金属波纹管及灌浆材料对电磁弹式索力传感器性能影响的试验研究

Experimental Study on the Influence of Corrugated Metal Pipe and Grouting Material on the Performance of Elasto-Magneto-Electric （EME） Sensor

摘要

为探究金属波纹管对电磁弹式索力传感器测量体内预应力时的影响，本研究搭建了电磁弹式索力传感器测试平台，完成了拉力标定试验。评估了考虑金属波纹管的电磁弹式索力传感器测量误差及重复性指标，并分析了管道灌浆材料对电磁弹式索力传感器输出拉力值的影响。由金属波纹管下电磁弹式索力传感器的测试结果可知：全量程相对误差的范围为-0.81%~0.49%，重复性指标小于1.0%；此外，灌浆前后电磁弹式索力传感器的测量误差均小于±1.0%，表明灌浆材料对电磁弹式索力传感器输出拉力值未呈现出明显影响。以上结果表明，针对金属波纹管，电磁弹式索力传感器表现出在体内预应力检测方面的适用性及准确性。

Abstract

To investigate the influence of corrugated metal pipes on elasto-magneto-electric （EME） sensors for internal prestress measurement， this study established an EME sensor experimental platform. Calibration experiments were conducted with the sensors installed under corrugated metal pipes. The measurement error and repeatability of the EME sensor under these conditions were evaluated， and the impact of grouting material on the sensor’s output tension value was analyzed. Calibration and measurement results under corrugated metal pipes demonstrate that the full-scale relative measurement error of the EME sensor ranges from -0.81% to 0.49%， with a repeatability indicator below 1.0%. Additionally， the sensor’s measurement error before and after grouting remained within ±1.0%， indicating that grouting materials do not significantly affect the output tension value. These findings confirm the applicability and accuracy of the EME sensor for internal prestress detection.

Graphical abstract

关键词

电磁弹式索力传感器 / 金属波纹管 / 传感器标定 / 灌浆影响

Key words

elasto-magneto-electric （EME） sensors / corrugated metal pipe / sensor calibration / grouting effects

0 引 言

预应力筋的受力状态对整体结构的安全及稳定至关重要，预应力监测是目前科学界与工程界极为关注的重要问题^［1-2］。准确评估体内钢绞线束的预应力对后张混凝土梁承载力设计及安全使用具有重要意义。现有的预应力监测技术主要包括光纤光栅应力监测技术、超声导波技术、振动频率法、电阻应变片、磁通量传感器等。光纤光栅应力监测技术^［3-5］需要在钢绞线中预先粘结应变式的光纤光栅，不仅工艺复杂，而且无法实现体内预应力筋的绝对应力值测量。超声导波技术^［6-7］是利用导波与应力的关系来监测钢筋混凝土体内预应力筋的应力状态，这种技术精度高，安装工艺方便，但是其测量易受周围环境的影响，目前尚处于试验阶段。振动频率法^［8］是一种很好的索力测试方法，但是测试时会受到管道灌浆材料的影响，很难测量其频率，所以这种测量方法也难以推广。应变片^［9］在混凝土体内很容易受到破坏，无法进行长期监测。磁通量传感器^［10-11］采用磁弹效应原理^［12-13］，通过测量铁磁构件的磁通量来表征施加在构件上的外荷载，进而实现对吊索、斜拉索、预应力筋^［14-15］等一系桥梁构件的荷载检测，其具有原理简单、实时无损、使用寿命长等优点。然而，利用感应线圈作为检测元件会存在感应信号过小、测量精度受限等不利因素，同时磁通量传感器输出信号会受到预应力管道材质的干扰，进而造成测试数据失真。

针对上述不足，本文基于电磁弹式索力传感器^［16-22］开展了针对金属波纹管的整束钢绞线拉力标定试验，得到该管道类型下的电磁弹式索力传感器标定曲线，分析了电磁弹式索力传感器的测量误差、重复性指标；此外，研究了管道灌浆材料对电磁弹式索力传感器输出值的影响。

