автореферат диссертации по машиностроению и машиноведению, 05.02.11, диссертация на тему:Разработка методов обработки сигналов акустической эмиссии на основе кластерного анализа для повышения надежности контроля машиностроительных конструкций

На правах рукописи

Кареев Андрей Евгеньевич

РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ АКУСТИЧЕСКОЙ ЭМИСИИ НА ОСНОВЕ КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ НАДЕЖНОСТИ" КОНТРОЛЯ МАШИНОСТРОИТЕЛЬНЫХ КОНСТРУКЦИЙ

Специальность 05.02.11 - «Методы контроля и диагностика в машиностроении»

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Новосибирск - 2006

Работа выполнена в ФГУП «Сибирский научно-исследовательский институт авиации им. С.А.Чаплыгина» (СибНИА)

Научный руководитель

доктор технических наук, профессор

Официальные оппоненты: доктор техн. наук, профессор кандидат ф из.-мат. наук, с.и.с.

Ведущая организация:

Степанова Людмила Николаевна

Москвин Виктор Николаевич Буйпо Сергей Иванович

Институт теоретической и

прикладной механики

им. С.АЛрнетиановича СО РАН

Зашита состоится 19 декабря 2006 г. в 14:00 часов на заседании диссертационного совета Д 218.012.04 в Сибирском государственном университете путей сообщения по адресу: 630049, Новосибирск-49, ул. ДЛСоаальчук, 191, ауд. 226.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Сибирского государственного университета путей сообщения.

Отзывы на автореферат в 2-х экземплярах, заверенные печатью, просим направлять по указанному адресу на имя ученого секретаря диссертационного совета.

Автореферат разослан 17 ноября 2006 г.

Ученый секретарь диссертационного совета доктор техн. наук, профессор (X ¿¿< <JЫ. ^ Герасимов С.И,

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Акгу^ЛЬцОСТЬ .ppftfinsM**- В настоящее время метод акустико-эмиссионпого (АЭ) контроля активно используется в различных областях машиностроения. Успехи в области микроэлектроники и компьютерной -технологии позволили разработать более совершенные микропроцессорные диагностические системы для АЭ контроля. Одним ю главных преимуществ метода АЭ является возможность локализации дефекта я процессе диагностирования конструкции. Известные методы определения координат дефектов, основанные на рююсти времен прихода (РВП) сигнала АЭ на датчики пьезоактенны, приводят к большому разбросу точек локализации н погрешностям до 5-10%. Современные быстродействующие АЭ-сисгемы наряду с записью формы сигналов и ее анализом в режиме реального времени, позволяли уменьшить погрешность локализации развивающихся дефектов до 5%, поскольку по цифровой реализации более точно находится начало сигнала АЭ. Таким образом, до сих пор актуальной остается задача, связанная с повышением точ> ноет локализации дефектов машиностроительных конструкций, а, следовательно, и достоверности АЭ-коитрою.

Для решения этой задачи необходимо разработать методики повышения точности определения координат дефектов и оценки степени их опасности при диагностике машиностроительных конструкций методом АЭ. В настоящей работе поставленная задача решалась с использованием кластерного анализа. Использование вероятностного подхода к расчету времени прихода сигнала АЭ на преобразователи акустической эмиссии (ПАЭ) позволило осуществить переход к определению координат источника сигнала АЭ от точки х зоне на поверхности объекта контроля (ОК). С использованием метода кластеризации осуществляется совместный анализ координат источников отдельных сигналов, н с высокой точностью определяются координаты дефектов.

Значительный вклад в усовершенствование метода АЭ внесли работы таких отечественных и зарубежных ученых, как В.И. Иванов, С.И Еуйло. Ю Б. Дробот, И.В. Гупев-ский, С. А. Недосека, Б.Е. Патои, P.P. С кал ьс кий, В.В Шип и др.

В известных работах развитие дефектов оценивалось, как правило, путем сравнении изменения определенного параметра сигналов АЭ с эталонной кривой. Исследования, проведенные в настоящей работе, показали, что комплексный подход к совместное использование нескольких параметров екгн&пов АЭ повышают надежность прогнозирования разрушения. Дополнительные возможности метода разработаны на основе анализа основных параметров сигналов АЭ {амплитудное распределение (АР), спектральные характеристики, время нарастания сигнала, скорость нарастания переднего фронта и т.д.)

В авиационной технике метод АЭ применяется, в основном, при контроле образцов из авиационных материалов, стоек шасси, элементов крыла, клепаных панелей. Использование метода АЭ для контроля элементов авиационных конструкций имеет ряд особенностей. При ресурсных испытаниях стойки шасси нагружаются в нескольких точках силами, изменяющимися по определенной программе. При испытаниях авиационных панелей дополнительными источниками шумов являются заклепочные соединения. При этом акустическая активность может быть вызвана некачественным соединением, люфтом или срезанием заклепки. К фильтрации шумов применяются два подхода. Первый, менее надежный подход, основан на анализе характеристик сигнала и сопряжен со значительными трудностями, такими как зависимость формы сигнала АЭ от расстояния от источника до ПАЭ, влияние качества установки ПАЭ на ОК, акустические характеристики ОК и т.д. Во втором подходе сигналы от шумов исключаются по месту возникновения. Для пространственной селекции сигналов необходимо разработать новые методы, направленные на повышение точности локализации и надежности контроля.

При разработке технологии контроля литых деталей (элементы тележки грузового железнодорожного вагона) следует учитывать, что надрессорные балки и боковые рамы представляют собой коробчатые конструкции с множеством ребер жесткости и технологических отверстий. Литые детали характеризуются большим затуханием, а сложная форма поверхности в зонах контроля затрудняет локализацию с применением простых методов определения координат источника по РВП сигнала АЭ. Для надежного диагностирования подобных деталей требуется методика, позволяющая с высокой точностью определять координаты дефектов на ОК.

Цел ь, ,и.задачи, .исследования. Целью работы является разработка методов повышения точности определения координат дефектов и оценки степени их опасности при диагностике машиностроительных конструкций методом акустической эмиссии с исвольаова-нием кластерного анализа.

В соответствии с поставленной целью в работе необходимо решить следующие задачи:

- исследовать методы локализации сигналов АЭ на плоскости. Определить влияние погрешности определения времени прихода сигнала на датчики пьезоантенны, а также ошибки, возникающей от неточного определения координат установки ПАЭ в приемной антенне, на точность локализации;

- разработать метод обработки потока сигналов акустической эмиссии на основе кластерного анализа, с использованием локализация сигнала по разности времен прихода на ПАЭ, и основных параметров сигнала, позволяющий повысить точность определения местоположения дефектов; < 4

— разработать методику практической оценки степени опасности усталостных трещин при АЭ-контроле элементов металлических конструкций, включающую в себя выделение групп сигналов от одного источника с помощью кластерного анализа н оценку степени опасности по основным параметрам сигналов внутри кластера.

Методы исследований. Для достижения цепи диссертационной работы использовался математический аппарат высшей алгебры, теории вероятностей, математической статистики, кластерного анализа, ряд методов вычислительной техники и математического моделирования.

Достоверность полученных результатов подтверждается значительным объемом проведенных экспериментальных исследований процесса разрушения материала на металлических образцах и элементах металлических и композиционных авиационных и железнодорожных конструкций с применением современной сертифицированной аппарату* ры АЭ-контроля.

Научная дрвиана.

1. Дана оценка влияния погрешностей определения времени прихода сигнала на датчики пьезоантенны и неточности установки преобразователей на погрешность определения координат источника сигналов.

2. Предложен способ обработки сигналов акустической эмиссии в процессе проведения эксперимента, включающий в оебя кластеризацию сигналов, позволяющий повысить точность определения координат источника сигналов.

3. Предложена методика, позволяющая с помощью кластерного анализа по изменению параметров сигналов акустической эмиссии определить момент изменения характера разрушения в металлических образцах.

4. Разработана методика прогнозирования развития макродефекта в элементах конструкций на основе анализа изменения плотности вероятности распределения амплитуд сигналов акустической эмиссии внутри одного кластера.

Практическая ценность и значимость. По результатам работы подготовлена и реализована комплексная методика обработки АЭ-информацни при статических н циклических испытаниях элементов машиностроительных металлических и композиционных конструкций, вошедшая в состав программных комплексов АЭ-контроля СЦАД-16.02. СЦАД-16.03, СЦАД-16.09Р. Методика соответствует аппаратным возможностям комплекса и позволяет в режиме реального времени определять места возникновения дефектов с минимальным разбросом точек локализации дефекта. АЭ-системы СЦАД-16 02, СЦАД-16.03 сертифицированы (сертификат Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии РФ 1Ш.С.28.007.Л №19913/2), зарегистрированы в Государственном реестре средств измерений №15892-05. Распределенная АЭ-Система СЦАД-

16.09Р также сертифицирована (сертификат Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии РФ 1Ш.С.27.007.А №21988), зарегистрирована в Государственном реестре средств измерений №30141-05. АЭ-комплексы СЦАД-16.02, СЦАД-16.03. СЦАД-16.09Р используются в работе ФГУП «Сибирский научно-исследовательский институт авиации (СнЯЩА) им. С. А.Чаплыгина» при циклических испытаниях образцов из авиаматериалов, ресурсных испытаниях элементов самолетов Су-27. Су-ЗОМКИ, С-80ГП, Ту-204, ыи, тяжелого самолета. Кроме того, они внедрены в 39 вагоноремонтных пред* приятия* железных дорог РФ. На защиту выносятся:

1. Метод обработки сигналов акустической эмиссии с использованием кластерного анализа, позволяющий повысить точность определения координат дефекта.

2. Метод обработки сигналов акустической эмиссии при испытаниях металлических образцов и элементов авиационных конструкций, позволяющий производить фильтрацию сигналов и разделять сигналы от различных механизмов разрушения.

