НОВЫЙ МАГНИТНЫЙ ЛИНЕЙНЫЙ ДАТЧИК ДЛЯ КОНТРОЛЯ ТРЕЩИН В КОНСТРУКЦИЯХ
НОВЫЙ МАГНИТНЫЙ ЛИНЕЙНЫЙ ДАТЧИК ДЛЯ КОНТРОЛЯ ТРЕЩИН В КОНСТРУКЦИЯХ
DOI:
https://doi.org/10.22337/2587-9618-2025-21-1-105-120Ключевые слова:
Мониторинг состояния конструкций, магнитный датчик, линейный датчик, трещиныАннотация
В связи с недавним внедрением новых сенсорных технологий и устройств мониторинга, направленных на контроль технического состояния конструкций и их безопасности, возникла проблема оптимизации процесса сбора данных и вопрос экономической целесообразности при проведении мониторинга состояния конструкций. В статье представлена разработка и реализация нового прототипа датчика линейных перемещений с расширенным функционалом, способного измерять три значимых параметра, влияющих на состояние бетонных и кирпичных конструкций: ширину трещин, температуру и влажность окружающей среды. Метод измерения основан на эффективном принципе преобразования входных величин с использованием эффекта Холла, что редко встречается в мониторинге конструкций. В состав прототипа датчика также входит аппаратный комплекс для немедленной обработки и передачи данных, что обеспечивает эффективный удаленный мониторинг. В результате работы были проведены исследования и анализ методов и принципов измерения линейных перемещений, выполнен выбор и обоснование выбора аппаратных компонентов датчика, разработаны электронные принципиальные и функциональные схемы. Кроме того, была проведена работа по моделированию конструктивных элементов датчика и осуществлено их конечное изготовление. По результатам испытаний прототипа датчика получены числовые характеристики, подтверждена его работоспособность и, в итоге, предложены пути дальнейшего совершенствования.
Библиографические ссылки
Evtushenko S.I., Kuchumov M.A. Linear displacement sensor for use in monitoring systems for engineering structures of civil infrastructure facilities. Actual problems of computer modeling of structures and constructions: Abstracts of reports of the VIIIth international symposium / FSBEI HE "Tambov State Technical University". - Tambov, 2023.–379-381
Bao, X., Li, Z., Wang, Z. (2019). Challenges in Crack Detection for Bridge Structures: A Review, Journal of Bridge Engineering, 24(3), 112-125.
Gao, Y., Liu, F., & Yang, H. (2018). Advanced Non-Destructive Testing Methods for Crack Detection in Bridges, Structural Health Monitoring, 15(5), 421-438.
Johnson, M., Kim, J., Singh, A. (2020). Data Management and Interpretation in Bridge Health Monitoring Systems, Computers and Structures, 89(2), 102-114.
Kim, S., Park, D., & Lee, H. (2018). Impact of Environmental Factors on Crack Monitoring in Bridges, Journal of Civil Engineering and Management, 14(6), 353-366.
Cabboi A, Gentile C, Saisi A. (2017) From continuous vibration monitoring to FEM-based damage assessment: Application on a stone-masonry tower, Construction Buildings Materials, 156, 2017 - pp. 252-265
Orban Z. (2004) Assessment, reliability and maintenance of masonry arch railway bridges in Europe, ARCH´04 P. Roca and E. Oñate (Eds) CIMNE, Barcelona, p. 5-8
Huang, Z., Fang, X., Guo, S. (2019). Wireless Sensor Networks in Bridge Monitoring: A Review, Sensors, 19(15), 3342.
Vega R.C., Cubas G., Sandoval-Chileño M.A., Castañeda Briones L.A. (2022) Position Measurements Using Magnetic Sensors for a Shape Memory Alloy Linear Actuator, Sensors,22(19), 7460; https://doi.org/10.3390/s22197460
Yan L., Zhang H., Ye P. (2017) Mover Position Detection for PMTLM Based on Linear Hall Sensors through EKF Processing, Sensors,17(4), 782; https://doi.org/10.3390/s17040782
Zhang J., Shi Y., Huang Y. (2022) A Displacement Sensing Method Based on Permanent Magnet and Magnetic Flux Measurement, Sensors, 22(12), 4326; https://doi.org/10.3390/s22124326
Gkantou, M., Muradov, M., Kamaris, G.S., Hashim H., Atherton, W., Kot P. (2023) Novel electromagnetic sensors embedded in reinforced concrete beams for crack detection, Sensors (Switzerland) 19(23), 5175.
