高強螺栓應力銹蝕的聲發射特征

霍林生,田樹曉,王靖凱,羅明璋

(1.大連理工大學 海岸和近海工程國家重點實驗室，大連 116024；2.長江大學 電子信息學院，荊州 434023)

鋼結構具有強度高、抗震性能好、易于施工等優點，是大型土木工程基礎設施建設的首選結構。高強螺栓是鋼結構節點重要的傳力構件[1]，其健康狀況直接影響鋼結構的穩定性。在實際工程中，高強螺栓常直接暴露在環境中，使其在承受結構應力的同時也會發生腐蝕。在應力和腐蝕的共同作用下，高強螺栓常會出現突然斷裂失效的現象，這種現象稱為應力銹蝕斷裂[2]。盡管研究人員對高強螺栓應力銹蝕斷裂的機理已經形成了一定的共識[3]，但是螺栓在斷裂前釋放的信號能量有限，很難被傳統的監測手段捕捉到，致使目前尚無有效的措施能夠預警高強螺栓的斷裂。

聲發射技術作為一種動態無損檢測技術，通過接收材料因破壞而產生的應力波來監測材料的損傷程度[4-5]。相比于傳統的主動檢測技術，聲發射技術具有靈敏度高、可以長時間實時監測等優點[6]，被廣泛應用于土木[7-8]、機械[9]、煤礦[10]和航天[11]等領域，也可用于高強螺栓的損傷監測[9]。 URBAHS等[12]對直升機上的螺栓進行聲發射監測，通過分析聲發射信號參數，發現了當螺栓承載力達到 96%時，微裂紋出現擴展的現象。LEAMAN等[13]采用聲發射技術監測了M36 螺栓的疲勞試驗，通過希爾伯特黃譜分析了聲發射信號，認為高頻峰值與損傷進展有關，可為聲發射監測螺栓疲勞的早期損傷提供參考。這些研究多集中于螺栓的松動監測，目前少有學者對高強螺栓應力銹蝕斷裂前的聲發射信號特征進行深入研究。

高強螺栓應力銹蝕損傷的過程中包含了多種聲發射源，很難確定不同聲發射源對應的信號特征，且在應力銹蝕過程的同一時間段內，螺栓可能同時發生一種或幾種損傷，存在一種或幾種聲發射源，加大了區分不同應力損傷信號的難度。CHEN等[14]提出同源聲發射信號應當具有較高的相似性，即同源聲發射信號的特征具有相似性。K均值聚類法[15]可以快速地將具有相似性質的聲發射信號聚類在一起，有利于進一步分析聲發射信號。蔣鵬等[16]利用聲發射技術和K均值聚類法監測海洋石油平臺T型管的節點損傷，并區分出了微裂紋萌生、微裂紋擴展、宏觀裂紋擴展3種損傷類型，但K均值聚類法容易受到初始條件的影響，且聚類類別數量K需要預先設定。

文章利用聲發射技術研究了高強螺栓應力銹蝕斷裂的整個過程，通過引入DB(Davies-Bouldin指數)和二分法克服K均值聚類法的缺點，并將改進后的K均值聚類法用于高強螺栓損傷信號的分類，進一步分析了聚類后的聲發射信號，提出了高強螺栓應力銹蝕斷裂的預警指標。

1 高強螺栓應力銹蝕試驗

1.1 試件

試件采用材料為35CrMo的高強螺栓絲桿，其材料與商用高強螺栓的相同，可代替高強螺栓用于銹蝕研究。35CrMo高強螺栓絲桿的抗拉強度為985 MPa，屈服強度為835 MPa，其規格如表1所示。

表1 高強螺栓絲桿規格

文章參照工程上高強螺栓的銹蝕，選取高強螺栓絲桿50 mm長的區域作為待銹蝕區域。試驗采用電化學方式加速高強螺栓銹蝕，利用保鮮膜與棉線對待銹蝕區域進行防水處理。

1.2 試驗設備

試驗設備外觀如圖1所示。夾具系統用于加載高強螺栓絲桿，保證高強螺栓絲桿處于持續銹蝕狀態。錨桿拉拔儀型號為ML-300B，其通過夾具系統對高強螺栓絲桿進行加載。聲發射系統用于監測整個加載歷程，系統參數設置如表2所示。