3. Способ оценки степени опасности усталостных трещин с использованием основных параметров зарегистрированных сигналов при акусгико-эмиссионном контроле элементов металлических машиностроительных конструкций.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались на XVI, XVII Всероссийских конференциях «Неразрушающий контроль и диагностика», на XXII Уральской конференции по неразрушающему контролю (НК).

Публикации. По результатам исследований подготовлено в соавторстве и опубликовано 13 статей в центральных технических журналах «Дефектоскопия», «Контроль. Диагностика», в соавторстве опубликована в издательстве «Мащинотроение-Полеп» книга, подготовлено в соавторстве 4 доклада на конференциях по НК, лри участии автора написано 4 отчета по НИР.

рГРУТУРа и объем работы. Диссертационная работа изложена на 160 страницах, включает в себя 7 таблиц и 67 рисунков, состоит из введения, четырех глав, основных выводов, списка литературы из 117 наименований.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении дается обоснование актуальности темы диссертации, поставлена цель и сформулированы основные задачи. Определены методы исследования. Выделена научная новизна, практическая ценность полученных результатов, приведены положения, выносимые на защиту.

В первой главе праведен анализ особенностей использования метода ЛЭ в прочностном эксперименте, сформулированы задачи исследования. Регистрация сигналов АЭ предоставляет широкие возможности для исследования твердых тел и диагностики материалов машиностроительных конструкций. Большая часть экспериментальных и теоретических работ в области АЭ посвящена изучению взаимосвязи характеристик АЭ-сигналов с параметрами напряженного состояния и разрушения материалов. Многими авторами предприняты попытки определения функциональных или корреляционных связей между параметрами усталостных трещин н регистрируемыми при этом сигналами АЭ. Ряд исследований посвящен установлению связи спектральных параметров сигналов АЭ с процессом разрушения материала.

При использовании явления АЭ для НК необходимо установить набор параметров АЭ, несущих информацию о контролируемом процессе, и выбрать наиболее помехоустойчивые параметры (число импульсов, активность, координаты источников, АР). Известно, что при нагружеиия конструкции до 90 % регистрируемых сигналов относятся к акустическим шумам. Поэтому качество проводимых испытаний в значительной степени зависит от разработанной методики АЭ-когггроля, позволяющей фильтровать ложные сигналы.

Во второй главе проводится обзор методов определения координат источников сигналов АЭ на плоскости. Отмечается, что в настоящее время наиболее перспективными являются методы точечной локализации, основывающиеся на измерении времени прихода сигнала на датчики пьезо антенны Методика локализации источников сигналов АЭ обладает большой чувствительностью к точности определения РВП сигнала на датчики. Погрешность определения координат источника сигнала определяется:

- погрешностью, возникающей от замены реального объекта моделью, для которой решается задача локализации,

- погрешностью от неточного определения координат установки ПАЭ в приемной антенне;

- методической погрешностью определения координат источника в алгоритме локализации, возникающей из-за погрешности определения времен прихода сигнала на ПАЭ;

- погрешностью в определении скорости распространения акустической волны. К заведомо ложной локализации сигналов ведут:

- включение в локационную серию ложных сигналов, шумов, помех;

- ошибка в образовании локационных серий из-за наложения их при одновременной АЭ двух источников;

- определение начала хотя бы одного из сигналов локационной серии по другому типу волн, с другой скоростью распространения ,

Основной целью работы является разработка методики выделения источников сигналов с использованием кластерного анализа с учетом параметров сигналов ДЭ (амплитуда. время нарастания сигнала, крутизна переднего фронта, преобладающая частота в спектре сигнала и т.д.). Для учета геометрического фактора при кластеризации должна быть решена задача определения погрешности локализации источника сигнала по известным погрешностям определения РВП.

Погрешность определения местоположения источника по трем линиям положения, определенным с одинаковой погрешностью с„ показана на рис. 1, где 5 - источник сигнала; 1,2,3 - линии положения; А*СБ*Р - область локализации по двум линиям положения; АВСОШ1 — область локализации потрем линиям положения.

В качестве характеристики погрешности локализации предлагается использовать эллипс ошибок. При определении местоположения объекта по двум линиям положения, имеющим средние квадратичные погрешности et, / и сг„л величины полуосей среднеквад-ратического эллипса ст. и с, находятся как:

где а„|, а„1 - погрешности определения линий положения 1 и 2; ф - угол пересечения линий положения I и 2.

Рис. 1. Область локализации источника сигнала

О)

Угол поворота большой полуоси эллипса определяется из соотношения

„ „ <г:,яп2ф

#2а---„ "' 2 ^ . (2)

Средняя квадратичная радиальная погрешность локализации вг выражается через полуоси среянеквадратического эллипса ошибок:

+0-:

Радиальная погрешность локализации Дро.м для вероятности Р - 0,95 равна

1.750-,.

(3)

(4)

При экспериментальной отработке методики расчета погрешности локализации определялась пара значений времен прихода сигнала, соответствующая минимальному и максимальному временам с учетом погрешности их определения, Начало сигнала определялось по его цифровой реализации с использованием порогового метода с подсчетом числа пересечений сигналом порогового уровня в «окне». Для определения минимального времени прихода (/-Л/) устанавливался пороговый уровень, превышающий на 1 мВ максимальный уровень шума в предыстории сигнала. Максимальное время прихода (М-ДО определялось при пороговом уровне, превышающем уровень шума на 5 мВ. Затем для каждого сигнала определялась область локализации. Средняя радиальная погрешность локализации, рассчитанная по серии из 41 сигнала, составила 2,07 "Л.

у,МКС

50 40 30 20 10

рассчитанное

положение

источника

0 10 20 30 40 50 60 х,мкс

Рис 2. Круги ошибок при локализации: I, 2 - линии положения

Во второй главе рассматривается метод кластеризации сигналов АЭ в процессе проведения эксперимента. Особенностями предлагаемого метода является включение в число характеристических признаков кластера параметров сигнала АЭ и координат кластера на плоскости локализации, а также эволюция образа кластера при включении в него сигналов. Это позволило использовать данный метод не только на этапе лостанализа, но н в процессе проведения эксперимента. Необходимым условием является включение в алгоритм определения времени прихода сигнала на канал I системы дополнительных выходных параметров - меры достоверности определения времени прихода (погрешность, стандартное отклонение) как: С( = (о, ± А>,. Точка локализации источника сигнала определяется пересечением гипербол, соответствующих геометрическому месту точек, разность расстояния до которых от мест установки ПАЭ есть постоянная величина, равная >",' = с{'0< -*»/). где с - скорость распространения сигналов АЭ в материале; (<„,-РВП сигнала на ПАЭ 1 н ПАЭ/ Каждый сигнал характеризуется точкой локализации гв (гг.Г)) и областью локализации. Связь радиальной погрешности локализации Аде» с по-|решностями определения линий положения выражается формулами (3),(4) Характеристиками кластера являются точка его центра на поверхности развертки объекта, размер кластера 8ЛГ* на плоскости локализации, точка центра кластера в пространстве признаков (параметров сигаалов) — размер кластера в пространстве признаков, за-

даваемый через его проекции на ^ - (* ■ ■ <5^,).

a as О

"г v г

s

ITor-

V

0 Кластвров] |1 Кластер" | M Кластеров

Создать новый кластер и] сигнала

Включить сигнал в кластер

Выбрать кластер для

включения сигнала

ал =С{МГ')

а

к

f

•min

^ис. 3. Выбор кластера для включения сигнала на основе геометрического признака

Для очередного зарегистрированного сигнала, для каждого из имеющихся на момент поступления сигнала кластеров, рассчитывается величина ССГ, определяемая соотношением площадей области локализации сигнала и площади перекрытия области локализации сигнала и кластера (рис. 3).

. Дополнительно задается пороговое значение . равное минимально допустимому коэффициенту перекрытия области локализации сигнала и кластера, при котором ситная может быть отнесен к данному кластеру, а также коэффициент С,, определяющий «вес» геометрического признака по отношению к другим диагностическим признакам. Определяется набор кластеров, для которых выполняется неравенство:

(5)

Если неравенство (5) не выполняется ни для одного из кластеров, то на основе данного сигнала образуется новый кластер. Иначе, если неравенство (5) выполняется только для одного кластера, то считается, что сигнал относится к данному кластеру. В третьем случае условие выполняется для л кластеров (*;...£„). В этом случае выбор кластера является типичной задачей распознавания образа сигнала, для решения которой необходимо использовать параметры сигнала. Выбор кластера основывается на минимизации расстояния между образом сигнала и кластера в обобщенном пространстве диагностических признаков, включающем в себя параметры сигнала АЭ и координаты точки локализации на плоскости. В качестве меры расстояния *а(1 между кластером к и сигналом в проекции на диагностический признак ^предлагается использовать формулу:

где Сь — «вес» диагностического признака по отношению к другим; функция

распределения нормированного отклонения и параметра 4, при генеральном среднем значении параметра равном .

Решение об отнесении сигнала к определенному кластеру принимается из условия минимизации целевой функции:

Сигнал считается принадлежащим кластеру А, у которого соответствующее значение *а минимально. Перечень признаков, формирующих образ класса (кластера) определяется спецификой сигналов АЭ, а также конкретными условиями эксперимента.

Эволюция обреза кластера в диагностическом признаковом пространстве

отражается в изменении по включению в кластер каждого следующего сигнала.

Изменение образа кластера может быть прекращено после вхождения в кластер определенного числа сигналов. Включение в кластер сигнала приводит к перемещению точки центра кластера ка плоскости локализации. Координаты кластера определяются как средневзвешенные координат локализации всех входящих в кластер сигналов:

V» 1 V"" 1

Jfc* = ' Г ' К

1 I ' '

v 1

где К,. Ку - координаты * иу кластера; гя, т^ - координаты точки локализации сигнала

входящего в кластер; (<тД - средняя квадратичная радиальная погрешность локализации

сигнала /; - количество сигналов, входящих в кластер.

