Оценка диапазона применения оптической рефлектометрии при контроле относительного ресурса металлоконструкций Текст научной статьи по специальности «Энергетика и рациональное природопользование»

Шаякбаров Ильнур Эльмарович, студент, schayakbaroff.iln@,yandex.com, Россия, Пермь, Пермский национальный исследовательский политехнический университет

THE ROBOT FOR THE FOTOVOLTAICHESKY ROAD SURFACING E. V. Poezzhaeva, N.K. Ivanov, I.E. Shayakbarov

In the conditions of the modern world the mankind needs alternative energy sources. Such energy can be received from the sun by means of special coverings. In this article the structure of the road for absorption of solar energy with the help the fotovoltaicheskikh of plates and quality control of this covering by means of the robot is offered.

Key words: road, covering, robot, preliminary treatment, modeling.

Poezzhayeva Elena Vyacheslavovna, candidate of technical sciences, docent, nikitai-vanov59@mail. ru, Russia, Perm, State National Research Polytechnical University of Perm,

Ivanov Nikita Konstantinovich, student, nikitaivanov59@mail. ru, Russia, Perm, State National Research Polytechnical University of Perm,

Shayakbarov Ilnur Elmarovich, student, schayakbaroff.iln@yandex. com, Russia, Perm, State National Research Polytechnical University of Perm

УДК.621.873.25

ОЦЕНКА ДИАПАЗОНА ПРИМЕНЕНИЯ ОПТИЧЕСКОЙ РЕФЛЕКТОМЕТРИИ ПРИ КОНТРОЛЕ ОТНОСИТЕЛЬНОГО РЕСУРСА МЕТАЛЛОКОНСТРУКЦИЙ

П. А. Сорокин, В.К. Ушаков

Рассмотрена возможность применения оптических методов для контроля усталостной поврежденности металлоконструкций.

Ключевые слова: усталостное повреждение, оптическая рефлектометрия.

В процессе эксплуатации боковые рамы и надрессорные балки испытывают статические и динамические вертикальные и продольные нагрузки, воздействие крутящего момента при прохождении вагонов криволинейных участков пути. Следует учитывать, что основная часть динамических вертикальных нагрузок носит циклический характер, и усталостная прочность боковых рам является основной характеристикой их эксплуатационной надежности, то есть напрямую влияет на безопасность движения поездов. В боковых рамах усталостные трещины чаще всего возникают в зоне надбуксового проема и его наружных углах [1].

128

Усталостные разрушения находит свое отражение, в первую очередь, в поверхностных и приповерхностных слоях нагружаемой металлоконструкции, и если на первых стадиях обнаружить и получить их количественную оценку можно только с помощью специальных приборов, то в начале второго этапа (линия Френча) это можно сделать визуально с помощью простейших увеличительных средств. Причем каждой стадии усталости соответствуют свои изменения рельефа поверхности [2] от появления линий скольжения до образования макротрещин критического размера. Таким образом, количественная и качественная оценка изменений рельефа поверхности может дать объективные данные о степени усталостных повреждений исследуемой металлоконструкции и оценить ее ресурс до разрушения. Причем получить оценку изменений рельефа поверхности можно не только непосредственными измерениями, но и по косвенному признаку - по изменению оптических свойств с помощью средств сканирования рефлектометрическими методами дефектоскопии.

Для автоматизации процесса мониторинга применяется следующий способ [3]. Для его применения на исследуемой металлоконструкции определяют слабые места - места наиболее вероятного разрушения. Для этого проводят расчет металлоконструкции методом конечных элементов или пользуются готовыми статистическими данными. В том случае, если получена расчетная модель металлоконструкции (что предпочтительнее, чем использование статистических данных), определяют предполагаемое направление макротрещины, которая распространяется в плоскости, перпендикулярной направлению приложенной нагрузки в условиях реализации плоскодеформированного напряженного состояния у вершины трещины. В местах наиболее вероятного разрушения в зоне предполагаемого прохождения и развития трещины подготавливают контрольные площадки. Контрольная площадка представляет собой участок поверхности, обработанный с высокой чистотой. Чистота обработки поверхности контрольной площадки выбирается в зависимости от разрешающей способности используемых средств сканирования. Для сканирования поверхностей контрольных площадок применяют оптические рефлектометрические датчики, реализующие принципы регистрации параметров рассеянного контролируемой поверхностью оптического излучения и позволяющие выявить наличие изменений оптических свойств поверхности.

