Диагностика состояния обоудования газотранспортных систем методом акустической эмиссии

Размещено на http://www.allbest.ru/

КУРСОВАЯ РАБОТА

по дисциплине: Техническая диагностика газотранспортных систем

Тема: «Диагностика состояния обоудования газотранспортных систем методом акустической эмиссии»

Санкт-Петербург

2017

Аннотация

Пояснительная записка представляет собой отчёт о выполнении курсовой работы по дисциплине «Техническая диагностика газотранспортных систем».

В данном работе рассмотрены методы диагностирования объектов.

В основном изучение акустико-эмиссионного контроля, который позволяет, в отличии от других, оценить реальный ресурс изделия и прогнозировать его техническое состояние.

Рассмотрено два подхода к обработке данных сигналов акустической эмиссии и сделан выбор о наиболее целесообразном использовании одного из них.

По результатам расчёта, произведённого в рамках данной работы, установлена корреляционная взаимосвязь между диагностическими параметрами на основе сравнения двух методов: статистического и информационно-кинетического.

Для пояса с дефектом определены его координаты и произведены расчёты на остаточный ресурс.

Пояснительная записка содержит 24 страниц, рисунков 10, 10 таблиц.

Введение

Техническая диагностика является составной частью технического обслуживания. Основной задачей технического диагностирования является обеспечение безопасности, функциональной надёжности и эффективности работы технического объекта, а также сокращение затрат на его техническое обслуживание и уменьшение потерь от простоев в результате отказов и преждевременных выводов в ремонт.

Неразрушающий контроль, диагностика состояния и прогнозирование работоспособности машин, оборудования, конструкций и сооружений, являясь одной из составляющих общей проблемы надёжности, связана с решением таких задач, как предотвращение аварий, оптимизация производственных и ремонтных технологий, обоснование необходимости проведения поддерживающих работоспособность профилактических мероприятий, обеспечение экологически чистых и безопасных условий труда рабочих.

Прогнозирование остаточного ресурса изделий в процессе эксплуатации и на этапах производства является одной из самых актуальных задач современной промышленности.

Акустическая эмиссия как физическое явление, используемое для исследования веществ, материалов, объектов, а также для неразрушающего контроля и технической диагностики контролируемых объектов, позволяет формировать адекватную систему классификации дефектов и критерии оценки состояния объекта, основанные на реальном влиянии дефекта на объект.

Главной особенностью метода акустической эмиссии является возможность получения информации не только о наличии микротрещин в материале, но и о кинетике микротрещинообразования. Это дает возможность прогнозирования развития процесса разрушения материала.

Акустическая эмиссия (АЭ) - явление возникновения и распространения упругих колебаний (акустических волн) в различных процессах, например, при деформации напряжённого материала, истечении газов, жидкостей, горении и взрыве и др. Причиной АЭ является движение среды, что позволяет использовать её для диагностики процессов и материалов[1]. Например, количественно АЭ -- критерий целостности материала, который определяется звуковым излучением материала при контрольном его нагружении. Эффект акустической эмиссии может использоваться для определения образования дефектов на начальной стадии разрушения конструкции. Он же может быть использован для определения степени сейсмической опасности геологических пород; при этом эмиссию можно вызывать искусственно.

Основной принцип диагностики инженерных сооружений и конструкций заключается в пассивном сборе информации с множества звуковых (и ультразвуковых) датчиков, её локализации и обработке для последующего определения зоны и степени износа конструкции.

Характерными особенностями метода АЭ-контроля, определяющими его возможности и область применения, являются следующие:

- метод АЭ-контроля обеспечивает обнаружение и регистрацию только развивающихся дефектов, что позволяет классифицировать дефекты не по размерам, а по степени их опасности;

- метод АЭ-контроля обладает весьма высокой чувствительностью к растущим дефектам и позволяет выявить в рабочих условиях приращение трещины порядка долей мм.

