Фрагмент для ознакомления
2
Введение
Измерение смещения/деформации в любой точке элемента конструкции/материала, подвергающегося внешним нагрузкам, активно применяется во многих инженерных приложениях. Полученные значения деформации используются для визуализации проблем с прочностью элемента конструкции.
Обычные приборы для измерения деформаций (например, тензометрические датчики, экстензометры) не могут создавать карты деформаций. Измерение деформации в полном поле возможно с помощью цифровой корреляции изображений (digital image correlation (DIC)). Этот метод относится к группе оптических, неинтерферометрических методов, которые определяют деформацию путем сравнения изменений в изображении поверхности исследуемого объекта до и после деформации [1]. Метод DIC позволяет проводить новые и более сложные исследования. Метод DIC был внедрен в 1980-х годах [2-5]. С тех пор качество цифровых изображений значительно улучшилось, и было внесено множество существенных изменений в алгоритмы.
В настоящее время метод DIC с высокой чувствительностью и точностью используется для тестирования образцов, а в последнее время и целых конструкций. Его можно использовать как в лабораторных условиях, так и на открытом воздухе. DIC -фактор методики применяются не только в области машиностроения, но и в медицине, горном деле, охране культурного наследия и т.д. [6-11].
В данной исследовательской работе представлены примеры применения метода DIC для тестирования дорожных материалов. В начале описаны теоретические основы, преимущества и ограничения метода DIC. Затем представлена реализация этого метода для лабораторных испытаний отдельных материалов, используемых в дорожном строительстве. Широкий спектр изученных материалов позволил выявить области, в которых метод ДВС и используемые в нем алгоритмы дают значительное преимущество перед традиционными и тензометрическими методами измерений.
1. Система цифровой корреляции изображений (DIC) для регистрации и анализа полей перемещений/деформаций
Цифровая корреляция изображений (DIC) - это точный, бесконтактный и неинтерферометрический оптический метод, используемый для измерения смещения/деформации конструктивного элемента / материала, подвергающегося внешней нагрузке. Идея метода DIC основана на принципах механики сплошной среды (механики твердого тела) [12]. Система состоит в основном из цифровой камеры/фотоаппаратов и специализированного компьютерного программного обеспечения (например, программы Istra 4D [8]). Камера/камеры используются для захвата последовательных изображений (фотографии/рисунки) поверхности испытуемого объекта/материала до и во время периода деформации.
Полученные цифровые данные изображения (серия фотографий) анализируются с помощью программного обеспечения DIC (компьютерных программ). Применяется математический корреляционный анализ. Наконец, создается набор карт перемещений/деформаций для всей поверхности образца [4,6,13]. Поля напряжений могут быть оценены по полям деформаций.
Измерение перемещений/деформаций с использованием системы DIC требует выполнения следующих последовательных этапов [8,12]:
• Подготовка поверхности анализируемого образца (нанесение рисунка);
• Калибровка прибора в соответствии с требуемой процедурой (с использованием системы калибровки DIC);
• Запись изображений поверхности исследуемого объекта/материала до и во время его перемещения/деформации;
• Анализ изображения (оценка) с использованием специализированной компьютерной программы (софта);
• Визуализация результатов.
Вначале необходимо подготовить исследуемый образец, нанеся на его поверхность уникальный рисунок из случайных крапинок/точек (рисунки 1-3). Крапчатый узор может быть естественной текстурой ткани, поверхность образца или, во многих случаях, искусственно нанесенная путем распыления черной краски на белый фон поверхности образца (рис. 1-3). Могут быть применены и другие методы [1].
Рисунок 1. DIC- метод [17]. (The Creative Commons Attribution (CC BY 4.0) license (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)).
Рисунок 2. Метод DIC — эталонное изображение: грани (также называемые подмножествами), отмеченные синими квадратами, и центральные точки граней/подмножеств, расположенные на пересечении желтой виртуальной сетки [17,18] (The Creative Commons Attribution (CC BY 4.0) license (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/))
Рисунок 3. Графическая иллюстрация деформации выбранной области отсканированной поверхности (квадратной грани/подмножества/ подизображения) в двумерной системе координат [17,18] (The Creative Commons Attribution (CC BY 4.0) license (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)).
Перед загрузкой исследуемого объекта/поверхности материала и перед съемкой фотографий во время его деформации требуется выполнить калибровку/позиционирование устройства (камеры/фотоаппаратов) в соответствии с соответствующей процедурой, например, с использованием специальной калибровочной пластины (мишени) (рис. 4) [8,16].
Рисунок 4. Система 3D-DIC- калибровка: (а) Пример калибровочной мишени; (б) Калибровочное
Далее, фотография/рисунок/изображение перед загрузкой (“эталонное изображение”), а затем серия фотографий в течение периода деформации (рис. 1) исследуемый образец подвергается надлежащему освещению. Как правило, используется система DIC, оснащенная одной или двумя цифровыми камерами (рис. 5 и 6) [8,9,17].
