Повышение эффективности технической диагностики металлических конструкций грузоподъемных машин тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.02.13, кандидат наук Якимов, Артем Викторович

• Якимов, Артем Викторович
• кандидат наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат наук Якимов, Артем Викторович

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1 Состояние вопроса и исследования процессов техниче- 12 ской диагностики металлических конструкций

1.1 Методы и средства контроля технического состояния ме- 19 таллических конструкций

1.1.1 Тензорезистивные датчики

1.1.2 Оптоволоконные датчики

1.1.3 Компьютерная обработка изображений

1.1.4 Вибрационный контроль

1.1.5 GPS контроль

1.1.6 Лазерное сканирование

1.1.7 Тепловой контроль

1.1.8 Магнитные методы контроля

1.1.9 Ультразвуковой контроль

1.2 Специализированные методы и средства технической ди- 35 агностики металлических конструкций ГПМ

1.2.1 Диагностирование металлических конструкций ГПМ по 35 бальной системе с учетом данных визуального обследования

1.2.2 Диагностирование ГПМ по наработке в моточасах

1.2.3 Диагностирование ГПМ по ГОСТ 25546-82 3

1.2.4 Диагностирование ГПМ по комплексу параметров

1.2.5 Приборы для контроля и регистрации параметров работы 41 ГПМ

1.3 Грузоподъемные машины и анализ технического состояния 45 их металлических конструкций

1.3.1 Краткая характеристика исследуемых ГПМ

1.3.2 Специфика металлических конструкций башенных кранов и

дефекты, возникающие при эксплуатации

1.3.3 Специфика металлических конструкций мостовых кранов и 50 дефекты, возникающие при эксплуатации

1.3.4 Конечно-элементный анализ напряженного состояния метал- 55 лических конструкций ГПМ

Выводы

Глава 2 Теоретическое обоснование разработки моделей на- 60 пряженного состояния металлических конструкций ГПМ

2.1 Разработка и исследование специализированной системы ко- 60 нечно-элементного анализа напряженного состояния металлических конструкций ГПМ

2.2 Моделирование напряженного состояния металлических кон- 66 струкций ГПМ с помощью нейросетевых моделей

2.3 Расчет усталостного повреждения металлических конструкций 69 по гипотезе Пальмгрена-Майнера

2.4 Расчет усталостного повреждения металлических конструкций 71 по модели Брутмана-Сахыо

2.5 Схематизация историй напряжений для подсчета полуциклов 72 нагружений

2.6 Оперирование неточными величинами напряжений, характери- 74 стик сталей при помощи аппарата нечетких чисел

Выводы

Глава 3 Методология исследования

3.1 Методика обучения нейросетевых моделей с целью моделиро- 78 вания напряженного состояния металлических конструкций ГПМ

3.2 Видеорегистрация параметров работы ГПМ

3.3 Основы функционирования разработанного программного 87 обеспечения для технической диагностики металлических конструкций ГПМ

3.4 Подготовка и извлечение исходной, эксплуатационной инфор- 93 мации из регистратора параметров работы ГПМ

Выводы

Глава 4 Основные результаты и экономическая оценка при- 97 менения разработанной методики

4.1 Результаты анализа напряженного состояния металлических 97 конструкций ГПМ

4.2 Результаты обучения нейросетевых моделей

4.3 Результаты видеорегистрации параметров работы ГПМ

4.4 Достоверность результатов используемых методов техническо- 105 го диагностирования металлических конструкций

4.5 Аренда ГПМ и принципы расчета ее стоимости

4.6 Введение гибкой системы тарификации при аренде ГПМ 112 Выводы 118 Общие выводы 119 Список использованной литературы 121 Приложения

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Повышение эффективности технической диагностики металлических конструкций грузоподъемных машин»

ВВЕДЕНИЕ

Проблема технической диагностики металлических конструкций вызывает большой интерес в научном сообществе. Разработка принципиально новых решений позволит значительно сократить издержки производственных процессов. Развитые страны ежегодно теряют (в том числе в авариях и катастрофах) до 10 % своего национального дохода из-за низкого качества выпускаемой продукции. Потери только от дефектов усталости металла в США составляют более 100 млрд. дол. в год, а от коррозии - более 200 млрд. дол. в год. Убытки от низкого качества материалов и изделий в России значительно выше [1] . Отсутствие возможности своевременного выявления опасных дефектов металлических конструкций приводит к авариям, в результате которых гибнут люди.

Современные машины обладают большими мощностями и скоростями работы механизмов, что обуславливает их высокую потенциальную опасность. Несмотря на то, что по статистике причиной большинства аварий является человек [2], [3], корень проблемы кроется в недостаточной автоматизации процессов различных видов деятельности. Если нет возможности исключить человека из опасной среды, то необходимо добиваться приемлемого уровня ее безопасности.

Для грузоподъемных машин (ГПМ) накоплен обширный эмпирический материал о состоянии металлических конструкций, деталей, узлов, электрооборудования, гидрооборудования, приборов и устройств безопасности в процессе эксплуатации. Однако, при решении задач управления безопасной эксплуатацией возникает необходимость разработки различных моделей текущего состояния металлических конструкций, деталей и узлов на различных этапах их жизненного цикла. Такие модели в ряде случаев вообще отсутствуют, либо, в лучшем случае, фиксируют «застывший» результат, отражающий состояние машины в момент контроля [4].

В последние годы вопрос обеспечения безопасности эксплуатации сварных конструкций резко обострился из-за сильной изношенности производст-

венного оборудования и участившихся случаев технологических аварий и катастроф. В полной мере это относится и к металлическим конструкциям ГПМ, которые играют ключевую роль во многих сферах деятельности. От них зависит работа плавильных цехов, морских портов, строительных объектов, объектов энергетики, ремонтных предприятий и мн. др. Одной из основных проблем эксплуатации ГПМ является их техническая диагностика, в частности, состояния металлических конструкций. Серьезные финансовые и временные затраты, обусловленные необходимостью проведения экспертизы промышленной безопасности, не обеспечивают достаточного уровня безаварийной работы в периоды эксплуатации. Как показывает практика, эксплуатация ГПМ связана со значительным числом случаев производственного травматизма со смертельным исходом и аварий, обусловленных техническими причинами [5]. Смертельный травматизм при эксплуатации грузоподъемных машин является самым высоким по сравнению с другими отраслями и производствами, подконтрольными Рос-технадзору России.