- метод АЭ позволяет проводить контроль различных технологических процессов и процессов изменения свойств и состояния материалов. Контроль можно производить при удалении оператора от контролируемого объекта, поэтому контролю доступны такие протяженные объекты, как магистральные трубопроводы. Возможность проведения контроля без выключения конструкции из производственного процесса делает применение метода очень выгодным с точки зрения экономии времени и денежных средств;

АЭ-контроль технического состояния обследуемых объектов проводится только при создании в конструкции напряженного состояния, инициирующего в материале объекта работу источников АЭ. Для этого объект подвергается нагружению силой, давлением, температурным полем и т. д. Выбор вида нагрузки определяется конструкцией объекта и условиями его работы, характером испытаний и приводится в «Программе работ по АЭ-контролю объектов».

Целью АЭ-контроля является обнаружение, определение координат и слежение (мониторинг) за источниками акустической эмиссии, связанными с неоднородностью на поверхности или в объеме стенки объекта контроля, сварного соединения и изготовленных частей, и компонентов. Все индикации, вызванные источниками АЭ, должны быть при наличии технической возможности оценены другими методами неразрушающего контроля. Метод АЭ может быть использован для оценки скорости развития дефекта в целях заблаговременного прекращения испытаний и предотвращения разрушения изделия. Также метод АЭ может быть использован для контроля объектов при их изготовлении, в процессе приемочных испытаний, при периодических технических освидетельствованиях, в процессе эксплуатации. Одна из обширных областей применения метода АЭ связана с наблюдением за процессом сварки, что способствует совершенствованию технологии сварки и может существенно повысить надежность сварных соединений.

1. Акустическая эмиссия

Акустическая эмиссия (АЭ) - явление излучения объектом (диагностирования, контроля, испытаний) акустических волн под воздействием нагрузки или влияний иных факторов. Акустическая эмиссия материала - АЭ, вызванная изменением структуры материала объекта, является отражением происходящем в нём процессов, определяющих работоспособность изделий или сооружений. Основанный на анализе параметров волн АЭ акустико-эмиссионный метод диагностирования даёт возможность нахождения координаты дефекта, оценки степени его опасности, показателей прочности, остаточного ресурса объекта диагностирования без определения размеров дефектов. Возможности метода весьма широки, и уже сегодня он является наиболее мощным методом неразрушающего контроля и технической диагностики. Вместе с тем, метод АЭ активно развивается, повышая эффективность диагностирования и раскрывая всё новые области своего применения.

Всеобщая автоматизация и компьютеризация средств неразрушающего контроля способствовала опережающему развитию аппаратурной базы сбора первичной измерительной информации по отношению к методическому обеспечению обработки результатов АЭ контроля и формулировки конечного диагноза. В настоящий момент создалась потребность в более глубоком осмысления явления АЭ, увязывания его параметров с показателями надёжности объектов контроля и создании на основе этого соответствующего современным требованиям методического обеспечения. При этом надо учитывать, что особенностью метода является связь сигналов АЭ с эксплуатационными свойствами объекта контроля, поскольку сами источники этих сигналов являются представителями этих свойств. Акустико-эмиссионный метод диагностирования должен рассматриваться как звено в цепи сбора и обработки информации, связывающей происходящие в материале процессы с регистрируемыми сигналами АЭ и показателями надёжности.

2. Статистический анализ параметров АЭ

На сегодняшний день повышение точности и снижение трудоёмкости неразрушающей оценки параметров механического состояния объектов контроля на основе использования явления акустической эмиссии является актуальной задачей. Для ее решения необходимо найти такие информационные параметров, которые могут быть устойчивы к дестабилизирующим факторам.

В данной работе анализируется статья А.М. Апасова. В этой статье автор провел испытании на одноосное растяжение плоских образцов основного металла, а также образцов со сварным стыковым бездефектным швом в поперечном направлении и с технологическими дефектами: непроварами, подрезами, порами, продольными и поперечными трещинами. Наибольший интерес в этой работе представляет следующий вывод, сделанный из результатов опытных экспериментов: «Установлено, что в качестве основного информативного параметра при испытании серии образцов необходимо принимать суммарный счет акустической эмиссии».

