Определение оптимального объема элементов строительных и машиностроительных конструкций при неразрушающем контроле их прочности

Введение. Перед ремонтом или реконструкцией стальных сооружений необходимо получить информацию о прочностных возможностях металла. Расчетные сроки службы металлоконструкций составляют десятки лет, при этом известно, что механические характеристики исходного металла за это время претерпевают изменения. Кроме того, многие объекты работают с превышением этих сроков. Как отмечают некоторые исследователи, проблема получения таких характеристик связана с тем, что, во-первых, в большинстве случаев вырезание образцов из действующих конструкций невозможно, во-вторых, применение неразрушающих методов контроля должно обеспечить достаточную точность оценки, в-третьих, неразрушающий контроль из-за конструктивных особенностей объекта физически возможен не в любой точке, в-четвертых, обследовательские работы эксплуатируемой конструкции весьма трудоёмки, дороги и требуют снижения как объёмов, так и стоимости, в-пятых, при оценке механических характеристик исследуемого металла необходимо применение подхода, позволяющего обеспечить точность результатов с минимизацией объёмов работ за счет использования ранее полученной информации о характеристиках металла подобной конструкции. Вследствие изложенного возникает задача разработки методики, объединяющей методы неразрушающего контроля и учета априорной информации.
При неразрушающем контроле конструкций на практике применяются методы качественной оценки состояния металла или сварных соединений, такие как ультразвуковой, магнитный, радиационный и др. Также имеют место количественные методы оценки механических характеристик, например, с помощью переносных твердомеров. Однако приборное обеспечение большинства методов оценки прочностных характеристик (предела текучести, временного сопротивления разрыву) громоздко или ограничено лишь лабораторными рамками.
Методы уточнения экспериментальной информации на основе использования априорных данных специалистами условно разделены на три группы:
− по приоритету весов априорной и опытной информации;
− экстраполирование прошлых данных на будущие периоды;
− основанных на байесовских процедурах.
В статье описан метод неразрушающего контроля прочности на основе индентирования, разработанный при участии автора и многократно апробированный в реальных обследованиях. Цель данной статьи заключается в обосновании предложенной автором методики минимизации объема необходимой выборки при обследовательских работах, основанной на объединении методов неразрушающего контроля и байесовского учета доопытной информации.
Материалы и методы. План исследования включал в себя анализ доопытной информации о механических характеристиках металлов и разработку алгоритма минимизации объема выборки объектов контроля. Перед измерением металл конструкций зачищался ручной шлифовальной машиной. Использовался метод неразрушающего контроля оценки механических характеристик по параметрам ударного внедрения индентора в исследуемую поверхность. Для минимизации объема работ применялся байесовский подход к сокращению дисперсии апостериорных значений за счет использования доопытной информации о механических характеристиках подобных сталей. Исследовался материал Ст3 класса прочности КП 245 с пределом текучести 245 МПа и временным сопротивлением разрыву 412 МПА, по характеристикам которого на ранее исследованной аналогичной металлоконструкции имелась доопытная информация.
Результаты исследования. Реализован метод неразрушающего контроля прочности металла трубной конструкции. При этом использована априорная информация, полученная при предыдущих обследовательских работах аналогичного материала. На основе байесовского подхода объединена опытная и доопытная информация, в частности, о значениях временного сопротивления разрыву. Предложена методика оценки минимально необходимого объема выборки обследуемых элементов конструкции при условии минимального риска от ошибки оценивания. В результате расчетов установлено, что применение такой методики возможно при объёме выборки в количестве двух-трех элементов.
Обсуждение и заключение. Предложенная методика явилась следствием анализа результатов более 20 проведённых обследовательских работ по оценке прочностных возможностей действующих металлических конструкций. На основе примененного метода неразрушающего контроля одномоментно определялись предел текучести, временное сопротивление разрыву, относительное удлинение и твердость. В статье приведены данные для значений временного сопротивления разрыву. Следует отметить, что даже при условии длительности одного измерения в 20–30 сек. в некоторых случаях на обследование крупных сооружений (например, мостов) требовалось значительное время, иногда измеряемое неделями. Выполненный расчет по предложенной методике, объединившей опытную и доопытную информацию об одной из прочностных характеристик стали, временном сопротивлении разрыву, показал высокую эффективность применения такого подхода и возможность дальнейшего его применения при обследовательских работах

1. Брюшко В.И. Оценка состояния металла магистральных и технологических трубопроводов. Автореф. дис. канд. техн. наук. Тольятти; 2006. 19 с.

2. Никифорчин Г.Н., Цирульник О.Т., Звирко О.И., Гредиль М.И., Волошин В.А. Оценка деградации физико-механических свойств сталей длительно эксплуатируемых магистральных газопроводов. Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2013;79(9):48–55.

