高炉利用定量霍普金森杆
2016年7月5日
该协议详细介绍了使用霍普金森压力棒来测量近场爆炸事件的反射爆炸载荷。它能够在反射边界上的任何点插入压力-时间历史，因此可用于完全表征产生的载荷的空间和时间变化。
本实验的总体目标是准确测量在靠近炸药装药产生的极端腐蚀性环境中压力的时空分布。这种方法可以帮助回答防爆工程领域的关键问题，例如施加载荷的确切形式以及爆炸类型和形状等因素如何影响施加的载荷。这种技术的主要优点是，它允许我们记录超出传统测量方法限制的压力。
虽然这种方法可以提供对自由空气爆炸的见解，但它也可以应用于其他事件，例如埋地或水下炸药。我们首先使用单个霍普金森压力棒试验了这种方法的想法，并很快意识到需要一个大型阵列来准确捕获数据。首先，使用软件分析（例如使用 ConWep）计算测试框架布置将产生的近似最大脉冲。
对于埋藏装药，这个过程不太简单，因为它需要更先进的数值技术来模拟土壤、炸药和靶板之间的相互作用。文本协议中提供了有关测试框架和称重传感器生产的详细信息。在 Hopkinson 压力棒上选择应变片的位置，尽可能靠近加载面，以最大限度地减少色散。
在这种设置中，目标板的厚度和安装杆所需的机动性导致量规安装在距离加载面 250 毫米的位置。在本例中，捕获事件所需的计算条半径为 5 毫米。对钢筋使用最严格的空间分辨率，而不会影响结构完整性。
在本例中，距离为 25 毫米。文本协议中提供了更多详细信息。首先，使用氰基丙烯酸酯，将半导体应变片连接到霍普金森压力棒，然后连接到称重传感器。
如果需要，使用称重传感器将目标板安装到刚性反作用框架上。确保所有电缆都接地良好，以提高信号质量。布线还必须足够长，以便连接到爆炸区域外的示波器。
任何屏蔽线都应该携带足够的信号。现在，将 Hopkinson 压力杆挂在杆组件接收器上。将加载的一端穿过目标板上的正确孔，然后将霍普金森压力杆自由悬挂在拧到其远端的螺母上。
使用水平仪调整螺母以垂直放置棒材，并使它们的表面与目标板齐平。现在，通过反复试验来设置调节电路中可变电阻器的微调，以将电压保持在示波器的范围内。将放大器盒报告的每个通道上的不平衡读数归零。
接下来，将放大的仪表输出连接到合适的数字示波器。将示波器配置为 1.56 兆赫兹采样频率，记录持续时间为 28.7 毫秒，并将预触发持续时间设置为 3.3 毫秒。总共应连接 22 个仪表，其中 17 个来自霍普金森压力杆，4 个来自称重传感器，1 个断线。
记录每个仪表的电压和时间。将录音设置为在断线中的电压超过窗外值（如正负 100 毫伏）时触发。在自由充气测试的情况下，使用一条细木条将装药悬浮在目标板下方的正确支架处，在本例中为 200 毫米。
将电荷与测量阵列同轴放置，以确保读数有效。埋地装药测试的关键要素是土床的准备和埋藏过程。需要精度以确保获得可重复的结果。
接下来，关闭范围。部署哨兵以确保射击过程中射程清晰。现在，就在发射免费充气之前，将断线连接到雷管上，并从底座将电雷管插入装药的一半。
现在，移动到触发点并确认仪器正在运行。然后，为断线供电。现在，请务必与哨兵确认是否可以安全地进行射击。
然后，启动炸药。引爆后，确保测试区域安全并下载和备份数据。在编写协议来描述此阶段所需步骤的同时，还提供了一个开发的 Matlab 脚本，以允许使用确切的方法快速完成数据处理。
双击文件名，然后单击导入向导中的完成，将原始数据文件中的数据导入 Matlab。接下来，打开插值 Matlab 脚本。在代码的网格划分部分中，定义一个规则网格，通过更改网格来运行插值。
在将来的任何数值建模中都使用相同的分辨率。这个关键步骤将离散数据转换为 2D 地图。该脚本将对所有 Hopkinson 压力棒压力轨迹进行时间偏移。
需要时移才能允许插值例程在任何给定时间成功定位激波前沿。现在，对齐来自每个径向阵列的数据，以便同步所有最大压力。接下来，计算网格上给定目标点的半径 r 和角度 beta。
将 1D 插值应用于最接近当前半径目标点的两个 Hopkinson 压力棒阵列。例如，在 45 度时，插值将使用 X、X 和 Y、Y 数组。现在，根据角度对两个压力之间的线性进行插值。
例如，在 45 度处，使用 50%X， X 和 50%Y， Y.然后，根据冲击到达时间的三次插值对每个位置的压力时间历史进行时间偏移。最终，结果是完全插值的压力时间历史。使用 100 毫米低碳钢靶板构思了一种能够抵抗数百牛顿秒且挠度最小的有效刚性反作用框架。
该框架可承受高达 500 牛顿秒的测试。使用 17 根霍普金森压力杆进行一次测试，这些压力杆配置为 2D 阵列，使用 3.25 米长、半径为 5 毫米的杆。间距设置为 25 毫米。
对于此测试，应变片安装在距离加载面 0.25 米的位置。埋在饱和土壤中的炸药被引爆。来自四个径向阵列中的每一个的数据，每个径向阵列都有一个与所有图相同的中央霍普金森压力棒，显示了非常清晰的激波前沿，压力随着径向距离的增加而缓慢衰减。
然后，记录的压力时间历史记录通过 2D 插值例程运行。作用在目标板上的插值压力显示，激波前到达时有 20 毫秒的延迟。激波前沿是激波覆盖电荷和目标板之间距离所需的时间。
载荷的不对称性在 0.22 毫秒时尤为明显。爆炸后 0.3 毫秒，激波前沿沿所有轴几乎对称。设备调试后，每天最多可以进行 6 次自由空气测试。
由于土壤制备的复杂性增加，使用埋地装药进行测试时，这个数字大大减少。这是第一次实现如此高分辨率的测量。因此，我们现在能够测量由测试几何形状变化引起的载荷形式的差异。
开发的数值例程提供了一种非常强大的方法来可视化载荷，然后将该载荷直接应用于数值模型中，作为对结构对爆炸爆炸的响应进行建模的第一步。当前测试产生的数据为增强下一代数值模型提供了独特的验证数据，提高了我们对问题的理解以及我们保护自己免受爆炸的能力。
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概述
本协议详细说明了使用Hopkinson压力棒测量近场爆炸事件的反射爆炸负载。它能够在反射边界上的任何点插值压力-时间历史，从而全面描述负载变化。
关键研究组成部分
科学领域
- 爆炸防护工程
- 压力测量技术
- 爆炸事件分析
背景
- 实验旨在测量爆炸装置附近攻击性环境中的压力分布。
- 该方法解决了关于爆炸传递负载性质的关键问题。
- 通过捕获极端压力值，它增强了传统的测量方法。
- 适用于各种爆炸场景，包括自由空气、埋藏和水下装置。
研究目的
- 准确测量爆炸事件的空间和时间压力分布。
- 了解爆炸类型和形状如何影响传递的负载。
- 改进爆炸负载分析的数据捕获技术。
使用的方法
- 利用Hopkinson压力棒进行压力测量。
- 软件分析以计算测试框架安排产生的最大冲量。
- 实施大规模压力棒阵列以收集全面的数据。
- 将该方法应用于各种爆炸场景。
主要结果
- 成功记录了超出传统测量限制的压力。
- 获得了对不同爆炸类型传递负载性质的洞察。
- 证明了该方法在各种爆炸环境中的有效性。
- 验证了需要大规模压力棒阵列以准确捕获数据的必要性。
结论
- 该方法提供了一种可靠的手段来测量爆炸负载特性。
- 它增强了对爆炸相互作用及其影响的理解。
- 未来的应用可能扩展到爆炸防护工程的其他领域。
常见问题
Executive Industry Relevance
This method enables high-resolution measurement of blast pressure distributions in extreme environments, supporting predictive modeling of structural responses to explosive loading. By capturing spatial and temporal pressure data beyond traditional sensor limits, it provides critical validation data for numerical simulations used in defense and safety engineering. The technique enhances mechanistic understanding of blast-wave interactions with materials, informing risk assessment and design validation in high-consequence scenarios.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of mechanical stress pathways under extreme loading conditions relevant to mechanobiology studies.