Схема сканирования и оптического датчика приведены на рис. 1. Для сканирования контролируемой поверхности применяется оптический датчик, состоящий из источника излучения 1, фотоприемников, расположенных в диффузном 2 и зеркальном 3 направлениях. Источник излучения представляет собой лазерный модуль, формирующий на контролируемой поверхности 4 метку подсвета. Световое излучение от подсвеченной поверхности регистрируют фотоприемники. Перемещение световой метки

129

осуществляется за счет шагового двигателя через винтовую передачу. Сигнал с фотоприемников усиливается, преобразуется в цифровой вид и передается на ПК.

Информационный сигнал о наличии или отсутствии на поверхности контрольных площадок усталостных повреждений содержится в световом потоке, формируемом рассеянным контролируемой поверхностью оптическим полем на входе фотоприемников.

При решении задач оптической дефектоскопии, не требующих выяснения тонкой структуры рассеянного оптического поля на случайной границе двух однородных сред, используются методы теории рассеяния волн статистически неровной поверхностью, устанавливающие связь между статистическими характеристиками поверхности и характеристиками рассеянного этой поверхностью поля [4].

Одной из математических моделей, которая адекватно описывает рассеяния света оптически тонкими и оптически грубыми поверхностями, является модель П. Бекмана. Для больших микронеровностей модель рассеяния света шероховатой поверхностью записывается в виде

Ь(у, С; е, ф)=

V 2а у

с (е, ф; у, Z)exp

cos е cos у

С(е, ф; у, С)=( С(е, ф; у, С)2 (cos е + cos у)

V 2а у

И(е, ф; у, С)

(1) (2)

h (е, j y, z)=( h(q,j; y, z))2. (3)

(cos е + cos y)

где a - корреляционный интервал; о - среднеквадратическое отклонение высот микронеровностей поверхности; е - угол отражения светового потока; y - угол падения светового потока; j - азимутальный угол отражения; Z - азимутальный угол падения.

Полный световой поток, входящий в оптическую систему, с учетом яркости световой марки, выраженной через коэффициент яркости равен:

. j е2

f = pr2B0 jdj jр(е, j,y, z)sinede, (4)

-j ei

где p(0, j, y, Z) - коэффициент яркости, определяемый выражениями (1 -3); Bo - яркость идеального непоглощающего рассеивателя.

Пределы интегрирования в (4) определяются размерами световой марки подсвета lx и ly:

ei =eo-у; е2 =eo +f-; де = r cos eo

и, окончательно

L L (Т ^ ei = eo - 2r cos eo; ei = eo + ^R cos eo; j = arctg

ly

y ctge

^ У

На результирующий световой поток, воспринимаемый фотоприемником, влияют две группы параметров. Первую группу составляют параметры оптического датчика:

- углы падения у и отражения 6 светового потока;

- характеристика фотоприемника и его положение;

- размеры метки подсвета и мощность источника излучения.

Вторая группа определяет статистические характеристики контролируемой поверхности:

- среднеквадратическое отклонение высот микронеровностей о;

- корреляционный интервал микрорельефа а, характеризующим угол наклона граней микронеровностей;

- отношениями этих характеристик между собой.

Таким образом, в качестве диагностических параметров при оценке относительного ресурса металлоконструкции можно использовать параметры шероховатости поверхности а и о .

Проведенные исследования микрорельефа поверхностей лабораторных образцов, подвергнутых циклическому нагружению, подтверждают зависимость параметров а и о от относительного ресурса образца. По

экспериментальным данным были рассчитаны регрессионные модели зависимости параметров поверхности а и о от относительного ресурса N (рис. 2):

1,625 • n

а( n) = 0,02467 • е" о( n) = 0,06057 • ^3,52 + 0,0005213.

(5)

(6)

Рис. 2. Зависимость параметров шероховатости поверхности

от относительного ресурса

Первые две точки экспериментальных данных не были учтены, чтобы исключить влияние чрезмерной полировки поверхности, равной Яа = 0,032 мкм. При этом исключении, из формул (5, 6) получим, что оптимальная чистота подготовки поверхности составляет а =24,67 мкм, о =0,5213 мкм, что примерно соответствует Яа = 0,41704 мкм.

С целью анализа диапазона применения рефлектометрических средств контроля была разработана математическая модель, представленная на рис. 3.

Исходными данными для данной модели являются:

- характеристики и положение источника излучения;

- характеристики и положение фотоприемников;

- параметры поверхности а и о .

132

Рис. 3. Математическая модель оптического рефлектометрического

датчика

На основе зависимостей (5), (6) был смоделирован сигнал фотоприемников на протяжении всего ресурса (рис. 4). Исходными данными для моделирования являлись:

- источник излучения мощностью 1 мВт с длинной волны 650 нм, формирующий метку подсвета площадью 1 мм2.

