[发明专利]一种利用主动超声导波定量化监测螺栓预紧力矩的方法在审
申请号: | 201510400200.0 | 申请日: | 2015-07-09 |
公开(公告)号: | CN105115652A | 公开(公告)日: | 2015-12-02 |
发明(设计)人: | 王腾;徐超;吴冠男 | 申请(专利权)人: | 西北工业大学 |
主分类号: | G01L5/24 | 分类号: | G01L5/24 |
代理公司: | 西北工业大学专利中心 61204 | 代理人: | 陈星 |
地址: | 710072 *** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 利用 主动 超声 导波 量化 监测 螺栓 力矩 方法 | ||
技术领域
本发明涉及结构健康监测技术领域,具体为一种利用主动超声导波定量化监测螺栓预紧力矩的方法。
背景技术
螺栓连接广泛存在于机械、土木、能源和航空航天工程领域。控制和保持螺栓预紧力是确保工程结构安全服役的重要前提。然而,长期服役过程中的螺栓应力松弛,以及外部振动、冲击等力学环境都可能导致螺栓预紧力下降、连接松动,严重危害结构的安全性。
目前,工程中对螺栓预紧力的监测方法,一类是常规的无损监测手段,如利用超声成像、X射线探伤等方法;另一类方法是在螺栓上固定应变片或力传感器,通过测量螺栓应变变化或压力变化监测螺栓预紧力的变化。前者需要大型设备支持,可能需要拆解结构,不适合实时在线的监测;后者需要对螺栓钻孔进行引线或改变结合部的构造,很难实际应用。
近年来,利用超声导波方法的损伤监测方法被应用于单一材料管道、平板等结构的损伤监测中,但公开文献中其在螺栓松动监测方面的研究还很少并有以下限制:采用能量定向性较差的主动超声激励元件,使得激励能量发散,造成期望方向的波能量不足;未能建立监测参考数据库的系统方法;特征参量灵敏度低和分辨率不高,从而不能够定量评估螺栓预紧状态。
发明内容
要解决的技术问题
本发明旨在至少在一定程度上解决上述技术问题之一或至少提供一种有用的商业选择。为此,本发明的一个目的在于提供一种利用主动超声导波定量化监测螺栓预紧力矩的方法,采用MFC(Macro-FiberComposite)宏纤维压电复合材料元件作为激励和传感器,定向激励结构并采集波动响应,建立螺栓预紧力矩参考比对数据库,从而能够基于参考数据库在线监测螺栓预紧力矩。
技术方案
在本发明的一个方面,本发明提出一种利用主动超声导波定量化监测螺栓预紧力矩的方法,其特征在于:包括以下步骤:
步骤1:离线建立参考数据库:
步骤1.1:采用数显力矩扳手将待测螺栓在连接结构上手动拧紧,并记录力矩扳手数值;
步骤1.2:在连接结构上胶粘两片宏纤维压电复合材料元件,分别作为激励器和传感器;其中两片宏纤维压电复合材料元件分别处于待测螺栓两侧,螺栓中心以及两个宏纤维压电复合材料元件的主形变方向共线;
步骤1.3:作为激励器的宏纤维压电复合材料元件依次连接功率放大器和波形发生器;作为传感器的宏纤维压电复合材料元件依次数字示波器和计算机;
步骤1.4:在波形发生器中存储3-5周期经汉宁窗调制的正弦信号,正弦信号中心频率为100~300KHz;波形发生器将存储的正弦信号按照单脉冲形式输出,输出信号经功率放大器放大后施加给作为激励器的宏纤维压电复合材料元件电极两端,功率放大器放大后的信号脉冲峰峰值为80~100V;
步骤1.5:监测作为传感器的宏纤维压电复合材料元件两端电极的电压信号,并对监测到的信号进行高通滤波,得到滤波后的响应信号;
步骤1.6:计算滤波后的响应信号的均方根,并以均方根作为识别螺栓预紧扭矩的特征参量;
步骤1.7:彻底松动螺栓,而后以步骤1.1中手动拧紧的力矩值开始,选择若干个大于手动拧紧力矩值的螺栓预紧力矩;对于每个螺栓预紧力矩值,重复步骤1.4-步骤1.6,得到该螺栓预紧力矩值对应的特征参量;建立由预紧力矩和特征参量组成的参考数据库;
步骤2:在线监测螺栓预紧力矩:
波形发生器按照设定的时间间隔重复将存储的正弦信号以脉冲形式输出,而后监测作为传感器的宏纤维压电复合材料元件两端电极的电压信号,并对监测到的信号进行高通滤波,得到滤波后的响应信号;计算滤波后的响应信号的均方根;将得到的均方根与参考数据库比较,得到螺栓预紧力矩值。
另外,根据本发明的实施例,还可以具有如下附加的技术特征:
所述一种利用主动超声导波定量化监测螺栓预紧力矩的方法,其特征在于:在连接结构上用3MDP460工业胶粘贴宏纤维压电复合材料元件,胶层厚度为0.04-0.06mm,并在50℃~60℃温度下固化两个小时。
所述一种利用主动超声导波定量化监测螺栓预紧力矩的方法,其特征在于:步骤1.5中高通滤波的截止频率不小于步骤1.4中的中心频率的1.5倍。
所述一种利用主动超声导波定量化监测螺栓预紧力矩的方法,其特征在于:步骤1.7中,对于每个螺栓预紧力矩值,重复步骤1.4-步骤1.6若干次,得到该螺栓预紧力矩值对应的特征参量平均值的95%置信区间;建立由预紧力矩和特征参量平均值95%置信区间组成的参考数据库。
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