На рис.4,а показана локализация сигналов АЭ на авиационном образце со стрингерным набором до применения кластеризации, а на рис.4,б • уточненные методом кластеризации координаты источников сигналов.

7г., Л

i.iiSi'4'««^ '

»■i'H-

Kj

л рш

иг.'

а) 6)

Рис. 4. Локализация сигналов АЭ на образце со стрингерным набором; ПАЭ0-ПАЭ5 — преобразователи акустической эмиссии; Kl, К2, КЗ — кластеры

IIa рис5,а показана локализация сигналов АЭ на панели самолета. Погрешности в определении времен прихода сигнала на датчики пьезоаитенны приводят к значительному разбросу точек локализации. Применение метода кластерного анализа позволило из-

Савкться от разброса в локализации, и определить координаты источников сигналов ЛЭ (рис. 5,б).

ПАЭ

ПАЗ^

г •.

Кластеры а) б)

Рис. 5. Локализация сигналов АЭ на панели самолета: К), Кг - кластеры

В третьей главе проводится анализ связи параметров сигналов АЭ с процессами, происходящими в конструкции в процессе испытаний, а также требованиями, предъявляемыми к аппаратуре, предназначенной для их регистрации. Рассматриваются информативные параметры отдельных импульсов дискретной АЭ. потоков импульсов и непрерывной АЭ. Показано что для дискретной АЭ наибольшей информативностью обладают следующие параметры: суммарный счет, скорость счета, пиковая амплитуда отдельных импульсов, плотность вероятности амплитуды импульсов, распределение временных интервалов между отдельными АЭ-импульсами, спектральная плотность дискретной АЭ. Приводится алгоритм расчета основных параметров сигнала по оцифрованной форме.

Второй раздел третьей главы посвящен разработке методики прогнозирования развития макродефекта на основе анализа изменения плотности вероятности распределения амплитуд сигналов АЭ внутри одного кластера. Ожидаемая плотность вероятности распределения амплитуд для зарождающегося макродефекта, состоящего из нескольких групп микроисточников, определяется как:

= <9>

(.1

где а - амплитуда сигнала; At - параметр распределения амплитуд для группы микроисточников; N - число групп микроисгочников.

Появление локальных максимумов на фоне спадающего АР, соответствует, как правило, развивающемуся макродефекту. При предварительной обработке определяется набор кластеров - групп источников сигналов АЭ, При этом отбрасываются ложные сигналы (помехи), спадающие части сигналов и тд. Дальнейший анализ плотности АР производится внутри каждого кластера. В качестве характеристик АР предлагается использовать степень корреляции спадающей части распределения с обратной экспоненте й Л/, относительную ширину АР на полувысоте максимума Лоз, нормированный максимум плотности распределения:

»(a)шк*^NmJNы> (10)

где Ими - общее число сигналов, находящихся в полосе шириной, равной шагу выборки А с центром в максимуме АР; Л^—общее число сигналов в кластере.

Пространство параметров АР А дополняется параметром £>, который является обобщенным диагностическим признаком веек сигналов АЭ, относящихся к данному кластеру. Диагностический признак В является мерой опасности данной группы сигналов, полученной на основании анализа всех других параметров, не зависящих от формы АР (количества сигналов в кластере, крутизны переднего фронта, времени нарастания, частоты сигнала). Таким образом, каждый кластер представляется точкой в пространстве А<иО, перемещающейся с развитием дефекта. Пространство А^О может бьггь отображено в линейное диагностическое пространство Ц <), где I - число циклов (время службы ОК) путем отображения У : !Р(М, Ьщ,ъ>(а)ша,П,1).

В процессе обработки экспериментальных данных исследовалась зависимость АР сигналов АЭ от усталостной трещины в образцах из композиционного материала «Орга-нит-ЮТ» при их циклическом нагружении. На рис. 6 изображен график суммарного счета АЭ сигналов при испытаниях образца. На графике выделено шесть участков с постоянным углом наклона кривой, соответствующих постоянной активности сигналов АЭ.

^сигн 10000

8000

6000

4000

2000

0

0 1000 2000 3009 4000 5000 «ХЮ М Рис. 6. Суммарный счет АЭ-сигналов для образца из композиционного материала «Органит-10Т»

Проведенные исследования вариации интервала интегрирования для АР позволили установить, что АР сигналов является удовлетворительным с точки зрения статистической достоверности для случая, когда интервал интегрирования N равен или больше 200. С использованием полученных данных для участков испытаний 4, 5, 6 из рис.5 был построен ряд АР (рис.7).

в) г)

Рис. 7. Изменение АР АЭ-сигналов в процессе циклических испытаний образца с надрезом со стороны упрочняющей пластины; а - для сигналов с номера 1100 но 2300; б - для сигналов с номера 2301 по 3500; в - для сигналов с номера 3501 по 4500, г - для сигналов с номера 4501 ло 5599

Путем вычисления попарных коэффициентов корреляции /{пыли определены участки с похожими АР (для критерия it ^ 0,9). Переход от одною участка к другому указывает на качественное изменение характера А'З. возможное («»явление новых микропсточ-никоа.

В качестве практической методики оценки степени опасности дефекта усталостного типа, для применения в системе СЦАД-16.03, предлагается использовать методику, связанную с подсчетом количества сигналов, попавших в зону браковки. Для каждой ячейки браковочной сетки количество сигналов сравнивается с пороговым. При этом ячейка может быть помечена как дефектная или подозрительная. Группа сигналов из соседних ячеек браковочной сетки, соответствующая одному дефекту, дополнительно характеризуется интегральным коэффициентом опасности Л, рассчитываемым для группы сигналов из сравнения параметров данных сигналов и экспериментально найденных значениях параметров сигналов для дефектов усталостного типа Исходными данными для расчета коэффициента опасности А являются основные параметры сигнала АЭ (максимальная амплитуда А, частота /, время нарастания переднего фронта 1*ф сигнала АЭ). Кроме того, используется групповой признак Л, который определяет принадлежность сигнала к группе сигналов АЭ с близкой локализацией. Для группы из N сигналов от одного макроисточника коэффициент опасности Л рассчитывается как

^-¿•¿/и./лД (и)

1-1

где /{4>/г>С*) - функционал, связывающий значения основных параметров сигнала АЭ и степень опасности дефекта усталостного типа.

Разработанная методика практической оценки степени опасности усталостных трещин при АЭ-контроле элементов металлических конструкций, с использованием интегрального коэффициента опасности Я, рассчитываемого по основным параметрам зарегистрированных сигналов АЭ путем сравнения их значений с эталонными кривыми, вошла в состав АЭ-системы СЦАД-16.03.

В четвертой главе приводятся результаты применения разработанных методик при проведении прочностных испытаний металлических образцов, литых деталей тележки грузового вагона и тонкостенных авиационных конструкций.

При испытаниях металлических образцов с инициированной трещиной возникают различные механизмы разрушения. При этом локализация сигналов АЭ не позволяет провести их идентификацию. Метод кластерного анализа позволяет сопоставить регистрируемые сигналы АЭ с соответствующими механизмами разрушения. Экспериментальная отработка методики кластерного анализа проводилась на серии из двадцати алюминиевых образцов Д16Т размером 80x400 мм и толщиной 3 мм, при циклической нагрузке частотой 3 Гц. Испытательный комплекс состоял из нагружающей машины МТ5-10, электромагнитной системы контроля длины усталостной трещины и диагностической АЭ-системы СЦАД-16.03. При проведении циклических испытаний алюминиевых образ-

цов значительные помехи создавали шумы от гидропривода нагружающего устройства. Для осуществления эффективной фильтрации шумов в каждый канал АЭ-систеыы был введен программный цифровой фильтр. Исследовалось несколько реализаций фильтра. Лучшим оказался вариант фильтрации сигналов по отношению сигнал/шум, с оптимальным значением дмр=2,5:

где и^ж) - уровень сигнала для граничного отсчета в области его предыстории, по которой оценивается уровень шума; л - количество отсчетов в цифровом эквиваленте АЭ-сигнала; пороговое значение отношения сигнал/шум.

Полученные при испытании образцов данные были разбиты на интервалы, соответствующие различным длинам усталостных трещин. На макроснимках внутренней поверхности излома образцов видно, что структура поверхности излома изменяется с ростом усталостной трещины, рост усталостной трещины сопровождается сменой характера разрушения. Посредством кластерного анализа а исходном многомерном пространстве параметров сигналов АЭ выделялись однородные группы; которые связывались с различными механизмами разрушения материала.

В качестве диагностических признаков для кластеризации были выбраны частота н медиана частоты сигнала. Эксперименты с вариацией параметров кластеризации позволили получить оптимальные размеры кластеров =3 3 кГц, =36 кГц.

При решении задачи разделения типов сигналов для принятия решения об отнесении сигнала к определенному кластеру была предложена целевая функция основанная на функции нормального распределения:

диагностический признак Д.

Коэффициент 1,36 соответствует значению интеграла вероятности /-=0,9 для границ кластера.

Алгоритм многомерной кластеризации основывается на минимизации целевой функции

(12)

(13)

где £ - значение диагностического признака для сигнала; - значение диагностического признака {,г соответствующее центру кластера; - размер кластера в проекции на

а = 04)

где С;, - «вес» диагностического признака й по отношению к другим, О £ С^ 51.