1 电磁弹式索力传感器索力监测原理及系统组成

电磁弹式索力传感器利用磁弹效应及智能磁电元件感知被测铁磁构件所受应力。磁弹效应^［12-13］是指当铁磁材料构件被技术磁化并达到饱和后，若构件承受外荷载作用，材料磁特性会发生改变。构件承受不同的外荷载会表现出不同的磁特性参数，这时，通过测量材料不同的磁特征值就可反算得到实际承受的外荷载。为更加准确高效地表征铁磁构件磁感应强度，本文采用智能磁电传感元件代替传统感应线圈^［23］。智能磁电传感元件由压电单元和磁致伸缩单元层合组成^［24］，其基本工作原理^{［19，21］}为：在磁场作用下，磁致伸缩材料产生应变，该应变传递给压电材料，压电材料在应变作用下产生电信号，利用压电材料及磁致伸缩材料的乘积效应，实现被测构件磁特征信号到电信号的转换，磁电转换系数可到达普通霍尔元件的2 000倍以上^［23］。相对于传统感应线圈，其具有测量精度高，磁场变换响应速度快、体积小等优点。智能磁电传感元件输出的电压信号随即完成对被测构件磁特征值的表征，进而通过信号调理及数据处理得到构件磁特征值与外荷载之间的对应关系。

电磁弹式索力传感器监测系统工作流程（图1）：首先将被测拉索穿过电磁弹式索力传感器；通过软件控制电路在主线圈中产生脉冲电流信号，通过励磁线圈对被测构件进行励磁，智能磁电传感元件同步产生电压信号；之后采集模块会收集电流及电压信号，并进行数据处理，并得到磁特征值与索力的关系；最后程序将关系曲线输入上位机软件中，即可实现索力监测。

2 多管材预应力管道电磁弹式索力传感器试验研究

2.1　试验参数设计

为了得到金属波纹管下的电磁弹式索力传感器标定曲线，首先对试验参数进行设计选取。体内预应力钢束选用标准强度f_{\mathrm{p}\mathrm{k}}=1 680 MPa的高强度、低松弛钢绞线，整束选用规格为8Ф^S15.2。相关材料参数见表1。试验用金属波纹管如图2所示。

对于施加的轴向拉力，每组加载循环包括两个阶段，即拉力增加阶段及拉力减小阶段（图3），以探究拉力施加模式对电磁弹式索力传感器输出信号的影响。

2.2　电磁弹式索力传感器测试系统搭建

图4（a）为整束试验索及电磁弹式索力传感器，其中试验索包括两部分，分别是钢绞线及金属波纹管。电磁弹式索力传感器固定在管道外侧，其底部通过尼龙卡环固定。图4（b）为本次电磁弹式索力传感器测试系统，整个测试系统包括四部分，分别是静力加载架（承载极限为12 000 kN）、温度控制箱、液压千斤顶（张拉力为2 462 kN）及标准测力仪（量程为0~3 000 kN）。本次试验首先将试验索安装在静力加载架内，通过液压千斤顶完成拉力施加，其数值通过标准测力仪读取；利用安装在电磁弹式索力传感器外部的温度控制箱保持温度恒定，最后完成信号采集及数据处理。

2.3　试验结果

图5显示了金属波纹管下分别利用多项式函数及分段线性函数拟合的电磁弹式索力传感器的标定曲线（F-X_{\mathrm{M}\mathrm{E}}），可以看出：

（1） 在标定温度下，X_{\mathrm{M}\mathrm{E}}随拉力的增大而增大，采用三次多项式拟合F-X_{\mathrm{M}\mathrm{E}}关系时，各个管道下的F-X_{\mathrm{M}\mathrm{E}}拟合曲线的决定系数超过0.999；若采用分段线性拟合F-X_{\mathrm{M}\mathrm{E}}关系，将拉力工况分为及F>\mathrm{800}\mathrm{k}\mathrm{N}两组。由线性拟合结果可知，时，F-X_{\mathrm{M}\mathrm{E}}拟合曲线斜率更大，拟合优度要略低于F>\mathrm{800}\mathrm{k}\mathrm{N}的结果。此外，分段线性拟合曲线的决定系数普遍小于三次多项式拟合；

（2） 在标定试验中依次进行了三次拉力“增大-减小”循环，每个标定拉力值下的X_{\mathrm{M}\mathrm{E}}表现出良好的重复性与稳定性。

在第三节将详细介绍电磁弹式索力传感器的性能指标并评估外界因素对电磁弹式索力传感器输出值的影响程度。

3 测试结果分析

3.1　电磁弹式索力传感器测试误差及重复性评估

分别利用三次多项式及分段线性拟合公式得到电磁弹式索力传感器实测拉力结果；采用绝对误差（AE）及全量程相对误差（R{E}_{\mathrm{F}\mathrm{S}}）评估测试误差。AE及R{E}_{\mathrm{F}\mathrm{S}}的计算公式可以表示为