Говоря об экономической стороне вопроса, мы невольно затронем технические аспекты, т.к. они взаимосвязаны. Оптимизация графика технического обслуживания позволяет повысить эффективность работы машины, увеличить срок ее службы, что соответственно сокращает расходы. Своевременное обнаружение и устранение неисправностей, в некоторых случаях, позволяет предотвращать материальные потери, превышающие стоимость эксплуатируемой машины в десятки раз [6].

Немало интереса со стороны производителей тяжелой строительной техники и оборудования для горных работ проявляется к переходу от традиционной повременной схемы аренды к более прогрессивной, основанной на показателе отработанного ресурса. Широко используемые в настоящее время методы неразрушающего контроля — ультразвуковой, рентгеноскопия, капиллярный и др., к сожалению, не позволяют дать количественную оценку структурных изменений в металле и определить степень напряженно-деформированного состояния металлических конструкций. Эти методы решают задачу обнаружения

уже сформировавшихся в процессе изготовления или эксплуатации локальных дефектов. При этом ограниченно используются методы механики разрушения, устанавливающие размеры допустимых неразвивающихся дефектов и определяющие параметры риска разрушения материалов с трещинами [4].

Ключом к достижению успеха в вышеописанных проблемных сферах является разработка принципиально новой методологической базы для осуществления технической диагностики металлических конструкций и механизмов машин.

В настоящее время, несмотря на нестабильную экономическую ситуацию, идет бурное гражданское строительство, активными участниками которого являются Объединенные Арабские Эмираты и Китайская Народная республика [7], [8]. Один из наиболее крупных секторов торговли представлен грузоподъемными машинами, на них мы и сфокусируем наше внимание.

Эксплуатация ГПМ в настоящее время немыслима без приборов безопасности. Высокая скорость работы механизмов, большие рабочие высоты и обширные площади строительства, сложности работы в условиях точечной застройки создают условия, где человеческая способность к восприятию окружающего мира и соответствующему реагированию дает сбой. Непрерывное развитие средств обеспечения безопасности работы ГПМ привело к появлению современных систем безопасности ОНЮбО и ОГМ240, имеющих широкий спектр возможностей, из которых регистрация параметров работы крана представляет наибольший интерес. Наличие достоверной информации об условиях эксплуатации дает возможность более качественно осуществлять техническую диагностику состояния ГПМ и своевременно выполнять мероприятия по восстановлению технического состояния. Для проведения технической диагностики, в свою очередь, необходима методика, которая позволит эффективно использовать имеющуюся информацию. Анализ работ, посвященных технической диагностике состояния металлических конструкций ГПМ, позволил выявить противоречие между уровнем требований безопасности и тем объемом знаний, которые необходимы для обеспечения заданных условий, а так же показал не-

достаточность глубины исследования вопроса применения больших объемов оперативных, эксплуатационных данных, регистрируемых современными системами приборов безопасности.

Область работоспособных состояний металлических конструкций ГПМ должна определяться в п - мерном фазовом пространстве множеством комбинаций значений параметров работы ГПМ во времени и определяющих усталостное повреждение металла в локальных областях металлической конструкции, называемых горячими точками (ГТ).

Разработка эффективных методик решения очерченных выше проблем, позволит повысить безопасность эксплуатации ГПМ, сократить расходы, связанные с необходимостью проведения экспертизы промышленной безопасности, повысить культуру эксплуатации в связи с усилением контроля и расширить сферу применения существующих систем приборов безопасности без их изменения.

Рабочей гипотезой является предположение о том, что любой точке фазового пространства параметров работы ГПМ может быть установлено в соответствие напряженное состояние ее металлических конструкций, оцениваемое посредством нейросетевой модели.

Целью работы является повышение безопасности эксплуатации ГПМ путем разработки эффективной методики технической диагностики состояния металлических конструкций.

Методы исследования: нейросетевое моделирование; цифровая обработка сигналов; компьютерная обработка изображений; конечно-элементное моделирование.

Объектом исследования является процесс деградации технического состояния металлических конструкций ГПМ в результате усталости материала.

Предметом исследования являются функциональные зависимости между усталостным состоянием металлических конструкций ГПМ и фазовым пространством параметров их работы.

Обоснованность и достоверность научных положений и выводов под-верждается применением современных апробированных методов исследований; использованием сертифицированных программных продуктов; применением измерительных приборов высокого класса точности, прошедших поверку в соответствующих организациях; использованием статистических методов обработки результатов и экспериментальной верификацией теоретических расчетов. Научная новизна диссертационной работы заключается:

1. В получении характеристик нейросетевых моделей, позволяющих моделировать напряженное состояние ГТ металлических конструкций ГПМ.

2. В предложенном методе повышения эффективности обработки данных, регистрируемых системами приборов безопасности отечественного производства, с целью совершенствования технической диагностики металлических конструкций ГПМ.

Реализация результатов:

1. Результаты научно-исследовательской работы (программное обеспечение для технической диагностики металлоконструкций башенного крана QTZ100) приняты к внедрению на предприятии ООО «УНЦ ТЭС» г. Чита (Приложение Ж).

2. Результаты научно-исследовательской работы внедрены в учебный процесс Забайкальского государственного университета при подготовке студентов по специальности «Подъемно-транспортные, строительные, дорожные машины и оборудование» в виде программного обеспечения для технической диагностики металлических конструкций башенного крана С^ТгЮО (Приложение Е).

На защиту выносятся следующие научные полоэ/сения: 1. Усталостное повреждение металла в локальных областях металлической конструкции ГПМ, называемых горячими точками, может быть определено п - мерным фазовым пространством множеств комбинаций значений параметров работы крана во времени, что, в свою очередь, определяет область работоспособных состояний металлических конструкций ГПМ.

2. Эффективность и качество технической диагностики металлических конструкций ГПМ повышается при комплексном анализе всей информации, регистрируемой системами приборов безопасности отечественного производства.

3. Использование нейросетевых моделей позволяет быстро и с достаточной для практических целей точностью рассчитывать напряжения в ГТ металлических конструкций ГПМ.