Изучив статью А.М. Апасова «Исследование сигналов акустической эмиссии при статическом нагружении плоских образцов из высокопрочной стали» и полученные после исследования результаты, следующим шагом, в освоении вопроса выработки критериев оценки вероятности наступления предразушающего состояния диагностируемого изделия по полученным в процессе исследования параметров АЭ, является определение статистической взаимосвязи случайных величин, т.е корреляции. Значение коэффициента корреляции должно быть приближено к ±1, иначе не имеет смысла ориентироваться на эти показатели, так как они не несут в себе информации, с точки зрения определения прочностных характеристик исследуемого объекта.

Определяем коэффициент корреляции между разрушающей нагрузкой и показателем акустической эмиссии - суммарным счетом акустической (N), используя статистический подход к поиску корреляционных связей между значениями диагностических параметров и характеристик прочности. Информативные признаки выбираются интуитивно, оценивается их информативность.

По рис.5-15 [1] были получены параметры АЭ при растяжении образцов до нагрузки 400 кг, 1000 кг, 3000 кг, 5000 кг, 8000 кг.

Таблица 1 - Параметры АЭ при нагрузке P = 400 кг

№	Время	N	?A	P
5	200	0	0	13850
6	200	0	0	13850
7	90	0	0	6850
8	400	0	0	8440
9	200	0	0	5538
10	250	0	0	5350
11	500	0	0	11545
12	200	0	0	5680
13	150	1000	0	3920
14	632	2240	300000	410
15	100	90	500	1195

Коэффициент корреляции для N при нагрузке 400 кг равен -0,56, для ?A равен -0,47, при том, что только у трех образцов появляются сигналы АЭ при данной нагрузке, что свидетельствует о недостаточной информативности.

Таблица 2 - Параметры АЭ при нагрузке Р = 1000 кг

№	время	N	?A	P
5	450	0	0	13850
6	450	0	0	13850
7	200	100	9000	6850
8	500	300	93333	8440
9	550	10	6167	5538
10	540	36	2180	5350
11	550	240	43200	11545
12	475	56	6000	5680
13	350	200	1500	3920
15	250	1050	76500	1195

Коэффициент корреляции для N при нагрузке 1000 кг равен -0,54, для ?A равен -0,22. Данные показатели коэффициента не соответствуют заявленному условию.

Таблица 3 - Параметры АЭ при нагрузке Р = 3000 кг

№	время	N	?A	P
5	1350	3	233	13850
6	1350	0	0	13850
7	600	125	34500	6850
8	1600	1000	280000	8440
9	1650	180	20000	5538
10	1620	211	10900	5350
11	1700	300	144000	11545
12	1425	75	8000	5680
13	1050	1700	203000	3920

Коэффициент корреляции для N при нагрузке 3000 кг равен -0,45, для ?A равен -0,17. Данные показатели коэффициента также не соответствуют заявленному условию. К тому же с увеличением нагрузки прослеживается уменьшение коэффициента. Для подтверждения результата исследования определим параметры АЭ при нагрузке 5000 кг и 8000 кг.

Коэффициент корреляции для N при нагрузке 5000 кг равен -0,25, для ?A равен -0,28. Данные показатели коэффициента также не соответствуют заявленному условию.

Таблица 4 - Параметры АЭ при нагрузке Р = 5000 кг

№	время	N	?A	P
5	2250	5	470	13850
6	2250	23	1066	13850
7	1000	1400	212000	6850
8	2500	3190	700000	8440
9	2750	500	480000	5538
10	2700	1000	76300	5350
11	2750	1200	288000	11545
12	2850	225	12000	5680

Таблица 5 - Параметры АЭ при нагрузке Р = 8000 кг

№	время	N	?A	P
5	3600	4	350	13850
6	3600	46	4800	13850
8	4100	11000	1960000	8440
11	4400	3000	670000	11545
12	3800	450	3400	5680

Коэффициент корреляции для N при нагрузке 8000 кг равен -0,35, для ?A равен -0,31. Данные показатели коэффициента также не соответствуют заявленному условию. Возможно, при увеличении нагрузки коэффициенты достигли бы 0,7, но количество образцов, на которых регистрируется сигнал АЭ значительно сократился, как и в 1 случае мы не можем опираться на показатель коэффициента в связи с недостаточной информативностью.

