桥梁弯曲度（共4篇）
桥梁弯曲度 篇1
引言
为了保证大跨径桥梁的正常使用寿命和运营安全, 对桥梁的弯曲度进行变形观测的必要性和重要性十分明显。而在传统的水准仪测量方法中, 存在测站不稳定性缺陷, 而使用全站仪方法, 则在高程方面会存在三角高程误差过大的缺陷。同时以上方法都在时间周期和精度上有所限制, 尤其是常规的测量方法在空间维度不能同时达到高精度三维变形监测。而激光标靶技术的出现, 是通过阶梯状的棱镜标靶将某方向竖直位移转变为水平方向的距离变化从而实现三维、高精度、高频率、全天候、非接触式变形监测。
1 激光标靶技术介绍
1.1 激光标靶硬件介绍
硬件部分由两部份构成:一为激光传感器, 该传感器具有存储大容量数据功能, 并可通过连接计算机实时显示出物体变形量。二为梯形棱镜标靶。如图1所示。
1.2 系统原理
激光传感器测定水平距离的变化, 通过阶梯状标靶将水平距离变化值转化为水平方向的变化, 通过严格的模具生产使tanθ的值为1:2, 这样下述公式就可以理解为竖直方向的变化量为水平距离变化量的1/2。如图2所示。
通过两组DD阶梯状标靶不同朝向的放置和一组普通的反射片就可以测定目标三维方向的变化, 如图3所示。
激光通过放置不同方向的阶梯状标靶可以实现对一个观测目标空间三个方向的变形观测, 避免了常规做法平面与竖直方向观测方法分离的状况。同时, 该系统保证一站同时观测三个方向的形变且观测精度相同。能进行三维变形观测。
采用激光相位测距方法使测距理论精度达到0.5mm, 能够满足一般工程检测的精度要求。具备了高精度。
激光传感器的工作频率为21、42、84、166、500hz。因此, 它可以以最高每秒500次观测频率工作, 这种高频工作模式可以应用于工业设备高频振动监测等监测领域。因此具有高频率性能该系统只需要将标靶固定在观测目标上, 即可通过传感器发射激光以非接触的方式反应观测目标的变化情况。该系统可以应用于抢险或工作人员不便到达的工作区域。具备了非接触性。
该系统可以全天候连续作业。因此, 对于变化周期长的项目, 该系统比起常规人工测量方式有其特殊的优势所在。
2 应用实例
2.1 桥梁概况
某大桥是广西桂林至北海高速公路横跨邕江江面, 最大跨径125m的预应力混凝土箱型连续刚构桥。现管养单位计划要求对桥梁弯曲度进行高频率观测, 要求观测系统能在较短时间内完成观测点的测量, 并可同时获得观测点在不同压力时的瞬时形变数据, 现根据管养单位的要求对桥梁进行安全评估。
由于该桥是运营中的高速公路特大型桥梁, 桥面交通量较大, 不宜长久封闭交通进行作业。而江面轮船或自然条件 (如风) 等都会对桥面进行测量作业的仪器稳定性有一定的影响。
2.2 观测应用
该观测为诊断桥梁安全运营状况, 对在正下方是河流的墩距中间部分 (重点是主纵梁) 进行的弯曲度测量。观测前, 使用高空作业车在主梁中间部分 (上下线) 初设置DD标靶 (三维测量用型号) , 在下方的平台上 (上下线) 设置DD传感器。在车辆经过时, 能够准确测量并且把握车辆的重量对主梁中间部分施加的振动、弯曲造成的形变。如图4所示。
原始观测数据记录了初始值、观测值、观测时刻、目标常数、传感器名称等内容。如图5所示。
精度良好的实时且遥测动态位移, 如图6所示。
3 结束语
由试验结果来看, 使用激光标靶技术测量桥梁弯曲度的数据可达到国家二等高程网的误差要求, 观测点标高对比数据相差均符合《建筑变形测量规范》 (JGJ 8-2007) 中变型测量级别的一级标准, 达到了管养单位计划要求, 可以作为该桥变形观测的实际测量方法。由于激光标靶技术具有三维、高精度、高频率、全天候、非接触等特点, 它可以应用于一般工程环境复杂的常规桥梁弯曲度变形监测项目尤其需要说明的是由于此系统具有最高每秒500次的高测量频率, 因此, 它可应用于高速、高温、高压设备因内力作用发生的高频振动监测中, 并可以实现远程监控屏幕监控观测目标的变化趋势。
参考文献
[1]JGJ8-2007, 建筑变形测量规范[S].北京:中国建筑工业出版社, 2007.9.
