钢筋混凝土装配式建筑预制构件质量检测方法

发表时间:2020/12/29   来源:《基层建设》2020年第24期   作者:徐飞 李超超
[导读] 摘要:传统的质量检测方法对预制构件的缺陷不够敏感,检测裂缝的准确性差,严重影响建筑质量,容易导致工程事故。
        南京金酃天承科技有限公司  江苏省南京市  211162
        江苏益建拓华智能建筑科技有限公司  江苏省镇江市  212411
        摘要:传统的质量检测方法对预制构件的缺陷不够敏感,检测裂缝的准确性差,严重影响建筑质量,容易导致工程事故。为此,提出了一种基于超声波的预制钢筋混凝土建筑构件质量检测方法。分析了超声波的分类,确定了检测中涉及的声速、振幅、频率和波形等参数,研究了超声波在异质界面上的传播特性。为了便于测试,分别建立了圆盘活塞和矩形活塞的声场模型,并根据模型构造了两个有间隙和无间隙的预制构件;最后,基于声线与界面的交点,确定指标权重,完成预制构件的检测。实验表明,该方法检测误差小,能够根据超声波的速度变化准确判断质量问题。
        关键词:钢筋混凝土;装配式建筑;预制构件;质量检测;超声波
        1基于超声波的预制建筑构件质量检测
        1.1超声波参数和传播特性分析
        超声波可以看作是由许多紧密相连的粒子组成的一种材料。当其中一个粒子受到扰动时,会产生振动现象[3],从而影响相邻粒子的振动。由于惯性因素,相邻的粒子会带动更多的粒子振动,从而形成声波。超声波的频率范围在20 ~ 10 MHz左右。不在人耳的听觉范围内。超声波用于质量检测时,可以利用其传播特性与被检测对象相互作用,使其传播方向发生明显变化。接收换能器用于接收声信号并分析其频率和振幅,从而判断被检物体是否存在质量问题。
        1)超声波分类
        根据超声波的传播方向和粒子的振动方向,将波分为三类:纵波、横波和表面波[4]。横波和纵波属于基本的力学波形,存在任何复杂的波动
        2)超声波的基本参数
        声速:正常情况下传播速度用V表示,但三种波形在同一介质中的传播速度是不同的。钢筋混凝土预制建筑中超声波传播速度的公式为V = LT(1)
        在公式(1)中,v代表传播速度,l代表声音路径,t代表声音时间。
        弹性模量与泊松比[5]决定了传播速度。弹性模量越高,速度越快。同时,预制构件的内部结构,如材料成分、空洞、裂纹等都会对传播速度产生影响。振幅:是反映声波能量的参数。振幅越大,能量越高,可以作为预制构件质量检验的标准。频率:高频声波的波长较短。容易引起吸收和散射衰减。超声波脉冲传播距离越远,衰减现象越严重。波形:传播时,传播距离的增加会导致声波衰减,衰减后正弦波会变成半圆形,而预制构件中产生的超声波形状为喇叭状。
        3)超声波传播的独特性
        当超声波的传播介质不同时,界面会发生折射和反射,进而改变传播规律。如图1所示,
 
        α和α 1分别代表入射波和反射波与界面的夹角,折射波与界面的夹角为β。入射角α和反射角α 1之间的关系如下:
        sinαsinα1 = v1
        在公式(2)中,V1和V′1分别表示入射和反射超声波在物体中的传播速度。如果入射超声波和反射超声波没有区别,V1 = V′1,那么α = α 1。
        超声波折射:当超声波的传播介质发生变化时,一部分声波通过界面连续传播,入射角α与折射角β的关系为:sin α sin β = v1v2(3)
        声压反射率:是反射声压p′与入射声压p的比值,可用公式(4)描述:γ= p′p(4)
        超声波的反射角、入射角、介质声阻抗[6]Z和介质厚度对声压发射率γ有影响,关系为:γ= z2osα-Z1osα1 z2osα+Z1osα1(5)
        当入射角α = 0时,公式(5)可简化为:γ = Z2-Z1 Z2+Z1(6)
        1.2超声波探头声场模型确定参数后,建立几种常见超声波探头声场的数学模型。
        1)圆盘活塞声源:不考虑声波的衰减,声场中任意一点的声压可表示为:p = p0dsr(7)
        公式(7)中,P0表示初始声压,DS表示点源面积,R表示某点到声源的距离。
        为了简化模型,将单点声源产生的所有声波叠加得到合成声压[7]:p = { 2p 0sin[π(ωrs2+R2)/λ]} sin(ωt-kr)(8),其中rs表示圆形探头的半径。根据公式(9)可以得到,声压p表示时间t的周期函数,声压幅值为:p = 2p0sinπ rs2+R2-r/[]λ(9)。方程(9)只计算探头轴的声压,而远地声压(r > 3rs2/λ)为:p(r,θ)= p0fs λ r2j1(。
