钢绞线中纵向模态传播特性的实验研究

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1、第34卷第9期北京工业大学学报v0I．34No．92008年9月JOURNALOFBEIJINGUNIVERSITYOFTECHNClLOGYSept．2008钢绞线中纵向模态传播特性的实验研究刘增华，何存富，王秀彦，吴斌(北京工业大学机械工程与应用电子技术学院。北京100022)摘要：为了对钢绞线进行缺陷检测和应力测量。研究了超声导波纵向模态在钢绞线中的传播特性．首先对钢绞线不同钢丝中纵向模态的频散和多模态等特性进行了理论分析．然后在理论指导下。在长15rfl且标称直径17．8Omm的7芯钢铰线、单根外围钢丝和中心钢丝中，分别进行了纵向模态的激励接收实验．确定

2、在自由钢绞线中纵向模态主要在外围钢丝中传播．在频段0-400kHz部分频率下，最低阶纵向模态L(0，1)在钢绞线、外围钢丝和中心钢丝中得到的传播速度与理论值较为吻合．关键词：传播特性；导波；模态；频散中图分类号：TB132；TB559文献标识码：A文章编号：0254—0037(2008)09—0897—05由于具有节约材料、提高结构刚度和抗疲劳性能等优点，预应力技术广泛应用于现代建筑、桥梁等结构中．在预应力结构中，高强钢筋在结构内预加应力，改善其工作状况，是结构中的主要受力件．由于截面积较大、柔软、施工定位方便，钢绞线是目前国内外应用最广的一种预应力钢筋．随着预

3、应力结构设计使用年限的延长和预应力结构用于不利环境越来越多，作为预应力结构中的骨架构件，预应力钢绞线健康状况的好坏直接影响这些结构的耐久性及其整体安全．从其应用到工程实际中起，就在世界范围内受到了广泛重视．有多种方法可用于钢绞线的在线检测，主要有目测法、射线法、漏磁法、磁致弹性法和模态分析法等．1994年，KEAR等采用射线法对后张预应力混凝土桥中的钢绞线进行了检测[1；沈磊应用CMS锈蚀监测系统VETEKV2000，对沪闵高架二期中的预应力钢绞线、桥梁结构关键部位受力钢筋进行锈蚀监测，该系统可检测到小于1mm的单个锈蚀点和早期锈蚀状况；赵明阶等利用声测技术测试

4、混凝土锚墩在锁定预应力荷载作用下的声学参数，通过混凝土的声一载荷关系反演锚索的预应力值[引．上述所有对钢绞线的检测方法，一方面集中于预应力大小的测量，另一方面集中于缺陷检测，而尚无一种方法对两者同时进行检测．并且许多方法只能检测可接触到的构件，如混凝土中体外预应力钢绞线或桥梁中拉索等，适用范围受到较大限制．．随着预应力技术在土木工程的广泛应用，对预应力结构中钢绞线的健康状况，如预应力大小、缺陷有无等，进行全面检测，这是十分重要的．超声导波技术作为一种新的无损检测方法，特别适用于一类特殊结构(如杆、管和板等)的检测．超声导波因衰减小、模态多、传播距离长、检测效率高

5、等优点，已经应用于多种结构健康状况诊断研究中[4]．目前，国外利用超声导波技术对钢绞线健康状况检测进行了一些理论分析和实验研究[培]，国内尚无相关研究．本文就钢铰线进行了纵向模态的激励接收实验，并分析纵向模态在钢绞线和单根钢丝中不同的传播特性．本文的研究对象为应用最为广泛的7芯钢绞线．1钢绞线中的超声导波纵向模态在无限均匀各向同性的弹性介质中，只存在2种超声波：纵波和横波．两者分别以各自的特征速度传播而无波型耦合．而超声波在如钢绞线等有界的介质中传播时，由于受其边界的作用来回反射而形成导波．对于7芯钢绞线，无论是外围钢丝，还是中心钢丝，均可看作细杆．收稿日期：2

6、007—05．25．基金项目：国家自然科学摹金资助项口(10602004)；北京市自然科学基金项目(4052008)；北京工业大学博士科研启动项F1(52001013200701)；北京市优秀人／{’培养专项资助项目(20081150501500173)．怍肯简介：刘增乍(1973)，．汀两湖口人．讲师；何存寓(1958一)，男，⋯两人同人，教授，博上生导师．898北京工业大学学报设半径为a，表面自由的无限长圆柱，轴线沿轴方向，如图1所示．在杆中沿z方向传播的超声导波存在3种不同的模态：纵向模态L(0，)、扭转模态T(0，m)和弯曲模态F(n，"z)，其中，n为

7、模态的周向阶次；m为模数．纵向模态和扭转模态为轴对称模态，弯曲模态为非轴对称模态l9J．纵向模态是以存在径向位移分量“和轴向位移分量“为特征的超声导波模态．其条件为周向位移分量U，且UU与周向角0无关．考虑，-=a处的应力边界条件为：，，=仃，=0，通过求解波动方程可得Pochhammer频散方程【加J为兰(卢。+是)J1(an)J1()一(卢+k2)·Jo(aa)J1()一4ka1(aa)Jo(触)=0(1)其中，a2：∞／c；=∞。／4；cu为圆频率；k为波数；J为Bessel函数；cI为材质中的纵波波速；fT为材质中的横波波速．频散方程为1超越方程．通过数

8、值求解可以得到相速度频散