Methods for determination of deformations with the use of digital image correlation technologies

No Thumbnail Available

Date

2021-11-11

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Publisher

Видавництво Львівської політехніки
Lviv Politechnic Publishing House

Abstract

Останнім часом особливо актуальним стало питання достовірної оцінки фактичного стану будівельних конструкцій, що містяться під навантаженням і, відповідно, прийняття оптимальних проектних рішень з реконструкції та підсилення. Для отримання достовірної інформації про напружено-деформований стан конструкції, що зазнає навантаження, необхідно визначити розподіл деформацій. У деяких випадках оцінити напружено-деформований стан традиційними підходами практично неможливо. Однак методи цифрової кореляції зображень забезпечують достовірну інформацію про поля переміщень та деформації і можна застосовувати майже без обмежень. Такі підходи досить ефективні для визначення напружено-деформованого стану на гладких поверхнях та в зонах з концентраторами напружень. Метод цифрової кореляції зображень заснований на порівнянні інтенсивності розподілу спекл-картинок оптично шорстких поверхонь. Поєднання інтенсивності кореляційних піків з відповідними алгоритмами розрахунків на рівні субпікселів дає змогу отримати високу точність вимірювання за допомогою простішого обладнання порівняно з технологіями електронної інтерферометрії. Основною метою цієї роботи є детальний аналіз прийомів і методів визначення деформацій із застосуванням цифрової кореляції зображення. Стаття містить детальний огляд наявних досліджень цієї теми та опис основних принципів аналітичного обчислення оптичних даних. На основі проведеного ретельного аналізу можна стверджувати, що методи ЦКЗ є досить перспективними інноваційними технологіями, які можна використовувати для широкого спектру застосувань. Серед перспективних напрямків їх використання – діагностика, моніторинг та контроль стану будівельних конструкцій та матеріалів. Важливо зазначити, що використання методів ЦКЗ для визначення деформацій потребує використання комплексного аналітичного підходу з ітераційними алгоритмами розрахунків. Крім того, точність та ефективність можна збільшити, якщо для цього використовують спеціалізоване програмне забезпечення. Загалом кореляція цифрових зображень – це єдиний підхід, який дає змогу отримати повну інформаційну модель конструкції, що зазнає різного рівня навантаження.
In order to obtain reliable information about the stress-strain state of the structure, subjected to loading, it is necessary to determine deformations` distribution. In some cases, it is almost impossible to assess stress-strain state with the traditional approaches. However, the DIC methods provide reliable information about the fields of displacement and deformation almost without limitations. Such approaches are rather effective for determination of the stress-strain state on smooth surfaces and in zones with stress concentrators. The DIC method is based on the comparison of the intensity of speckle pictures` distribution of optically rough surfaces. The combination of the intensities of correlation peaks with the corresponding calculation algorithms at the subpixel level makes it possible to obtain high measurement accuracy with simpler hardware compared to electronic interferometry technologies. The main purpose of this work is the detailed analysis of techniques and methods for determination of deformations with the use of digital image correlation. The article includes detailed review of existing studies of this topic and description of main principles for analytical computation of the optical data.

Description

Keywords

деформації, цифрова кореляція зображень, напружено-деформований стан, інформаційна модель конструкції, deformations, digital image correlation, stress-strain state, information model

Citation

Blikharskyy Y. Methods for determination of deformations with the use of digital image correlation technologies / Yaroslav Blikharskyy, Nadiia Kopiika // Theory and Building Practice. — Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2021. — Vol 3. — No 2. — P. 67–75.