王書胤,孔慶釗,周 穎
(同濟大學 土木工程防災國家重點實驗室,上海 200092)
螺栓連接因其承載性好、可靠性高、易于安裝等優勢,被廣泛應用于各類建筑結構中以連接不同構件。但在結構服役過程中,螺栓可能由于沖擊振動、交變荷載、疲勞等因素影響逐漸發生松動甚至脫落,威脅結構整體安全[1-2]。因此,研究可靠有效的螺栓松動檢測技術具有重要的工程意義。
學界對監測和檢測螺栓松動的研究大致可分為基于接觸式傳感設備和非接觸傳感2種思路。前者在結構上貼附傳感器檢測螺栓受力狀態,包括超聲法[3]、主動傳感法[4-5]、壓電阻抗法[6-7]、應變法[8]等方法。這類方法可以實現對于螺栓預緊力精確的監測和檢測,但受限于傳感儀器布設規模、運維成本等因素暫時難以在工程中推廣應用。非接觸傳感方法又可劃分為基于機器視覺和基于機器聽覺2條技術路徑:視覺方法利用圖像處理技術定位識別節點中明顯松動的螺栓——伴有螺栓頭部脫開緊固面[9-10]、角度轉動[11-12]等易于分辨的特征;聽覺方法又稱叩診法,在工程實踐中的應用由來已久。鐵道巡檢工用力錘敲擊待測螺栓并通過音色判斷其是否發生松動[13],但這極依賴于工程經驗且存在人工差異性。因此,研究者們提取叩診聲音特征,通過算法模型建立螺栓預緊狀態與聲音量化特征間的對應關系[14-15]。然而,目前基于叩診法的研究多關注單個螺栓松動問題,而工程中多采用多螺栓連接方式。因此,本文進一步探索叩診法在多螺栓節點松動檢測方面的潛力。
本文主要以一個民用建筑中常見的單排多螺栓鋼結構梁柱節點為研究對象,通過短時傅里葉變換和二值化處理提取節點中各螺栓的叩診聲音特征向量,再計算各螺栓松動工況與基準工況特征向量間的歐式距離以量化松動特征。結合所有螺栓松動特征值構造標準化松動指標并衡量節點松動程度后,通過對比各螺栓松動特征值與其基準值的差異性大小識別松動螺栓。
叩診法是指利用力錘敲擊待測結構振動發聲,通過聲音特征診斷結構有無異常的一種檢測方法。結構的受迫振動響應能反映其動力特性,而振動產生聲音,所以聲音信號也包含結構動力特性信息。就利用叩診法檢測螺栓松動而言,將待測螺栓簡化為一個單自由度系統,如圖1所示,其集中質量為m,與連接界面的接觸剛度為k。在叩診力pδ(t)作用下,系統的穩態振動響應為
圖1 叩診螺栓簡化模型Fig.1 Simplified model of the percussed bolt
(1)
由聲場邊界條件,固體表面介質振速等于固體振速,表達式為
(2)
式中:va為振速幅值;φ為初始相位角。考慮理想流體介質中的點聲源輻射效應[16],輻射聲壓在聲場中隨時間和空間的分布形式為
(3)
信號處理的常規方法包括時域分析、頻域分析和時頻域分析方法。其中時頻域方法[18]可以觀測信號頻域特征在時間尺度上的變化,適用于非穩態信號的分析。短時傅里葉變換(short-time Fourier transform, STFT)是一種常見的時頻域分析方法,通過滑動窗函數將原信號劃分為平滑連續的時間幀,再利用傅里葉變換計算每幀內的頻域特征,其數學表達式為[19]
(4)
信號做STFT并取幅值后,其時頻特征被量化表示為二維數值矩陣。由于人工敲擊的隨機性,特征幅值存在差異,導致定量分析標準不一。因此,對特征矩陣進行二值化處理為[20]
(5)
式中:i和j分別為時間坐標和頻率坐標;m為STFT幅值特征矩陣均值。將二值化的特征矩陣按列展開成一維向量,計算節點各螺栓無松動工況下和松動工況下特征向量間的歐式距離,量化松動特征。計算公式為
(6)
上述叩診聲音特征量化分析方法的詳細流程如圖2所示。采集得到螺栓擰緊和松動工況下的叩診信號后,先進行STFT分析將時序信號轉化成二維時頻譜圖。然后分別對每幅譜圖中的特征值進行二值化處理:譜圖中不低于均值部分的特征值被置為1,譜圖上顯示為白色;反之被置為0,譜圖上顯示為黑色。最后,為了計算螺栓無松動工況與松動工況叩診信號的特征差異,將各自二值化后的時頻譜展開成一列向量后,計算兩列向量間的歐式距離以量化螺栓的松動特征。