AE=F_{\mathrm{T}\mathrm{E}\mathrm{S}\mathrm{T}}^i-F_{\mathrm{S}\mathrm{E}\mathrm{T}}^i（1）

R{E}_{\mathrm{F}\mathrm{S}}=\frac{F_{\mathrm{T}\mathrm{E}\mathrm{S}\mathrm{T}}^i-F_{\mathrm{S}\mathrm{E}\mathrm{T}}^i}{F_{\mathrm{S}\mathrm{E}\mathrm{T}}^{\mathrm{m}\mathrm{a}\mathrm{x}}}\times \mathrm{100}\mathrm{\%}（2）

式中：F_{\mathrm{S}\mathrm{E}\mathrm{T}}^i为各个荷载标定点下标准测力仪示值；F_{\mathrm{T}\mathrm{E}\mathrm{S}\mathrm{T}}^i为电磁弹式索力传感器实测拉力值；F_{\mathrm{S}\mathrm{E}\mathrm{T}}^{\mathrm{m}\mathrm{a}\mathrm{x}}为最大荷载标定点下标准测力仪示值。

电磁弹式索力传感器的测试误差如图6所示。图6分别展示了在两种拟合公式下的施加拉力与实测拉力的比较、绝对误差与全量程相对误差曲线。由图中采用多项式拟合公式得到的测试结果可知，金属波纹管下电磁弹式索力传感器绝对误差小于13.04 kN，全量程相对误差的范围为-0.81%~0.49%。利用分段线性拟合公式得到的电磁弹式索力传感器测试结果则略差于多项式拟合结果，具体表现为最大绝对误差为48 kN，全量程相对误差的范围为-2.99%~1.62%。以上对比结果说明，利用三次多项式拟合确定的电磁弹式索力传感器标定公式可以得到精度更高的测试结果。

对于电磁弹式索力传感器输出值重复性指标{\delta }_{\mathrm{F}\mathrm{R}}，可按式（3）、式（4）计算^［25］：

s_{\mathrm{F}}=\sqrt[]{\frac{\mathrm{1}}{\mathrm{2}m}\left({\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^m} s_{\mathrm{L}i}^{\mathrm{2}}+{\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^m} S_{\mathrm{D}i}^{\mathrm{2}}\right)}（3）

{\delta }_{\mathrm{F}\mathrm{R}}=\frac{\mathrm{3}{s}_{\mathrm{F}}}{F_{\mathrm{S}\mathrm{E}\mathrm{T}}^{\mathrm{m}\mathrm{a}\mathrm{x}}}\times \mathrm{100}\mathrm{\%}（4）

式中：s_{\mathrm{L}i}为加载阶段第i个检定点处的标准偏差；s_{\mathrm{D}i}为卸载阶段第i个检定点处的标准偏差；s_{\mathrm{F}}为在整个测量范围内的电磁弹式索力传感器测量值标准偏差。

在评估电磁弹式索力传感器重复性指标的过程中，采用三次多项式标定公式获得电磁弹式索力传感器实测拉力。选用的拉力点包括600，800，1 000，1 200，1 400及1 600 kN。经计算，金属波纹管下的电磁弹式索力传感器的重复性指标为99%，证明其具有良好的稳定性。

3.2　灌浆材料对电磁弹式索力传感器输出拉力值的影响

实际工程中，对于后张预应力混凝土构件，在体内预应力钢束完成张拉后，需要对预应管道进行灌浆封锚，因此需要评估灌浆材料对电磁弹式索力传感器输出拉力值的影响程度。首先需要在灌浆前在室温环境下完成一系列的拉力值测试并记录电磁弹式索力传感器的测试结果，随后进行灌浆材料添加（图7），待灌浆材料凝固后，重复灌浆前的拉力测试步骤并比较灌浆前后电磁弹式索力传感器测试精度差异。共选取7个拉力点进行灌浆影响测试，在每个拉力测点下重复测量3次，并取施加及测试拉力平均值，测试结果如图8所示。灌浆前后电磁弹式索力传感器全量程相对误差小于±1.0%，由此可以确定，灌浆材料对电磁弹式索力传感器测量结果未产生实质性的精度影响。

