原标题：土木工程诊治与运维高峰论坛专栏 数字图像应用于疲劳监测的测量参数研究
研究表明,通过 ARAMIS 三维数字图像测量系统能够非接触动态采集测量表面的图像数据,获取其中任意点的三维应变值和位移值满足精度要求;采用提取截面线均值方法能够有效获取钢构件截面名义应变;通过 ARAMIS三维数字图像测量系统能够动态采集测量表面的应变图像数据,获取其中任意点的三维应变值和位移值,由位移指标得到的疲劳异常信息相对较晚,不适合作为疲劳监测的测量参数;确定采用数字图像的应变参数进行疲劳监测具有可行性,提出可在应变等值云图上截取最大应变特征值作为疲劳监测数值系列。所得到的测量数据客观有效、实施性强,是数字图像应用于疲劳监测的最优测量参数。
经考察,确定采用德国 GOM 公司开发的 ARAMIS 非接触式三维光学测量系统,可满足将图像在测量系统内部先转换为数字以作为检测量的要求。
ARAMIS 三维光学测量系统主要根据散斑图案会跟随试件一起变形的原理,采用通过两台相机和校准板,在三维坐标测量体系下进行动态图像采集和图像处理,实现对试件空间坐标、位移和应变测试。
试件采用 Q345qD 钢, 弹性模量为 2.1 ×10 5 MPa,试件钢板厚 14 mm,分别加工成母材试件和对接焊缝试件。为便于后期疲劳裂纹的观测,在试件中部采用钼丝切割预制 0.18 mm 宽、1 mm 深的缺口。试件尺寸见图 1。
作为光学应变测量图像的来源,对试件的测量部位需要制作散斑。散斑由白色油漆底色和黑色均匀斑点制作而成。
在疲劳试验开始之前、疲劳试件安装完成之后,进行试件未加载下的首张应变状态照片拍摄。以后的各次拍摄图像均是在此张照片数据基础上进行计算的。
b. 拍摄后续照片。在疲劳试验过程中,相机将按照设定的采集频率、曝光强度和拍摄数量等参数,对着散斑进行高频或低频拍照,取得测量部位的散斑图像。
5) 图像数据相对应疲劳次数的标定。采集到的每张图像,在终端数据文件上都有采集时刻记录。在疲劳试验开始加载同时,开启图像采集,这时暂按照同步考虑,但其中会有小于 100 次循环的误差;破坏时疲劳试验机的循环次数会锁定,图像采集上面相应数据会有突变点,结合疲劳试验机控制系统时钟和图像采集控制系统的采集时刻记录,即可得到所有图像相对应循环次数的最终标定。
在 ARAMIS 三维光学测量系统中,当完成拍照和计算分析后,可在软件系统打开所存储的图像数字文件,菜单栏提供可选择的测量参数。
数字图像的测量参数主要包括图像散斑的三维位移参数和三维应变参数。由于散斑点数量巨大,软件系统提供有单点、多点、截面线均值、等值线云图等参数提取方式并可形成本组图像参数的汇总趋势变化曲线图等文件。测量参数通过各种提取方式得到的测量结果均可通过执行软件系统中对测量数据文件或图像文件的输出操作导出。
试验加载采用+1000 kN 液压伺服疲劳试验机。取母材试件 1 作为分析对象,疲劳试验加载 10 ~176 kN,对应应力幅 160 MPa,应力比 0.0569。加载频率 5 Hz, 位移限值 3 mm。数字图像采集采用ARAMIS 非接触光学测量系统。分别考察应变参数和位移参数的测量情况。
图像测量是在疲劳试验不停机状态下,以全程跟踪疲劳破坏为目标,通过拍照的方式获取试件应变状态,最终的试验数据由有限张图像构成,其贯穿试验的开始到试件的破坏。重点判断这些图像是否可以反映出疲劳试验的过程。采用 ARAMIS 系统全程跟踪拍照。选择循环阶段占比 10%、70%、90%和破坏后的应变云图,见图 3。
在测到的数字图像上选取靠近裂纹起裂部位附近一点,提取试件在疲劳试验全程的位移变化数据,见图 5a。同时截取其中位移数据平稳的一段,其循环占比在 17.5% ~ 33.5%之间,见图 5b。
查看图 5b,所提取测点位移在 0.0 ~ 0.3 mm 之间,数据的往复符合拍照采样间隔和疲劳机加载频率,分布均匀。从图 5a 的全程数据看,试件直至接近破坏,才会出现位移的明显变化,说明采用位移指标作为疲劳监测的参数,得到的信息相对比较晚。进一步考虑,如果在现场,实际钢构件当局部出现疲劳裂纹后,整体发生较大位移的时候会更迟,尤其当裂纹附近的材料韧性不够好时更不会出现预先的变形。因此位移参数对于疲劳监测不适用。
对母材试件 2 进行静载试验,试验加载采用+1000 kN 液压伺服疲劳试验机。