На рис. 8 показаны результаты кластеризации для сигналов, зарегистрированных на первоначальном участке роста усталостной трещины. Образы кластеров в признаковом пространстве, образованном частотой и медианой частоты сигнала частично перекрываются.

f. кГц

- - сигналы и ( кластера 2 Рис. 8. Кластеры К], Кг и их границы в признаковом пространстве частоты и медианы частоты сигнала; - размеры кластеров в проекциях на оси

частоты и медианы частоты

Для каждого интервала испытаний, соответствующего различной длине усталостной трещины, определялся набор кластеров. На плоскости, образованной осью частоты и осью медианы частоты отмечалась точка, соответствующая центру кластера. На рис.9 показано. как изменялись координаты кластеров для одного из образцов с ростом усталостной трещины. При совместном анализе эволюции кластеров для всех образцов было установлено, что на первоначальном этапе развития трещины устойчиво наблюдаются два кластера. Сигнал из кластера Kt имеет частоту/* 90 кГц. медиану частоты med/ 110 кГц. Кластер Охарактеризуется частотой/в 130 кГц и медианой частоты med/а 130

кГц. На следующих этапах развития трещины кластер К) исчезает, что связано со сменой механизма разрушения. Появляется кластер Ki с частотой/» 75 кГц, медианой частоты med/я 140 кГц

£ кГц

80 100 120 140 160 180 med f. кГц

Рис. 9. Перемещение кластеров в признаковом пространстве частоты и медианы

частоты сигнала

При этом даже для одного образца расположение кластеров Кз и Кз в пространстве параметров сигнала АЭ значительно варьирует для различных интервалов развития трещины. В первую очередь это объясняется тем, что для разных интервалов количество зарегистрированных сигналов может сильно отличаться, что влияет на точность определения параметров кластера. Поэтому уловить динамику движения кластеров Ki и Kj по результатам данного исследования не представляется возможным. Кластер К«, напротив, присутствует у всех образцов с относительно малым разбросом параметров, но только на первоначальном этапе испытаний. При превышении трещиной длины Л происходит смена механизмов разрушения, что видно по изменению поверхности излома и подтверждается результатами кластерного анализа — исчезает кластер Ki и появляется кластер К]. Сигналы, относящиеся к кластеру К), присутствуют на всех этапах развития трещины. Учитывая их значительное количество, можно предположить, что они связаны с трением берегов усталостной трещины.

Во втором разделе четвертой главы приводятся результаты практического применения методики оценки степени опасности усталостных трещин при АЭ-контроле металлических конструкций с использованием интегрального коэффициента опасности 11. Про-

2а

цесс постановки диагноз» включает в себя локализацию сигналов, определение количества сигналов в зоне контроля, попавших в квадрат браковочной сетки и подсчет количества сигналов, попавших в смежные ячейки браковочной сетки. Если для ячейки число сигналов N превышает критический уровень, то данная ячейка сетки помечается как браковочная. Если число сигналов N больше порогового уровня, но меньше критического, то ячейка помечается ках подозрительная, т.е. требующая внимания. В случае, когда число сигналов меньше порогового уровня, ячейка помечается как неопасная. При наличии браковочных ячеек выносится диагноз «Брак». При наличии только подозрительных Ячеек для каждого из обнаруженных программой источников рассчитывается интегральный коэффициент опасности Д. Состояние ОК оценивается по максимальному коэффициенту А. Методика контроля отрабатывалась в течение 2002-2005 гг., и подтверждена результатами испытаний литых деталей грузовых вагонов в 39 вагонных депо РФ.

ОБЩИЕ ВЫВОДЫ

1. Проведено исследование методов локализации сигналов АЭ на плоскости. Выделены факторы, приводящие к ошибкам в определении координат дефекта. Исследованы методические погрешности триангуляционных методов локализации. Определено влияние погрешности определения времени прихода сигнала на датчики пьезоантенны, а также ошибки от неточного определения координат установки ПАЭ в приемной антенне, на точность локализации.

2. Разработан метод обработки сигналов АЭ в процессе проведения эксперимента, включающий в себя кластеризацию сигналов и определение уточненного местоположения источников сигналов АЭ. Кластеризация выполняется с учетом положения источника сигнала, рассчитанного по разности времен прихода на ПАЭ, и вычисленной погрешности определения начала сигнала АЭ. Применение метода позволяет поклеить точность и надежность определения местоположения дефектов.

3. Разработан и экспериментально подтвержден при испытаниях металлических образцов метод, позволяющий с помощью кластерного анализа связать изменения параметров сигналов АЭ со сменой характера разрушения. Применение разработанного метода при испытаниях авиационных конструкций позволило отфильтровать сигналы-помехи и более четко выделить источники АЭ-сигналов, что позволило проводить локализацию дефектов на самолете в процессе ресурсных испытаний.

4. Разработан метод прогнозирования развития макродефекта на основе анализа изменения плотности вероятности распределения амплитуд сигналов АЭ внутри одного кластера, Пространство признаков для оценки макродефекта включает в себя параметры амплитудного распределения, а также параметры группы сигналов, образующих кластер. . ■ '

5. Предложен к применению метод обработки сигналов АЭ при циклических ресурсных испытаниях элементов авиационных конструкций из композиционных материалов, основанный на анализе динамики амплитудного распределения, построенного по малым выборкам АЭ-сигналов, позволяющий получать оперативную информацию об изменениях характеристик потока сигналов АЭ и своевременно определять момент появления новых источников АЭ.

6. Разработана методика практической оценки степени опасности усталостных трещин при АЭ-контроле элементов металлических конструкций, с использованием интегрального коэффициента опасности, рассчитываемого по основным параметрам зарегистрированных сигналов АЭ (амплитуда, время нарастания, спектральные характеристики), путем сравнения их значений С эталонными кривыми. Методика включена в состав диагностического комплекса АЭ-котггроля СЦАД-16.03 (сертификат Федерального агентства по техническому урегулированию н метрологии RU.C.28.007.A

. №19913/2, зарегистрированный в Государственном реестре средств измерении под №18892-05). Надежность методики подтверждена в течение 2002-2005 тт. испытаниями более чем 1000 литых деталей железнодорожных вагонов в 39 вагонных депо РФ.

Основное содержание диссертации изложено в следующих публикациях:

Книга:

1. Диагностика объектов транспорта метопом акустической эмиссии / А. Н, Серьезное, Л.Н.Степанова, ВВ.Муравьев, КЛ.Комаров, А.Е.Кареев, С.И.Кабанов, Е.Ю.Лебедев, В.ДКожемякин, А.Л.Бобров, Е.В.Бояркин, М.В.Муравьев, С.А.Бехер /Под ред. Л.Н.Степановой, В.В.Муравьева.- М.: Маши ностроение-Пояет, 2004. - 368 с.

Публикации в журналах:

1. Степанова Л,Н., Лебедев Е.Ю., Кабанов С.И., Кожемякин В.Л., Кареев А.Е. Микропроцессорный комплекс для ресурсных испытаний самолетных стоек шасси // Контроль. Диагностика.-2002.-Í6I. - С. 13-17.

2. Серьезно» А.Н., Степанов» Л.Н., Кареев А.Е., Кожемякин ВЛ, Лебедев ЕЮ., Кабанов С.И , Чаплыгин В.Н , Катаруишш С. А. Расчет остаточного ресурса образцов из авиаматериалов при их акуетико-эмвссионвом контроле // Коетрояь. Диагностика. -2002. - №9.-С. 13-18.

3. Степанова Л.Н., Муравьев В.В., Лебеде* ЕЮ., Кабанов С И., Кареев АЛ., Кожемякин В.Л, Беспалов В.А. Микропроцессорные акустико-эмиссионные системы для прочностных испытаний конструкций // Контроль. Диагностика. - 2002. — Ш1.-С.38-45.

4. Муравьев В В., Степанова Л И, Лебедев ЕЛО , Кареев А_Е. Оценка степени опасности дефектов при АЗ-контроле металлических конструкций // Дефектоскопия. -2002, - №8. - С.44-52.

5. Муравьев ВВ., Степанова Л.Н., Чаплыгин В.Н, Лебедев Е.Ю., Ксжеыякии В Л., Карее» АЕ., Катарушкнн С. А. Исследование процесса роста усталостных трещин в металлических образцах с использованием метода акустической эмиссии и тензометрии // Дефектоскопия. — 2002. - №11. - С.81-90.

6. Муравьев В_В., Степанова Л.Н., Квреев АЗ. Оценка степени опасности усталостных трещин при акустнко-эмиссионнон контроле литых деталей тедежки грузового вагона // Дефектоскопия. - 2003. - №1. - С.63-68.

7. Степанова Л.Н., Кареев А£. Разработка метода динамической кластеризации сигналов акустической эмиссии для повышения точности их локализации// Контроль. Диагностика. - 2003. - №6. - С.47-54.

8. Степанова Л Л., Кареев А.Е. Анализ погрешностей определение координат источников сигналов акустической эмиссии при всшльзовагши пьезошгтенны произвольной формы // Контроль. Диагностика. -2003. -№8. — С. 13-18.

9. Степанова Л.К, Лебедев Е.Ю., Кареев АЛ, Чаплыгин В.Н., Катарушкин С. А. Регистрация процесса разрушения образцов из композиционного материала методом акустической эмиссии //Дефектоскопия. -2004.-№7,—С.34-41.

10. Серьезное А.Н., Мальцев АЗ., Степанова Л.Н., Кабанов СИ, Чаплыгин В-Н , Лазненко С. А., Кареев А Е., Кожемякин В Л. Контроль усталостных повреждений при ресурсных испытаниях полуоси стабилизатора маневренного самолета с использованием метода акустической эмиссии и тензометрии // Дефектоскопия. -2004.-Ш.-С.З-Ш.

11. Степанова Л Л., Тимофеев ДИ., Кареев А.Е., Кабанов С.И., Харламов ЕМ. Многоканальная акусгико-змиссионны система с автоматическим контролем качества установки датчиков // Контроль. Диагностика. - 2005. - №4. - С.б-15.

12. Степанова Л.Н., Кареев А.Е. Использование кластерного анализа для определения связи сигнала акустической эмиссии с характером разрушения в металлических образцах//Контроль, Диагностика. - 2005. -№9, - С. 18-23.

