基于声发射技术的钢结构损伤定位与定量评估研究

随着钢结构在现代工程中的广泛应用，结构安全问题日益受到关注，尤其在恶劣环境下，腐蚀和疲劳等问题可能导致局部损伤，危及整体稳定性。因此，钢结构损伤的有效检测与评估成为关键问题。传统检测方法如超声波、X 射线等，虽然在某些领域有效，但存在检测效率低、实时性差、仅能检测表面损伤等不足。相比之下，声发射技术因其能够实时监测损伤源，并通过分析信号特征获取损伤信息，逐渐成为钢结构损伤监测的重要工具。该技术通过布设传感器网络，实时采集钢结构在载荷作用下产生的声发射信号，从而准确判断损伤位置和程度。结合先进的信号处理与分析方法，声发射技术不仅能精准定位损伤，还能提供定量的损伤评估，为钢结构健康监测提供有效支持。

一、声发射技术概述与应用原理

（一）声发射技术基本原理

声发射技术是一种无损检测技术，通过监测结构或材料内部损伤源发出的高频弹性波来检测损伤。这些声波信号产生于材料内部微小裂纹的萌生与扩展、塑性变形或相变等现象。声发射信号的传播速度受材料的弹性模量和密度等物理性质的影响，且其幅值、频率和持续时间与损伤类型和发展程度密切相关。钢结构中，声发射信号通常来源于裂纹扩展、腐蚀、疲劳等常见损伤形式。通过布设在结构表面的传感器，可以捕捉到这些信号并传输到数据采集系统，进一步进行信号处理和分析。声发射技术的优势在于能够实时监测结构内的损伤过程，及时提供损伤信息，并且不需要破坏结构本身，具有较高的应用价值。

（二）声发射技术在钢结构中的应用

在钢结构中，声发射技术广泛应用于桥梁、建筑、船舶等大型工程结构的健康监测。钢结构由于长期承受外部荷载、环境腐蚀和疲劳作用，容易发生裂纹、腐蚀、疲劳损伤等问题，且这些损伤通常在初期难以通过常规的检查手段发现。传统的检测方法如超声波和 X 射线常常受限于检测的深度和实时性，且往往难以对复杂结构进行全面、连续的监控 [1]。相比之下，声发射技术通过实时监测微小裂纹的萌生和扩展，能够在早期阶段就识别出潜在的结构损伤。其通过在结构表面布设多个传感器阵列，能够实时捕捉到损伤源的声发射信号，并追踪损伤的发展过程。声发射信号的频率、幅值等特征提供了损伤的性质和规模信息，具有较高的灵敏度和可靠性，可以有效识别裂纹、腐蚀等损伤类型。在桥梁监测中，声发射传感器能够在钢桥的钢梁表面实时捕捉到裂纹扩展的声发射信号，进而帮助工程师及时了解桥梁的健康状况，评估结构的安全性，并提前采取维护措施，防止因损伤扩展导致的结构失效，从而保障桥梁的长期稳定运行。

（三）声发射技术的优势与局限性

声发射技术的主要优势体现在其实时性、灵敏度和无损检测特性。它能够在不干扰结构正常使用的情况下，实时监测微裂纹、腐蚀等早期损伤的发生，并及时反馈损伤信息，减少维护成本，尤其适用于大型结构如桥梁、建筑等长期运行的设备。然而，声发射技术也存在一些局限性。首先，信号处理的精度高度依赖于传感器的布设和采集设备的性能，不当的传感器布置或信号干扰会导致定位精度下降，尤其在复杂环境中。其次，结构内部损伤的声波信号传播可能受到外界噪声和环境干扰的影响，如何有效去噪并提取有效信号仍然是技术挑战之一。此外，复杂结构中的多路径传播和反射现象也可能影响定位的准确性和损伤评估的准确度。因此，在实际应用中，需要针对不同结构优化传感器布设、提升信号处理算法，并采取适当的滤波和去噪技术，以确保信号处理的精确度和可靠性。