应变片测量数据采集和处理采用静态电阻应变仪,光学应变数据采集采用 ARAMIS 非接触光学应变测量系统。应变片粘贴于试件散斑面的背面。试件形状、尺寸和测点布置见图 6。
试验分 6 级加载,每级增荷 53.2 kN,最大荷载319.2 kN。每级加载、卸载记录电测应变值。共加载 3 次,电测结果取 3 次数据算术平均值。每级加载持载期间,光学测量系统先低频拍 100 张(1 Hz),再高频拍 100 张(50 Hz),采用两种数据提取方式,一是在试件应变片粘贴点的背面同一位置取 1 个散斑测点,二是在试件应变片粘贴点的背面垂直于应变片中心取 6 mm 截面线上各散斑点的平均值。
电测应变片各测点试验结果见图 7。与应变片测点相对应位置散斑点的应变测试结果见图 8a,与应变片测点相对应位置的 6 mm 截面线应变数据均值测试结果见图 8b。
从图 7 和图 8 的静力加载试验结果看,图 7 中由常规应变片测到的电测应力随荷载的增加呈现出完好的线a 提取应变片部位光学散斑点的测量数据,各散斑点之间和不同加载级之间有离差;图 8b 中提取应变片部位靠近中点截面线a 的散斑点集中很多。分析原因,应变片测量的是沿纵向(受力方向)一段区域的平均数据,光学散斑点测量的是单点数据,光学散斑截面线均值测量的是沿横向(垂直于受力方向)一段区域的平均数据,因此表现出图 7 和图 8 的差异是正常的。其中图 8a 所获得的光学应变离散程度偏高,波动明显,虽然也呈逐级增加的趋势,但是与应变片结果相比存在较大偏差。此外,这种取一点的方法随机性大,选点受人为干扰因素高,难以保证在各次试验取到同一点,所以不推荐使用。图 8b 所得到的光学应变相对稳定,随加载等级增加而增大的线性趋势虽然不如应变片显著,但数值接近,鉴于其非接触性等优点,可在钢构件截面名义应变数据的测量中采用。
选取图 6 中测点 4 处应变片数值与非接触光学应变截面线均值测量结果进行对比,见图 9。为便于分析,将图 9 中测量应变由百分数 % 调整为微应变 10 -6 ,见表 1。
对比分析结果表明,当加载值接近于 0 时,光学测量系统出现较大误差值,但由于数据较小,不是试验所关注的数据区域,该误差可以忽略;随着荷载的增加,光学应变值与应变片数值逐渐接近,其数值都呈现线性增加的趋势;当加载荷载最大至 319.19 kN(300 MPa) 时,光学应变与应变片值误差为-0.8%。整个加载过程中光学应变始终小于应变片值,与理论计算应变值(1428.5 μ ε )更接近。表明满足测量精度要求。
试件在全寿命过程阶段共测得类似图 10b 的图像 4600 张 (称为阶段数),其中高频拍照频率为70 Hz,低频拍照频率为 0.015 Hz。沿一侧焊缝的焊趾分别在左端、中部和右端部位取 3 个散斑点,分析疲劳损伤过程散点的应变、应变平均值、应变平均值斜率、数理统计平均值和均方差的变化规律。
导出 3 个散斑点疲劳全程的竖向应变值,见图 11。分析图 11,应变数据基本集中在一个带,这是由于光学测量是在疲劳试验过程中不间断进行的,所以各张照片上体现了疲劳加载过程的应变峰值或谷值。3 个点均在疲劳试验到试件破坏时刻的照片上出现应变高点,尤其在试件的 2 个端点(图 11a、图 11c)更为明显。从疲劳破坏的开裂侧(图 11a)看,应变点群有随疲劳次数增加而增加的趋势。
为方便观察,取高频拍照图像,摘出两个疲劳阶段的数据进行对比,见图 12。
对比图 12a 和 b,从应变的轮廓值看,试验初始未发生疲劳时的最大应变在 0.11% 附近,发生疲劳至 90.58%总寿命时的最大应变在 0.15% 附近,表明测点的最大应变对疲劳损伤是有反应的;从应变变化的形状看,二者基本一致,其波动都体现了试验加载循环的特征。但是从应变变化的形状看不出有任何趋势上的规律。
将图 12 的 3 个点数据取平均值,绘制于图 13。分析图 13,高频拍照的应变轮廓值从试验初始到疲劳破坏阶段的最大应变分别为 0.080% 和0.090%,表明通过截面选择多个散斑点的数据平均值,即使寿命达到 90.58%,疲劳应变依旧不发生明显升高。
分析图 14,应变增量斜率变化图形与应变值、应变平均值基本一致,从试验初始到疲劳破坏阶段的应变增量斜率均主要在 -0.02 ~ 0.02 之间变化,没有趋势线,不是考察疲劳损伤规律的有 参数。