Апробация работы. Материалы диссертации докладывались и обсуждались на Уральском Конгрессе подъемно-транспортного оборудования (г. Екатеринбург, 2010 г.), на 4-й и 5-й международных научно-практических конференциях «Информационные технологии, системы и приборы в АПК» (г. Новосибирск, 2009, 2012 гг.), на научно-практических конференциях Читинского государственного университета (г. Чита, 2009 - 2011 г.), на семинарах Шеньчжень-ского института инновационных технологий (Shenzhen, China, 2011).

Диссертационная работа заслушана и одобрена на заседании кафедры строительных и дорожных машин факультета технологии транспорта, связи Забайкальского государственного университета. Практическая ценность.

1. Выявлены места концентрации напряжений в металлических конструкциях башенного (QTZ100) и мостового (КМ20) кранов.

2. Разработаны конечно-элементные модели металлических конструкций башенного (QTZ100) и мостового (КМ20) кранов.

3. Разработана методика технической диагностики металлических конструкций ГПМ, использующая систему приборов безопасности ОНК160. ,

4. Разработано программное обеспечение для технической диагности- \ ки металлических конструкций башенного крана QTZ100. ^

5. Годовой экономический эффект от внедрения результатов диссертационной работы (в расчете на одну машину) - 23000 руб.

Публикации. Основные научные и практические результаты работы изложены в 8 статьях (включая 4 публикации в изданиях, рекомендуемых ВАК России), получено свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ (Приложение Д).

Структура и объем диссертации. Работа состоит из введения, 4 глав, общих выводов, приложения и списка литературы. Содержит 130 страниц машинописного текста, 63 рисунка и 4 таблицы. Список литературы включает 91 наименование. В приложении представлены акты о внедрении результатов работы, общий вид и характеристики исследуемых ГПМ.

Глава 1 Состояние вопроса и исследования процессов технической диагностики металлических конструкций

Задача технической диагностики металлических конструкций связана с рассмотрением широкого круга технических и экономических проблем, теоретическая и практическая значимость которых приобретает все большее значение [9].

Разработкой методов контроля и управления техническим состоянием сложных механических систем занимались и занимаются многие ученые: М.М. Гохберг, A.B. Вершинский, С.А. Соколов, К.П. Манжула, A.C. Липатов, H.A. Махутов, В.В. Болотин, К.В. Фролов, Ю.Н. Работнов, C.B. Серенсен, В.Н. Кога-ев, В.В.Москвичев, A.M. Лепихин, C.R. Farrar, Fu-Kuo Chang, К. Dilger, M. Bruns и др. [10], [11], [12], [13].

Оценка технического состояния металлических конструкций может быть осуществлена «косвенно» или «прямо». В том и в другом случае оценка выносится на основании наблюдений, свидетельствующих о состоянии материала конструкции. Однако, при косвенной оценке делается акцент на теоретические расчеты, тогда как при прямой их роль минимизируется.

Проблемы, присущие методам технической диагностики металлических конструкций можно разделить на две группы. Первая группа связана с врожденными дефектами материала металлических конструкций, а также самих конструкций, куда можно отнести: анизотропную структуру стали, неметаллические включения, микротрещины, шероховатость, пустоты (рис. 2) [14], остаточные напряжения, дефекты кристаллической решетки, сварные дефекты (рис. 1) [14] концентраторы напряжений и пр.

Внутренние дефекты

1) трещины;

2) поры;

3) включения;

4) непровар;

5) недостаточная глубина шва.

Внешние дефекты

6) форма шва;

7) прожог электродом;

8) неточная установка элементов;

9) дефекты свариваемых элементов;

10) остаточные напряжения.

к 5 г

а«

3

>

с

м Я О О

н

аз о

4

X

я а

о а н

и о т

5

ч

о »

106

10е

104 -

10® -

ю2

10

10°

1

Рисунок 1 - Дефекты сварных швов

Порядок изменения -200!

8 16

Пористость, %

24

32

Рисунок 2 - Влияние пористости на усталостную прочность стального изделия

Вторая группа проблем возникает в связи со сложностью определения влияния всех внешних факторов: нагрузки, вибрации, агрессивность окружающей среды и пр. Как следствие, в целях упрощения, а в большинстве случаев в виду недоступности информации, учеными и инженерами разрабатываются упрощенные модели исследуемых процессов. В качестве примера можно привести ультразвуковую обработку сварных швов, результаты которой, не всегда учитывают в расчетах на усталость (рис. 3).

600 -] 500 • 400 -

С 300 -

S

я 220 -

I 180 -

cs

а

S 140 -

Я

100 -

80 -

60 -ш4

Рисунок 3 - Повышение усталостной прочности сварного шва после операции

наклепа

Как упоминалось ранее, при расчетах приходится иметь дело с крайне ограниченными (порой недостоверными) данными о величине нагрузок, которые испытывает исследуемая конструкция во время эксплуатации. При этом, изменение во времени геометрических параметров конструктивных элементов наблюдается только в отдельных, часто неравномерно распределенных по времени, точках наблюдения [9].

Говоря о материале, в качестве основного источника погрешности при выполнении расчетов, при использовании определенных методик, выступают

Peened R = -1

А

Р W

без обработки дробеструйная обработка

разрушение по основному металлу разрушение по основанию сварного шва

-1-1-т—Г I I Т 1 I

-г-1-1—I t I г н

и

Peened R=0

As welded R=0

—.-1-1-1 I nil

10' 10" Количество циклов

10'

полученные экспериментальным путем кривые усталости. Тестовые образцы находятся в лабораторных условиях, в большинстве случаев имеют иную геометрию нежели реальная деталь и подвергаются синтетическим последовательностям нагружений (рис. 4).

я

С

И

5

В

щ

к о. в я X

о о в л

ч

я X в и

м.

я 2

1000

800

600

400

200

о\ □\р О 8620 элекл родная проволока

\ ш\п О \ □ Оч П □ \Р ^ оХ

\ ¿Чх к и V 1/2

^ к = и -1

ю1

10;

10* №

ю7

10!

Рисунок 4 - Результаты усталостных испытаний образцов и кривые усталости, полученные в ходе регрессионного анализа

Количество циклов до разрушения определяется из тысяч испытаний, проводимых на однотипных образцах. Причем результаты, даже для образцов, находящихся в идентичных условиях, имеют большое расхождение [15].