4 结 论

为研究体内预应力束的金属波纹管对电磁弹式索力传感器测量精度的影响，本研究设计并搭建了结合金属波纹管的电磁弹式索力传感器试验平台，完成了电磁弹式索力传感器的标定及测试试验，通过以上标定及测试结果，得到以下结论：

（1） 电磁弹式索力传感器拉力标定试验结果表明，利用三次多项式F-X_{\mathrm{M}\mathrm{E}}标定公式计算得到的电磁弹式索力传感器的全量程测试误差范围为-0.81%~0.49%，且拉力差值小于13.04 kN，重复性指标均小于1.0%。

（2） 对电磁弹式索力传感器进行管道灌浆影响测试的结果显示，灌浆前后电磁弹式索力传感器的测试误差均小于±1.0%，表明灌浆材料对电磁弹式索力传感器输出拉力值未呈现出明显影响。

（3） 以上电磁弹式索力传感器性能指标测试，证明了本研究中所研发的电磁弹式索力传感器在整束体内预应检测方面具有适用性及准确性。

参考文献

[1] YANG J，GUO T，LI A.Experimental investigation on long-term behavior of prestressed concrete beams under coupled effect of sustained load and corrosion ［J］.Advances in Structural Engineering，2020，23（12）：2587-2596.

[2] 李宏男，高东伟，伊廷华.土木工程结构健康监测系统的研究状况与进展［J］.力学进展，2008（2）：151-166.

[3] LI Hongnan，GAO Dongwei，YI Tinghua.Advances in structural health monitoring systems in civil engineering［J］.Advances in Mechanics，2008（2）：151-166.（in Chinese）

[4] 邓年春，欧进萍，周智，光纤光栅在预应力钢绞线应力监测中的应用［J］.哈尔滨工业大学学报，2007（10）：1550-1553.

[5] DENG Nianchun，OU Jinping，ZHOU Zhi，et al.Application of fiber bragg grating sensor to monitor tensile stress in a seven-wire prestressed steel strand［J］.Journal of Harbin Institute of Technology，2007，（10）：1550-1553.（in Chinese）

[6] KIM J M，KIM H W，PARK Y H，et al.FBG sensors encapsulated into 7-wire steel strand for tension monitoring of a prestressing tendon［J］.Advances in Structural Engineering，2012，15（6）：907-917.

[7] 朱万旭，沈全喜，覃荷瑛.体内预应力钢绞线光纤光栅监测技术及其应用 ［J］.光子学报，2019，48（2）：68-75.

[8] ZHU Wanxu，SHEN Quanxi，QIN Heying.Research and application of FBG monitoring technology in lnternal prestressed steel strand［J］.Acta Photonica Sinica，2019，48（2）：68-75.（in Chinese）

[9] WASHER G，GREEN R，POND JR R.Velocity constants for ultrasonic stress measurement in prestressing tendons［J］.Journal of Research in Nondestructive Evaluation，2002，14（2）：81-94.

[10] CHAKI S，BOURSE G.Guided ultrasonic waves for non-destructive monitoring of the stress levels in prestressed steel strands［J］.Ultrasonics，2009，49（2）：162-171.

[11] 吉伯海，程苗，傅中秋，基于振动频率法的斜拉桥索力测试影响因素［J］.中南大学学报（自然科学版），2015，46（7）：2620-2625.

[12] GI Bohai，CHENG Miao，FU Zhongqiu，et al.Influential factors in cable force measurement of cable-stayed bridges based on vibration frequency method［J］.Journal of Central South University （Science and Technology），2015，46（7）：2620-2625.（in Chinese）

[13] SUMITRO S，KUROKAWA S，SHIMANO K，et al.Monitoring based maintenance utilizing actual stress sensory technology［J］.Smart Materials and Structures，2005，14（3）：S68.

[14] REN L，XIU C，LI H，et al.Development of elasto-magnetic （EM） sensor for monitoring cable tension using an innovative ratio measurement method［J］.Smart Materials and Structures，2018，27（11）：115003.