Ubertini, F., Comanducci, G., Cavalagli, N., Laura Pisello, A., Luigi Materazzi, A., Cotana, F. (2017) Environmental effects on natural frequencies of the San Pietro bell tower in Perugia, Italy, and their removal for structural performance assessment, Mechanical Systems and Signal Processing, vol. 82, pp. 307-322, 2017, doi: 10.1016/j.ymssp.2016.05.025
Su, Z., Zhou, C., Hong, M., Cheng, L., Wang, Q., Qing, X. (2014) Acousto-ultrasonics-based fatigue damage characterization: Linear versus nonlinear signal features, Mechanical Systems and Signal Processing, vol. 45, pp. 225-239, doi: 10.1016/j.ymssp.2013.10.017
Shen, Y., Giurgiutiu, V. (2014) Predictive modeling of nonlinear wave propagation for structural health monitoring with piezoelectric wafer active sensors, Journal of Intelligent Material Systems and Structures, vol. 25, pp. 506-520, 2014, doi: 10.1177/1045389X13500572
Hong, M., Su, Z., Lu, Y., Sohn, H., Qing, X. (2015) Locating fatigue damage using temporal signal features of nonlinear Lamb waves, Mechanical Systems and Signal Processing, vol. 60, pp. 182-197, doi: 10.1016/j.ymssp.2015.01.020
Muñoz, C.Q.G., Márquez, F.P.G. (2016) A new fault location approach for acoustic emission techniques in wind turbines, Energies, vol. 9, doi: 10.3390/en9010040
Rodríguez, G., Casas, J.R., Villaba, S. (2015) Cracking assessment in concrete structures by distributed optical fiber, Smart Materials and Structures, vol. 24, doi: 10.1088/0964-1726/24/3/035005
Romhány, G., Czigány, T., Karger-Kocsis, J. (2017) Failure Assessment and Evaluation of Damage Development and Crack Growth in Polymer Composites Via Localization of Acoustic Emission Events: A Review, Polymer Reviews, vol. 57, pp. 397-439, doi: 10.1080/15583724.2017.1309663
Gkantou, M., Muradov, M., Kamaris, G.S., Hashim, K., Atherton, W., Kot, P. (2019) Novel electromagnetic sensors embedded in reinforced concrete beams for crack detection, Sensors (Switzerland), vol. 19, doi: 10.3390/s19235175
Xu, K., Ren, C., Deng, Q., Jin, Q., Chen, X. (2018) Real-time monitoring of bond slip between GFRP bar and concrete structure using piezoceramic transducer-enabled active sensing, Sensors (Switzerland), vol. 18, doi: 10.3390/s18082653
Wang, R., Wu, Q., Yu, F., Okabe, Y., Xiong, K. (2019) Nonlinear ultrasonic detection for evaluating fatigue crack in metal plate, Structural Health Monitoring, vol. 18, pp. 869-881, doi: 10.1177/1475921718784451
Tung, S.-T., Yao, Y., Glisic, B. (2014) Sensing sheet: The sensitivity of thin-film full-bridge strain sensors for crack detection and characterization, Measurement Science and Technology, vol. 25, doi: 10.1088/0957-0233/25/7/075602
Bao, Y., Tang, F., Chen, Y., Meng, W., Huang, Y., Chen, G. (2016) Concrete pavement monitoring with PPP-BOTDA distributed strain and crack sensors, Smart Structures and Systems, vol. 18, pp. 405-423 doi: 10.12989/sss.2016.18.3.405
Hou, Y., Wang, L., Sun, R., Zhang, Y., Gu, M., Zhu, Y., Tong, Y., Liu, X., Wang, Z., Xia, J., Hu, Y., Wei, L., Yang, C., Chen, M. (2022) Crack-Across-Pore Enabled High-Performance Flexible Pressure Sensors for Deep Neural Network Enhanced Sensing and Human Action Recognition, ACS Nano, vol. 16, pp. 8358-8369, doi: 10.1021/acsnano.2c02609
Tarpø, M., Nabuco, B., Georgakis, C., Brincker, R. (2020) Expansion of experimental mode shape from operational modal analysis and virtual sensing for fatigue analysis using the modal expansion method, International Journal of Fatigue, vol. 130, doi: 10.1016/j.ijfatigue.2019.105280
Shen, Y., Wang, J., Xu, W. (2018) Nonlinear features of guided wave scattering from rivet hole nucleated fatigue cracks considering the rough contact surface condition, Smart Materials and Structures, vol. 27, doi: 10.1088/1361-665X/aadd2d
Papoutsidakis M., Drosos C., Chatzopoulos A. (2018) Position Sensors – A Brief Guide of Use of the Most Common Types / International Journal of Computer Applications, p. 11.
Rainieri, C.; Fabbrocino, G.; Cosenza, E. (2008) Integrated systems for structural health monitoring: Worldwide applications and perspectives. In Proceedings of the 4th European Workshop on Structural Health Monitoring; Uhl, T., Ostachowicz, W., Holnicki-Szulc, J., Eds.; DEStech Publications, Inc.: Lancaster, PA, USA; p. 4
Li Z., Jin Z. Shao S., Zhao T., Wang P. (2019) Influence of Moisture Content on Electromagnetic Response of Concrete Studied Using a Homemade Apparatus, Sensors, 19(21), 4637; https://doi.org/10.3390/s19214637
Leyang Yan, Hui Zhang, Peiqing Ye.(2017) Mover Position Detection for PMTLM Based on Linear Hall Sensors through EKF Processing // Sensors 17(4), 782; https://doi.org/10.3390/s17040782 - p. 2.
Nong S.-X., Yang D.-H., Yi T.-H. (2021) Pareto-Based Bi-Objective Optimization Method of Sensor Placement in Structural Health Monitoring // Buildings 11(11), 549; https://doi.org/10.3390/buildings11110549
Kuchumov M., Evtushenko S.(2022) New Soil Stress Measurement Sensor Based on the Effect of Elastic Charging of Electrodes / Buildings 12(3), 327; https://doi.org/10.3390/buildings12030327
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2025 International Journal for Computational Civil and Structural Engineering
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-ShareAlike» («Атрибуция — Некоммерческое использование — На тех же условиях») 4.0 Всемирная.