Механизм усталостного разрушения металлических конструкций чрезвычайно сложен и многообразен. Традиционно процесс подразделяют на три фазы: 1) накопление рассеянных повреждений (аккумуляция микротрещин); 2) образование и рост макротрещин; 3) потеря несущей способности - разрушение. Первая и вторая фазы могут чередоваться по своей продолжительности. Наиболее трудной для оценки является аккумуляция микротрещин. Образование микротрещин может идти изнутри или от поверхности металла. Причинами появления микротрещин на поверхности являются: коррозия, шероховатость

поверхности и появление полос сдвига вследствие циклических нагрузок (рис.

Рисунок 5 - Увеличенное изображение поверхности металлического изделия с полосами сдвига (справа) и упрощенная схема процесса их образования (слева)

Причинами зарождения микротрещин внутри металла являются: неметаллические включения, пустоты, дефекты кристаллических решеток, анизотропная структура стали.

Современные металлические конструкции ГПМ чрезвычайно сложны. Производители, в условиях жесткой конкурентной борьбы, вынуждены постоянно совершенствовать свои разработки. Конструкторы при этом сталкиваются с проблемой проектирования решений, содержащих минимальное количество потенциальных концентраторов напряжений. Выявить данные концентраторы на этапе проектирования не всегда удается. Как результат, возникают очаги усталостного разрушения [16].

Из представленного выше краткого обзора следует, что металлические конструкции представляют собой сложные системы, параметры, определяющие их состояние, в большинстве случаев неизвестны. Разработка достаточно точных теоретических моделей в таких условиях не представляется возможной. Как следствие, разброс значений в два или более раз при прогнозировании состояний, например, авиа-конструкций, считается нормой [17].

Спектр очерченных проблем предполагает проведение исследований по следующим направлениям: 1) уменьшение числа компромиссных случаев идеа-

5) [15].

лизации расчетных моделей; 2) как можно более точное воссоздание реальных рабочих условий исследуемого объекта для расчетной модели; 3) разработка методов корректировки расчетных моделей на основе периодически или постоянно получаемой информации о фактическом состоянии конструкции.

Для дальнейших рассуждений нам потребуются новые понятия: пред-дефектное и дефектное состояние материала. Преддефектное состояние характеризуется наличием в материале дефектов принадлежащих первой фазе процесса усталостной деградации материала и, которые не представляют опасности разрушения металлической конструкции на период до очередного обследования. Дефектное состояние характеризуется наличием в материале дефектов, принадлежащих второй фазе процесса усталостной деградации материала и, которые могут привести к разрушению металлической конструкции при очередном нагружении.

В настоящей работе внимание акцентировано на исследовании косвенной оценки пред дефектного состояния металлических конструкций ГПМ.

Применяемые на практике методы контроля и измерения напряжений, деформаций, обнаружения трещин в основном металле изделий и сварных соединений оборудования и конструкций, имеют существенные недостатки. Основными из них являются:

• невозможность использования большинства методов в области пластической деформации;

• локальность методов контроля, их непригодность для контроля протяженных конструкций;

• невозможность учета изменения структуры металла;

• невозможность оценки глубинных слоев металла и металла сварных соединений: контроль выполняется только на поверхности изделий;

• требуется построение градуированных графиков на предварительно изготовленных образцах;

• требуется подготовка контролируемой поверхности и объектов контроля (зачистка, активное намагничивание, клейка датчиков и прочее);

• сложность определения положения датчиков контроля по отношению к направлению действия главных напряжений и деформаций, определяющих надежность конструкции [18].

Тем не менее, получаемая информация позволяет осуществлять контроль развития преддефектного и дефектного состояний металлических конструкций.

Процедура контроля развития дефектного состояния металлических конструкций может быть представлена следующим образом:

1) обнаружение: идентификация наличия повреждения;

2) локализация: определение местоположения повреждения;

3) оценка: определение степени повреждения, его опасности, типа;

4) интеграция: введение сведений о повреждении в теоретическую модель конструкции;

5) прогнозирование: просчет моделей развития трещин, прочностные расчеты [19].

Процедура контроля развития преддефектного состояния металлических конструкций имеет следующий порядок:

1)сбор информации: определение напряжений и/или деформаций, оценка уровня рассеянных повреждений, плотности дислокаций и пр. в контролируемом элементе и организация ее хранения;

2) обработка: устранение шумов, корректировка данных с учетом дополнительных сведений, извлечение наиболее существенной информации и пр.;

3) интеграция: введение сведений об условиях работы элемента конструкции в теоретические расчеты;

4) прогнозирование: применение теорий усталостного разрушения материалов.

Успешная реализация приведенных процедур позволит повысить безопасность эксплуатации и эффективность системы технического обслуживания металлических конструкций любых машин (рис. 6) [20].

0.990

0.992

0.994

0.998

0.995

Контроль, ремонт

\

0.988

0

5

10 15 20 25 30

Годы экспл.

35

Рисунок 6 - Влияние усталости и коррозии на надежность металлической конструкции, а также роль технического обслуживания в ее повышении

Ниже представлен обзор методов и средств контроля технического состояния металлических конструкций, заинтересовавших нас в контексте рассматриваемой проблемы. Из рассмотрения были опущены те, автоматизация выполнения которых применительно к ГПМ невозможна или не рациональна.

1.1 Методы и средства контроля технического состояния металлических

конструкций 1.1.1 Тензорезистивные датчики

Тензометрия (от лат. 1еп8иБ — напряжённый, натянутый и греч. теЦ-ёб — измеряю) — экспериментальное определение напряжённого состояния конструкций, основанное на измерении местных деформаций. В настоящее время, чаще всего, для исследования сложных конструкций используются тензорезистивные преобразователи [21]. В современном виде тензометрический измерительный преобразователь конструктивно представляет собой тензорезистор, чувствительный элемент которого выполнен из тензочувствительного материала (проволоки, фольги и др.), закрепленный с помощью связующего (клея, цемента) на исследуемой детали (рис. 7) [22]. Для присоединения чувствительно-

го элемента в электрическую цепь в тензорезисторе имеются выводные проводники. Некоторые конструкции тензорезисторов, для удобства установки, имеют подложку, расположенную между чувствительным элементом и исследуемой деталью, а также защитный элемент, расположенный поверх чувствительного элемента.