13. Степанова Л.Н., Кабанов С.И., Кареев А.Е. Харламов Б.М. Особенности преобразования и передачи информации в распределенных акусгико-эмнссионных системах И Контроль. Диагностика, - 2006. - №5, -С.31-41,

Подписано в печать 15.11,2006г. Формат 60x84/16, о&ъем 1,4 усл. печ. л. Тираж 100 экз., заказ № 99-06 Отпечатано на минитипографии СибНИА.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ЗАДАЧИ АКУСТИКО-ЭМИССИОННОГО КОНТРОЛЯ ПРИ ПРОЧНОСТНЫХ ИСПЫТАНИЯХ МАШИНОСТРОИТЕЛЬНЫХ КОНСТРУКЦИЙ

1.1. Особенности использования метода акустической эмиссии в прочностном эксперименте.

1.2. Задачи исследования.

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ПОВЫШЕНИЯ ТОЧНОСТИ ОПРЕДЕЛЕНИЯ КООРДИНАТ ИСТОЧНИКОВ СИГНАЛОВ АКУСТИЧЕСКОЙ ЭМИССИИ

2.1. Обзор методов определения координат источников сигналов акустической эмиссии.

2.2. Методы определения времени прихода сигнала акустической эмиссии по его оцифрованной форме.

2.3. Определение координат источников сигналов акустической эмиссии по разности времен прихода.

2.4. Метод динамической кластеризации для повышения точности определения координат источника сигналов акустической эмиссии.

Выводы по главе 2:.

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ АКУСТИКО-ЭМИССИОННОЙ ДИАГНОСТИКИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СОСТОЯНИЯ МАШИНОСТРОИТЕЛЬНЫХ КОНСТРУКЦИЙ

3.1. Анализ информативных параметров сигналов акустической эмиссии.

3.2. Определение статистических взаимосвязей параметров сигналов акустической эмиссии с процессом разрушения материала.

3.3. Разработка методики прогнозирования развития дефектов в элементах авиационных конструкций из композиционных материалов.

Выводы по главе 3:.

ГЛАВА 4. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ РАЗРАБОТАННЫХ МЕТОДИК ПРИ ПРОЧНОСТНЫХ ИСПЫТАНИЯХ МАШИНОСТРОИТЕЛЬНЫХ КОНСТРУКЦИЙ

4.1. Акустико-эмиссионный контроль при усталостных испытаниях металлических образцов.

4.2. Акустико-эмиссионный контроль при прочностных испытаниях литых деталей тележки грузового вагона.

4.3. Прочностные испытания тонкостенных авиационных конструкций с использованием распределенной акустико-эмиссионной системы.

Выводы по главе 4:.

ВЫВОДЫ.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы:

В настоящее время метод акустико-эмиссионного (АЭ) контроля активно используется в различных областях машиностроения. Успехи в области микроэлектроники и компьютерной технологии позволили разработать более совершенные микропроцессорные диагностические системы для АЭ контроля. Одним из главных преимуществ метода АЭ является возможность локализации дефекта в процессе диагностирования конструкции. Известные методы определения координат дефектов, основанные на разности времен прихода (РВП) сигнала АЭ на датчики пьезоантенны, приводят к большому разбросу точек локализации и погрешностям до 5-10 %. Современные быстродействующие АЭ-системы наряду с записью формы сигналов и ее анализом в режиме реального времени, позволили уменьшить погрешность локализации развивающихся дефектов до 5 %, поскольку по цифровой реализации более точно находится начало сигнала АЭ. Таким образом, до сих пор актуальной остается задача, связанная с повышением точности локализации дефектов машиностроительных конструкций, а, следовательно, и достоверности АЭ-контроля.

Для решения этой задачи необходимо разработать методики повышения точности определения координат дефектов и оценки степени их опасности при диагностике машиностроительных конструкций методом АЭ. В настоящей работе поставленная задача решалась с использованием кластерного анализа. Использование вероятностного подхода к расчету времени прихода сигнала АЭ на преобразователи акустической эмиссии (ПАЭ) позволило осуществить переход к определению координат источника сигнала АЭ от точки к зоне на поверхности объекта контроля (ОК). С использованием метода кластеризации осуществляется совместный анализ координат источников отдельных сигналов, и с высокой точностью определяются координаты дефектов.

Значительный вклад в усовершенствование метода АЭ внесли работы таких отечественных и зарубежных ученых, как В.И. Иванов, С.И. Буйло, Ю.Б. Дробот, И.В. Гулевский, С.А. Недосека, Б.Е. Патон, P.P. Скальский, В.В. Шип и др.

В известных работах развитие дефектов оценивалось, как правило, путем сравнении изменения определенного параметра сигналов АЭ с эталонной кривой. Исследования, проведенные в настоящей работе, показали, что комплексный подход и совместное использование нескольких параметров сигналов АЭ повышают надежность прогнозирования разрушения. Дополнительные возможности метода разработаны на основе анализа основных параметров сигналов АЭ (амплитудное распределение (АР), спектральные характеристики, время нарастания сигнала, скорость нарастания переднего фронта и т.д.).

В авиационной технике метод АЭ применяется, в основном, при контроле образцов из авиационных материалов, стоек шасси, элементов крыла, клепаных панелей. Использование метода АЭ для контроля элементов авиационных конструкций имеет ряд особенностей. Во внимание должна быть принята невозможность повторения эксперимента, а также требование проведения контроля в режиме реального времени, с выдачей заключения. При ресурсных испытаниях стойки шасси нагружаются в нескольких точках силами, изменяющимися по определенной программе. Трение в соединительных элементах и в местах крепления стоек шасси к нагружающим устройствам является источником шумов. При испытаниях авиационных панелей дополнительными источниками шумов являются заклепочные соединения. При этом акустическая активность может быть вызвана некачественным соединением, люфтом или срезанием заклепки. При переходе через клепаное соединение акустический сигнал испытывает очень сильное затухание, поэтому зоны контроля формируются таким образом, чтобы все ПАЭ, образующие пьезоантенну, находились на одной панели.

К фильтрации шумов применяются два подхода. Первый, менее надежный подход, основан на анализе характеристик сигнала и сопряжен со значительными трудностями, такими как зависимость формы сигнала АЭ от расстояния от источника до ПАЭ, влияние качества установки ПАЭ на ОК, акустические характеристики ОК и т.д. Во втором подходе сигналы от шумов исключаются по месту возникновения. Для пространственной селекции сигналов необходимо разработать новые методы, направленные на повышение точности локализации и надежности контроля.

При разработке технологии контроля литых деталей (элементы тележки грузового железнодорожного вагона) следует учитывать, что надрессорные балки и боковые рамы представляют собой коробчатые конструкции с множеством ребер жесткости и технологических отверстий. Литые детали характеризуются большим затуханием, а сложная форма поверхности в зонах контроля затрудняет локализацию с применением простых методов определения координат источника по РВП сигнала АЭ. Для надежного диагностирования подобных деталей требуется методика, позволяющая с высокой точностью определять координаты дефектов на ОК.

Цель работы:

Разработка методов повышения точности определения координат дефектов и оценки степени их опасности при диагностике машиностроительных конструкций методом акустической эмиссии с использованием кластерного анализа.

Методы исследований:

Для достижения цели диссертационной работы использовался математический аппарат высшей алгебры, теории вероятностей, математической статистики, кластерного анализа, ряд методов вычислительной техники и математического моделирования.

Достоверность полученных результатов подтверждается значительным объемом проведенных экспериментальных исследований процесса разрушения материала на металлических образцах и элементах металлических и композиционных авиационных и железнодорожных конструкций с применением современной сертифицированной аппаратуры АЭ-контроля.

Научная новизна:

1. Дана оценка влияния погрешностей определения времени прихода сигнала на датчики пьезоантенны и неточности установки преобразователей на погрешность определения координат источника сигналов.

2. Предложен способ обработки сигналов акустической эмиссии в процессе проведения эксперимента, включающий в себя кластеризацию сигналов, позволяющий повысить точность определения координат источника сигналов.

3. Предложена методика, позволяющая с помощью кластерного анализа по изменению параметров сигналов акустической эмиссии определить момент изменения характера разрушения в металлических образцах.

4. Разработана методика прогнозирования развития макродефекта в элементах конструкций на основе анализа изменения плотности вероятности распределения амплитуд сигналов акустической эмиссии внутри одного кластера.

Практическая ценность и значимость:

По результатам работы подготовлена и реализована комплексная методика обработки АЭ-информации при статических и циклических испытаниях элементов машиностроительных металлических и композиционных конструкций, вошедшая в состав программных комплексов АЭ-контроля СЦАД-16.02, СЦАД-16.03, СЦАД-16.09Р. Методика соответствует аппаратным возможностям комплекса и позволяет в режиме реального времени определять места возникновения дефектов с минимальным разбросом точек локализации дефекта. АЭ-системы СЦАД-16.02, СЦАД-16.03 сертифицированы (сертификат Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии РФ RU.C.28.007.A №19913/2, зарегистрированы в Государственном реестре средств измерений №18892-05). Распределенная АЭ-система СЦАД-16.09Р также сертифицирована (сертификат Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии РФ RU.C.27.007.A №21988, зарегистрирована в Государственном реестре средств измерений №30141-05). АЭ-комплексы СЦАД-16.02, СЦАД-16.03, СЦАД-16.09Р используются в работе ФГУП «Сибирский научно-исследовательский институт авиации (СибНИА) им. С.А.Чаплыгина» при циклических испытаниях образцов из авиаматериалов, ресурсных испытаниях элементов самолетов Су-27, Су-ЗОМКИ, С-80ГП, Ту-154Б, Ту-204, RRJ, тяжелого самолета. Кроме того, они внедрены в 39 вагоноремонтных предприятиях железных дорог РФ. Апробация работы:

Основные результаты работы докладывались на XVI, XVII Всероссийских конференциях «Неразрушающий контроль и диагностика», на XXII Уральской конференции по неразрушающему контролю. Публикации:

По результатам исследований подготовлено в соавторстве и опубликовано 13 статей в центральных технических журналах «Дефектоскопия», «Контроль. Диагностика», в соавторстве опубликована в издательстве «Машиностроение-Полет» книга, подготовлено в соавторстве 4 доклада на конференциях по НК, при участии автора написано 4 отчета по НИР. На защиту выносятся:

1. Метод обработки сигналов акустической эмиссии с использованием кластерного анализа, позволяющий повысить точность определения координат дефекта.

