., Shang F. et al. Energy spectrum analysis of blast waves based on an improved Hilbert—Huang transform // Shock Waves. 2017. V. 27. P. 487—494.
  26. Olhede S., Walden A.T. The Hilbert spectrum via wavelet projections // Proceedings of the royal society of London. Series A: mathematical, physical and engineering sciences. 2004. V. 460 (2044). P. 955—975.
  27. Su Z., Ye L., Su Z. et al. Fundamentals and analysis of lamb waves // Identification of Damage Using Lamb Waves: From Fundamentals to Applications. 2009. P. 15—58.
  28. Tian Z., Yu L. Lamb wave frequency—wavenumber analysis and decomposition // Journal of Intelligent Material Systems and Structures. 2014. V. 25 (9). P. 1107—1123.
  29. Alleyne D.N., Cawley P. Optimization of Lamb wave inspection techniques // Ndt & E International. 1992. V. 25 (1). P. 11—22.
  30. Kessler S.S., Spearing S.M., Soutis C. Damage detection in composite materials using Lamb wave methods // Smart materials and structures. 2002. V. 11 (2). P. 269.
  31. Yeum C.M., Sohn H., Lim H.J. et al. Reference-free delamination detection using Lamb waves // Structural Control and Health Monitoring. 2014. V. 21 (5). P. 675—684.
  32. Chen S., Wang M., Wang Y. Feature extraction of pulse diagnosis signal based on Hilbert yellow transform / Optics in Health Care and Biomedical Optics XI. SPIE. 2021. V. 11900. P. 138—146.
  33. Cheng J., Yu D., Tang J. et al. Application of frequency family separation method based upon EMD and local Hilbert energy spectrum method to gear fault diagnosis // Mechanism and Machine Theory. 2008. V. 43 (6). P. 712—723.
  34. Zhao X., Royer R.L., Owens S.E. et al. Ultrasonic Lamb wave tomography in structural health monitoring // Smart Materials and Structures. 2011. V. 20 (10). P. 105002.
  35. Leonard K.R., Malyarenko E.V., Hinders M.K. Ultrasonic Lamb wave tomography // Inverse problems. 2002. V. 18 (6). P. 1795.
  36. Zhang W., Su C., Zhang Y. et al. Locating and imaging composite damage based on frequency spectrum detection of lamb waves // Frontiers in Physics. 2022. V. 10. P. 1073206.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».