Рисунок 7 - Пример резистивных тензодатчиков

Интересным в данном направлении является исследовательский проект -SHIELD, участие в котором приняли: Caterpillar Inc., Motorola, Microstrain и Native American Technologies. В качестве тестовой машины был выбран колесный погрузчик 980G, производства Caterpillar Inc. Предложенная система выполняла следующие функции: 1) измерение и расчет внешних силовых воздействий на контролируемые элементы; 2) измерение деформаций с последующим расчетом усталостной долговечности; 3) обнаружение трещин и ослабленных болтовых соединений. Расчет напряжений в металлических конструкциях выполняется при помощи нейронных сетей, ими же осуществляется сортировка потоков данных с датчиков, в соответствии с режимом работы машины (холостой ход, разгрузка, набор в ковш и т.д.). Входные данные о деформациях металлической конструкции машины собираются группой сенсоров, связанных с центральной системой обработки информации по беспроводной технологии WiFi. Конструкция тензодатчиков была разработана компанией MicroStrain, ключевыми осо-

бенностями являются: малое энергопотребление и возможность предварительной обработки данных с целью уменьшения трафика радиопередачи системы \ViFi [23] [24].

К недостаткам применения тензорезисторов относят температурную зависимость, нелинейность характеристик, необходимость тщательной подготовки поверхности контролируемой детали. Также во многих случаях требуется установка нескольких датчиков, т.к. даже наиболее совершенные имеют малую площадь покрытия. В этой связи возникает проблема, связанная с хранением и обработкой больших объемов информации [24].

1.1.2 Оптоволоконные датчики

Применение оптоволокна при проведении тензометрии получает все большее распространение. Данные сенсоры обладают рядом ценных качеств: малый вес, низкое энергопотребление, невосприимчивость к электромагнитным помехам, высокая чувствительность, большой срок службы, низкая стоимость, удобство применения для контроля поверхностей большой площади. Все это делает их привлекательными для использования в авиастроении, гражданском строительстве и других областях [17], [25], [26]. На рисунке 8 представлена общая схема эксперимента определения деформации балки при помощи прикрепленного к ней оптоволокна, один конец которого зафиксирован в фотоэлементе, подключенном к персональному компьютеру, а другой, на источнике лазерного излучения.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Якимов, Артем Викторович, 2013 год

Список использованной литературы

1. Сударикова Е.В. Неразрушающий контроль в производстве. — Санкт-Петербург : Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения, 2007. — 137 с.

2. Ingraham R. 10 Steps to Prevent Crane Accidents [электронный ресурс] // Stampede crane rigging. — URL: http://stampedecrane.com/what-we-think/news/10-steps-prevent-crane-accidents (дата обращения: 15.07.2011).

3. Online lawyer source Crane accidents [электронный ресурс] // Online lawyer source. — URL: http://www.onlinelawyersource.com/crane-accident/ (дата обращения: 29.10.2011).

4. Котельников B.C. Методы диагностики и риск-анализа металлоконструкций грузоподъемных машин в управлении их безопасностью: дис. д-р. тех. наук: 05.05.04. — Новочеркасск, 2006. — С. 328.

5. McCann М. Understanding Crane Accident Failures: A report on the causes of death in crane-related accidents [электронный ресурс] // Elcosh. — URL: http://www.elcosh.org/document/2053/d001029/Understanding%2BCrane%2BAccid ent%2BFailures%253A%2BA%2Breport%2Bon%2Bthe%2Bcauses%2Bof%2Bdeat h%2Bin%2Bcrane-related%2Baccidents.html?show_text=l (дата обращения: 10.11.10).

6. Cook В. Lack of crane safety training: the hidden costs and the 5 major challenges in the crane industry [электронный ресурс]. — URL:

http://www.cicb.com/blog/posts/lack-of-crane-safety-training-the-hidden-costs-and-the-5-major-challenges-in-the-crane-industry.html (дата обращения: 25.05.2012).

7. Fattah Z. Why Dubai's Construction Boom Continues [электронный ресурс] // BloombergBusinessweek. — URL:

http://www.businessweek.c0m/magazine/c0ntent/l 1_1 l/b4219044815336.htm (дата обращения: 06.07.2011).

8. Hennessy H. Dubai's relentless construction boom [электронный ресурс] // ВВС News. — URL: http://news.bbc.co.Uk/2/hi/business/4506512.stm (дата обращения: 15.09.2009).

9. Майстренко И.Ю. Оценка остаточного ресурса эксплуатируемых стальных конструкций: дис. канд. тех. наук: 05.23.01. — Казань, 2006. — С. 232.

10. Санкт-Петербургский государственный университет Механико-машиностроительный факультет [электронный ресурс] // Санкт-Петербургский государственный политехнический университет. —URL: http://www.mmf.spbstu.ru/KAFEDRY/tts/tts.html (дата обращения: 11.04.2009).

11. Technical University of Braunschweig Life Cycle Assessment of Structures via Innovative Monitoring [электронный ресурс] // Technical University of Braunschweig. — URL: http://www.ifs.ing.tu-

bs.de/Forschung/Forschungsprojekte/sfb477/b4_englisch.htm (дата обращения: 24.06.2010).

12. Ambrosiano N. Los Alamos honors Laboratory Fellows [электронный ресурс] // Los Alamos National Laboratory. — URL: http://www.lanl.gov/newsroom/news-releases/2012/November/l 1.19-lab-fellows.php (дата обращения: 19.10.2012).

13. Stanford University FU-KUO CHANG [электронный ресурс] // Stanford engineering. — URL: http://engineering.stanford.edu/profile/fkchang (дата обращения: 13.04.2009).

14. МИСиС Оценка степени поврежденное™ металла неразрушающими методами контроля [электронный ресурс] // Национальный исследовательский технологический университет. — URL: http://www.misis.ru/Portals/38/Petrova.pdf (дата обращения: 24.09.2010).

15. Schijve J. Fatigue of structures and materials. — New York : Springer, 2009. — Second edition : 621 p.

16. McCarthy P. Structural fatigue happens: maintain your cranes! [электронный ресурс] // Liftech. — URL:

http://www.liftech.net/Publications/Cranes/Structural%20Maintenance/Structural%20 Fatigue%20Happens%20Maintain%20Your%20Crane!.pdf (дата обращения: 16.09.2010).

