Без рубрики

Исследование термоокислительного старения полимерного композиционного материала с использованием метода акустической эмиссии

А.А. Брянский1,*, О.В. Башков1Д.П. Малышева2
DOI 10.31242/2618-9712-2021-26-3-155-168

Показать больше

1 Институт автоматики и процессов управления Дальневосточного отделения РАН, Владивосток, Россия
2 Комсомольский-на-Амуре государственный университет, Комсомольск-на-Амуре, Россия
*bryansky[email protected]

Поступила в редакцию 20.05.2021
Принята к публикации 07.07.2021

УДК 539.422.52

Информация для цитирования

Брянский А.А., Башков О.В., Малышева Д.П. Исследование термоокислительного старения ПКМ с использованием метода акустической эмиссии // Природные ресурсы Арктики и Субарктики. 2021, Т. 26, № 3. С. 155–168. https://doi.org/10.31242/2618-9712-2021-26-3-155–168

Аннотация. Представлены результаты исследования влияния условий термоокислительного старения на процесс разрушения полимерного композиционного материала (ПКМ) на основании регистрируемых параметров акустической эмиссии (АЭ). Объектом исследования выступили образцы, вырезанные из плиты стеклопластика. Плита была изготовлена методом вакуумной инфузии с применением связующего Derakane 411-350 и 9 слоев стеклоткани Ст-62004. Старение образцов выполнялось выдержкой в муфельной печи в течение 96 ч при температурах 60, 100, 120 и 200 °С. Механические испытания проведены методом трехточечного статического изгиба. АЭ регистрировалась на программно-аппаратном комплексе, разработанном в КнАГУ. Выполнена двухэтапная кластеризация частотных составляющих спектров сигналов зарегистрированной АЭ самоорганизующейся картой Кохонена по методике, ранее разработанной и апробированной авторами. Дана характеристика типов повреждений структуры ПКМ по центроидам полученных кластеров. На основании накопления кластеров в ходе механических испытаний описана кинетика процесса разрушения в зависимости от условий термоокислительного старения. Установлено негативное влияние повышенных температур на деградацию полимерной матрицы, приводящее к снижению способности эффективного распределения внутренних напряжений матрицей по объему ПКМ за счет нарушения адгезии с армирующим материалом.

Ключевые слова: полимерный композиционный материал, стеклопластик, старение, разрушение, акустическая эмиссия, кластеризация.

Благодарности. Исследование выполнено при финансовой поддержке Российского научного фонда, проект № 21-19-00896.


