某型飞机主起落架支柱外筒头部枢轴疲劳损伤的声发射监测

某型飞机全尺寸机体疲劳试验过程中的无损检测和声发射(AE)监测对该型飞机疲劳定寿、确定修理周期及未来改进型疲劳细节设计起着十分关键的作用。起落架地面载荷试验是疲劳试验的重要组成部分,需要声发射监测的区域包括起落架梁和上、下枢轴等关键部位。针对试验过程的强冲击和强噪声干扰,作者利用声发射信号参数的趋势分析、基于时域和频域的滤波技术、相关分析方法和基于空间的滤波技术,实现了对这些目标的实时监测并成功地监测出上、下枢轴磨损等故障。     

某型飞机飞行载荷疲劳试验过程中的声发射监测

介绍了某型飞机全尺寸机体飞行载荷疲劳试验过程中对关键部件(包括不可接近部件)疲劳损伤的声发射(AE)实时监测技术。在强冲击、高振动背景下,利用基于时间、空间、幅度或能量滤波等多种信号处理方式,对预处理后的AE信号以趋势分析为主,多参数分析综合验证,另辅以其它方法(包括波形分析),对一些关键部位的健康状态进行AE实时在线监测。成功预报了机翼对接区域某螺栓孔夹层裂纹的萌生,为保证机体飞行载荷疲劳试验顺利进行起到了重要作用。     

飞机主起落架疲劳试验中的声发射信号处理

详细介绍了某型飞机主起落架疲劳试验过程中,利用声发射技术实时监测主起落架梁的健康状况。在一次试验进程中,利用趋势分析、幅值分析、空间分析等方法发现主起落架梁某区域内有高幅值、高能量的异常信号存在。为进一步验证主起落梁的疲劳损伤是否存在,利用基于相关分析的趋势分析方法对声发射信号进行再处理,排除了疲劳裂纹的存在,利用Fisher线性判别法建立了正常信号与故障信号的判别模式,保障了试验的顺利进行,为以后的数据处理、疲劳损伤信号与故障信号的判别提供了参考。     

某型飞机起落架收放试验过程中疲劳损伤的声发射监测

介绍了飞机起落架收放试验过程中其附属零部件疲劳损伤的声发射实时监测。在强冲击振动背景噪声下，采用声发射信号参数的趋势分析和相关分析方法，实现了对于多目标、动态对象的实时监测并成功地监测出作动筒泄漏故障和铰链磨损故障。所用方法具有简单、直观、快速和实时性好的特点，可供后续的全机疲劳试验过程中声发射信号处理或类似高背景噪声环境下的声发射监测技术提供借鉴。     

飞机关键零部件疲劳损伤的声发射实时监测

某型飞机的水平尾翼试验过程是在强冲击、高振动背景噪声下进行的。对处于不可接近位置的关键零部件（半轴）的疲劳损伤实施了声发射监测。基于对模拟测试信号的分析,提出信号数据的预处理原则,提高了数据的信噪比。声发射信号特征参数的趋势分析和关联分析方法,充分反映了关键零部件的疲劳损伤过程,采用声发射实时监测飞机关键零部件的疲劳损伤是可行的。     

铝合金疲劳裂纹扩展声发射监测

采用声发射(acoustic emission,AE)技术对7N01铝合金单边缺口三点弯曲试样不同应力比、不同峰值载荷下疲劳裂纹扩展过程中声发射信号进行了监测,建立了裂纹扩展速率、声发射计数(count)与应力强度因子之间的关系.结果表明,大部分的声发射信号主要产生于疲劳循环载荷的低应力阶段,这主要是低应力阶段的声发射活动主要与裂纹尖端的塑性变形和裂纹闭合现象有关,声发射计数与应力强度因子之间呈指数增长的关系.基于所建立的声发射计数率与裂纹扩展速率的关系,可以预测疲劳损伤结构的剩余寿命.     