17. Boiler С. Buderath M. Fatigue in aerostructures — where structural health monitoring can contribute to a complex subject // Philosophical transactions of the royal society. — 2006. — P. 561 -587.

18. ООО "Энергодиагностика" Метод Магнитной Памяти Металла - новое направление в технической диагностике [электронный ресурс] // Энергодиагностика. — URL:

http://www.energodiagnostika.ru/ru/energodiagnostika.aspx (дата обращения: 10.09.2010).

{

19. Worden К. Dulieu-Barton J. M. An Overview of Intelligent Fault Detection in Systems and Structures // Structural Health Monitoring. — 2004. — 3. — P. 85-98.

20. 16th International ship and offshore structures Congress 16th International ship and offshore structures Congress [электронный ресурс] // Committee III.2 Fatigue and fracture. — URL: http://www.issc.ac/img/vol3text.pdf (дата обращения: 04.10.2009).

21. Фридлянд А. Аппаратура сбора данных при тензометрии механических конструкций [электронный ресурс] // Личная страница Александра Фридлянда. — URL: http://afrid.narod.ru/Strain.htm (дата обращения: 11.08.2011).

22. Школа для Электрика Тензодатчики - тензометрические измерительные преобразователи [электронный ресурс] // Школа для Электрика. — URL: http://www.electricalschool.info/spravochnik/izmeren/428-tenzometricheskie-izmeritelnye.html (дата обращения: 12.09.2012).

23. Native American Technologies Wireless Monitoring Systems [электронный ресурс] // Native American Technologies. — URL: http://www.natech-inc.com/shield.htm (дата обращения: 03.05.2009).

24. Fu-Kuo С. Structural Health Monitoring: Advancements and Challenges for Implementation. — Destech Pubns Inc, 2005. — 1866 p.

25. Inaudi D. Glisic B. Application of distributed Fiber Optic Sensory for SHM [электронный ресурс] // RocTest. — URL: http://www.roctest-group.com/~rtgroup/sites/default/files/bibliography/pdf/c 130.pdf (дата обращения: 18.02.2011).

26. Klute S.M. Distributed Fiber Optic Sensing for Wind Turbine Blade Manufacture and SHM [электронный ресурс] // NREL. — URL:

http://www.nrel.gov/wind/pdfs/day2_sessionvi_04_lunainnovations_klute.pdf (дата обращения: 25.09.2011).

27. РИЦ Техносфера Измерение деформаций: оптоволоконные сенсоры компании НВМ [электронный ресурс] // Электроника. Наука. Технология. — URL: http://www.electronics.rU/issue/2008/l/13/ (дата обращения: 12.01.2012).

28. Михайлов А.А., Сысоев И.А., Лунин Л.С. Оптоволоконный датчик механических деформаций в механических системах робототехники, на основе явления интерференции света // Материалы XIII научно-технической конференции «Вузовская наука - Северо-Кавказскому региону». — Ставрополь : Изд-во СевКавГТУ, 2009. — С. 115-116.

29. ZhiQiang С., Тага С.Н. Image-Based Framework for Concrete Surface Crack Monitoring and Quantification // Advances in Civil Engineering. — Hindawi Publishing Corporation, 2010. — Vol. 2010. — P. 10-28.

30. Peter C.C., Flatau A., Liu S.C. Review Paper: Health Monitoring of Civil Infrastructure // Structural Health Monitoring. — SAGE, 2003. — Vol. 2. — P. 257267.

31. Tomoyuki Y., Shingo N., Ryo S., Shuji H. Image-Based Crack Detection for Real Concrete Surfaces // IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering. — WILEY, 2008.—Vol. 3. —P. 128-135.

32. Fujita Y., Mitani Y., Hamamoto Y. 18th International Conference on Pattern Recognition // A Method for Crack Detection on a Concrete Structure. — 2006. — Vol.3. —P. 901-904.

33. Farrar C.R. Fugate M.L., Sohn H. Vibration-Based Damage Detection Using Statistical Process Control [электронный ресурс] // Los Alamos National Laboratory. — URL: http://institutes.lanl.gov/ei/shm/pubs/MSSP_00_1323.pdf (дата обращения: 12.01.2010).

34. Sakaue S. Yao H., Suzuki T. Applied MEMS Micro-vibration Sensors and Structural Health Monitoring [электронный ресурс] // Fuji Electric. — URL: http://www.fuj ielectric.com/company/tech/pdf/5 8-01 /FER-58-1 -032-2012.pdf (дата обращения: 13.04.2010).

35. Nagayama Т. Billie F. Structural Health Monitoring Using Smart Sensors [электронный ресурс] // IDEALS. — URL:

https://www.ideals.illinois.edu/bitstream/handle/2142/3521/NSEL.Report.001.pdf7se quence=4 (дата обращения: 27.09.2010).

36. PRUFTECHNIK Group Condition monitoring [электронный ресурс] // PRUFTECHNIK Group. — URL: http://www.pruftechnik.com/ (дата обращения: 08.02.2010).

37. Farrar C.R., Lieven A.J. Damage prognosis: the future of structural health monitoring // Philosophical transactions of the royal society. — Royal Society Publishing, 2007. — Vol. 365. — P. 623-632.

38. Knecht A., Manetti L. Using GPS in structural health monitoring // SPIE'S 8th Annual international symposium on smart structures and materials. —Manno, 2001. — P. 21-29.

\

\

39. Xiaolin M., Gethin R., Alan D. Development of a Prototype Remote Structural Health Monitoring System // International Symposium on Engineering Surveys for Construction Works and Structural Engineering. — Nottingham, 2004. — Vol. 4. — P.32-43.

40. Av, F.A. Sensing Issues in Civil Structural Health Monitoring [электронный ресурс] // Akademika. — URL: http://www.akademika.no/sensing-issues-in-civil-structural-health-monitoring/farhad-ansari-redaktoer/9781402036606 (дата обращения: 13.05.2010).

41. Zhongdong, D. Structural Health Monitoring and Intelligent Infrastructure [электронный ресурс] // Akademika. — URL: http://www.akademika.no/structural-health-monitoring-and-intelligent-infrastructure/ou-jinping-redaktoer/li-hui-redaktoer/duan-zhondong-redaktoer/978041 (дата обращения: 12.05.2010).

42. Olaszek P. Investigation of the dynamic characteristic of bridge structures using a computer vision method // Measurement. — Warsaw : Elsevier, 1999. — Vol. 25, 3.