圖1 試驗設備外觀

表2 聲發射系統參數設置

1.3 試驗方案

根據文獻[17]可知，高強螺栓設計預緊力不得超過其屈服荷載的80%，根據35CrMo材料的屈服強度和高強螺栓絲桿的有效面積計算得到其80%屈服荷載為56.3 kN，因此試驗設計預緊力取50 kN。由于高強螺栓在服役過程中易出現預緊力松弛等情況，所以另設置兩組工況，預緊力取設計預緊力的80%和60%，即試驗共有3組工況，預緊力分別為50，40，30 kN。

試驗采用靜力加載方式，加載裝置外觀如圖2所示。加載至規定荷載后，保持恒載，直至高強螺栓發生應力銹蝕斷裂后結束試驗。由于高強螺栓銹蝕信號較弱，為避免萬能試驗機油泵工作時產生噪聲的影響，試驗采用錨桿拉拔儀加載試件，其在恒載時幾乎不產生聲發射信號，且能滿足高強度恒載的要求。

圖2 加載裝置外觀

試驗用NaCl溶液(濃度為5%)模擬海邊高強螺栓被海水浸泡的腐蝕環境，通過外加0.2 A直流電流的方式加速高強螺栓的電化學銹蝕(正極連接高強螺栓絲桿，負極連接銅棒放入腐蝕液中，溫度恒定不變)。

2 K均值算法的改進方法

在眾多成熟的聚類方法中，K均值聚類法屬于無監督算法，其不需要樣本標簽即可對數據進行篩選歸類，基本原理為：在待聚類樣本中隨機選取幾個聚類中心，基于緊鄰準則比較樣本與樣本、樣本與類別、類別與類別之間的距離,對樣本進行歸類；歸類后重新計算各類別的聚類中心，重復上述流程直到聚類中心不再變化。采用DB來確定K均值聚類中類別的數量，該指數是由DAVIES等[18]提出的評估聚類結果優劣的指標，其通過式(1)求取每個類別最大相似程度的均值。

式中：Si和Sj分別為第i類和第j類(j≠i)樣本到聚類中心的距離;Ai和Aj分別為第i類和第j類樣本的聚類中心;N為樣本的類別個數;P為范數類型，通常取2。

文章采用二分K均值算法弱化聚類中心對類別劃分的影響，主要思路為：將所有樣本劃分為兩個類別，然后計算各個類別的離散指數，取離散指數最大的一類繼續進行二分，重復迭代直至滿足條件時停止。

王平光[19]、宮羽麗[20]證實了可使用K均值聚類法對金屬應力銹蝕的聲發射信號進行聲發射源的劃分。高強螺栓屬于金屬材料，其應力銹蝕聲發射源的分布特征是不均勻的。當聲發射源信號的特征相差很大時，劃分結果與實際情況相差較大。需對樣本進行數據預處理，使樣本各特征處于相同的尺度中，避免因某一特征數值過大導致聚類效果變差。文章選擇歸一化的數據預處理方式來解決這一問題，通過將特征數據映射到(0,1)之間，將有量綱參數轉換為無量綱參數，使特征數據具備可比性。此外，歸一化處理不僅可以提高聚類精度，還加快了求最優解的梯度下降速度。歸一化公式為

式中：X為全部樣本中特征x的集合;xnor為特征x的歸一化結果。

文章采用聲發射信號的計數、上升時間、持續時間、幅值、能量、峰頻作為聚類的參數，代表信號在多維度下特征的投影。

3 試驗結果分析

3.1 試驗結果與參數選取

應用聲發射技術對3種工況進行分析，根據聲發射撞擊累計計數可宏觀了解高強螺栓的損傷情況，單位時間聲發射撞擊計數可反映高強螺栓銹蝕的活躍程度。以每種工況隨機抽取一組為例進行分析。