- Operational Value: Provides a robust platform for applying controlled, high-magnitude mechanical stimuli to biological systems.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Generates quantitative, time-resolved pressure profiles that can correlate with cellular response thresholds in mechanosensitive assays.
- Operational Value: Supports standardization of mechanical input parameters across replicate experiments for improved reproducibility.
Translational & Preclinical Research
- Scientific Value: Facilitates preclinical evaluation of blast injury models by delivering reproducible, spatially defined overpressure profiles.
- Operational Value: Enables scalable testing of countermeasures or protective interventions under controlled blast conditions.
Pipeline & Workflow Integration
The method fits within the discovery continuum by providing biomechanical inputs that inform target engagement under stress, support assay development for mechanotransduction pathways, and enable preclinical validation of injury mechanisms.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing on how extreme mechanical forces influence signaling pathways and cellular fate decisions.
- Screening: Delivers reproducible, quantifiable mechanical stimuli for screening compounds that modulate cellular responses to pressure or stretch.
- Analytics: Yields high-fidelity pressure-time histories and spatial maps that serve as objective inputs for computational modeling of biological responses.
- Translational Research: Connects in vitro findings to preclinical models by providing standardized blast loading profiles relevant to traumatic brain injury or lung injury studies.
- Enterprise Reuse: Establishes a reusable capability for generating extreme mechanical environments across multiple projects in neurotrauma, pulmonary, or musculoskeletal research.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Improves predictive confidence in models of mechanosensitive pathways by providing empirically validated loading conditions.
- Operational Value: Ensures reproducibility and spatial fidelity of mechanical inputs across laboratories and test campaigns.
- Strategic Value: Reduces biological risk in translational programs by enabling early-stage validation of therapeutic candidates under relevant stress conditions.
- Portfolio Impact: Informs go/no-go decisions by clarifying mechanistic links between blast exposure and pathological outcomes.
Implementation Considerations
- Expertise in experimental mechanics, strain gauge instrumentation, and high-speed data acquisition is required.
- Access to machining facilities, oscilloscopes with MHz sampling rates, and signal conditioning circuits is necessary.
- Standardization of bar alignment, gauge placement, and triggering protocols across teams ensures data comparability.
- Adaptation to biological systems requires biocompatible interfacing and isolation of samples from blast debris while maintaining pressure transmission fidelity.
- Practical limitations include the need for controlled blast ranges, safety protocols, and post-test data processing expertise using tools like MATLAB for interpolation.