3. Горынин И.В., Тимофеев Б.Т. Деградация свойств конструкционных материалов при длительном воздействии эксплуатационных температур. Вопросы материаловедения. 2011;1(65):41–59.

4. Киселев В.В. Влияние высоких температур на прочностные свойства металлоконструкций. NovaInfo. 2018;(82):9–12. URL: https://novainfo.ru/article/14859 (дата обращения: 15.05.2024).

5. Pullin R, Holford KM, Lark RJ, Eaton MJ. Acoustic Emission Monitoring of Bridge Structures in the Field and Laboratory. Journal of Acoustic Emission. 2008;26:172–181. URL: https://www.ndt.net/article/ewgae2008/papers/136.pdf (accessed: 15.05.2024).

6. Anastasopoulos AA, Kourousis DA, Cole PT. Acoustic Emission Inspection of Spherical Metallic Pressure Vessels. In: The 2nd International Conference on Technical Inspection and NDT. Tehran, Iran: 2008. URL: http://www.ndt.net/article/tindt2008/papers/177.pdf (accessed: 15.05.2024).

7. Gongtian Shen, Zhanwen Wu. Study on Spectrum of Acoustic Emission Signals of Bridge Crane. Insight - Non-Destructive Testing and Condition Monitoring. 2010;52(3):144–148. URL: http://www.ndt.net/article/ecndt2010/reports/1_07_08.pdf (accessed: 15.05.2024).

8. Aljets D, Chong A, Wilcox S, Holford K. Acoustic Emission Source Location in Plate-Like Structures using a Closely Arranged Triangular Sensor Array. In: Proceedings of the 29th European Conference on Acoustic Emission Testing EWGAE. Vienna, September; 2010. P. 85–98.

9. Rhys P, Baxter M, Eaton M, Holford K, Evans S. Novel Acoustic Emission Source Location. Journal of Acoustic Emission. 2007;(25):194–214.

10. Rong Chen, Xiao Yang Li, Lin Lin Zhang, Xiang Yu Wang. Numerical Simulation of Spherical Indentation Method to Identify Metal Material Properties. Advanced Materials Research. 2015;(1119):779–782. http://doi.org/10.4028/www.scientific.net/AMR.1119.779

11. Syngellakis S, Habbab H, Mellor BG. Finite Element Simulation of Spherical Indentation Experiments. International Journal of Computational Methods and Experimental Measurements. 2018;6(4):749–763. http://doi.org/10.2495/CMEM-V6-N4-749-763

12. Matyunin VM, Marchenkov AYu, Karimbekov MA, Demidov AN, Volkov PV, Abusaif N, et al. Express Evaluation of Welded Joints Cool Resistance. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2020;759:012016 http://doi.org/10.1088/1757-899X/759/1/012016

13. Арсеньев В.Н., Лабецкий П.В. Метод апостериорного оценивания характеристик системы управления летательного аппарата. Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2014;57(10):23–28. URL: https://pribor.ifmo.ru/ru/article/10855/metod_aposteriornogo_ocenivaniya_harakteristik_sistemy_upravleniya_letatelnogo_apparata_.htm (дата обращения: 15.05.2024).

14. Kjærulff UB, Madsen AL. Bayesian. Networks and Influence Diagrams: A Guide to Construction and Analysis. Latest edition. New York: Springer VS; 2013. 382 p.

15. Boubekeur Baba, Güven Sevil. Bayesian Analysis of Time-Varying Interactions between Stock Returns and Foreign Equity Flows. Financial Innovation. 2021;7:51.https://doi.org/10.1186/s40854-021-00267-9

16. Paolucci I, Yuan-Mao Lin, Silva JAM, Brock KK, Odisio BC. Bayesian Parametric Models for Survival Prediction in Medical Applications. BMC Medical Research Methodology. 2023;23:250. https://doi.org/10.1186/s12874-023-02059-4

17. Chattopadhyay S, Davis RM, Menezes DD, Singh G, Acharya RU, Tamura T. Application of Bayesian Classifier for the Diagnosis of Dental Pain. Journal of Medical Systems. 2012;36:1425–1439. https://doi.org/10.1007/s10916-010-9604-y

18. Belen’kii DM, Vernezi NL, Cherpakov AV. Changes in the mechanical properties of butt welded joints in elastoplastic deformation. Welding International. 2004;18:213–215. https://doi.org/10.1533/wint.2004.3268

19. Вернези Н.Л. Коэффициент вариации предела текучести металла новых и долгое время эксплуатировавшихся строительных конструкций. Безопасность техногенных и природных систем. 2023;7(3):44–54. https://doi.org/10.23947/2541-9129-2023-7-3-44-54

20. Вернези Н.Л. Метод оценки прочности металла неразрушающим способом с использованием априорной информации. Инженерный вестник Дона. 2013;3(26):133. URL: http://www.ivdon.ru/ru/magazine/archive/n3y2013/1898 (дата обращения: 15.05.2024).