二、声发射技术在钢结构损伤定位中的应用

（一）声发射信号的采集与处理

声发射信号的采集依赖于传感器的布设及其性能。在钢结构的损伤监测中，常采用频率响应范围为 100kHz 至 1MHz 的压电型传感器，这类传感器能够有效捕捉结构内微小裂纹、腐蚀等产生的高频弹性波。由于声发射信号的特性具有较强的方向性和时间敏感性，传感器的布置至关重要。为了确保信号采集的全面性与准确性，传感器布置通常采用均匀分布、对称布置或集中的方式，具体布置方法会根据钢结构的形状、大小、应力分布以及损伤的可能区域进行优化。例如，桥梁结构中，通常在桥面、支撑处以及关键节点设置多个传感器，以保证在损伤发生时能够及时捕捉到信号。传感器的数据采集系统实时记录信号，并通过数字信号处理技术进行去噪处理，以提高信号的质量。常用的信号预处理技术包括低通、高通滤波和带通滤波等，目的在于消除环境噪声和高频干扰，提高信号的准确性。此外，时频分析、小波变换等方法有助于在多尺度上提取信号的特征参数，如幅值、能量、持续时间和频率，这些特征可以揭示结构损伤的演变过程，为后续的定位和损伤评估提供可靠依据。

（二）损伤定位方法

声发射技术的损伤定位通常依赖于传感器之间信号到达时间差的计算。传统的时间差法（TDOA）是通过测量不同传感器接收到信号的时间差，结合已知传感器的位置，计算损伤源的精确位置[2]。该方法的基本原理是利用声波在介质中的传播速度，计算信号从损伤源到传感器的传播时间，再通过三角定位或多点定位技术计算损伤源的位置。然而，传统方法在复杂结构中常常存在多路径传播、信号衰减和反射等影响，这些因素会导致定位误差较大，尤其是在结构内部存在多种复杂损伤类型时。为了提高定位精度，近年来，粒子群优化（PSO）、遗传算法（GA）等智能优化方法得到了广泛应用。这些优化方法能够通过对多传感器时间差数据的综合分析，减小传统定位方法中出现的误差，从而提供更高精度的损伤源定位结果。优化算法特别适用于多损伤源或结构复杂的情况，它能够克服信号反射和折射等问题，提高复杂结构中的定位精度和可靠性。采用这些优化算法后，损伤定位的准确度显著提高，可以更加精确地识别损伤源的位置，并为后续的维护和修复工作提供精确的数据支持。

（三）实验研究与结果分析

在钢结构损伤定位的实验研究中，为了验证声发射技术的有效性，通常选择具有代表性的钢梁结构进行模拟损伤实验。实验中，通过对钢梁施加不同类型的损伤，如人工裂纹、腐蚀或疲劳损伤，并布置多个声发射传感器对其进行监测。传感器布置通常在钢梁的关键部位，如梁的中心、支撑点及接头处进行，以确保能够捕捉到损伤发生时的声发射信号。通过对实验中采集到的信号数据进行分析，采用传统的时间差法和基于优化算法的定位方法进行对比。实验结果表明，传统的时间差法的定位误差约为 6% ，而通过粒子群优化算法进行优化后，定位误差降低至 3% 以下，表明优化算法能够有效地提高定位精度，尤其在多损伤源的情况下。实验过程中，还发现传感器布置的方式和信号的传播路径会受到结构的几何形状和材料特性等因素的影响，这使得在实际应用中，优化算法的应用尤为重要。优化算法能够根据不同结构的特性，自动调整计算过程，克服结构复杂性对定位精度的影响。因此，在实际应用中，优化算法不仅能够提高复杂结构中的定位精度，还能够增强声发射技术在钢结构健康监测中的适用性和可靠性，特别是在多变的工作环境下。

三、基于声发射技术的钢结构损伤定量评估

（一）损伤定量评估的基本原理

在声发射技术中，损伤定量评估主要依赖于声发射信号的能量释放和累积过程。随着结构损伤的发展，裂纹、腐蚀等损伤源释放的能量逐渐增加，声发射事件的频率和强度也会随着损伤的加剧而增大。具体来说，随着裂纹的扩展或腐蚀的发生，结构内部的应力状态发生变化，导致更多的能量以声波形式释放 [3]。因此，声发射信号的能量和事件数与损伤程度呈正相关。这些信号特征能反映损伤从萌生到扩展的整个过程，帮助分析和评估结构的健康状况。此外，信号的频率特性与损伤类型相关，较高频率的信号通常表示微裂纹的萌生或扩展，而低频信号则可能与较大裂纹或塑性变形的发生相关。频率变化可以作为损伤发展的早期信号，帮助检测潜在的重大结构性损伤。通过分析声发射信号的幅值、能量、频率、持续时间等特征参数，可以实现对钢结构损伤程度的定量评估。利用这些参数，工程师可以不仅识别损伤的类型，还能进一步判断损伤的扩展趋势和残余寿命，从而提前采取必要的维护措施，防止发生突发性结构失效。