发动机连杆弯曲度误差的消除 篇2
问题提出
对某连杆生产线一段时间内的不合格品数量统计发现, 在该生产期间, 连杆大小头孔轴线平行度 (弯曲) 不合格品数量巨大, 占全部不合格品总量的94%, 是当前急需解决的主要质量问题。
问题确认及不合格品处理措施
对精镗连杆大/小头孔加工工序, 八副夹具各安排加工50件, 共加工400件, 全数测量连杆大小头孔轴线平行度 (弯曲) , 经统计分析发现弯曲度为正值有393件, 其中不合格60件, 负值有七件全部合格。
正值表示连杆B面 (为定位面) 在下、A面在上时, 连杆杆身向下凹;负值示连杆A面 (为定位面) 在下、B面在上时, 连杆杆身向下凹。
不合格品处理方法:弯曲度为正值不合格时将连杆A面在下B面在上放置在平板上, 用橡胶榔头敲击B面杆身。若弯曲度为负值不合格, 则将连杆B面在下、A面在上放置在平板上, 用橡胶榔头敲击A面杆身。
连杆大、小头孔精加工原理
图1所示为该连杆加工装夹定位要求。该工件的精加工是在一台组合数控镗铣机床上完成, 有四个加工工位 (见图2~图5) , 使用三个工位, 四工位珩磨大头孔工艺已取消, 每个工位有两副夹具。
1) 一工位为上/下料工位, 工件小头部位通过V形块粗定位, 然后大、小头的心轴进行定位:小头心轴限制两个自由度, 大头心轴限制一个自由度, A面定位限制三个自由度。在此工位完成对小头B面铣薄 (2.5±0.06) mm。
2) 在二工位, 机械手反转工件进行二次定位并装夹, 工件小头部位通过V形块粗定位, 然后大、小头的心轴进行定位:小头心轴限制两个自由度, 大头心轴限制一个自由度, B面定位大头两个定位块、小头一个定位块高出大头定位块2.5mm, 共限制三个自由度。在此工位完成两个工步:对小头A面铣薄2.5mm, 然后大/小头孔内的心轴退出定位后半精镗大头孔。
3) 在三工位, 工件仍延用二工位的定位和装夹, 完成对大、小头孔的精镗。
连杆大、小头孔轴线平行度 (弯曲) 超差原因调查
检测五件弯曲度超差的连杆, 发现大小头B面高度差2.5mm, 尺寸分布均靠近上公差限, 要求操作工调整此尺寸至公差下限附近后, 弯曲度超差件数量有较大幅度下降。由此得出, 大小头B面高度差2.5mm尺寸分布是造成连杆弯曲的一个原因。
对已隔离的1621件弯曲度超差的连杆按其锻造模具号进行分类 (见附表) 。从附表中可见, 不同模具锻造的连杆精加工后, 导致大、小头孔轴线平行度 (弯曲) 超差的影响程度有较大差异, 其原因可能是模具制造精度、使用后的磨损程度等存在差异, 可以确定毛坯模具质量状态是影响连杆弯曲度的一个原因。该原因将使锻钢材质的连杆毛坯产生初始弯曲度, 在后续的金属切削加工过程中不能完全消除此原始弯曲度。但由于连杆毛坯图样对大小头孔轴线平行度没有要求, 目前只能做到当发现某型号模具锻造的连杆弯曲度超差数量过大时, 及时通知供应商检修模具或更换新模具。
加工时人为地将工件反方向摆放后, 加工两件, 弯曲度均为负值, 初步说明夹具夹紧时将工件压弯变形。
对夹具磨损情况进行检查, 对八副夹具中某一夹具定位块加垫0.05mm厚铜皮, 试加工50件连杆, 结果33件大小头孔轴线平行度超差。对该夹具先压紧大头, 则小头B面与定位块有约0.02mm的间隙;松开大头, 先夹紧小头再夹紧大头加工两件, 弯曲度全都超差。由此初步得出结论:夹具大/小头定位块磨损造成工件定位面与夹具定位块之间有间隙, 夹紧后连杆杆身弯曲是造成连杆大、小头孔平行度 (弯曲) 超差的一个原因。大小头B面高度差2.5mm尺寸分布均靠近上公差限将使定位间隙加大, 增大了弯曲度超差的可能性。