Список литературы

  1. Kensche C.W. Fatigue of composites for wind turbines // International journal of fatigue. 2006. Vol. 28, No. 10. P. 1363–1374. DOI:10.1016/j.ijfatigue.2006.02.040
  2. Saeedifar M. et al. Clustering of interlaminar and intralaminar damages in laminated composites under indentation loading using Acoustic Emission // Composites Part B: Engineering. 2018. Vol. 144. P. 206–219. DOI: 10.1016/j.compositesb.2018.02.028
  3. Bohmann T., Schlamp M., Ehrlich I. Acoustic emission of material damages in glass fibre-reinforced plastics //Composites Part B: Engineering. 2018. Vol. 155. P. 444–451. DOI:10.1016/j.compositesb.2018.09.018
  4. Ramesh C. et al. Effect of hydrolytic ageing on Kevlar/polyester using acoustic emission monitoring // Journal of Nondestructive Evaluation. 2012. Vol. 31, No. 2. P. 140–147. DOI:10.1007/s10921-012-0129-9
  5. Shin P.S. et al. Interfacial properties and water resistance of epoxy and CNT-epoxy adhesives on GFRP composites // Composites Science and Technology. 2017. Vol. 142. P. 98–106. DOI:10.1016/j.compscitech. 2017.01.026
  6. Doan D.D. et al. An unsupervised pattern recognition approach for AE data originating from fatigue tests on polymer–composite materials // Mechanical Systems and Signal Processing. 2015. Vol. 64. P. 465–478. DOI: 10.1016/j.ymssp.2015.04.011
  7. Philippidis T.P., Assimakopoulou T.T. Strength degradation due to fatigue-induced matrix cracking in FRP composites: An acoustic emission predictive model // Composites science and technology. 2008. Vol. 68, No. 15-16. P. 3272–3277. DOI:10.1016/j.compscitech. 2008.08.020
  8. Ohtsu M., Ono K. Pattern recognition analysis of acoustic emission from unidirectional carbon fiber-epoxy composites by using autoregressive modeling // Journal of Acoustic Emission. 1987. Vol. 6. P. 61–71.
  9. Heidary H. et al. Clustering of acoustic emission signals collected during drilling process of composite materials using unsupervised classifiers // Journal of Composite Materials. 2015. Vol. 49. No. 5. P. 559–571. DOI:10.1177/0021998314521258
  10. Zhou W., Zhang P., Zhang Y. Acoustic emission based on cluster and sentry function to monitor tensile progressive damage of carbon fiber woven composites // Applied Sciences. 2018. Vol. 8. No. 11. P. 2265. DOI: 10.3390/app8112265
  11. Nazmdar Shahri M. et al. Damage evaluation of composite materials using acoustic emission features and Hilbert transform // Journal of Composite Materials. 2016. Vol. 50. No. 14. P. 1897–1907. DOI:10.1177/ 0021998315597555
  12. Godin N., Reynaud P., Fantozzi G. Challenges and limitations in the identification of acoustic emission signature of damage mechanisms in composites materials // Applied Sciences. 2018. Vol. 8, No. 8. P. 1267. DOI:10.3390/app8081267
  13. Pineau P., Dau F. Subsampling and homogenization to investigate variability of composite material mechanical properties // Computer methods in applied mechanics and engineering. 2012. Vol. 241. P. 238–245. DOI:10.1016/j.cma.2012.06.003
  14. Calabrese L., Campanella G., Proverbio E. Noise removal by cluster analysis after long time AE corrosion monitoring of steel reinforcement in concrete // Construction and Building Materials. 2012. Vol. 34. P. 362– 371. DOI:10.1016/j.conbuildmat.2012.02.046
  15. Rescalvo F.J. et al. Health monitoring of timber beams retrofitted with carbon fiber composites via the acoustic emission technique // Composite structures. 2018. Vol. 206. P. 392–402. DOI:10.1016/j.compstruct. 2018.08.068
  16. Crivelli D., Guagliano M., Monici A. Development of an artificial neural network processing technique for the analysis of damage evolution in pultruded composites with acoustic emission // Composites Part B: Engineering. 2014. Vol. 56. P. 948–959. DOI:10.1016/ j.compositesb.2013.09.005
  17. Roundi W. et al. Acoustic emission monitoring of damage progression in glass/epoxy composites during static and fatigue tensile tests //Applied Acoustics. 2018. Vol. 132. P. 124–134. DOI:10.1016/j.apacoust.2017.11.017
  18. Ech-Choudany Y. et al. Unsupervised clustering for building a learning database of acoustic emission signals to identify damage mechanisms in unidirectional laminates // Applied Acoustics. 2017. Vol. 123. P. 123– 132. DOI:10.1016/j.apacoust.2017.03.008
  19. Sause M.G.R. On use of signal features for acoustic emission source identification in fibre-reinforced composites //Journal of Acoustic Emission. 2018. Vol. 35. P. 129–140.
  20. Zhou W. et al. Cluster analysis of acoustic emission signals and deformation measurement for delaminated glass fiber epoxy composites // Composite Structures. 2018. Vol. 195. P. 349–358. DOI:10.1016/ j.compstruct.2018.04.081
  21. Karimi N.Z., Minak G., Kianfar P. Analysis of damage mechanisms in drilling of composite materials by acoustic emission //Composite Structures. 2015. Vol. 131. P. 107–114. DOI:10.1016/j.compstruct.2015.04.025
  22. Gutkin R. et al. On acoustic emission for failure investigation in CFRP: Pattern recognition and peak frequency analyses // Mechanical systems and signal processing. 2011. Vol. 25, No. 4. P. 1393–1407. DOI:10.1016/ j.ymssp.2010.11.014
  23. Eaton M.J. et al. Principal component analysis of acoustic emission signals from landing gear components: an aid to fatigue fracture detection // Strain. 2011. Vol. 47. P. e588-e594. DOI:10.1111/j.1475-1305.2009.00661.x
  24. De Oliveira R., Marques A.T. Health monitoring of FRP using acoustic emission and artificial neural networks // Computers & structures. 2008. Vol. 86. No. 3-5. P. 367–373. DOI:10.1016/j.compstruc.2007.02.015
  25. Enoki M., Muto Y., Shiraiwa T. Evaluation of deformation behavior in LPSO-magnesium alloys by AE clusteringand inverse analysis // Journal of Acoustic Emission. 2016. Vol. 33. P. S71–S71.
  26. Sause M.G.R. Acoustic emission source identification in large scale fibre reinforced composites // Journal of Acoustic Emission. 2016. Vol. 33. P. S223–S223.
  27. Брянский А.А., Башков О.В. Кластеризация сигналов акустической эмиссии при анализе кинетики накопления повреждений в полимерном композиционном материале // Всероссийская конференция с международным участием «Актуальные проблемы метода акустической эмиссии» (АПМАЭ-2021). 2021. P. 124.
  28. McCrory J.P. et al. Damage classification in carbon fibre composites using acoustic emission: A comparison of three techniques //Composites Part B: Engineering. 2015. Vol. 68. P. 424–430. DOI:10.1016/ j.compositesb.2014.08.046
  29. Hao W. et al. Acoustic emission monitoring of damage progression in 3D braiding composite shafts during torsional tests // Composite Structures. 2019. Vol. 208. P. 141–149. DOI:10.1016/j.compstruct.2018.10.011
  30. Boominathan R. et al. Acoustic emission characterization of the temperature effect on falling weight impact damage in carbon/epoxy laminates // Composites Part B: Engineering. 2014. Vol. 56. P. 591–598. DOI: 10.1016/j.compositesb.2013.09.002
  31. Willems F., Benz J., Bonten C. Detecting the critical strain of fiber reinforced plastics by means of acoustic emission analysis // Journal of Acoustic Emission. 2016. Vol. 33. P. 261–270

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.