- в качестве фотоприемников использовалась модель фотодиода ФД-256А;

- углы падения у и отражения 0 светового потока составляют 10

град;

Ввиду того, что темновой ток фотодиода ФД-256А равен 0.1 мкА, данный способ оценки остаточного ресурса эффективен в определённый период эксплуатации металлоконструкции - от 0 до 0.75 относительного ресурса.

Следует учитывать, что на завершающей стадии усталостных разрушений происходит образование микротрещин, которые могут быть обнаружены другими методами анализа.

На практике в качестве информативного сигнала используют пара-

метр:

ж

я.

й

Я

где яй - сигнал фотоприемника диффузного направления, мкА; я8 - сигнал фотоприемника зеркального направления, мкА.

Это обусловлено тем, что в реальных условиях коэффициент отражения поверхности является случайной функций пространственных координат. Отношение диффузной и зеркальной составляющих позволяет компенсировать изменение цветности поверхности. На рис. 5 представлена зависимость параметра ж от относительного ресурса. Вид этой кривой подтверждает вывод об ограничении диапазона использования данного способа.

Рис. 4. Зависимость сигналов фотодиодов от относительного ресурса

134

О 0.2 0.4 0.6 0.8 1

Относительный ресурс N

Рис. 5. График параметра Wв зависимости от относительного

ресурса

Данное исследование показывает, что применение рефлектометрии позволяет оценить остаточный ресурс металлоконструкций, в том числе боковых рам тележек грузовых вагонов. Но при проектировании систем контроля технического состояния металлоконструкций следует учитывать диапазон чувствительности фотоприемников.

Список литературы

1. Стальное литье и методы повышения качества // ИИС «Металло-снабжение и сбыт» [Электронный ресурс]. URL: http://www.metalinfo.ru/ (дата обращения: 18.02.2016).

2. Сорокин П.А., Дронов В.С., Селиверстов Г.В., Толоконников А.С.. Изменение оптических свойств поверхности при упругопластической деформации малой области металлоконструкции // Механика и физика процессов на поверхности и в контакте твердых тел и деталей машин: Межвуз. сб. науч. тр. / под. ред. Н.Б. Демкина. Тверь: ТГТУ, 2005. С. 34 - 37.

3. Патент РФ №2170923, G01N21/88, G01B11/30. Способ диагностики работоспособности металлоконструкций. / Сорокин П.А., Дронов В.С., Селиверстов Г.В., Григорьев А.В. 2001, № 20.

4. Басс Ф.Г., Фукс И.М. Рассеяние волн на статистически неровной поверхности. М.: Наука, 1972. 424 с.

Ушаков Вадим Константинович, асп., ushakovvk@gmail. com, Россия, Москва, Московский государственный университет путей сообщения (МИИТ),

Сорокин Павел Алексеевич, д-р техн. наук, проф., pavalsorarambier.com, Россия, Москва, Московский государственный университет путей сообщения (МИИТ)

ASSESSMENT OF THE APPLICATION RANGE OF OPTICAL REFLECTOMETRY IN CONTROLLING THE RESIDUAL LIFE OF STEEL STRUCTURES

V.K. Ushakov, P.A.Sorokin

The possibility of using optical methods for monitoring fatigue damage of steel structures is considered.

Key words: fatigue damage, optical reflectometry.

Ushakov Vadim Konstantinovich, postgraduate, ushakovvk@,gmail. com, Russia, Moscow, Moscow State University of Railway Communications (MIIT),

Sorokin Pavel Alekseyevich, doctor of technical science, professor, paval-sor@rambler. ru, Russia, Moscow, Moscow State University of Railway Communications (MIIT)

УДК 621.873.25

РАЗРАБОТКА И СРАВНЕНИЕ СИСТЕМ КОНТРОЛЯ УСТОЙЧИВОСТИ БАШЕННЫХ КРАНОВ

П. А. Сорокин, А.В.Мишин, К.С. Хряков

Рассматривается вопрос сохранения устойчивости башенных кранов. Рассмотрены этапы развития устройств для обеспечения безопасности башенных кранов и выявлены их недостатки. Предложена система, основанная на методах искусственного интеллекта. Предложены пути дальнейшей разработки темы.

Ключевые слова: башенный кран, устойчивость, ветровая нагрузка, искусственный интеллект

Башенные краны, являясь высотным подъемным сооружением, обладают чувствительностью к эксплуатационным нагрузкам. Нагрузки, действующие на башенные краны, являются совокупностью постоянных и не-нормируемых составляющих.