Фрагмент для ознакомления
3
1. 1. Pan, B.; Qian, K.; Xie, H.; Asundi, A. Two-dimensional digital image correlation for in-plane displacement and strain measurement: A review. Meas. Sci. Technol. 2009, 20, 1–17. [CrossRef]
2. Peters, W.; Ranson, W. Digital imaging techniques in experimental stress analysis. Opt. Eng. 1982, 21, 427–431. [CrossRef]
3. Sutton, M.A.; Orteu, J.-J.; Schreier, H.W.Image Correlation for Shape, Motion and Deformation Measurements—Basic Concepts, Theory and Applications; Springer Science + Business Media, LLC: New York, NY, USA, 2009.
4. Hagara, M.; Hunady, R.; Lengvarsky, P.; Bocko, J. Numerical verification of a full-field deformation analysis of a specimen loaded by combined loading. Am. J. Mech. Eng. 2014, 2, 307–311. [CrossRef]
5. Romeo, E. Two-dimensional digital image correlation for asphalt mixture characterisation: Interest and limitations. Road Mater. Pavement Des. 2013, 14, 747–763. [CrossRef]
6. Kujawi ´nska, M.; Malesa, M.; Malowany, K.; Piekarczuk, A.; Tymi ´nska-Widmer, L.; Targowski, P. Digital image correlation method: A versatile tool for engineering and art structures investigations. In Proceedings of the SPIE Volume 8011, the 22nd Congress of the International Commission for Optics: Light for the Development of the World, Puebla, Mexico, 15–19 August 2011; Rodriguez-Vera, R., Diaz-Uribe, R., Eds.; p. 80119R.
7. Malesa, M.; Malowany, K.; Kujawi ´nska, M. Multi-camera DIC system with a spatial data stitching procedure for measurements of engineering objects. Photonics Lett. Pol. 2014, 6, 157–159.
8. DIC—Digital Image Correlation. Available online: http://www.dantecdynamics.com/digital-image correlation.
9. DIC System. Available online: http://www.elhys.com.pl/systemy_cyfrowej_korelacji_obrazu__dic_.html.
10. Dai, S.; Liu, X.; Nawnit, K. Experimental study on the fracture process zone characteristics in concrete utilizing DIC and AE methods. Appl. Sci. 2019, 9, 1346. [CrossRef]
11. Pellet, M.; Chenel, A.; Behr, M.; Thollon, L. Is digital image correlation able to detect any mechanical effect of cranial osteopathic manipulation?—A preliminary study. Int. J. Osteopath. Med. 2018, 29, 10–14. [CrossRef]
12. Chu, T.C.; Ranson, W.F.; Sutton, M.A.; Peters, W.H. Application of digital-image-correlation techniques to experimental mechanics. Exp. Mech. 1985, 25, 232–244. [CrossRef]
13. Kim, Y.R.; Wen, H. Fracture energy from indirect tension testing. J. Assoc. Asph. Paving Technol. 2002, 71, 779–793.
14. Niu, Y.; Shao, S.; Park, S.B.; Kao, C. A novel speckle-free digital image correlation method for in situ warpage characterization. IEEE Trans. Compon. Packag. Manuf. Technol. 2017, 7, 276–284. [CrossRef]
15. Szymczak, T.; Grzywna, P.; Kowalewski, Z.L. Modern methods for determination of mechanical properties of engineering materials. Transp. Samochodowy (Motor Transp.) 2013, 1, 79–104. (In Polish)
16. Turon, B.; Ziaja, D.; Miller, B. Registration and analysis of the displacements and strains fields with the use of the digital image correlation system 3D. Czasopismo In˙zynierii L ˛adowej, Srodowiska i Architektury (J. Civ. Eng. ´ Environ. Archit.) 2017, 34, 7–28. (In Polish)
17. LePage, W. A Practical Guide to DIC. Available online: http://digitalimagecorrelation.org .
18. Trebuna, F.; Hunady, R.; Bobovsky, Z.; Hagara, M. Results and experiences from the application of digital image correlation in operational modal analysis. Acta Polytech. Hung. 2013, 10, 159–174. [CrossRef]
19. Pan, B. Digital image correlation for surface deformation measurement: Historical developments, recent advances and future goals. Meas. Sci. Technol. 2018, 29, 1–25. [CrossRef]
20. Fagerholt, E. Digital Image Correlation. 2015. Available online: https://slideplayer.com/slide/7008770/ .
21. Frankovsky, P.; Virgala, I.; Hudak, P.; Kostka, J. The use of digital image correlation in a strain analysis. Int. J. Appl. Mech. Eng. 2013, 18, 1283–1292. [CrossRef]
22. Tan, Y.-Q.; Zhang, L.; Guo, M.; Shan, L.-Y. Investigation of the deformation properties of asphalt mixtures with DIC technique. Constr. Build. Mater. 2012, 37, 581–590.
23. Grygierek, M.; Grzesik, B.; Rokitowski, P.; Rusin, T. Usage of digital image correlation in assessment of behaviour of block element pavement structure. IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. 2018, 356, 012024. [CrossRef]