连杆金属加工弯曲机理分析
图6演绎了连杆精镗大/小头孔过程, 由于定位块与工件之间存在间隙, 造成加工后的连杆大小头孔轴线弯曲度的机理。图6a示意一工位加工后的状态。图6b示意二工位。若定位块滑动后与小头端面完全接合, 此时不会压弯连杆。图6c示意当小头定位块磨损与小头端面存在间隙或大头定位块磨损致小头比大头升高δ时, 在夹紧力作用下连杆弯曲。图6d示意绿色线条表示小头孔或大头孔加工后的轴线, 理论上与另一孔轴线平行 (取决于设备上大、小头刀具主轴的平行度, 由于该设备为从德国进口, 设备验收时已将两轴平行度调整很好, 可忽略此平行度误差) , 但已与定位端面不垂直 (红色线条表示垂直于定位面的理想轴线) 。图6e示意加工后夹紧力消失, 连杆弹性恢复, 但大小头孔轴线已不平行了。结果是定位面方向扩大, 非定位面方向收小呈“八”字形。
根据上述分析, 小头定位块与小头端面存在间隙δ或将小头顶升δ时, 在夹紧力作用下连杆弯曲, 造成加工后小头孔轴线与大头孔轴线有夹角, 且定位面方向为夹角放大方向, 即平行度为正值, 直观感觉为连杆弯曲, 且向定位方向拱起, 返工方法就是敲击此拱起方向的连杆杆身。实际B面为定位面, 对平行度超差的连杆返工就是敲击B面杆身。也能解释将A面作为定位面的试验结果要敲击A面杆身进行返工的原因。
结语
综上所述, 毛坯自身弯曲度和夹具定位面高度差较大是造成此问题的两个主要原因, 因此确定下列改进措施:统计发现某模号毛坯连杆弯曲度超差件较多时, 通知毛坯供应商更换模具;制作新的夹具定位块作为备件, 定期检查夹具定位面高度差, 当发现此差值过大时更换夹具定位块。
采取上述措施后, 连杆大、小头孔轴线平行度 (弯曲) 超差不合格件数量大幅下降, 每班仅十多件, 效果十分显著。
桥梁弯曲度 篇3
弯曲强度是评定石材质量的重要力学性能指标。本文根据JJF105-1999《测量不确定度评定与表示》和GB/T9966.2-2001《天然饰面石材试验方法第2部分:干燥、水饱和弯曲强度试验方法》, 对石材干燥弯曲强度检测结果的不确定度进行分析评定。
2 测量方法
2.1 测量对象
尺寸规格为350mm×100mm×30mm的天然大理石建筑板材。
2.2 测量仪器
万能材料试验机:测量范围0～500kN。
数显卡尺:测量范围0～150mm, 分度值为0.01mm。
钢直尺:测量范围0～300mm, 分度值为1mm。
2.3 测量依据
GB/T 9966.2-2001《天然饰面石材试验方法第2部分:干燥、水饱和弯曲强度试验方法》。
2.4 测量环境条件
本试验在25℃环境条件下进行。
2.5 操作过程
按照标准GB/T 9966.2-2001, 采用尺寸偏差和外观质量均合格的同一批石材中随机抽取5块试样, 将试样置于 (105±2) ℃的干燥箱干燥24h后, 放入干燥器中冷却至室温。调节支架下支座之间的距离为300mm, 调节上支座之间的距离为150mm, 按照试样上标记的支点位置将试样装饰面朝下放在上下支架之间, 以每分钟 (1800±50) N的速率对试样施加荷载至试样破坏, 记录试样破坏载荷值F, 精确到10N。用游标卡尺测量试样断裂面的宽度K和厚度H, 精确到0.1mm。测量结果见表1。
3 数学模型
式中:
Pw———干燥弯曲强度, MPa;
F———试样破坏荷载, N;
L———下支座支点间距离, mm;