圖2 叩診聲音特征量化分析方法Fig.2 Quantitative analysis methodology of percussion sound characteristics
3.1 試驗設置
本文選取民用建筑中一種常見的單排多螺栓鋼梁柱連接節點,加工試件如圖3所示。梁端通過3個8.8級M16螺栓與柱外伸腹板連接,柱底端通過4個8.8級M24螺栓與剛性桁架固定。試件鋼號為Q235。考慮節點內不同的螺栓松動情形,為方便工況設計,每個螺栓的預緊狀態分別設置為按設計預緊力擰緊和完全松動2種情況,節點松動試驗工況如表1所示。
圖3 鋼梁柱螺栓連接節點Fig.3 Steel beam-column bolted joint
試驗中用數顯扭矩扳手按工況設置將對應螺栓擰緊到緊固扭矩,緊固扭矩值(200 Nm)由8.8級M16型號螺栓設計預緊力(80 kN)按照扭矩-預緊力線性經驗公式換算得到。工況1中3個螺栓均按緊固扭矩擰緊,故將工況1作為后續分析的基準工況。工況2～工況4中有1個螺栓完全松動,工況5～工況7中有2個螺栓完全松動。當3個螺栓全部松動時,節點無法穩定,故未設置此工況。試驗過程中,每個工況下用力錘依次敲擊3個螺栓,每個螺栓敲擊10次,且邊敲邊利用固定放置的手機麥克風錄制叩診聲音,采樣頻率為48 kHz。
3.2 多螺栓松動檢測流程
采用前述叩診聲音特征量化分析方法,將工況2～工況7收集得到的各螺栓叩診信號均對比工況1中對應螺栓的基準信號求解松動特征值。由于每個工況內每個螺栓都重復敲擊10次,得到一組10個叩診信號。故檢測信號組與基準信號組內信號兩兩比較求得100個歐氏距離值,取其統計均值為依據,下文統稱為螺栓松動特征值。工況1中各螺栓的叩診信號間也可互相計算歐式距離求均值作為工況1內各螺栓的松動特征值,如圖4所示。
圖4 多螺栓松動特征值Fig.4 Multi-bolt loosening characteristic values
理想狀態下,如果每次叩擊力度、角度和位置穩定且一致,工況1中3個螺栓的基準特征值應趨于0。但人工敲擊的隨機性較大,所以通過二值化處理以及多組數據求統計均值的方式來減小數據的不確定性。由圖4可知,盡管工況1中3個螺栓特征值不為0,但對比其他工況其值最小,從而可表明工況1下節點松動程度最小,對應此時節點內無螺栓松動。
工況2～工況7的結果可驗證前述叩診法診斷原理結論:當節點中有螺栓松動時,節點內所有螺栓的叩診聲音特征均會變化。此外,工況5～工況7結果較工況2～工況4更大,符合此時節點整體松動程度更大的事實。
至此,提出基于叩診法的單排多螺栓鋼梁柱節點松動檢測流程如圖5所示,具體步驟如下:
圖5 基于叩診法的多螺栓松動檢測流程Fig.5 Percussion-based multi-bolt loosening detection procedure
1)通過叩診聲音特征量化分析方法提取節點各個螺栓的松動特征值;
2)構造標準化松動指標評估節點整體松動程度,判斷節點中松動的螺栓數量;
3)比較松動工況下各螺栓松動特征值與其基準值的差異性大小,識別松動螺栓。
3.3 多螺栓松動識別
由節點各螺栓的松動特征值,構造標準化松動指標以衡量節點整體松動程度,計算公式為
(7)
表2 多螺栓松動工況標準化松動指標Table 2 Normalized loosening indexes for multi-bolt loosening cases
工況1中節點無螺栓松動,L=0。當節點中有螺栓松動時,L隨之變大。雖然不同位置處的螺栓松動對于L增益貢獻不同,但節點松動程度與松動螺栓數量呈正相關性,因此推斷節點由單螺栓松動演化成雙螺栓松動之間存在一個L閾值。由表2可知,工況2～工況4的L均小于0.5,而工況5～工況7的L均大于0.5。故本文中,針對本研究試驗構件,將區分單和雙螺栓松動指標閾值定為0.5。