Из таблиц 1-5 видно, что при изменении параметра коэффициент корреляции, а, следовательно, и информативность, меняется. Связь между изменяемыми параметрами суммарного счета импульсов непостоянна. Коэффициент корреляции между величинами суммарного счета акустической эмиссии N и максимальной разрушающей нагрузки составил -0,56, что означает, что теснота связи между двумя величинами - слабая.

Так, изучив параметры АЭ при различных нагрузках мы получили коэффициенты корреляции, которые доказывают, что показатели N и ?A линейно независимы.

Для примера рассмотрим зависимости N (рисунок 2) и ?A (рисунок 3) от разрушающей нагрузки F при нагрузке на образец, равной 1000 кг. Коэффициент корреляции при этом составил -0,54 для N и -0,22 для ?A, что говорит о слабой обратной связи.

Рисунок 2 - Кривая регрессии для зависимости N от P

На рисунке 2 видно, что зависимость имеется, но она является косвенной, а точнее линия тренда - логарифмическая. Уравнение регрессии y = -340,9ln(x) + 3182,1 с величиной достоверности аппроксимации RІ = 0,6071.

На рисунке 3 видно, что зависимость имеется, но она является косвенной, а точнее линия тренда - логарифмическая. Уравнение регрессии y = -16029ln(x) + 164053 с величиной достоверности аппроксимации RІ =0,1115.

Уравнение регрессии позволяет составлять прогнозы на основе статистических данных. Уравнение регрессии -- функция, позволяющая по средней величине одного признака определить среднюю величину другого признака, корреляционно связанного с первым. Уравнение регрессии используется для построения линии регрессии. Последняя позволяет без специальных измерений определить любую среднюю величину (у) одного признака, если меняется величина (х) другого признака.

Рисунок 3 - Кривая регрессии для зависимости ?A от P

По этим данным строится график -- линия регрессии, по которой можно определить среднее число импульсов или амплитуды при любом значении максимальной разрушающей нагрузки.

Вывод: выбранные параметры являются недостаточно информативными. Для анализа следует выбрать другие параметры.

3. Микромеханическая модель параметров АЭ

Для неразрушающей оценки стандартных характеристик прочности определим нанопоказатель прочности . Он, по сути, является угловым коэффициентом, рассчитываемый на участке кинетически однородного разрушения. Для этого сначала необходимо определить линейный участок однородного разрушения, а затем определить сам угловой коэффициент по формуле:

где ; - логарифмы натуральные соответственно от начального и конечного значения количества импульсов на рассматриваемом прямолинейном участке;

- соответственно время конца и начала рассматриваемого участка.

Диагностический параметр является концентрационно-кинетическим показателем прочности, его значение связано со степенью опасности дефектов, временем до разрушения, пределом прочности *, разрушающей нагрузкой Fр, ресурсом и определяется на этапе кинетически однородного разрушения при равномерном нагружении с постоянной скоростью роста напряжений и нагрузки F' на образец в момент диагностического АЭ-испытания.

Так же определим показатель по формуле:

где и - соответственно изменение времени и нагрузки во время испытания образца;

А - площадь сечения образца, равная 200 мм2;

g - ускорение свободного падения, равное 9,81 м/с2;

- предел прочности образца.

Для примера рассмотрим определение показателей для образца №5

Рисунок 4 - Изменение параметров АЭ во времени для образца №5

Таблица 6 - Значения параметров АЭ для образца №5

t	N	ln(N)	?A	Ln(?A)
1125	3	1,099	2530	7,836
1350	3	1,099	2530	7,836
1800	4	1,386	2850	7,955
2250	5	1,609	3150	8,055
2700	7	1,946	3500	8,161
3150	7	1,946	3500	8,161
3600	9	2,197	3500	8,161
4050	12	2,485	4120	8,324
4500	18	2,890	7900	8,975
4950	36	3,584	17400	9,764
5400	49	3,892	21500	9,976
5850	81	4,394	29100	10,278
6075	130	4,868	48100	10,781
6250	222	5,403	79800	11,287

Значения параметров образца, соответствующие этапу однородного разрушения и определенные по рисункам 5 и 6, выделены в таблице жирным шрифтом.