K———试样宽度, mm;
H———试样厚度, mm。
根据上述公式, 在检测过程中不确定度有以下方面:
⑴破坏荷载引入的不确定度urel (F) ;
⑵石材试样宽度重复测量引入的不确定度urel (K) ;
⑶石材试样厚度重复测量引入的不确定度urel (H) ;
⑷跨距调节引入的不确定度urel (L) ;
⑸游标卡尺引入的不确定度urel (C) ;
⑹干燥弯曲强度的重复测量引起的不确定度urel (Pw) 。其中: (2) 、 (3) 和 (6) 属于A类标准不确定度, (1) 、 (4) 和 (5) 属于B类标准不确定度。
4 不确定度评定
4.1 破坏荷载引入的不确定度urel (F)
破坏荷载F的不确定度来源于仪器校准的不确定度urel (F1) 、加荷速度对压力的不确定度urel (F2) 和读数不确定度urel (F3) 三个方面。
4.1.1 万能材料试验机校准的不确定度urel (F1)
该万能材料试验机的检定证书上标明示值误差不确定度为u=0.5%, k=2, 故该试验机的校准不确定度为:
4.1.2 加荷速度对压力的不确定度urel (F2)
标准要求加荷速度为每分钟 (1800士50) N, 假设符合均匀分布, 所以加荷速度对压力的不确定度为:
其标准相对不确定度为urel (F2) =28.87/5660=0.51%
4.1.3 读数不确定度urel (F3)
由于万能试验机可数据采集, 检测人员读数引入的相对不确定度为:
因此, 破坏荷载测量的相对标准不确定度为:
4.2 石材试样宽度测量引入的不确定度urel (K)
石材试样宽度不确定度主要包括游标卡尺示值误差导致的不确定度和重复测量所引入的不确定度两部分。
4.2.1 游标卡尺示值误差导致的不确定度urel (K1)
试验所用游标卡尺的检定证书上标明, 该卡尺的测量不确定度为u=0.01mm, k=2, 故游标卡尺的标准不确定度为:
4.2.2 重复测量所引入的不确定度urel (K2)
宽度平均值K軈=100.1mm
宽度平均值标准差
重复测量所引入的不确定度为:
由于游标卡尺示值误差和重复测量两分量不相关, 所以石材试样宽度的标准不确定度为:
即石材试样宽度的相对标准不确定度为:
4.3 石材试样厚度测量引入的不确定度urel (H)
石材试样厚度不确定度主要包括游标卡尺示值误差导致的不确定度和重复测量所引入的不确定度两部分。
4.3.1 游标卡尺示值误差导致的不确定度urel (H1)
试验所用游标卡尺的检定证书上标明, 该卡尺的测量不确定度为u=0.01mm, k=2, 故游标卡尺的标准不确定度为:
4.3.2 重复测量所引入的不确定度urel (H2)
厚度平均值H軈=29.6mm
厚度平均值标准差:
重复测量所引入的不确定度为:
由于游标卡尺示值误差和重复测量两分量不相关, 所以石材试样厚度的标准不确定度为:
即石材试样厚度的相对标准不确定度为:
4.4 跨距调节引入的不确定度urel (L)
跨距调节引入的不确定度主要由钢直尺测量的示值误差所致。钢直尺的示值误差为1mm, 其引起的不确定度服从均匀分布, , 则不确定度为:
即跨距的相对标准不确定度为:
4.5 干燥弯曲强度的重复测量引起的不确定度urel (Pw)
干燥弯曲强度平均值
干燥弯曲强度平均值标准差
即干燥弯曲强度的重复测量引起的标准不确定度为:
4.6 合成相对标准不确定度
4.7 干燥弯曲强度合成标准不确定度
4.8 干燥弯曲强度的扩展不确定度