通過標準化松動指標判斷節點松動螺栓數量后,再對比各螺栓松動工況下特征值與其基準值的差異性大小識別松動螺栓:
(8)
式(8)中變量定義與式(7)相同,計算結果如圖6所示。
圖6 多螺栓松動識別Fig.6 Multi-bolt looseness identification
在單螺栓松動工況中,特征值差異最大對應的螺栓即為松動螺栓。例如,在工況2中,螺栓1特征值對比其基準值差異最大,所以識別螺栓1為工況2中的松動螺栓。同理,工況3和工況4中識別出的松動螺栓分別為螺栓2和螺栓3。在雙螺栓松動工況中,特征值差異更大的2個螺栓被判斷為松動。例如,在工況5中,螺栓2和螺栓3的特征值差異比螺栓1更大,所以識別螺栓2和螺栓3為工況5中的松動螺栓。同理,工況6和工況7中識別出的松動螺栓分別為螺栓1和螺栓3與螺栓1和螺栓2。通過與表1的設置工況對比發現,本文提出的檢測方法能準確識別出單排多螺栓鋼梁柱節點中的松動螺栓。
在實際工程中,螺栓預緊力是逐步松動至零的,且節點螺栓的數量與排列方式因承載需求不同而變化。為檢驗前述方法在螺栓未完全松動時和螺栓數量與排列方式改變時識別節點中松動螺栓的有效性,本文設計了2組補充試驗分別開展討論。
4.1 單排多螺栓鋼梁柱節點多水平松動叩診試驗
選取圖3所示節點作為研究對象,螺栓的擰緊水平分別設置為設計扭矩的100%、35%、0%。節點中有3個螺栓,每個螺栓設置3種擰緊水平,按正交試驗表L9(33)設計試驗工況如表3所示。其中工況9由于3個螺栓全部松動時節點無法穩定而未開展。
表3 多水平螺栓松動工況Table 3 Multi-level bolt loosening cases工況編號螺栓1(T/Nm)螺栓2(T/Nm)螺栓3(T/Nm)120020020022007003200070470200057070706700200702007080702009(未開展)000表4 螺栓松動特征值與標準化松動指標Table 4 Bolt loosening characteristic values and normalized loosening indexes工況編號螺栓1松動特征值螺栓2松動特征值螺栓3松動特征值標準化松動指標133.1031.1731.260253.8159.0856.470.78352.8652.1851.650.64451.7451.6356.520.68550.5146.1449.470.53647.6947.8847.040.49757.3447.3150.710.63855.7844.9147.650.57
試驗操作流程與特征量化分析方法同前文保持一致,以工況1內3個螺栓的叩診信號為基準,分別求得不同工況各螺栓的松動特征值以及節點標準化松動指標如表4所示。
由表3可知,工況2～工況4和工況6～工況8均為節點中3個螺栓分別擰到設計扭矩的100%、35%、0%,但表4中計算得到這6個工況的標準化松動指標變化范圍較大。工況5中3個螺栓均發生松動,但此時松動指標值并未高于其他松動工況。通過分析表4中不同工況下各螺栓的松動特征值可知:節點各螺栓聲振特性相互影響,且不同螺栓預緊水平的變化對彼此聲振特性的影響幅度各不相同。因此,標準化松動指標無法合理表征節點的損傷程度,進而難以準確地識別松動螺栓。因此,本文現階段提出的研究方法,暫時僅適用于螺栓完全擰緊或完全松動時的檢測任務。而當節點中螺栓狀態更復雜時,需要深入研究多螺栓叩診特性相互影響機理進而指導挖掘叩診信號高維深度特征,并借助算法訓練分類模型以提高檢測準確性。
4.2 雙排多螺栓框架柱節點叩診試驗
選取一鋼框架柱節點為研究對象,如圖7所示。柱端通過雙排6個M16螺栓與下部連接。試件鋼號為Q235。為方便工況設置,螺栓的預緊狀態設置為按設計預緊力擰緊和完全松動2種情況。節點松動試驗工況如表5所示,從工況1到工況7節點中螺栓松動數量逐漸增多。以工況1內各螺栓的叩診信號為基準,分別求得各工況下螺栓松動特征值以及節點標準化松動指標如表6所示。