2. Метод обработки сигналов акустической эмиссии при испытаниях металлических образцов и элементов авиационных конструкций, позволяющий производить фильтрацию сигналов и разделять сигналы от различных механизмов разрушения.

3. Способ оценки степени опасности усталостных трещин с использованием основных параметров зарегистрированных сигналов при акустико-эмиссионном контроле элементов металлических машиностроительных конструкций.

Структура и объем диссертации:

Диссертационная работа изложена на 160 страницах, включает в себя 7 таблиц и 67 рисунков, состоит из введения, четырех глав, основных выводов, списка литературы из 117 наименований.

выводы

1. Проведено исследование методов локализации сигналов АЭ на плоскости. Выделены факторы, приводящие к ошибкам в определении координат дефекта. Исследованы методические погрешности триангуляционных методов локализации. Определено влияние погрешности определения времени прихода сигнала на датчики пьезоантенны, а также ошибки от неточного определения координат установки ПАЭ в приемной антенне, на точность локализации.

2. Разработана методика обработки сигналов АЭ в процессе проведения эксперимента, включающий в себя кластеризацию сигналов и определение уточненного местоположения источников АЭ. Кластеризация выполняется с учетом положения источника сигнала, рассчитанного по РВП на ПАЭ, и вычисленной погрешности определения начала сигнала. Применение методики позволяет повысить точность определения местоположения дефектов примерно в два раза.

3. Разработана и экспериментально подтверждена при испытаниях металлических образцов методика, позволяющая с помощью кластерного анализа связать изменения параметров сигналов АЭ со сменой характера разрушения. Применение разработанной методики при испытаниях авиационных конструкций позволило отфильтровать сигналы-помехи и более четко выделить источники АЭ-сигналов.

4. Разработана методика прогнозирования развития макродефекта на основе анализа изменения плотности вероятности распределения амплитуд сигналов АЭ внутри одного кластера. Пространство признаков для оценки макродефекта включает в себя параметры АР а также параметры группы сигналов, образующих кластер.

5. Предложена к применению методика обработки сигналов АЭ при циклических ресурсных испытаниях элементов авиационных конструкций из КМ, основанная на анализе динамики АР, построенных по малым выборкам АЭ-сигналов. Проведенные исследования продемонстрировали, чтП данная методика позволяет получать оперативную информацию об изменениях характеристик потока сигналов АЭ, и своевременно определять момент появления новых источников АЭ.

6. Разработана методика практической оценки степени опасности усталостных трещин при АЭ-контроле элементов металлических конструкций, с использованием интегрального коэффициента опасности, рассчитываемого по основным параметрам зарегистрированных сигналов АЭ (амплитуда, время нарастания, спектральные характеристики), путем сравнения их значений с эталонными кривыми. Методика включена в состав диагностического комплекса АЭ-контроля СЦАД-16.03 (сертификат Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии RU.C.28.007.A №19913/2, зере-гистрирована в Государственном реестре средств измерений под №1889205). Надежность методики подтверждена в течение 2002-2005 гг. испытаниями литых деталей железнодорожных вагонов в 39 вагонных депо РФ.

7. Разработана методика, позволяющая уточнять координаты установки ПАЭ внутри пьезоантенны с использованием распределенной АЭ-системы СЦАД-16.09Р (сертификат Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии RU.C.27.007.A №21988, зарегистрирована в Государственном реестре средств измерений под №30141-05) за счет введения в каждый канал имитатора АЭ-сигналов. Повышение точности определения координат кстановки ПАЭ на объекте позволило повысить точность определения координат дефектов при АЭ диагностике.

количества сигналов в выборке теряет статистическую достоверность и перестает характеризовать процесс АЭ, Следует отметить, что имеющиеся сведения об исследовании АР сигналов АЭ малочисленны и малоинформативны. Часто делаются выводы лишь на основе визуального сравнения нескольких АР и дается заключение о наличии взаимосвязи АР и характера АЭ. Кроме того, анализ АР имеет смысл только для набора сигналов от одного источника АЭ, иначе получается наложение АР. Соответственно, для выделения сигналов от одного источника система должна обладать высокой точностью локализации, достижимой только при цифровом представлении формы сигнала с высокой частотой дискретизации.

Из рис. 3.8, а видно, что АР сигналов от трещины в начальном периоде испытаний (участки 1 - 4) изменяется слабо, в целом соответствует теоретической кривой АР для слабо развитой дефектной структуры. На участках 5 и 6, напротив, АР резко отличны от участков 1 - 4, что указывает на изменившийся характер АЭ. Для указанных АР была построена перекрестная таблица коэффициентов корреляции (таблица 3.2):

1. Акустико-эмиссионная диагностика конструкций. / А.Н.Серьезнов, Л.Н.Степанова, В.В.Муравьев, К.Л.Комаров, С.И.Кабанов и др. Под ред. Л.Н.Степановой - М.: Радио и связь, 2000. - 280 с.

2. Акустическая диагностика и контроль на предприятиях топливно-энергетического комплекса. / В.М. Баранов, А.И.Гриценко, А.М.Карасе-вич и др. М.: Наука, 1998. - 304 с.

3. Акустическая эмиссия в экспериментальном материаловедении / Н.А.Семашко, В.И.Шпорт, Б.Н.Марьин и др; под общей ред. Н.А.Семашко, В.И.Шпорта. М.: Машиностроение, 2002. - 240 с.

4. Акустическая эмиссия материалов и конструкций (1-я всесоюзная конференция) 4.1. Ростов-на-Дону: Изд-во РГУ, 1989. - 192 с.

5. Андрейкив А.Е., Лысак Н.В. Методы акустической эмиссии в исследовании процессов разрушения. Киев: Наукова думка, 1989. - 175 с.

6. Баранов В.М., Кудрявцев Е.М., Сарычев Г.А., Щавелин В.М. Акустическая эмиссия при трении. М.: Энергоатомиздат, 1998. - 256 с.

7. Баранов В.М., Молодцов К.И. Акустические приборы ядерной энергетики. М: Атомиздат, 1980. - 216 с.

8. Безверхий В.Ф., Бырин В.Н. О возможности прогнозирования ресурса металлических конструкций по параметрам сигналов акустической эмиссии // Дефектоскопия. 1998. - №7. - С.15-24

9. Белов В.М., Подлевских М.Н., Ширяев A.M. и др. Акустико-эмиссионная технология на рынке услуг по обеспечению промышленной безопасности // В мире неразрушающего контроля. 2005. - №4(30). - С.8-14

10. Березин А.В., Козинкина А.И., Рыбакова Л.М. Акустическая эмиссия и деструкция пластически деформированного металла // Дефектоскопия. -2004. -№3. -С.9-14

11. Бородин Ю.П., Харебов В.Г., Московских В.В. Акустико-эмиссионный контроль балки ведущего моста большегрузного автомобиля // Контроль. Диагностика. 2004. - №4 - С.20-24

12. Буйло С.И. Диагностика стадий разрушения материалов по восстановленным параметрам потока актов акустической эмиссии // Контроль. Диагностика. -2000. -№10. -С. 10-15

13. Буйло С.И. Искажение параметров сигналов АЭ и некоторые особенности восстановления статистических характеристик источников излучения // Техническая диагностика и неразрушающий контроль. 1989. - №1.1. С. 15-23

14. Буйло С.И. Использование моделей статистической радиофизики для повышения достоверности результатов акустико-эмиссионного метода контроля и диагностики предразрушающего состояния // Дефектоскопия. -1995. №7. -С.14-26

15. Буйло С.И. Использование статистических моделей для количественной оценки искажения амплитудных распределений сигналов акустической эмиссии и повышения достоверности результатов АЭ метода // Дефектоскопия. 1996. - №5. - С.26-34

16. Буйло С.И., Беженов С.А. Исследование особенностей акустического излучения при деформировании сплава титана и некоторые результаты АЭ диагностики его предразрушающего состояния // Дефектоскопия. 2000. -№5. -С.3-11

17. Буйло С.И., Попов А.В. Акустико-эмиссионный метод оценки параметров процесса накопления повреждений в задаче прогнозирования ресурса изделий ответственного назначения // Дефектоскопия. 2001. - №9. - С.45-53

18. Буйло С.И., Трипалин А.С. О разработке теоретических основ и применении акустической эмиссии для контроля качества и исследования прочности и разрушения твердых тел. В кн.: Механика сплошной среды. - Ростов-на-Дону: Изд-во РГУ, 1981. - С.54-63

19. Буйло С.И., Трипалин А.С. О связи амплитуды сигналов акустической эмиссии со скоростью деформирования структуры материалов // Проблемы прочности. 1986. - №2. - С.101-104

20. Вакар К.Б. и др. Акустическая эмиссия и ее применение для неразру-шающего контроля в атомной энергетике. М.: Атомиздат, 1980. - 211 с.

21. ГОСТ 27655-88. Акустическая эмиссия. Термины, определения и обозначения. М.: Изд-во стандартов. - С.11

22. Горбунов И.А., Бондарович JI.A., Шувалов А.Н. Оценка технического состояния металлических конструкций методом акустической эмиссии // Прочность, надежность, долговечность конструкций. 1996. - С.34-41

23. Грешников В.А., Дробот Ю.Б. Акустическая эмиссия. Применение для испытаний материалов и изделий. М.: Изд-во стандартов, 1976. - 272 с.

