聲發(fā)射層析成像技術(shù)在混凝土結(jié)構(gòu)中的應(yīng)用

江 煜 許飛云 許丙勝 Elisabet Suárez Antolin Gallego

(1東南大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，南京211189)

(2南京工業(yè)大學(xué)理學(xué)院，南京210009)

(3Granada大學(xué)應(yīng)用物理系，西班牙Granada 18072)

聲發(fā)射(acoustic emission，AE)技術(shù)是一種重要的動態(tài)無損檢測方法，通過材料局部因能量的快速釋放而發(fā)出瞬態(tài)彈性應(yīng)力波來判斷結(jié)構(gòu)內(nèi)部的損傷程度，在壓力容器、大型復(fù)雜工程結(jié)構(gòu)、衛(wèi)星、飛機(jī)和宇航領(lǐng)域以及橋梁方面得到了廣泛的應(yīng)用［1］.聲發(fā)射源定位是聲發(fā)射技術(shù)研究領(lǐng)域的核心主題之一，傳統(tǒng)的定位方法總是假設(shè)聲波以常值沿著被檢界面勻速傳播［2］.然而，在實(shí)際應(yīng)用中，這種現(xiàn)象很難被發(fā)生，大多被檢對象都是由不同的材料或同種材料不同結(jié)構(gòu)組成的，特定的聲發(fā)射源與特定的幾何結(jié)構(gòu)相關(guān)［3-4］，聲波是時(shí)間和空間的函數(shù)，如混凝土是由水、沙子、水泥按照不同的比例混合而成的各向異性材料，聲波的傳波速度是由各組成材料的不同性質(zhì)和不同結(jié)構(gòu)決定的.

層析成像(tomography)是重建物體內(nèi)部結(jié)構(gòu)特征的成像技術(shù)，是一種重要的無損檢測方法［5］.目前醫(yī)學(xué)上廣泛應(yīng)用的計(jì)算機(jī)層析成像(CT)就是在無損狀態(tài)下獲得被檢截面的二維圖像，直觀地展現(xiàn)被檢物體內(nèi)部的結(jié)構(gòu)特征［6］.然而CT算法需要完備的數(shù)據(jù)集，投影數(shù)據(jù)需要在0°～360°范圍內(nèi)等間隔數(shù)據(jù)采集，在工程應(yīng)用中受到限制，尤其在聲發(fā)射領(lǐng)域，工業(yè)CT投影角度有限，投影數(shù)據(jù)量少，圖像重建很難獲得完備的數(shù)據(jù)集［7-8］.針對這種情況，本文研究了聲發(fā)射層析成像(AE tomography)技術(shù)在混凝土結(jié)構(gòu)上的應(yīng)用，通過 AE tomography技術(shù)重建混凝土結(jié)構(gòu)內(nèi)部局部缺陷(損傷)聲波速度變化慢度圖來定位缺陷(損傷)位置，進(jìn)而提高源定位精度.這種基于重建算法的聲發(fā)射層析成像技術(shù)是一種新型無損檢測方法，適合于不完全投影數(shù)據(jù)的圖像重建，尤其在投影數(shù)據(jù)較少時(shí)，重建空間分辨率得到保證情況下，重建圖像的密度分辨率較高.

1 聲發(fā)射層析成像基本原理

聲發(fā)射層析成像是以聲發(fā)射事件為點(diǎn)源，結(jié)合源定位技術(shù)和聲層析成像技術(shù)，通過聲發(fā)射波速變化局部可視化聲發(fā)射源及缺陷的位置，其簡化模型如圖1所示(即首次迭代假設(shè)沿著單元格聲發(fā)射傳播速度為常值).

圖1 聲發(fā)射層析成像原理

當(dāng)聲發(fā)射源激發(fā)后，信號到達(dá)每個(gè)傳感器的時(shí)間可以表述為

式中，k=1，2，…，s為從聲發(fā)射源到每個(gè)傳感器的射線;i=1，2，…，m，j=1，2，…，n 表示每個(gè)成像單元的位置編號;sij=1/cij為信號沿著成像單元傳播的慢度，cij為信號傳播的速度;表示權(quán)值，當(dāng)射線穿過成像單元格時(shí)，數(shù)值為1，其余情況為零為第k條射線聲發(fā)射事件發(fā)生的時(shí)間;為第k條射線到達(dá)相應(yīng)傳感器的時(shí)間.

對于式(1)的解，可以通過代數(shù)迭代重建算法(ART)得到［9］，其迭代式為

式中，λ為松弛因子，在0～1之間.

代數(shù)重建算法是一個(gè)迭代的過程，即首先把求解問題離散化，將欲重建的未知圖像離散成重建圖像網(wǎng)格，根據(jù)成像的物理過程和相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，建立重建圖像和投影數(shù)據(jù)之間關(guān)系的代數(shù)方程組，圖像問題即可轉(zhuǎn)化為求解線性方程組，算法具體步驟見文獻(xiàn)［9-10］.

2 混凝土結(jié)構(gòu)聲發(fā)射實(shí)驗(yàn)

為了驗(yàn)證提出算法應(yīng)用的可行性和正確性，在西班牙Granada大學(xué)制作并完成了混凝土材料樣本和實(shí)驗(yàn).