На рисунках 5 и 6 представлены графики зависимости соответственно ln(N) и ln(?A) от времени.

Рисунок 5 - Зависимость ln(N) от времени (t)

Руководствуясь этими параметрами, определим коэффициенты и для количества импульсов N и суммарной амплитуды ?A для образца №5 по формулам (1) и (2):



Рисунок 6 - Зависимость ln(?A) от времени (t)

Подобным образом определяем коэффициенты для всех остальных образцов, а так же корреляцию для каждого параметра и сводим результаты в таблицу 7.

Таблица 7 - Сводная таблица

№	Вид дефекта	макс. Нагрузка	По числу импульсов N	По суммарной амплитуде ?A	N	?A
			Xae	Yae	Xae	Yae
5	Бездефектный сварной шов	13850	0,0007	0,0064	0,0012	0,011	222	79,8
6	Непровар длиной 15 мм	13850	0,0004	0,004	0,0002	0,0019	645	44,5
7	Три непровара и поры 0,5 мм	6850	0,006	0,025	0,004	0,017	7000	965
8	Непровар и поры 0,5...1 мм	8440	0,001	0,01	0,0013	0,014	13350	2389,6
9	Четыре поры d 3...5 мм	5538	0,0011	0,012	0,0013	0,014	1100	204
10	Восемь пор d 0,8 мм и мик.тр.	5350	0,0016	0,017	0,0014	0,015	1500	115
11	Два подреза и поры d 0,01...0,2 мм	11545	0,0009	0,01	0,0006	0,0067	13657	2485
12	Два подреза глубиной 2 мм и трещина по кромке шва, L=3 мм	12000	0,0006	0,0058	0,0008	0,0077	2700	281
13	Трещина вдоль шва L=17 мм	3920	0,0021	0,015	0,0027	0,02	3590	488
14	Трещины: поперечная L=4 мм, продольная L=12 мм	410	0,0037	0,116	0,0043	0,135	2230	219
15	Трещина: поперечная L=10 мм, продольная L=17 мм и 5 пор	1195	0,012	0,061	0,013	0,067	1262	101
Коэффициент корреляции с максимальной нагрузкой	-0,63137	-0,74178	-0,66157	-0,72869	0,15694	0,20221

Из таблицы видно, что наилучшее значения корреляции принадлежит параметру . На рисунке 7 представлена кривая регрессии зависимости от разрушающей нагрузки Р.

Рисунок 7 - Кривая регрессии зависимости от разрушающей нагрузки Р

На рисунке 7 видно, что зависимость имеется, но она является косвенной, а точнее линия тренда - степенная. Уравнение регрессии y = 24,082x-0,862 с величиной достоверности аппроксимации RІ =0,895.

Вывод: выбранные параметры являются достаточно информативными для анализа. Микромеханическая модель параметров АЭ показывает лучшие результаты моделирования, чем статистический подход. Методика проста в применении, универсальна, т. к. диагностические параметры позволяют оценить ресурс и стандартные характеристики прочности различных по структуре и размерам объектов.

Показана информативность предложенных диагностических показателей для распознавания состояния и оценки ресурса разных вариантов исследуемы в статье Апасова А.М. образцов. Корреляция значений диагностических параметров сигналов АЭ удовлетворительна, что говорит об их устойчивости к дестабилизирующим факторам

диагностика газотранспортный акустический эмиссия

4. Исследование согналов акустической эмиссии при нагружении вертикального абсорбера

4.1 Постановка задачи и решение

Цель работы: определить локацию дефекта на основе полученных по результатам АЭ-контроля данных.

Входные данные: результаты АЭ-контроля занесены в Таблицу 8.