圖7 雙排多螺栓框架柱節點Fig.7 Double-row multi-bolted frame column joints
表5 雙排節點多螺栓松動工況Table 5 Multi-bolt loosening cases for the double-row bolted joints
表6 節點螺栓松動特征值與標準化松動指標Table 6 Bolt loosening characteristic values and normalized loosening indexes
由表6可知:工況1中所有螺栓處于擰緊狀態,故此時各螺栓松動特征值相對其他工況時最小;當節點中有螺栓發生松動時,所有螺栓松動特征值均改變,表明各螺栓聲振特性是相互影響的;隨著節點中松動螺栓數量的增加,標準化松動指標值相應增加,但各工況間松動指標值較為接近,難以通過合理設置閾值判斷節點中松動的螺栓數量。根據式(8)將松動工況2～工況7中各螺栓松動特征值與基準工況1中對應特征值的差異計算結果如表7所示。
表7 螺栓松動特征值差異Table 7 Bolt loosening characteristic value difference
由表7可知,當節點中僅有1個螺栓松動時(工況2),可根據特征差異最大值識別松動螺栓位置(最大差異值對應的螺栓4)。但當節點中更多螺栓松動且松動螺栓不在同一排時,僅能依據特征差異判斷節點中存在松動螺栓,而無法確定松動的螺栓位置。以上結果表明,節點中螺栓排列方式以及邊界條件的變化會影響其叩診特性,本文提出的單排多螺栓松動檢測方法不適用于復雜節點檢測任務。后續需要通過精細化有限元建模分析螺栓的預緊力以及邊界條件變化對螺栓群叩診特性的影響幅度及范圍,進而在目前方法的基礎上拓展完善復雜螺栓節點的分區域檢測策略。
本文提出了一種基于叩診法的單排多螺栓鋼梁柱節點松動檢測方法,主要結論如下:
1)從力學機理層面揭示了叩診聲音特征可以表征螺栓的預緊狀態;對于多螺栓連接節點而言,節點中各螺栓的聲振特性相互影響。
2)利用短時傅里葉變換和二值化處理叩診信號定量提取螺栓松動特征值,結合節點各螺栓松動特征值構造標準化松動指標衡量節點的松動程度用以判斷松動螺栓數量后,再通過對比各螺栓松動特征值與其基準值的差異性大小識別松動螺栓。
3)面對實際工程中更為復雜的多螺栓節點檢測任務時,本文方法尚存在一定局限性。后續工作仍需從兩方面改進:當待測螺栓的預緊狀態處于擰緊和完全松動之間時,需要深入研究多螺栓叩診特性相互影響機理進而指導挖掘叩診信號高維深度特征,并借助算法訓練分類模型以提高檢測準確性;當節點中螺栓的數量和維度增加時,需通過精細化有限元建模分析螺栓的預緊力以及邊界條件變化對螺栓群叩診特性的影響幅度及范圍,進而拓展完善復雜螺栓節點的分區域檢測策略。
猜你喜歡 特征值螺栓標準化 M16吊耳螺栓斷裂失效分析中國特種設備安全(2022年5期)2022-08-26一類帶強制位勢的p-Laplace特征值問題數學物理學報(2021年5期)2021-11-19標準化簡述口腔護理用品工業(2021年4期)2021-11-02單圈圖關聯矩陣的特征值煙臺大學學報（自然科學與工程版）(2021年1期)2021-03-19預緊力衰減對摩擦型高強螺栓群承載力的影響四川建筑(2020年1期)2020-07-21螺栓緊固雜談減速頂與調速技術(2018年1期)2018-11-13標準化是綜合交通運輸的保障——解讀《交通運輸標準化體系》中國公路(2017年9期)2017-07-25基于商奇異值分解的一類二次特征值反問題東北電力大學學報(2015年1期)2015-11-13論汽車維修診斷標準化(上)汽車維修與保養(2015年8期)2015-04-17關于兩個M-矩陣Hadamard積的特征值的新估計四川輕化工大學學報(自然科學版)(2014年3期)2014-04-16