根据JJF1059-1999《测量不确定度评定与表示》, 按正态分布进行扩展不确定度评定, 取置信概率为95%, 则包含因子k=2。所以石材干燥弯曲强度的扩展不确定度为:U=2×0.23=0.46MPa。
4.9 不确定度报告
本次石材干燥弯曲强度测试结果为:Pw= (14.6±0.46) MPa, 包含因子k=2。
5 结语
从上述不确定度分量评定分析来看, 影响石材干燥弯曲强度不确定度的最主要因素是试验测量的重复性, 其次是破坏荷载、厚度以及跨距, 而宽度的测量对不确定度影响相对较小。因此, 试验仪器设备都必须严格按时进行计量, 以确保其精度, 试验时按正确步骤操作试验机, 调整加荷速度在标准规定范围内, 从而减少不必要的不确定因素来源。
摘要：本文分析了石材干燥弯曲强度试验中不确定度的影响因素, 通过对各不确定度分量的计算, 给出了扩展不确定度以及分析结果, 为提高测量结果的准确性提供指导。
关键词：石材,干燥弯曲强度,不确定度
参考文献
[1]JJF1059-1999.《测量不确定度评定与表示》
桥梁弯曲度 篇4
货车转向架交叉杆是货车车厢底部的一个固定机构,在行车过程中因机械碰撞而易发生弯曲、变形。因此交叉杆检修质量的高低直接影响到车辆的运行安全。交叉杆评判是否合格的重要指标是其几何尺寸(包括交叉杆长度、端头平面度和杆体弯曲度)。由于交叉杆的几何尺寸非常大,超出了一般常规的测量范围,并要求极高的准确度,同时需要测量三维空间的尺寸,这些因素造成了目前没有办法实现交叉杆的自动检测。工业三维空间尺寸测量主要以全站仪、三坐标测量机等为主,这些设备结构复杂,苛刻的测量条件限制,再加上昂贵的价格,使其未能在交叉杆测量领域进行大规模的推广。同时人工测量方法需要多人共同协作才能完成,不仅费事费力,而且存在较大误差。因此,铁路货运部门迫切需要研发出一种全新的货车交叉杆几何尺寸的自动检测方法,本文主要研究货车交叉杆弯曲度的自动检测。
1.货车交叉杆弯曲度自动检测系统结构及工作原理
整个检测系统主要由CCD工业相机、光源、工件测量台、上位机(计算机图像检测软件)、数据传输模块、输出设备等组成。本系统测量的交叉杆的型号为K2型号,弯曲度检测其检测标准大于20mm时修程为报废,大于10mm时修程为调修,检测范围0~30mm,且在全长范围内进行,检测精度为±1mm,重复精度为±1.5mm。
交叉杆通过传送带输送至检测台,支撑架自动用卡子将交叉杆卡住并托起至预定位置。由上位机发送拍照指令,4台相机同时工作,拍摄照片,通过千兆网和网络交换机把图片信息传输到上位机,经过图像滤波、背景差分、自适应二值化阈值算法和图像的膨胀与腐蚀得到基准点的像素坐标,经过坐标转换以及标定的内参矩阵得到交叉杆的弯曲度。最后提交数据处理报告,打印出相关数据。
2.交叉杆弯曲度测量图像处理
2.1图像预处理
在铁路货车交叉杆检修线上,环境十分恶劣,存在着机械振动、光线亮度变化、电磁波干扰等,要消除干扰噪声的影响,同时突出或保持交叉杆图像边缘信息,在对图像特征提取前需要进行预处理,考虑到工程的实际情况,本文选择5*5的圆形模板加窗中值滤波器对交叉杆图像进行处理。
2.2图像特征提取
