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玻璃钢复合材料胶接质量检测中傅里叶变换的应用研究

2020-07-04 453 上传者：管理员

摘要：通过对钢/玻璃钢的胶接质量的超声信号进行傅里叶变换并分析,发现超声波在钢里面产生了共振。因胶接良好时玻璃钢对超声信号的衰减使得其共振幅值要明显小于脱粘超声信号,再通过对比不同特征下的超声C扫描图像,发现只有在基频幅值下的超声C扫检测效果和常规超声C扫检测效果一致。因此可以通过超声幅-频曲线来评价钢/玻璃钢的胶接界面是否存在脱粘。

关键词：
傅里叶变换
复合材料
工程数学
胶接质量
超声C扫描
超声幅-频曲线
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玻璃钢复合材料因其质量轻、强度高、防腐、耐烧蚀、绝缘、隔音等诸多优点[1]而被广泛地应用于铁路、船舶、风电、航空航天等行业。某型号固体火箭发动机燃烧室壳体为钢/玻璃钢胶接复合结构(简称“复合壳体”),其中玻璃钢为布带缠绕制品,主要起绝热作用,结构如图1所示,在复合壳体中钢的厚度为0.67mm,玻璃钢为0.63mm～2.5mm的渐变厚度。复合壳体的制造工艺为玻璃钢缠绕成型后再与钢质旋压壳体通过胶黏剂胶接装配在一起。在胶接装配过程中,若钢质旋压壳体内部打磨不均匀、存在多余物、玻璃钢与钢壳体装配间隙不严、胶层喷涂不均匀以及胶层内部气体未完全排出等情况,则容易导致钢和玻璃钢胶接质量不佳甚至出现完全未粘接等情况。如果存在大面积间隙型脱粘,则在发动机燃烧过程中容易击穿复合壳体,导致燃烧室压力失控,严重影响产品的可靠性[2,3]。因此需要对发动机复合壳体胶接质量进行质量控制。

图1固体火箭发动机复合壳体

由于复合壳体中的钢质壳体很薄以及厚度存在公差,导致在进行超声C扫描时无法对所有采样点统一固定某个钢/玻璃钢的胶接界面反射波作为成像特征。因玻璃钢具有良好的隔音特性,因此其对超声波的衰减非常大,超声波在玻璃钢经过多次反射后声压非常低,所以通常采用超声波多次反射衰减法来检测钢/玻璃钢的胶接质量[4]。

近年来随着数字信号处理技术的崛起,各种非线性超声评价得到了迅速的发展。其中研究最多的非线性为将超声时域信号通过傅里叶变换转换到频域,通过频率里面的信号特征对检测结果进行评价[5,6,7,8,9,10,11,12]。在粘接质量检测方面,艾春安等研究了过短时傅里叶变换识别超声检测信号中的缺陷[13];敦怡等采用非线性技术对金属基复合材料结构界面粘接强度进行了评价[14];陈军等也采用了非线性超声对粘接结构的弱粘接缺陷进行了评价[15]。但是他们并没有采用非线性超声所识别出的特征进行超声C扫描成像。由于超声波在胶接界面良好和存在脱粘时的衰减差异较大,导致超声波信号振幅差异较大,因此在经过傅里叶变换之后的幅-频特性曲线中,频率的幅值会产生明显的差异。因此本文也将借助傅里叶变换,将采集到的超声时域信号转换到频域,对钢/玻璃钢的胶接质量进行超声评价并形成超声C扫描图像。

1、钢/玻璃钢超声传播模型

由于复合壳体为钢/玻璃钢的胶接结构,因此超声波在复合壳体中的传播符合超声波在多层结构复合材料中的传播特性,其传播模型可以通过图2模型来表示。

图2超声波在钢/玻璃钢中的传播模型

其中:r1为钢的上表面;r2为钢和胶的胶接面;r3为胶和玻璃钢的胶接面;r4为玻璃钢的下表面。

由于胶层很薄以及钢对超声波的衰减很小,当忽略胶层和钢对超声波的影响时,则钢/玻璃钢界面处的声压反射系数R见式(1)。

R=∣∣Z2−Z1Z2+Z1∣∣(1)