工況1為全預緊力狀態，試驗荷載為50 kN；工況2為20%松弛狀態，荷載為40 kN；工況3為40%松弛狀態，荷載為30 kN。3種工況的聲發射累計撞擊計數曲線如圖3所示，可見，聲發射撞擊伴隨整個銹蝕過程，但聲發射撞擊累計總數不同，3種工況分別為17 600，13 900和43 300，這與傳感器自身、距離高強螺栓損傷的遠近以及與高強螺栓耦合的情況有關。

圖3 3種工況的聲發射累計撞擊計數曲線

聲發射累計撞擊計數僅能從宏觀的角度把控高強螺栓的損傷程度，如若需更精準地掌握高強螺栓損傷的演化，應對聲發射信號的特征進行分析。由于多種聲發射源相互混合，影響了高強螺栓的銹蝕損傷判斷，所以對信號進行聚類分析和模態識別十分必要。

選取前文所述聲發射信號的參數來描述信號源的強度和活度，將其作為K均值聚類參數進行分析。由于參數之間數據相差較大，例如振鈴計數與持續時間相差數個數量級，對分析結果產生較大影響，為彌補K均值的這一局限，先對各個參數進行歸一化預處理，使所有參數皆分布在(0,1)之間。通過DB確定聚類個數k，當聲發射信號分為3類時，3種工況的DB均最小，聚類效果最好，因此k取3，迭代次數設置為1 000。

3.2 聚類特征分析

統計聚類信號的各個參數，得到3種工況各類別信號的參數分布如表3-5所示。由表3-5可以看出，3種工況的第一類、第二類和第三類信號參數的分布情況分別相似。高強螺栓發生銹蝕并達到斷裂強度時，其損傷類型不隨應力變化發生改變，所以可認為3種工況中同類別信號對應同種損傷類型。第一類信號的聲發射參數浮動范圍最廣，且參數上限最大，決定了聲發射信號參數的上限。第三類信號參數浮動范圍較窄，且分布下限為3種信號中最小的。第二類信號參數的分布與第一類信號和第二類信號的有重疊。3種工況同類別信號的分布雖具有很高的相似性，但其分布范圍的上下限存在偏差，主要與傳感器和試件的耦合以及傳感器的位置有關。

表3 工況1各類別信號的參數分布

表4 工況2各類別信號的參數分布

表5 工況3各類別信號的參數分布

3.3 高強螺栓銹蝕損傷階段劃分

圖4為各工況的聲發射累計撞擊計數曲線，可見，第一類信號在3種工況中均持續存在，但信號激增時期互不相同，在工況1為前期，工況2為前期和中期，工況3為中后期，無明顯規律可供研究。第二類信號在工況1的前期發展較快，在工況2和工況3的前期發展較為緩慢，無明顯規律可供研究。第三類信號相對于第一類和第二類信號，其起伏變化較為明顯，且在3種工況中的變化趨勢相近。

圖4 各工況的聲發射累計撞擊計數曲線

第一類信號、第二類信號在高強螺栓應力銹蝕歷程中產生的時刻較為隨機，沒有明確的階段性，發生密度存在較大的不確定性，而第三類信號伴隨著高強螺栓銹蝕的全歷程，且能夠反映銹蝕的活性，因此文章將采用第三類信號研究高強螺栓的應力銹蝕情況。

對3種工況下第三類聲發射累計撞擊計數曲線進行分段(見圖5)，根據趨勢起伏變化將銹蝕過程大致劃分為4個階段。A階段曲線變化緩慢，B階段曲線迅速上升，C階段曲線進入平穩階段，D階段聲發射撞擊再次進入活躍階段。