24. Гуменюк В.А., Сульженко В.А., Казаков В.А. и др. Система классификации степени опасности источников акустической эмиссии и критерии экспресс-оценки состояния объектов на основе нечеткой логики // Контроль. Диагностика. 2003. -№1. - С.49-53

25. Гуменюк В.А., Сульженко В.А., Яковлев А.В. Современные возможности и тенденции развития акустико-эмиссионного метода // В мире неразру-шающего контроля. 2000. - №3(9). - С.8-12

26. Гусев О.В. Акустическая эмиссия при деформировании монокристаллов тугоплавких металлов. М.: Наука, 1982. - 108 с.

27. Денисов Ф.П., Ильин С.И., Прунцев А.П. Особенности регистрации акустической эмиссии в процессе неразрушающего контроля металлических конструкций // Транспорт: наука, техника, управление. 1996. - №3. -С.37-38

28. Диагностика объектов транспорта методом акустической эмиссии. / А.Н.Серьезнов, Л.Н.Степанова, В.В.Муравьев, и др; под ред.

29. Л.Н.Степановой, В.В.Муравьева. М.: Машиностроение / Машиностроение-Полет, 2004. - 368 с.

30. Дробот Ю.Б. Расчет координат импульсных источников акустической эмиссии // Контроль. Диагностика. 2002. - №3. - С.53

31. Дробот Ю.Б., Лазарев A.M. Неразрушающий контроль усталостных трещин акустико-эмиссионным методом. М.:Изд-во стандартов, - 1987. -128 с.

32. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики М.: Финансы и статистика, 1996. - 367с.

33. Житару Р.П., Пасинковский Е.А., Паршутин В.В. и др. Влияние способа азотирования стали на характеристики прочности и акустической эмиссии // Деформация и разрушение материалов. 2005. - №7. - С.42-47

34. Иванов В.И., Белов В.М. Акустико-эмиссионный контроль сварки и сварных соединений. -М.: Машиностроение, 1981.-181 с.

35. Кабанов С.И. Разработка методов определения координат дефектов для повышения надежности акустико-эмиссионного контроля элементов машиностроительных конструкций: Дис. канд. техн. наук. Новосибирск: СГУПС, 2002.- 192 с.

36. Клюев В.В., Соснин Ф.Р., Филинов В.Н. и др. Неразрушающий контроль и диагностика: Справочник. М.: Машиностроение, 1995. - 488 с.

37. Комаров К.Л., Серьезное А.Н., Муравьев В.В., Степанова Л.Н. и др. Акустико-эмиссионный метод контроля нефтеналивных и газовых цистерн // Дефектоскопия. 2001. -№3. - С.87-95.

38. Комаров K.J1., Серьезное А.Н., Муравьев В.В., Степанова Л.Н. и др. Испытания боковых рам и надрессорных балок грузовых вагонов акустико-эмиссионным методом//Дефектоскопия. 1997.- №1.-С.41-45

39. Комаровский А.А. Прогнозирование остаточного ресурса и долговечности // Контроль. Диагностика. 2000. - №12. - С.8-12

40. Косткин М.Д. Перспективы развития акустоэмиссионного оборудования // Безопасность труда в промышленности. 1996. - №7. - С.45

41. Кузнецов Н.С. Теория и практика неразрушающего контроля изделий с помощью акустической эмиссии: Методическое пособие. М.: Машиностроение, 1998. - 96 с.

42. Мандель И.Д. Кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1988. -176 с.

43. Маслов Б.Я. Методика локации импульсных источников акустической эмиссии // Контроль. Диагностика. 2003. - №10. - С.25-28

44. Маслов Б.Я., Васильев A.M. Определение координат источников акустической эмиссии в трехмерном пространстве // Дефектоскопия. 1982. -№3. - С.17-19

45. Мерсон Д.Л., Черняева Е.В. Спектральные характеристики акустической эмиссии и механические свойства трубной стали в зависимости от температуры отпуска // Деформация и разрушение материалов. 2005. - №5. -С.24-27

46. Методы акустического контроля металлов / Н.П.Алешин, В.Е.Белый, А.Х.Вопилкин и др.; под ред. Н.П.Алешина. М.: Машиностроение, 1989.-456 с.

47. Методы неразрушающих испытаний. Физические основы, практические применения, перспективы развития. / Под ред. Р.Шарпа. М.: Мир, 1972. -495 с.

48. Мирошин И.В., Останин О.А. Оценка взаимосвязей параметров механического состояния металла с сигналами акустической эмиссии // Упрочняющие технологии и покрытия. 2006. - №2. - С.44-50

49. Муравин Г.Б., Лезвинская Л.М., Шип В.В. Акустическая эмиссия и критерии разрушения // Дефектоскопия. 1993. - №8. - С.5-16

50. Муравин Г.Б., Симкин Я.В., Мерман А.И. Идентификация механизма разрушения материалов методами спектрального анализа сигналов акустической эмиссии // Дефектоскопия. 1989. - №4. - С.8-15

51. Муравьев В.В. Бобров А.Л., Степанова Л.Н. Разработка и внедрение аку-стико-эмиссионного метода диагностики литых крупногабаритных деталей тележек вагона // ТРАНССИБ-99. Новосибирск, 1999. - С.468-469.

52. Муравьев В.В., Муравьев М.В., Бехер С.А. Влияние условий нагружения на информативные параметры и спектр сигналов акустической эмиссии в образцах из углеродистых сталей // Дефектоскопия. 2002. - №7. - С.10-20

53. Муравьев В.В., Муравьев М.В., Бехер С.А. Применение методики обработки сигналов для повышения точности локализации сигналов АЭ // Дефектоскопия. 2002. - №8. - С.53-65

54. Муравьев В.В., Муравьев М.В., Бехер С.А. Снижение уровня шумов при испытаниях методом акустической эмиссии // Тр. XVI Российской науч.-техн. конференции «Неразрушающий контроль и диагностика». Санкт-Петербург, 2002. - С.8

55. Муравьев В.В., Серьезное А.Н., Степанова Л.Н. Акустико-эмиссионный контроль литых деталей тележек грузовых вагонов // В мире неразру-шающего контроля. 2000. - №2. - С.44-45

56. Муравьев В.В., Степанова Л.Н., Кареев А.Е. Оценка степени опасности усталостных трещин при акустико-эмиссионном контроле литых деталей тележки грузового вагона // Дефектоскопия. 2003. - №1. - С.63-68

57. Муравьев В.В., Степанова Л.Н., Лебедев Е.Ю., Кареев А.Е. Оценка степени опасности дефектов при АЭ-контроле металлических конструкций // Дефектоскопия. 2002. - №8. - С.44-52

58. Недзвецкая О.В., Буденков Г.А., Котоломов А.Ю. Количественные оценки возможностей неразрушающего контроля на базе явления акустической эмиссии // Дефектоскопия. 2001. -№5. - С.50-67

59. Недосека С.А. Метод АЭ как эффективное средство для исследования кинетики разрушения материалов на стадии зарождения и развития трещин (обзор) // Техническая диагностика и неразрушающий контроль. 1992. №3. - С.36-44

60. Неразрушающий контроль. В 5 кн. Кн. 2. Акустические методы контроля: Практ. пособие. И.Е.Ермолов, Н.П.Алешин, А.И.Потапов М.: Высшая школа, 1991.-283 с.

61. Нефедьев Е.Ю., Волков В.А., Кудряшов С.В. и др. Связь размеров микротрещин с параметрами акустической эмиссии и структурой деформированной роторной стали // Дефектоскопия. 1985. -№3. - С.41-44

62. Носов В.В., Бураков И.Н. Использование параметров амплитудного распределения сигналов акустической эмиссии для оценки прочности конструкционных материалов // Дефектоскопия. 2004. -№3. - С.15-21

63. Обработка сигналов АЭ при испытаниях образцов из сверхтвердых материалов. / С.Ф.Филоненко, Н.И.Городовский, А.В.Щербаков, В.С.Бирюков // Сверхтвердые материалы. 1986. - №5. - С.40-44

64. Одинцов В.А. Радионавигация летательных аппаратов. -М.Машиностроение, 1968. 408 с.

65. Парнасов B.C., Добромыслов В.А. Методы, средства и технология дефектоскопии изделий из полимерных композиционных материалов // Измерительная техника. 1997. - №11. - С.34-39

66. Патент РФ №2150698, МКИ G 01N 29/04. Многоканальное акустико-эмиссионное устройство для контроля изделий // А.Н.Серьезнов, В.В.Муравьев, Л.Н.Степанова, С.И.Кабанов и др. БИ № 16, 2000.

67. Патент РФ №2217741, МКИ G 01N 29/14. Многоканальная акустико-эмиссионная система диагностики конструкций // Л.Н.Степанова, А.Н.Серьезнов, В.В.Муравьев и др. БИ № 33,2003.

68. Патон Б.Е., Недосека А.Я. О новых подходах к оценке состояния сварных конструкций и определения их остаточного ресурса // Техническая диагностика и неразрушающий контроль. 2000. - №1. - С.8-12

69. Петерсен Т.Б. Разработка и использование автоматической системы классификации для идентификации сигналов акустической эмиссии // Техническая диагностика и неразрушающий контроль. 1993. - №3. - С.3-9

70. Пивоваров В.А. Прогрессивные методы технической диагностики авиационной техники. 4.1: Учебн. пособие -М.: Моск. гос. техн. ун-т гражд. авиации, 1999.-С.31-37

71. Плотников В.А., Коханенко Д.В. Закономерности акустической эмиссии при термоупругих мартенситных превращениях в сплавах на основе ни-келида титана в условиях механического нагружения // Деформация и разрушение материалов. 2005. - №8. - С.20-27

72. Плотников В.А., Макаров С.В. Акустическая эмиссия при высокотемпературной деформации алюминия // Деформация и разрушение материалов. 2005. - №3. - С.27-30

73. Половинкин В.Н., Хруцкий О.В., Горшков В.Ф. Использование акустико-эмиссионной аппаратуры для функционального диагностирования дизелей // Техника, экономика. 1992. - №1. - С.48-52

74. Прочность и акустическая эмиссии материалов и элементов конструкций / Стрижало В.А., Добровольский Ю.В., Стрельченко В.А. и др.; отв. ред. Писаренко Г.С. АН УССР. Ин-т проблем прочности. Киев: Наукова думка, 1990.-232 с.