取试验过程中 6.06%、52.74%、89.35% 寿命 3组数据,分别代表试验初始阶段、中间阶段、疲劳破坏阶段,计算平均值和均方差,计算结果见表 2,相应正态分布曲线 散斑点应变统计结果 %
图 15 平均值正态分布曲线 可知,如果将应变平均值从小到大排列为 1、2、3,则试验初始阶段、中间阶段、疲劳破坏阶段在左端测点分别为 1→2→3,中间测点分别为 2→3→1,右端测点分别为 1→3→2,3 测点汇总后分别为 1→3→2。也就是说,除了左端测点(疲劳开裂部位)的应变平均值是随寿命增加而增加之外,其他测点包括截面的汇总测点,都无法从中判别图像应变随疲劳循环次数的变化规律。而疲劳开裂部位在真实构件的监测中是无法确定的,所以通过提取散斑点数据进行统计分析的处理路线,也不满足疲劳研究的要求。从表 2 数据的均方差变化看,各部位测点的均方差基本一致,与疲劳循环次数的关系不大。
经过试验研究,结合 DIC 理论计算与 CCD 相机的拍照流程,考察到疲劳损伤过程拍到的每张图像中必然存在有最大应变,这既是客观存在,又不会因为人为选点遗漏任何信息。对计算获得的应变等值云图进行分析,可知每张云图红色最深的位置就是应力集中最大、测量面上应变最大的位置,最终裂缝开裂也发生在这个位置,最大应变将自动在云图右侧颜色图标的顶端显示,见图 3。
于是提取试件疲劳过程所有应变云图的应变最大值,绘制随循环次数占疲劳破坏次数百分比的变化趋势图,见图 16,其中所取母材试件 4 加载应力幅 125 MPa,破坏次数 35.6 万次;对接焊缝试件 5加载应力幅值 134 MPa,破坏次数 86.3 万次。由图 16 看出,应变特征点数据随疲劳过程变化趋势的规律性非常强。图中显示全程在疲劳各个时段的应变线条存在有一定的宽度,追溯相同时段数据的高点和低点,基本是与疲劳循环加载的高位和低位对应。数据线逐渐变宽,呈现出加载谷值随疲劳次数增加的变化滞后于加载峰值变化的特点,也说明在疲劳损伤过程中,各数字图像最大应变值中的疲劳加载峰值时刻呈现出的最大应变值,正是所寻找的对疲劳损伤更为敏感的参数。因此可以确定:采用应变云图中应变最大值作为疲劳损伤全过程监测数据,本文称之为特征点数据提取方案,是客观有效的。
拍照频率设定是获取图像有效数据的重要环节。由于疲劳试验全程采用高频拍照将产生海量图片,几乎不可实施,也没有必要,本研究采用了高低频交替结合的拍照方案。试验研究发现,尽管低频拍照在具体疲劳某时段采集得照片比高频少,但作为疲劳次数以百万次计来讲,只要拍照频率取加载频率的非整倍数,所得到疲劳过程应变的外包络线与高频拍照一致。根据疲劳加载频率 5 Hz 条件,经调试,最终设定高频拍照频率 50 Hz、100 张,即用 2秒获取 10 个应变循环曲线完整测点。设置低频拍照频率时需要注意所设频率不得为加载频率的整倍数,以避免每次采样在相同的加载相位上。设定低频拍照频率为 33.27 秒拍 1 张(0.030 Hz),约 166次循环拍 1 张。慢拍和快拍之间间隔约 4 小时,疲劳循环 72000 次,完全保证了即使在慢拍期间疲劳发生破坏,也不会遗漏特征点。每个拍照周期最多产出 533 张照片,如此循环往复全过程拍照疲劳加载直至试件破坏,测量数据采集容量在设备可承受范围内。确定了快拍和慢拍方案后,即可在图像采集控制器终端电脑上编写执行脚本,开启自动拍照。
经过对数字图像应用于疲劳监测所进行的测量参数有效性和提取方案试验研究,取得以下主要成果:1) 通过 ARAMIS 三维数字图像测量系统能够非接触动态采集测量表面的图像数据,获取其中任意点的三维应变值和位移值,其精度满足要求。2) 采用提取截面线均值方法能够有效获取钢构件截面名义应变的测量数据。
3) 由位移指标得到的疲劳异常信息相对较晚,不适合作为疲劳监测的测量参数。
4) 采用数字图像的应变参数进行疲劳监测具有可行性。可在应变等值云图上截取最大应变特征值作为疲劳监测测量参数。所得到的测量数据客观有效、实施性强,是数字图像应用于疲劳监测的最优测量参数。
来源：张玉玲，谢爱华，杨云涛，高占军，张楠，张贤卿，董佳霖.数字图像应用于疲劳监测的测量参数研究[J]. 钢结构(中英文), 2022, 37(6): 36-45.
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