        声压的幅值可以表示为:p(r,θ)= p0fs λ r2j1(krsin θ)krsin θ(11),其中fs表示圆盘面积,j1表示一阶贝塞尔函数[8]。Rs表示圆形探头的半径2)矩形旋塞阀探头声场中任意点的声压振动幅度为:p = p0fsλrsin(kds inθcosφ)kds inθcosφsin(kds inφ)kds inφ(12)当θ = φ = 0时,远轴上的声压为:p(r)= p0fs λ r(13)当θ = 0时,它通过该轴,而远矩形源平面上任意一点的声压可以表示为:p(r,φ)= p0fs λ rsin(kbsin φ)kbsin φ(14)当φ = 0时,此时的声压为:p(r,φ)
        根据建立的超声声场模型,制作了两个预制构件模型:一是存在质量问题和裂缝;第二,质量好。这两个组件模型用于比较测试。
        1.3预制构件质量检测的核心是交集运算,高效的交集算法是预制构件质量检测的关键。因此,分别研究了光线与平面和柱面的相交算法。旋律线是:x = dt+s(t ≥ 0)(16)公式(16)中声线的原点是s =(x0,y0,z0)X =(x,y,z)是声线上的某一点。
        1)光线与平面的求交算法[9]当界面的表达式受到约束时,这个求交算法就变成了光线与多边形的求交。该方法将多边形定义为简单连通的,除了公共交点外,它的两条边不会相交,因此复杂的多边形会转化为简单的多边形形式。
        在多边形p = {P1,p2,...,pn},pi =(Xi,yi,zi)是多边形的交集,平面上多边形的表达式是:n×+d = 0(17)
        2)光线与曲面的相交算法
        相交面包括圆柱面、球面、锥面等。假设圆柱体底部中心为P0,对称轴向量为AX,圆柱体高度为H,得到如下相交公式:P1 = P0+H AX(18)
        在得到两种算法的交集公式后,用网络层次分析法(ANP)确定预制构件质量检验的指标权重[10]。流程如下:
        首先确定矩阵P,建立原始矩阵W和加权超矩阵W。假设预制质量检验ANP中控制层的元素为PI(I = 1,2,...,M),所有元素都是一级索引。此时,网络层的元素集是PIJ(I = 1,2,...,N)。在这个质量检验指标体系中,我们将和pi中的元素进行比较,从而形成一个判断矩阵p和一个特征向量(ω 1j,ω 2j,…,ω ij)。根据Cr = ci/ri的标准,可以判断矩阵是否能通过一致性检验。如果Cr ≤ 0.1,则矩阵可以通过一致性测试。特征向量被转换成矩阵形式的局部权重矩阵(ω ij)m× n。在π条的近似束下,生成初始超阶矩矩阵w。如公式(19)所示,矩阵归一化后,加权超矩阵w.w = w11w12...w1nw21w22...w2nwm1wm2...w ho ho ho Mn(。
        其次,在得到超矩阵的基础上,得到极限矩阵w ∞问题。为了更准确地反映用钢筋混凝土建造的预制构件的质量检验指标之间的关系,加权超矩阵必须具有良好的稳定性,因此构造了极限弯矩矩阵w ∞如公式(20)所示。如果I →∞,极限收敛且唯一。此时超矩阵中的列向量就是质检判断标准的稳定权重[11]。w∑=李米→ ∞ 1()M ∑ MI = 1 Wi(20)
        构造极限矩阵后,建立模糊评价矩阵,通过对质量检验二级指标的模糊线性变换得到一级评价指标矩阵:rij = fij ∑ NJ = 1fij(21),rij表示
        质量检验标准二级指标pij对应的隶属度,fij表示质量检验二级指标总数。
        3结论
        为了更好地对钢筋混凝土建筑预制构件进行质量检测,基于超声波,利用其传播特性建立声场模型,确定质量检测的指标权重,完成预制构件的质量检测。研究发现:1)超声波对裂纹的响应是通过其波形出现的,当它通过预制构件的缝隙时,其波形不再规则,振幅慢慢消失。2)实验结果表明,与其他方法相比,检测精度会随着迭代次数的增加而提高;然而,本文的方法对裂纹比较敏感,具有较高的检测精度和提高的检测效率。预制构件超声波检测的可行性得到了验证,可为该方法各项判断指标的检测质量提供重要依据。
        参考文献:
        [1]仇国芳,赵苗苗,虎啸.基于粗糙集–灰色局势决策的装配式建筑构件承运商选择评价[J].土木工程与管理学报,2019,36(03):48-53+59.
        [2]陈亮伟,邵必林.基于 BIM 的装配式建筑构件质量检测方法研究[J].建筑技术,2019,50(03):354-357.
        [3]刘永强,杨世锡,甘春标,等.一种基于激光超声的薄层金属材料厚度检测方法研究 [J].振 动 与 冲 击,2018,37(12):147-152.
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