摄像机在工业现场采集的图像除了包含有交叉杆的图像外,还夹杂有复杂的背景图像。会给目标图像的特征提取造成干扰。由于交叉杆本身的颜色是黑色,选择与黑色对比度很强的白色为背景底色,在实际调试过程中发现交叉杆本身具有反光现象,背景与光源问题依然严重。于是,本文利用在短时间内背景不会有很大变化的现实情况,利用背景差分的方法,去除背景。即先保存背景图像,利用前景图像与背景图像相减,产生目标交叉杆的图片的轮廓图,然后选择合适的阈值T,如果差值大于T,那么该点即为目标点,反之该点为背景点。采集到的背景图如图1(a)所示,实际图像如图1(b)所示,通过背景差分后得到的目标图像如图1(c)所示。经过背景差分后的目标图像需要进行二值化处理,使整个图像呈现出明显的黑白效果。
2.3图像的膨胀腐蚀
由于有些交叉杆会做一些记号,影响测量的精度,本文对标记区域通过ROI大致定位,对有噪点的图片区域进行多次腐蚀,对丢失了信息的图像进行膨胀,能够较好地恢复交叉杆真实的杆体。
3.交叉杆弯曲度测量及分析
3.1测量过程
(1)事先通过标定,把标准杆的相关参数写入系统。
(2)待测杆装上检修线,工作人员点击获取背景按钮。背景图像必须要在待测交叉杆没有上升的情况下获取,为了减小阳光、背景等偶然误差每测一根交叉杆都需要获取一次背景图像。
(3)检修线运行,交叉杆通过气缸自动上升到待测位置。进行拍照,获取所有的图片数据,并进行一系列的图像处理。
(4)打印数据报表,判断交叉杆是否合格。
3.2测量算法与分析
通过前面对交叉杆图像的处理,系统已经得到交叉杆轮廓的经过腐蚀膨胀的二值图像,现在对图像的轮廓进行提取与分析。每幅图片的大小为2592*1944。根据标准杆的位置,大致定位每个端头的ROI区域,如图2所示,白色区域为ROI区域。这种方法可以减少交叉杆图片的噪点和计算的区域,提高算法的速度。
在现场环境中,基准点(交叉杆中心)与理论基准点会有偏差,并且交叉杆所在的平面与理论的水平面不能完全平行。经过一系列的坐标变换,由于机械定位不准确导致的坐标误差会被放大。同时由于相机的畸变,会导致弯曲度较大的交叉杆的修正产生较大误差。本文不再沿用图像坐标转换为世界坐标的传统思路,而是采用分块修正查表的思想对图像坐标进行修正。具体算法步骤如下:
(1)采用标准样杆(经过计量局认证过的完全没有弯曲的交叉杆)进行标定。
(2)在气缸上设定毫米为单位的标度,(-7.5mm到22.5mm),待测杆的标准端面位置在0mm处。
(4)拍摄20副图片,形成20*1.5mm的弯曲区域。为方便显示,放大弯曲区域的面积,如图3箭头所示。每根样杆图像在-7.5mm到22.5mm之间的每个图像区域形成了一个25像素点*1.5mm的数据表。
采用图像坐标转换的方法从测量现场选取的部分数据如表1所示,采用分块修正查表的思想对图像坐标进行修正的方法测量同样的10根交叉杆,测量数据如表2所示,由表1和表2的数据可以看出,针对不同弯曲程度的交叉杆,利用改进后的测量交叉杆弯曲度算法,平均测量误差由原来的1.3mm减小到0.5mm。对于弯曲度较大的交叉杆,测量误差由原来的5.1mm减小到只有2.2mm。由此可知,采用改进后的测量算法,提高了测量结果的精确度。经过大量现场数据表明该系统的最大测量误差|δ|<3mm,与手工测量相比,提高了测量速度,减少了人力与物力。
4.结论
本文以数字图像处理的相关原理及算法为基础,通过非接触式测量采集到货车交叉杆的图像,通过对图像进行分析与处理,得到真实交叉杆的轮廓。根据标准杆对待测杆进行比较,结合实际情况以及对检测结果分析,本文所介绍的检测方法能够减小弯曲度比较大的交叉杆的测量误差,提高了检测的精确度,满足对测量系统的误差要求。实现了测量的自动化。具有一定的应用和推广价值。
参考文献
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