75. Расщепляев Ю.С., Попов А.В. К вопросу исследования динамики акусти-ко-эмиссионных процессов в задачах неразрушающего контроля методами теории случайных потоков // Техническая диагностика и неразру-шающий контроль. 2000. - №3. - С.24-27

76. Расщепляев Ю.С., Попов А.В. Метод инвариантов в задаче исследования акустико-эмиссионных процессов с произвольными законами распределения временных параметров // Техническая диагностика и неразрушаю-щий контроль. 2005. - №4. - С.44-45

77. Расщепляев Ю.С., Попов А.В. Оценка степени опасности дефектов на основе инвариантов при акустико-эмиссионном неразрушающем контроле// Контроль. Диагностика. 2001. -№3. - С.29-32

78. Робсман В.А. Нелинейная трансформация вероятностных распределений сигналов акустической эмиссии при эволюции ансамбля дефектов в твердом теле // Акустический журнал. 1996. - т.42. - №6. - С.846-842

79. Семашко Н.А., Муравьев В.И, Фролов А.В. и др. Акустическая эмиссия при решении некоторых вопросов авиационного производства // Авиационная промышленность. 2004. - №2. - С.85-89

80. Серьезнов А.Н., Комаров K.JL, Муравьев В.В., Степанова J1.H., Кабанов С.И. и др. Локализация сигналов акустической эмиссии в металлических конструкциях // Физика и техника ультразвука. С-Петербург. - 1997. -С.115-118.

81. Серьезное А.Н., Муравьев В.В., Степанова Л.Н. и др. Быстродействующая диагностическая акустико-эмиссионная система // Дефектоскопия. -1998. №7. -С.8-14

82. Серьезное А.Н., Муравьев В.В., Степанова Л.Н. и др. Локализация сигналов акустической эмиссии в металлических конструкциях // Дефектоскопия.-1997.-№ 10. С.79-84.

83. Серьезное А.Н., Муравьев В.В., Степанова Л.Н. и др. Мультиплицированная многоканальная акустико-эмиссионная система // Дефектоскопия. 1996. - №8. - С.76-76

84. Серьезное А.Н., Муравьев В.В., Степанова Л.Н. и др. Расчетно-экспериментальный АЭ метод определения координат дефектов в металлических конструкциях // Дефектоскопия. 2000. -№6. - С.71-79.

85. Серьезное А.Н., Муравьев В.В., Степанова Л.Н. и др. Связь спектра сигналов АЭ с процессом усталостного развития трещин в металлических образцах // Контроль. Диагностика. 1999. - №2. - С.5-8.

86. Серьезное А.Н., Муравьев В.В., Степанова Л.Н. и др. Экспериментальное установление связи спектра сигнала АЭ с длиной усталостной трещины в стальных образцах // Дефектоскопия. 1999. -№2. - С.73-78

87. Серьезное А.Н., Степанова Л.Н., Кабанов С.И. и др. Микропроцессорная АЭ-система для прочностных испытаний авиационных конструкций // Дефектоскопия. 2002. - №2. - С.54-61

88. Серьезное А.Н., Степанова Л.Н., Кареев А.Е. и др. Расчет остаточного ресурса образцов из авиаматериалов при их акустико-эмиссионном контроле // Контроль. Диагностика. 2002. - №9. - С. 13-18

89. Серьезное А.Н., Степанова Л.Н., Паньков А.Ф. и др. Локализация источников акустической эмиссии при прочностных исследованиях авиационных материалов и элементов конструкций // Дефектоскопия. — 1991. — №9. С.82-89

90. Серьезнов А.Н., Степанова JI.H., Тихонравов А.Б. и др. Использование метода акустической эмиссии и тензометрии при ресурсных испытаниях тяжелого самолета // Контроль. Диагностика. 2006. - №5. - С.58-66

91. Система неразрушающего контроля. Метод акустической эмиссии. Сборник документов. Серия 28. Выпуск 2. М.: Государственное унитарное предприятие «Научно-технический центр по безопасности промышленности Госгортехнадзора России», 2001. - 220 с.

92. Степанова Л.Н., Кабанов С.И., Кареев А.Е. Харламов Б.М. Особенности преобразования и передачи информации в распределенных акустико-эмиссионных системах // Контроль. Диагностика. 2006. - №5. - С.31-41

93. Степанова Л.Н., Кареев А.Е. Анализ погрешностей определения координат источников сигналов акустической эмиссии при использовании пье-зоантенны произвольной формы // Контроль. Диагностика. 2003. - №8. - С.13-18

94. Степанова Л.Н., Кареев А.Е. Использование кластерного анализа для определения связи сигнала акустической эмиссии с характером разрушения в металлических образцах // Контроль. Диагностика. 2005. - №9. - С.18-23

95. Степанова Л.Н., Кареев А.Е. Разработка метода динамической кластеризации сигналов акустической эмиссии для повышения точности их локализации // Контроль. Диагностика. 2003. - №6. - С.47-54.

96. Степанова Л.Н., Лебедев Е.Ю., Кабанов С.И. Локализация сигналов АЭ при прочностных испытаниях конструкций с использованием пьезоан-тенны произвольной формы // Дефектоскопия. 1999. - №9. - С.47-54

97. Степанова Л.Н., Лебедев Е.Ю., Кабанов С.И., Кожемякин В.Л., Кареев А.Е. Микропроцессорный комплекс для ресурсных испытаний самолетных стоек шасси//Контроль. Диагностика. -2002. -№1. С. 13-17

98. Степанова Л.Н., Лебедев Е.Ю., Кареев А.Е. и др. Регистрация процесса разрушения образцов из композиционного материала методом акустической эмиссии // Дефектоскопия. 2004. - №7. - С.34-41

99. Степанова Л.Н., Муравьев В.В., Лебедев Е.Ю., Кабанов С.И., Кареев А.Е и др. Микропроцессорные акустико-эмиссионные системы для прочностных испытаний конструкций // Контроль. Диагностика. 2002. - №11. -С.38-45

100. Степанова Л.Н., Пестов Н.М., Чаплыгин В.Н. и др. Акустико-эмиссионный контроль процесса разрушения образцов из авиаматериалов и элементов авиационных конструкций // Контроль. Диагностика. 2002. -№2. - С. 19-24

101. Степанова Л.Н., Серьезное А.Н., Кабанов С.И. и др. Акустико-эмиссионная диагностика авиационных конструкций // Доклад междунар. конф. «МАКС-2000» М., 1999.

102. Степанова Л.Н., Тимофеев Д.И., Кареев А.Е. и др. Многоканальная аку-стико-эмиссионная система с автоматическим контролем качества установки датчиков // Контроль. Диагностика. 2005. - №4. - С.6-15

103. Степанова Л.Н., Чаплыгин В.Н., Лебедев Е.Ю. и др. Использование метода акустической эмиссии при циклических испытаниях композиционных элементов авиационных конструкций // Контроль. Диагностика. 2004. -№12. -С.53-56

104. Супонько К.Л. Оценка потенциала долговечности (остаточного ресурса и срока службы) технических устройств // Контроль. Диагностика. 2000. -№7.-С. 18-20

105. Трипалин А.С., Буйло С.И. Акустическая эмиссия. Физико-механические ч аспекты. Ростов-на-Дону: Изд-во Ростовского университета, 1986.160 с.

106. Фадин Ю.А., Козырев Ю.П., Полевая О.В., Булатов В.П. Корреляционная связь акустической эмиссии с размерами частиц износа при сухом трении11 Заводская лаборатория. Диагностика материалов. -№3. 2001. -т.67. - С.43-47

107. Фомин Я.А., Тарловский Г.Р. Статистическая теория распознавания образов. М.: Радио и связь, 1986. - 264 с.

108. Хорошавина С.Г. Оценка качества композиционных материалов с использованием статистической обработки сигналов акустической эмиссии // Контроль. Диагностика. 1999. - №9. - С.34-38

109. Хорошавина С.Г. Вероятностные модели оценки достоверности акустико-эмиссионного контроля композиционных материалов в точечном и интервальном вариантах // Дефектоскопия. 2000. - №3. - С.25-32

110. Чаусов Н.Г., Недосека С.А., Лебедев А.А. Исследование кинетики разрушения сталей на заключительных стадиях деформирования методом акустической эмиссии // Проблемы прочности. 1996. -№1. - С.82-90

111. Шарко А.В. Современное состояние и перспективы развития акустических методов контроля прочностных свойств конструкционных материалов // Дефектоскопия. 1983. - №5. - С.72-86

112. Analysis of the acoustic emission pulses generated by partial electrical discharges / T. Boczar., D.Zmarzly // Insight. Vol.45. - 2003. - №7. - P.488-492

113. Baldev Raj, Лш В.В. Fundamentals of acoustic emission // British Journal of NDT. Vol. 36. - 1994.-№.1.

114. Holroyd T.J., Meisuria H.M., Lin D., Randall N. Development of a Practical Acoustic Emission-Based Structural Monitoring System // Insight. Vol. 45. -2003. -№2. -P.127-129

115. Microscopic origins of acoustic emission / A. Vamvakousis, G.Samoilis, I.Prassianakis // Insight. Vol.44. - 2002. - №1. - P.34-39