圖5 3種工況下第三類信號的分段

受傳感器靈敏度、傳感器與試件耦合性的影響，無法使用聲發射撞擊計數的絕對值來定量表示高強螺栓的損傷階段，這給工程的實時監測識別應用帶來挑戰。

聲發射累計撞擊計數(見圖6藍色曲線)一定程度上可反映高強螺栓的損傷程度，而單位時間聲發射撞擊計數(見圖6灰線)在一定程度上可表示高強螺栓損傷的活躍度。由于采樣尺度的影響，單位時間的聲發射計數在相鄰的計數數據處偏移，出現極大值極小值，影響了損傷判斷，因此采用式(3)進行優化。優化后的曲線為圖6中的紅色曲線，極值出現的情況減少了，極大地降低了采樣率帶來的影響，但式(3)存在局限性，優化得到的曲線有一定的滯后性，可通過對采樣尺寸的控制來減少滯后性對于高強螺栓應力銹蝕階段劃分的影響。

圖6 原始聲發射撞擊計數曲線及優化結果

式中：yi為原始值；i為優化后的值。

由圖6可知，優化后的曲線有兩個明顯的峰值，在實時監測中識別兩個峰值即可區分高強螺栓銹蝕損傷的階段，文章通過設定門檻來劃分損傷階段，門檻的設定需滿足要求：① 是無量綱因子，引用無量綱因子可避免傳感器自身以及試件耦合的影響；② 應力適用性好，對應力不同的高強螺栓皆具備區分損傷階段的能力；③ 采樣尺度容錯率大，選取最大采樣尺度容錯率指標，可使指標在更廣的尺度范圍內區分損傷階段。

結合無量綱因子β和監測數據設定動態門檻P，P表示為

P=βymax

(4)

式中：ymax為觀測數據的最大值。

門檻P為劃分損傷階段的關鍵，采樣尺度的大小會影響門檻P劃分損傷階段的結果。采樣尺度過小或過大時的聲發射撞擊計數曲線及優化結果如圖7所示。采樣尺度過小結果受局部細節影響較大，無法宏觀地判斷高強螺栓的損傷階段；采樣尺度過大，曲線優化滯后性過大，判斷損傷階段存在遲移。采樣尺度無法事先精準鎖定，因此門檻P需在盡可能大的采樣尺度范圍內具備劃分損傷階段的能力。確定門檻大小即是確定無量綱因子β的取值，從該節的試驗可得到區分高強螺栓損傷階段的β取值范圍(見圖8)。β需要在3種工況下適用，且能夠在相對較廣的采樣尺度內劃分損傷階段。綜合上述條件，β取0.45。

圖7 采樣尺度過小或過大時的聲發射撞擊計數曲線及優化結果

圖8 各工況下β的取值范圍

在采樣尺度為5 000的條件下，驗證無量綱因子β=0.45對3種工況劃分損傷階段的效果(見圖9)。由圖9可知，隨著聲發射數據的采集，ymax不斷變化，P門檻隨之變動，此時A階段和B階段分界點不斷變化。當采集計數出現峰值時，ymax不變，門檻穩定，此時門檻之下為A階段，門檻之上為B階段。銹蝕發生后，聲發射計數再次低于門檻，此時進入C階段。當聲發射計數第二次穿越門檻時，高強螺栓銹蝕進入D階段，此時，螺栓直徑損傷量為2.23 mm，結合3種工況，可認為當應力銹蝕進入D階段時，螺栓具有斷裂風險，可將D階段作為應力銹蝕的預警階段。結合圖5可知，當β=0.45時，門檻劃分的損傷階段與圖9中定性劃分的損傷階段大致相同，其中A階段與B階段的分界點、B階段與C階段的分界點相對于圖9的有少許滯后性，而C階段與D階段的分界點和圖9中相應階段的分界點有較高的重合度。在實際工程中，可利用該節的方法實現高強螺栓的實時聲發射檢測，實時判斷高強螺栓的銹蝕狀態。

圖9 各工況下β=0.45時的損傷階段劃分效果

4 結語

文章利用聲發射技術，研究了高強螺栓的應力腐蝕過程，結合改進的K均值聚類方法，將得到的聲發射數據分為3類。以第三類信號作為高強螺栓銹蝕損傷階段的劃分對象，利用提出的動態門檻將高強螺栓應力銹蝕斷裂全歷程劃分為4個階段，以最后一個階段作為高強螺栓斷裂的預警階段。研究結論可為確定監測高強螺栓應力銹蝕的指標提供參考。