— P. 227-236.

43. Clive S.F., Björn R. Monitoring the thermal deformation of steel beams via vision metrology // ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote Sensing. —Elsevier, 2000. — Vol. 55, 4. — P. 268-276.

44. Wahbeh A.M. Caffrey J.P., Masri S.F. A vision-based approach for the direct measurement of displacements in vibrating systems // Smart Materials and Structures.

— IOP Publishing, 2003. — Vol. 12, 5. — P. 82-89.

45. Park H.S., Lee H. M. Hojjat A. A New Approach for Health Monitoring of Structures: Terrestrial Laser Scanning // Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering. — 2007. — Vol. 22, 1. — P. 19-30.

46. Broberg P., Runnemalm A. Detection of Surface Cracks in Welds using Active Thermography [электронный ресурс] // The Open Access NDT Database. — URL: http://www.ndt.net/article/wcndt2012/papers/99_Broberg.pdf (дата обращения: 15.10.12).

47. Starman S. Matz V. Automated System for Crack Detection Using Infrared Thermographic Testing [электронный ресурс] // The Open Access NDT Database.

— URL: http://www.ndt.net/article/wcndt2008/papers/55.pdf (дата обращения: 12.03.2010).

48. Schlichting J. Kervalishvili G.N., Maierhofer Ch., Kreutzbruck M. Characterizing cracks with active thermography [электронный ресурс] // Издательский дом

l

спектр. — URL: http://www.idspektr.ru/10_ECNDT/reports/l_05_28.pdf (дата обращения: 14.03.2010).

49. Научно-технический центр "Анклав" Прогнозируемая безопасность. Метод магнитного контроля и оценки остаточного ресурса элементов металлоконструкции буровых установок [электронный ресурс] // Научно-технический центр "Анклав". — URL:

http://anklav.com/index.php?option=com_content&view=article&id=211:2011-05-1 l-13-47-24&catid=l :latest-news&Itemid=157 (дата обращения: 09.09.2010).

50. Мойсейчик А.Е. Контроль усилий в стальных элементах коэрцитиметром КИПФ-1 // Неразрушающий контроль и диагностика. — Республиканское научно-производственное унитарное предприятие «ДИАТЕХ», 2010. — 3. — С. 15-20.

51. Галимуллин, М., Прохоров В., Загидуллин Р., Загидуллин Т. Метод магнитного контроля и оценки остаточного ресурса элементов металлоконструкции буровых установок [электронный ресурс] // Научно-технический центр "Анклав". — URL:

http://anklav.com/index.php?option=com_content&view=article&id=211:2011-05-11-13-47-24&catid= 1 :latest-news&Itemid=l57 (дата обращения: 09.09.2010).

52. Стариков М.А., Никифоров Ю.А. Модернизированный метод оценки остаточного ресурса крановых металлоконструкций по параметрам коэрцитивной силы и коэффициента вариации твердости [электронный ресурс] // Национальная библиотека Украины. — URL:

http://www.nbuv.gov.ua/portal/natural/Vonmu/201 l_32/files/3214.pdf (дата обращения: 22.06.2010).

53. ЗАО "СПЕКТР КСК" Структуроскоп коэрцитиметр [электронный ресурс] // ЗАО "СПЕКТР КСК". — URL: http://www.spektr-ksk.ru/pribor.php?id=893 (дата обращения: 09.09.2010).

54. Григоров, О.В., Губский С.А., Попов В.А., Хорло Н.Ф. Метод анализа замеров коэрцитивной силы при технической диагностике металлоконструкций кранов с разными толщинами элементов [электронный ресурс] // Коэрцитивная сила. — URL:

http://koercitiv.ucoz.ru/index/magnitnyj_kontrol_metallokonstrukcij_s_raznymi_tols hhinami_ehlementov/0-6 (дата обращения: 10.09.2010).

55. Гетьман В., Ковбасенко А., Найда В., Филиппенков В. Автоматизация ультразвукового контроля сварных швов металлоконструкций АЭС //

\

Современные технологии автоматизации. — ООО «СТА-ПРЕСС», 1997, — 2. — С. 78-81.

56. ООО "Неразрушающий контроль" Ультразвуковой контроль [электронный ресурс] // Неразрушающий контроль. —- URL:

http://www.ncontrol.ru/catalogAJltrazvukovoj-kontrol (дата обращения: 12.11.2011).

57. Center for American Progress Catching Crumbling Infrastructure Sensor, Technology Provides New Opportunity [электронный ресурс] // Center for American Progress. — URL:

http://www.americanprogress.Org/issues/2008/01 /infrastructure.html (дата обращения: 14.02.2009).

58. Каминский JI.C. Регистрация параметров эксплуатации грузоподъемных кранов // «Инновации». — ОАО "Трансфер", 2001. — 1-2. — С. 112.

59. ООО ТОРГОВЫЙ ДОМ «АРЗАМАСКРАНПРИБОР» Ограничитель нагрузки башенного крана ОНК-160Б [электронный ресурс] // АрзамасКранПрибор. — URL: http://www.arzkranpribor.com/ (дата обращения: 20.07.2009).

60. НЛП Резонанс Прибор безопасности ОГМ240 [электронный ресурс] // НПП Резонанс. — URL: http://www.rez.ru (дата обращения: 19.07.2009).

61. SkyAzul Equipment Solutions PAT iFlex5 Load Moment Indicator for Mobile Cranes [электронный ресурс] // SkyAzul Equipment Solutions. — URL: http://www.skyazul.com/english/products/hirschmann_iflex5.html (дата обращения:

19.07.2009).

62. Load Systems International Inc. LSI-Robway RCI-1550 multi-sensor display [электронный ресурс] // LSI Robway. — URL:

http://www.loadsystems.com/products/RCI-1550/ (дата обращения: 19.07.2009).

63. Automation, NDI Crane Monitoring System [электронный ресурс] //NDI Automation. — URL: http://www.ndiautomation.com/products_CMS.html (дата обращения: 08.09.2010).

64. Changzhou GT Electric со., ltd. Crane monitoring and management system [электронный ресурс] // Changzhou GT Electric со., ltd.. — URL: http://www.cncgt.com/ArticleShow.asp?ArticleID=l 11 (дата обращения:

09.09.2010).