Таблица 8 - сигнал акустической эмиссии

MSEK	CHAN	Amp	CNTS	Разность времени прихода	Пропорциональность	Радиус
552,1969	17	64,4	149	0	1	15
552,9079	21	59,2	89	0,711	1,711	25,665
553,0706	18	57,3	53	0,8737	1,8737	28,1055
553,3169	16	50,9	29	1,12	2,12	31,8
553,3727	22	46,8	17	1,1758	2,1758	32,637

Исходя из полученных данных можно установить, что дефект располагается между №17 и №18 датчиками, поскольку первый сигнал был зафиксирован датчиком №18. Метод определения локации дефекта подразумевает определения места путём строительства окружностей, пропорционально времени прихода.

Строим окружности с радиусом пропорциональным времени прихода. Для построения использовалась программа КОМПАС 3Д.



Рисунок 8 - Определение локации дефекта с помощью окружностей

Как видно, выделяется 2 места локации, определённых по пересечениям окружностей. Для дальнейшего уточнение необходимо выделение дополнительных точек, к которым будем сводить пересечения окружностей. Конечной целью будет нахождения минимальной средней разности новых радиусов.

Таблица 9 - Вычисление местоположения дефекта

i	Время прихода,мсек	Точка 1 (Верхняя)	Точках 2 (Нижняя)
		Радиус окружности,мм	Радиус окружности,мм
1	552,1969	17,13	20,382
2	552,9079	18,5885	19,688
3	553,0706	22	22
4	553,3169	23,546	22,24
5	553,3727	21,544	25
			0,03554925	-0,13357

По результатам расчётов видно, что точка 1 по модулю наиболее близко располагается к реальному местоположению дефекта, поскольку модуль средней разности значений для данной точке меньше, чем для точки 2.

Графическим методом в комплексе КОМПАС-3Д определим локацию дефекта, представив её с помощью координат.

Точка 2 (x,y)=(116,88) см.

Как видно (Рис.8.) данная точка соответствует дефекту, располагаемом в 5 поясе адсорбера.

4.2 Определение ресурса и коэффициента запаса прочности пояса абсорбера

На основе полученных данных определим ресурс и коэффициент запаса прочности для пояса, в котором по результатам расчётов был выявлен дефект.

Под определением ресурса в дальнейшем будем понимать расчёт количества циклов нагружения, количество лет работоспособности. Данные расчёты производятся по микромеханической модели В.В. Носова, которая, как показали расчётные данные, в наибольшей степени отражает реальный ресурс объекта по сравнению с другими методами определения.

Таким образом, с учётом исходных данных, расчёты будут производится по каналу №17, который первым уловил сигнал АЭ от дефекта. Определим диагностический параметр Хае, с помощью метода, представленного в пункт 3 данной работы.



Рисунок 9 - Вычисление диагностического параметра Хае для датчика №17

Исходя из того, что этап однородного разрушения длился с 150 по 850 с нагружения определим значение параметра Хае:

Для дальнейших расчётов необходимы характеристики металла 09Г2С из которого выполнен объект.

Таблица 10 - Характеристики материала 09Г2С

Параметр	Напряжения, МПа
Предел текучести	365
Предел прочности	490
Предел выносливости основного металла	350
Предел выносливости металла сварного шва	317



Рисунок 10 - Кривая усталости стали 09Г2С

Исходный ресурс абсорбера:

Nb - характеристический параметр материала, определяемый по кривой усталости материала (рис.10). Nb=1010/1.58

Wae - диагностический параметр, определяемый по формуле:

Исходный ресурс по количеству циклов составляет:

Фактическое число циклов предварительного нагружения:

Ng - базовое число циклов абсорбера.

Минимальный остаточный ресурс, циклов:

Минимальный остаточный ресурс, лет:

Максимальный остаточный ресурс, лет:

Средний остаточный ресурс:

Коэффициент запаса статической прочности:

Коэффициент запасы выносливости основного металла:

Коэффициент запаса выносливости металла сварного шва:

По результатам полученных данных можно заключить, что пояс абсорбера №5 по данным, снятым с датчика №17 успешно прошёл испытания.

4.2 Определение ресурса и коэффициента запаса прочности пояса абсорбера

Так как, первый сигнал был получен на датчик 17, второй на датчик 21. По этим данным можно сделать вывод о местоположении потенциально-опасного дефекта между этими двумя датчиками.