声发射技术在疲劳裂纹监测中的应用

主要介绍了声发射技术在金属结构试件疲劳试验中的应用,对带孔金属铝板的疲劳裂纹萌生的声发射监测进行了研究,并且对采集到的声发射信号进行了处理与分析。声发射监测技术可以实现结构疲劳裂纹萌生的早期实时监控和扩展趋势的判断。     

C/SiC复合材料拉伸过程的声发射研究

利用声发射（AE）技术对C／SiC复合材料试样拉伸试验过程进行动态监测。通过声发射多参数分析法对拉伸过程中的声发射累计能量和平均持续时间随载荷或时间的变化进行了综合分析；同时对拉伸过程中典型AE信号的频率特征进行了分析，揭示了C／SiC复合材料拉伸损伤的演化过程及规律，给出了材料拉伸损伤发展的不同阶段以及各阶段损伤类型。通过声发射累计能量随载荷变化的斜率突变定义了材料临界损伤强度。     

某型飞机疲劳试验过程中关键结构的AE监测

介绍了某型飞机疲劳试验过程中的关键结构的声发射检测技术。根据监测的实时性要求,采用参数趋势分析,辅以幅值滤波和空间滤波技术对信号进行实时处理,特别是在空间滤波技术中,采用损伤区域内事件数占总事件数的比例来分析裂纹的发展状况,并以相关参数的变化趋势进行论证,取得了满意结果。成功预报了右外翼三墙处某螺栓孔裂纹的萌生,为试验的顺利进行起到了重要保障。     

钢结构疲劳损伤声发射监测

采用声发射技术对已开裂的焊缝进行监测,实现了在复杂的环境噪声中识别出裂纹活动信号。通过分析疲劳裂纹损伤产生的原因以及材料在交变载荷作用下产生声发射的机理,得到表征焊缝裂纹活动过程的信号特征。试验表明,声发射技术对钢结构裂纹损伤的活度、强度具有较大的敏感性,可以实现对裂纹损伤状态发展变化的实时监测。     

铝合金P-MIG焊接过程熔滴过渡行为的结构负载声发射表征

通过在线检测铝合金PMIG焊接过程的结构负载声发射信号,研究熔滴过渡行为的表征,以及熔滴过渡形式变化对声发射信号特征参数的影响. 结果表明,焊接过程中检测到的结构负载声发射信号时域波形包含了较多的PMIG焊接过程熔滴过渡特征信息,利用时域波形及其平均振铃计数、平均正峰值等特征参数可以对PMIG焊接过程中的熔滴过渡现象进行表征. 当熔滴过渡频率相同时,随着熔滴过渡对液态熔池的冲击作用增大,声发射信号特征参数相应增大;当熔滴过渡频率不同时,熔滴过渡频率越大,熔滴体积越小,对液态熔池的冲击作用越小,声发射信号特征参数相应减小.     

铝合金脉冲MIG焊接熔滴过渡行为的声发射信号时频域表征

通过在线检测铝合金脉冲MIG焊接过程的结构负载声发射信号,研究熔滴过渡模式和行为的时频域表征.结果表明,熔滴过渡声发射信号波形以及熔滴过渡声发射事件的有序性和周期性可以反映脉冲MIG焊接过程熔滴过渡的稳定性和周期性.随着脉冲频率和焊接热输入的增大,熔滴过渡模式由短路过渡转变为射滴过渡,过渡熔滴体积得到逐步细化,表现出递减的声发射能量释放特征.当熔滴过渡为短路过渡模式时,熔滴过渡声发射信号的频域范围较宽,且较为集中在高频部分;当熔滴过渡为射滴过渡模式时,熔滴过渡声发射信号的频率分布范围更窄,且集中在低频部分.随着熔滴过渡模式由短路过渡模式逐渐转变为射滴过渡模式,由熔滴过渡引入的能量变化呈现出先减小再增大的趋势.     