65. Maars inc. Future of condition monitoring. Computerized maintenance, [электронный ресурс] // Reliability. — URL:

http://www.reliabilityweb.com/articles/crane_monitoring.pdf (дата обращения: 18.04.12).

66. Станевский В.П., Моисеенко В.Г., Колесник Н.П. Строительные краны. Справочник. — Киев : Будивельник, 1984. — 240 с.

67. Соколов С.А. Металлические конструкции подъемно-транспортных машин.

— Санкт-Петербург : Политехника, 2005. — 423 с.

68. ОАО Гороховецкий завод ПТО Элеватормельмаш Классификация мостовых кранов [электронный ресурс] // Элеватормельмаш. — URL: http://www.krany-spb.ru/l.html (дата обращения: 12.01.2012).

69. Максименко А.Н., Максименко А.Н., Антипенко Г.Л. Диагностика строительных, дорожных и подъемно-транспортных машин. — Санкт-Петербург : БХВ-Петербург, 2008. — 302 с.

70. Дарков А.В., Шапошников Н.Н. Строительная механика. — Санкт-Петербург : Лань, 2005. — 10-е издание : 656 с.

71. Bronson G.R. С++ for Engineers and Scientists. — Course technology, Cengage Learning, 2010. — 3rd ed.: 849 p.

72. Wright R.S., Lipchak В., Haemel N. OpenGL SuperBible. — Addison-Wesley, 2007. —4th ed. : 1262 p.

73. Ploernen I.H.J. A hybrid modeling methodology for non-linear mechanical systems using neural networks [электронный ресурс]. — 1996. — URL: http://alexandria.tue.nl/repository/books/633570.pdf (дата обращения: 11.04.2009).

74. Neil K.W. Spectrum fatigue lifetime and residual strength for fiberglass laminates [электронный ресурс] // Montana State University. — 2001. — URL: http://www.coe.montana.edu/composites/documents/Neil%20Wahl%20thesis.pdf (дата обращения: 13.03.2010).

75. Prokopowic P., Bednarek Т., Sosnowski W. Proceedings of the International Multiconference on Computer Science and Information Technology // Fuzzy Numbers Calculations as Help in Fatigue Reliability Estimation. — Bydgoszcz, 2009.

— P. 99-104.

76. Swingler К. Математика\№ига1 Network Toolbox [электронный ресурс] // MATLAB&Tollboxes. — URL:

\

V

http://rnatlab.exponenta.ru/neuralnetwork/book4/2.php#2_4 (дата обращения: 09.12.11).

77. Bradski G. Kaebler A. Learning OpenCV. — O'REILLY, 2008. — 577 p.

78. MATLAB&Tollboxes Математика\№ига1 Network Toolbox [электронный ресурс] // MATLAB&Tollboxes. — URL:

http://matlab.exponenta.ni/neuralnetwork/book4/3_2.php#3_2_l (дата обращения: 09.12.11).

79. Нейронный|все о нейросетях Нейронные сети или шаг к будущему. Часть 2 [электронный ресурс] // Нейронный|все о нейросетях. — URL: Ьир://нейронный.рфЛад/использование-нейронных-сетей/ (дата обращения:

09.11.2011).

80. StudyPort Прогнозирование на основе аппарата нейронных сетей [электронный ресурс] // StudyPort. — URL:

http://studyport.ru/tehnika/prognozirovanie-na-osnove-apparata-neyronnyih-setey (дата обращения: 08.11.2011).

81. КТН Publication database DiVA Fatigue assessment of complex welded steel structures [электронный ресурс] // КТН Publication database DiVA. — URL: www.kth.diva-portal.org/smash/get/diva2:7597/FULLTEXT01.pdf (дата обращения: 04.08.2009).

82. Kosteas D. TALAT Lecture 2401. Fatigue Behaviour and Analysis [электронный ресурс] // Collaborative open resource environment - for Materials. — URL: http://core.materials.ac.uk/repository/eaa/talat/2401.pdf (дата обращения: 03.10.2010).

83. Компания Маркеев Преимущества аренды строительной техники для предприятий [электронный ресурс] // Компания Маркеев. — URL: http://www.markeev.ru/state/prjeimushhjestva_arjendy_stroitjelnoj_tjekhniki_dlja_pr jedprijatij.html (дата обращения: 09.12.2011).

84. Компания Башкран Продажа и аренда башенных кранов - надежный помощник на стройке [электронный ресурс] // Компания Башкран. — URL: http://www.bashkran.ru/ (дата обращения: 09.12.11).

85. Портал спецтехники Продажа башенных кранов в Ростове-на-Дону [электронный ресурс] // Портал спецтехники. — URL: http://rostov-na-donu.ros.raise.ru/market/house-building-cranes/tower-cranes/ (дата обращения:

01.02.2012).

86. Все о строительстве Строительная техника [электронный ресурс] // Все о строительстве. — URL: http://www.stroyboard.su/board_2.htm (дата обращения: 01.02.2012).

87. Объявления Транспорт - объявления о продаже в Новосибирской области [электронный ресурс] // Объявления. — URL: http://auto.slando.nsk.ru/novosibirsk/prodam-kran-bashennyy-kb-405_P_45986327.html (дата обращения: 01.02.2012).

88. Jooble Вакансия - крановщик [электронный ресурс] // Jooble. — URL: http://jooble.ru/search-vacancy-moskva/ctg-all/kw-

zEAzF0zE0zEDzEEzE2zF9zE8zEAz20zElzE0zF8zE5zEDzEDzEEzE3zEEz20zEAz FOzEOzEDzEO (дата обращения: 01.02.2012).

89. ЗАО "Строймеханизация-1" Вакансии [электронный ресурс] // ЗАО "Строймеханизация-1". —URL: http://www.stroimeh.ru/vok.php (дата обращения: 01.02.2012).

90. Работа и зарплата Вакансии [электронный ресурс] // Работа и зарплата. — URL: http://www.zarplata.ni/v 1277953 8/ (дата обращения: 01.02.2012).

91. Государственный комитет российской федерации по строительству и жилищно-коммунальному комплексу Методические указания по определению стоимости строительной продукции на территории Российской федерации [электронный ресурс] // Справочный ресурс. — URL: http://www.snip-info.ru/Mds_81-l_99.htm (дата обращения: 09.11.2011).

\

V.