2.1 混凝土樣本制作

混凝土樣本材料是由沙子、水泥、水按照一定比例混合而成的，其制作的2個(gè)樣本尺寸為400 mm×400 mm，厚度為100 mm，樣本結(jié)構(gòu)內(nèi)部中心位置包含直徑為60 mm的大圓.樣本1不含鋼筋，樣本2含有7個(gè)鋼筋，其鋼筋長度為100 mm，直徑為6 mm.樣本2引入鋼筋目的:① 加固混凝土結(jié)構(gòu)的強(qiáng)度;②制造障礙，引起聲發(fā)射波傳播的折射、反射等，破壞聲速的直線傳播路徑.

2.2 實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)和實(shí)驗(yàn)布置

實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)采用德國瓦倫(Vallen)16通道聲發(fā)射采集系統(tǒng)、11個(gè)AEP-4多功能前置放大器(頻帶范圍為20～2 000 kHz)、11個(gè)VS-30低頻傳感器(頻率范圍為25～80 kHz).聲發(fā)射采集參數(shù)設(shè)置如下:采樣頻率為5 MHz;波形長度為4 096;預(yù)觸發(fā)率為600;閾值幅度為30.6 dB(P波);前置放大器為34 dB;數(shù)字濾波頻率范圍為25～180 kHz.

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析和討論

根據(jù)實(shí)驗(yàn)分布，11個(gè)傳感器由Vallen耦合劑(硅脂)均勻地耦合在混凝土被檢區(qū)域表面(見圖2)，并在每個(gè)傳感器附近進(jìn)行3次標(biāo)定，如幅值均為99 dB，則表明傳感器性能良好.由于傳感器分布密集，將聲波衰減等干擾因素可以忽視不計(jì)［11］.所以被檢樣本區(qū)域(40 cm×40 cm)劃分為2 cm×2 cm網(wǎng)格，并在大圓區(qū)域包含的每個(gè)網(wǎng)格結(jié)點(diǎn)處進(jìn)行斷鉛實(shí)驗(yàn)，每個(gè)事件斷鉛5次，聲發(fā)射相關(guān)時(shí)域參數(shù)及波形信號由聲發(fā)射采集系統(tǒng)(Vallen AMSY-5儀器)記錄.通過數(shù)據(jù)分析R2009a Matlab軟件平臺，執(zhí)行聲發(fā)射層析成像迭代計(jì)算(ART算法)，當(dāng)聲發(fā)射事件增加為535AE時(shí)，ART算法迭代終止.此時(shí)圖像中損傷圓位置清晰可見，圖像波速變化趨勢基本趨于穩(wěn)定，其結(jié)果如圖3所示.

圖2 傳感器布置

圖3 AE Tomography定位結(jié)果(535AE事件)

比較圖3(a)、(b)可見，樣本1中心圓損傷位置的波速變化十分明顯，在圓周的斷鉛處(損傷位置)波速變化處于1 200～2 000 m/s之間，而在中心區(qū)域(無鋼筋區(qū)域)波速處于100～400 m/s之間，定位效果很好.而相對于樣本1而言，樣本2在圓周的斷鉛處(損傷位置)波速變化慢度圖明顯下降，范圍在1 000～1 350 m/s之間，而圓的中心區(qū)域(含鋼筋區(qū)域)慢度增加到650～900 m/s之間.從2個(gè)樣本圖整體層析成像結(jié)果研究表明，樣本1(不含鋼筋)的總體波速慢度變化(范圍為100～2 000 m/s)大于樣本2(含鋼筋)總體波速慢度變化(范圍為100～1 500 m/s).由此可見，樣本2中的鋼筋確實(shí)影響了聲波的傳播速度，降低了對樣本的中心圓損傷位置的辨識程度.

從定位角度探討，以樣本損傷區(qū)域圓中心坐標(biāo)E(20，20)為基點(diǎn)(見圖4)，以大圓直徑端點(diǎn)為提取數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行不同算法的定位計(jì)算，得到Vallen AMSY-5(傳統(tǒng)定位)和AE Tomography兩種算法的平均定位誤差分別為9.36%和7.10%，表1為相應(yīng)2種算法的定位點(diǎn)A～定位點(diǎn)E的坐標(biāo)及相應(yīng)算法的定位結(jié)果，表2為誤差計(jì)算結(jié)果，相應(yīng)的誤差測度函數(shù)計(jì)算式為

圖4 Vallen AMSY-5和AE Tomography定位結(jié)果

式中，f(x，y)為樣本數(shù)據(jù);f*(x，y)為辨識數(shù)據(jù);‖f(x，y)‖2為歐式距離;J為定位點(diǎn)數(shù).表2為相對于2個(gè)樣本(1，2)的定位誤差.

表1 不同算法不同位置點(diǎn)的定位結(jié)果

表2 相對于樣本(1，2)誤差計(jì)算結(jié)果 %

4 結(jié)論

1)AE Tomography突破了傳統(tǒng)源定位方法的局限性，在傳統(tǒng)的時(shí)差定位的基礎(chǔ)上，通過AE Tomography重建局部損傷區(qū)域波速變換圖像來確定損傷位置，聲波傳播的速度是空間和時(shí)間的函數(shù).并在混凝土結(jié)構(gòu)各向異性材料實(shí)驗(yàn)中獲得實(shí)現(xiàn).

2)針對實(shí)驗(yàn)樣本1和樣本2的結(jié)構(gòu)組成，AE Tomography均能通過聲波變化的慢度圖重建樣本的缺陷(損傷)位置，但是鋼筋的引入(樣本2)有效地降低了對樣本的損傷位置的辨識程度.

3)從定位角度，AE Tomography相對于Vallen AMSY-5(傳統(tǒng)算法)定位，定位的平均誤差從原來的9.36%降低至7.10%，定位精度得到了一定的改善.

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