螺旋肋钢丝与混凝土粘结滑移的声发射检测

声发射技术作为一种新型动态无损检测方法,可动态检测在役钢筋混凝土结构的粘结滑移性能。对螺旋肋钢丝与混凝土拔出试件进行拔出试验,利用声发射技术对其拔出过程中的声发射特征信号进行处理与分析,得出这两种材料粘结滑移的声发射特征;通过三维时差定位方法对拔出过程的声发射源进行定位,由定位结果可知,声发射源点主要分布在粘结滑移界面,证明与实际受力结果吻合;最后结合试验数据,建立了粘结破坏过程的受力状态与声发射能量参数间的对应关系。     

某型飞机疲劳试验过程中声发射信号的处理

对某型飞机疲劳试验过程中的噪声信号和裂纹信号的特性进行了分析,针对裂纹信号的各个特性提出了不同的分析方法。运用参数分析和波形分析相结合的方法,成功地对某型飞机疲劳试验的数据进行了事后分析,获得与疲劳裂纹或者疲劳损伤声发射信号相关的一些典型特征,从而有助于了解试验过程中产生疲劳损伤的一些细节信息。这些结果对未来疲劳试验过程中的声发射监测具有重要参考价值和指导意义。     

Development of an on-line tool-life monitoring system using acoustic emission signals in gear shaping

Sensing techniques for monitoring machining processes have been one of the focuses of research on process automation. This paper presents the development of on-line tool-life monitoring system for gear shaping that uses acoustic emission (AE). Characteristics of the AE signals are related to the cutting condition, tool material and tool geometry in the cutting of metals. The relationship between AE signal and tool wear was investigated experimentally. Experiments were carried out on the gear shaping of SCM 420 material with a pinion cutter having 44 teeth. Root-mean-square (RMS) AE voltages increase regularly according to tool wear. It is suggested that the maximum value of RMS AE voltage is an effective parameter to monitor tool life. In this study, not only the acquisition method of AE signals for rotating objects but also the signal-processing technique were developed in order to realize the in-process monitoring system for gear shaping. The on-line tool-life monitoring system developed has been successfully applied to gear machining processes.     

Evaluation of fatigue damage in reinforced concrete slab by acoustic emission

The applicability of acoustic emission (AE) technique for evaluation of fatigue damage in reinforced concrete (RC) slabs under cyclic loadings in both laboratory and as a structure in service is studied. The fundamental test performed in laboratory shows that the cracking process can be practically monitored by the measurement of AE signals. Analysis of the relationship between loading phase and AE activity indicates that the final stages of the fracture process can be evaluated by detecting AE signals generated near the minimum loading phase. Comparison of the results from the structure and that from the laboratory specimen demonstrates that AE energy can be an effective parameter for the evaluation of fatigue damage in RC slabs in service.     

蜂窝夹层复合材料的压缩损伤声发射特征

应用声发射技术对蜂窝夹层复合材料压缩损伤过程进行了试验研究。分析载荷与声发射信号关联图,依据其损伤过程和声发射特征,发现随着加载条件下载荷的增加,复合材料的损伤逐步增大。在加载初始阶段,仅有少量声发射信号,各种表征信号量小幅度增加;在加载中期,声发射信号增多,各种表征信号量不断增大;在加载后期,声发射信号有明显突增,各种表征信号量急剧增加。复合材料压缩损伤破坏与声发射的幅值、能量、撞击、上升时间、持续时间和计数等参量特征相关。根据各阶段特征参量滤波后所得信号分布与实际断裂位置相吻合。     

压力容器声发射信号人工神经网络模式识别方法的研究

采用人工神经网络模式识别技术对现场压力容器各种声发射源信号特征参数进行了模式识别分析,提出了采用人工神经网络分类方法对压力容器声发射源信号进行定量分析的概念,从而找到了评价声发射源严重程度的方法,设计和培训的人工神经网络可以给出一个多种因素产生的复合声发射源中裂纹扩展、氧化夹渣断裂、残余应力释放和机械摩擦信号所占的百分比,这一结果使声发射技术对压力容器安全状态的无损评价成为可能。     

Identification of coating damage processes in corroded galvanized steel by acoustic emission wavelet analysis

Scratch tests using Acoustic Emission (AE) were performed on corroded hot dip galvanized samples. Coatings and scratches were studied by scanning electron microscopy and electron dispersive X-ray spectrometry, and the coatings additionally by X-ray diffraction. Damage mechanisms could be identified applying Wavelet Transform analysis to AE signals. The evolution of specific AE wavelet parameters like the wavelet power was suited to identify damage mechanisms. In general, the AE power was distributed in certain scale (frequency) bands in the time-scale plane, and different coating damage mechanisms could be assigned to different bands. In particular, signals due to corrosion and non-corrosion mechanisms could be neatly separated.