Необходимо произвести обработку данных с учётом порядка регистрации сигналов АЭ, которая будет уточнением данных, полученных при регистрации со всех датчиков.

Необходимо отфильтровать сигналы, для этого мы заменяет каждый новый сигнал на значение «1» (LE=1) и задаём в Microsoft Excel логическое уравнение, которое позволит отфильтровать только те сигналы, которые были получены сначала датчиком номер 17, далее датчиком номер 21. Следователно выражение примет вид:

=ЕСЛИ(((A4=1)*И(E4=$M$2)*И(E5=$N$2));1;0)

Таким образом получилось, что при данном алгоритме из массива данных было зарегистрировано 249 сигналов.

Заключение

В ходе проделанной курсовой работы были произведены следующие действия:

По датчикам сигналов АЭ определена зона локации дефекта и установлен пояс, в котором он находится;

Произведён расчёт остаточного ресурса данного пояса по сигналам датчика №17 с помощью микромеханической модели;

роанализированы два подхода к обработке сигналов АЭ (статистический и микромеханический), в результате анализа было установлено, что микромеханическая модель наиболее полно отражает реальное состояние объекта.

Нашли локации дефекта пояса абсорбера, с достаточной точностью установлено местоположение дефекта, поскольку он с высокой долей вероятности находится между двумя датчиками, первыми зафиксировавшими сигнал, точнее в радиусе окружности, внутри которой сходятся все окружности, полученные по результатам данных АЭ

Произвели расчёт остаточного ресурса пояса №5, в котором раннее был обнаружен дефект. Расчёты производились с использованием микромеханической модели, разработанной профессором горного университета Носова В.В. Данная модель показала наибольшую применимость по сравнению с обычными моделями прогнозирования остаточного ресурса, поскольку показала наиболее точные и реальные результаты. По результатам расчёта установлено, что, исходя из данных, полученных по датчику №17, остаточный ресурс является удовлетворительным, абсорбер может быть использован для дальнейшей эксплуатации.

Далее было установлено, что статистический метод, позволяющий связать максимальную нагрузку с числом импульсов, работает при очень низком коэффициенте корреляции, равным 21%, что весьма недостаточно для современных реалий. Если учесть, что данный подход довольно жёстко привязан к условиям проведения испытаний и материалам, то его информативность заметно уступает микромеханической модели.

При анализе того же эксперимента с использованием микромеханической модели было установлено, что связь максимальной (разрушающей) нагрузки и диагностическим параметром Yae данной модели оказывается весьма высокой -0,69. Кроме того, корреляция остальных параметров данной модели также на несколько порядков опережает аналогичный показатель для статистической модели.

В целом, можно сказать о применимости метода акустической эмиссии для современной промышленности и индустрии, на этапах как создания, так и эксплуатации изделий и оборудования. Плюсом метода, по сравнению с другими, в частности ультразвуком, магнитными и рентгеновскими методами, является его возможность «предсказывать» будущие возможные проблемы на этапе их зарождения, и, что главное, связать реальные информативные параметры с ресурсом, поскольку оценка ресурса по данным, полученным путём диагностики иными методами, сводится к установлению остаточного ресурса исключительно по геометрическим параметров найденных дефектов, что не соответствует реальной оценке риска.

Список использованных источников

1. Апасов А.М. Исследование сигналов акустической эмиссии при статическом нагружении плоских образцов из высокопрочной стали // Известия Томского политехнического университета 2010. Т316. №2, с 33-41.

2.Носов В.В. Ямилова А.Р. Метод акустической эмиссии: Учебное пособие. - СПб: Издательство «Лань», 2017. - 304с.

3.Носов В.В. Диагностика машин и оборудования: Учебное пособие. - СПб: Издательство «Лань», 2012. - 384с.

4. Носов В.В., Номинас С.В., Зеленский Н.А. Оценка прочности сосудов давления на основе использования явления акустической эмиссии // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. 2(219) 2015, с 182-190.

Размещено на Allbest.ru

...