[15] WANG M L，WANG G，ZHAO Y.Application of EM stress sensors in large steel cables sensing［M］//Civil Structural Health Monitoring.Dordrecht：Springer，2005：145-154.

[16] JILES D.Theory of the magnetomechanical effect［J］.Journal of Physics D：Applied Physics，1995，28（8）：1537.

[17] TANG D D，HUANG S L，CHEN W M，et al.Study of a steel strand tension sensor with difference single bypass excitation structure based on the magneto-elastic effect［J］.Smart Materials and Structures，2008，17（2）：025019.

[18] 庞国英，董传智，段元锋，基于磁弹效应的预应力钢绞线全量应力监测试验研究 ［J］.结构工程师，2015，31（4）：192-198.

[19] PANG Guoying，DONG Chuanzhi，DUAN Yuanfeng，et al.Elasto-magnetic effect based total stress monitoring of prestressed steel strands：Experimental investigation ［J］.Structural Engineers，2015，31（4）：192-198.（in Chinese）

[20] 董传智，郭伶，庞国英，基于磁弹效应的体内预应力筋全量应力监测：试验研究与工程应用 ［J］.结构工程师，2016，32（4）：74-79.

[21] DONG Chuanzhi，GUO Ling，PANG Guoying，et al.Elasto-magnetic effect based total stress monitoring of internal prestressing tendons：Experimental investigation and engineering application［J］.Structural Engineers，2016，32（4）：74-79.（in Chinese）

[22] DUAN Y F，ZHANG R，DONG C Z，et al.Development of elasto-magneto-electric （EME） sensor for in-service cable force monitoring［J］.International Journal of Structural Stability and Dynamics，2016，16（4）：1640016.

[23] DUAN Y F，ZHANG R，ZHAO Y，et al.Smart elasto-magneto-electric （EME） sensors for stress monitoring of steel structures in railway infrastructures［J］.Journal of Zhejiang University-SCIENCE A，2011，12（12）：895-901.

[24] 胡孝阳，段元锋，魏巍，高钒索索力监测电磁弹传感器的研发与应用［J］.结构工程师，2021，37（2）：78-83.

[25] HU Xiaoyang，DUAN Yuanfeng，WEI Wei，et al.Development and application of elasto-magneto-electric （EME） sensor for force monitoring of galfan cables［J］.Structural Engineers，2021，37（2）：78-83.（in Chinese）

[26] DUAN Y F，ZHANG R，ZHAO Y，et al.Steel stress monitoring sensor based on elasto-magnetic effect and using magneto-electric laminated composite［J］.Journal of Applied Physics，2012，111（7）：07E516.

[27] ZHANG R，DUAN Y，XING L，et al.Elasto-magneto-electric （EME） sensors for force monitoring of prestressing tendons［J］.Advances in Bridge Engineering，2023，4（1）：1-13.

[28] ZHANG R，DUAN Y F，OR S W，et al.Smart elasto-magneto-electric （EME） sensors for stress monitoring of steel cables：Design theory and experimental validation［J］.Sensors，2014，14（8）：13644-13660.

[29] ZHANG R，DUAN Y F，ZHAO Y，et al.Temperature compensation of Elasto-Magneto-Electric （EME） sensors in cable force monitoring using BP Neural Network［J］.Sensors，2018，18（7）：2176.

[30] 张茹.基于磁弹效应和磁电层合材料的在役钢结构应力监测研究［D］.杭州：浙江大学，2014.

[31] ZHANG Ru.Stress monitoring for in-service steel structures based on elasto-magnetic effect and magneto-electric laminated composites［D］.Hangzhou：Zhejiang University，2014.（in Chinese）

[32] RYU J，PRIYA S，UCHINO K，et al.Magnetoelectric effect in composites of magnetostrictive and piezoelectric materials［J］.Journal of Electroceramics，2002，8（2）：107-119.

[33] 张伟伟.低温环境下光纤光栅温度和应变传感特性及重复性研究［D］.武汉：武汉理工大学，2022.

[34] ZHANG Weiwei.Research on temperature and strain sensing characteristics and repeatability of FBG in low temperature environment［D］.Wuhan：Wuhan University of Technology，2022.（in Chinese）

基金资助

国家自然科学基金(52378318)

国家自然科学基金(52361165658)

浙江省自然科学基金(LHZ23E080003)

浙江省建设科研项目(2022K116)