（二）定量评估方法

声发射信号的定量评估方法主要包括统计分析法和数学建模法。统计分析法通过对大量声发射信号数据进行统计分析，揭示信号特征与损伤之间的定量关系。例如，通过统计信号的幅值、持续时间、能量等参数的变化趋势，可以推测损伤的累积过程、裂纹扩展的速度以及损伤的严重程度。常见的统计分析方法包括回归分析、聚类分析和方差分析，这些方法通过数学模型揭示损伤过程的规律，并将声发射信号与结构损伤量化关联起来[4]。数学建模法通过回归分析、有限元分析等方法，建立声发射信号与损伤程度之间的数学模型。通过有限元模型，模拟钢结构在不同荷载和环境条件下的响应，结合实验数据对损伤发展进行建模，进而可以定量分析不同类型损伤（如裂纹、腐蚀等）的发展趋势。通过这些模型，可以将声发射信号与结构的损伤面积、深度等定量特征关联起来，从而实现对钢结构损伤的精确评估。声发射信号的数据不仅能帮助识别和定位损伤，还能提供定量的数据支持，帮助工程师为后续的结构维修、改造和安全评估做出科学决策。

（三）实验研究与结果分析

在损伤定量评估的实验中，通常选择具有不同类型损伤的钢结构样本进行测试，模拟常见的结构损伤情况，如裂纹、腐蚀、疲劳等。实验通过在钢结构中设置不同类型和不同大小的损伤源，收集在损伤发生过程中产生的声发射信号。实验过程中，布置多个声发射传感器，以确保能够全面监测损伤过程[5]。通过提取声发射信号的特征参数，如幅值、频率、能量、持续时间等，可以全面分析损伤特征与损伤程度之间的关系。实验结果表明，随着损伤的加剧，声发射信号的能量逐步增加，频率特征也出现了明显的变化，表明损伤逐步从微小裂纹发展为更严重的结构性损伤。通过回归分析方法，建立了声发射信号特征与损伤程度之间的数学模型，进一步验证了声发射技术在定量评估中的应用价值。实验结果表明，该模型能够准确地预测结构损伤的深度和面积，并且在误差控制上表现优异，误差一般不超过 10% 。这一结果表明，基于声发射技术的定量评估方法具有较高的准确性，能够有效支撑钢结构健康监测、损伤预测以及风险管理。此外，实验还验证了声发射信号对于不同类型损伤的敏感性，尤其是在裂纹扩展和腐蚀损伤中的表现。通过这些实验数据，不仅为声发射技术的进一步应用奠定了基础，还为钢结构的安全性评估提供了可靠的数据支持，帮助工程师优化维修和维护策略。

总结：声发射技术作为一种先进的无损检测手段，已在钢结构损伤监测中展现出巨大潜力。通过实时捕捉结构内微裂纹、腐蚀等损伤源产生的高频弹性波，声发射技术能够有效识别和定位钢结构中的损伤，并提供实时反馈，为结构安全评估提供有力支持。本文研究了声发射技术在钢结构损伤定位和定量评估中的应用，提出了基于声发射信号的损伤定位方法，并通过优化算法提高了定位精度。此外，研究还探讨了声发射信号的定量评估方法，利用信号的能量、频率等特征参数建立了与损伤程度的关联模型，证明了声发射技术在定量损伤评估中的准确性。尽管声发射技术在钢结构健康监测中具有显著优势，但在实际应用中仍面临信号干扰、传感器布设优化等挑战。

参考文献

[1] 许凤旌 . 声发射技术在桥梁结构健康监测中的应用 [C]// 中国力学学会 . 中国力学大会 - 2021+1 论文集（第四册）. 美国物理声学公司 （PAC） 北京代表处 ;，2022：85- 91.

[2] 杨涛 ， 周颖欣 . 考虑声发射技术的钢筋混凝土结构损伤识别研究进展 [J]. 广东建材 ，2024，40（09）：134- 137.

[3] 李杨 . 基于声发射技术的大型起重机械结构损伤识别方法研究 [D]. 东南大学 ，2022.003593.

[4] 汪国华 . 基于声发射技术的结构损伤定位方法综述 [J]. 工程与建设 ，2020，34（06）：1115- 1118.

[5] 田树晓 . 基于声发射技术的高强螺栓断裂监测 [D]. 大连理工大学 ，2021.001454.