式中:Z1为钢的声阻抗;Z2为玻璃钢的声阻抗,当胶接界面存在脱粘时,Z2为空气的声阻抗。由于复合壳体中钢的声速约为5.36km/s,密度为7.8g/cm3,而玻璃钢的声速约为3km/s,密度约为1.65g/cm3,通过计算可知,当胶接界面存在脱粘时,R≈1,而当胶接界面胶接良好时,R≈0.75。因此当胶接界面存在脱粘时,超声探头接收到的超声波多次反射波幅依然很高。而当胶接界面胶接良好时,由于穿透至玻璃钢中的超声波大部分被衰减了,导致从玻璃钢反射回去的声压很小,因此在经过玻璃钢的多次衰减之后超声探头接收到的能量非常低,即可以通过超声波多次反射后的波形衰减程度来判断胶接界面是否存在脱粘。

2、超声波检测

因复合壳体中钢的厚度只有0.67mm,因此脱粘位置的深度也只有0.67mm。如果使用常规探头直接接触检测,脱粘位置处于波源附近,因波的干涉容易在该区域产生一系列极大值和极小值,导致声压不稳定,以至于影响检测结果的判定,因此在实际检测时需要避开超声波的近场区。本文在对复合壳体中的脱粘缺陷进行检测时选择频率为10MHz,晶片直径为3mm的纵波直探头。经测,延时块为21.4mm厚的聚苯乙烯的声速为2210m/s。此时通过式(2)得知超声近场区N等于10.1mm。

N=D24λ(2)

式中:D为探头晶片直径;λ为聚苯乙烯中的超声波波长。通过计算得知超声近场区小于延时块的厚度,再采用8位100MHz的采集卡采集胶接界面存在脱粘时的超声波时域波形,如图3所示,胶接良好时超声波时域波形如图4所示。不难发现在胶接良好的情况下,多次反射之后的超声波衰减程度明显要高于存在脱粘的情况。在超声时域波形中,相邻两个底波之间相差25个采样点,因此相邻两个底波时间间隔为250ns,通过计算得知超声波在钢壳体中的传播速度为5360m/s。同时在超声时域波形中发现超声波声压并不呈线性衰减,前几次胶接界面波反而越来越高,这是因为超声波在钢壳体中产生了共振。而超声波在钢壳体中产生共振的条件是钢壳体的厚度为超声波半波长的整数倍。通过计算得知在超声频率为4MHz倍数的时候会在钢壳体中产生共振。虽然本文采用的是10MHz的超声探头,但是由于超声探头频率具有一定的带宽,其中就包含了8MHz的频率成分,因此超声波会在钢壳体中产生共振。

图3脱粘超声时域波形

图4胶接良好超声时域波形

3、傅里叶变换

傅里叶变换一般指的是连续傅里叶变换,其定义见式(3)。

F(ω)=∫∞-∞f(t)e-iωtdt(3)

但是由于计算机采集到的信号都是有限长离散数字信号,因此需要采用离散傅里叶变换来计算信号的频谱。离散傅里叶变换的定义见式(4)。

X(k)=Σn=0N−1x(n)e−i2πnNk(4)

其中:k=0,1,…,N-1;x(n)为采集到的原始信号;X(k)为变换后的频谱信号。

由于超声波在钢壳体中产生共振,导致脱粘处超声信号在前几次反射时产生了失真,为了减少信号失真带来的影响,选择后面没有失真的多次反射回波进行傅里叶变换。理论上每个胶接面反射回波都是一个完整的周期信号,在进行傅里叶变换时只需要选择单个周期信号即可。同样因为钢壳体厚度存在公差,在进行超声C扫描处理时无法对每个采样点精确地选取单个完整的周期信号,因此选择了多个反射回波进行傅里叶变换。对图3、图4闸门中的超声信号进行傅里叶变换后的幅-频特性曲线如图5、图6所示。

图5脱粘幅-频特性曲线

图6胶接良好幅-频特性曲线

在图5、图6中的幅-频特性曲线中存在4个比较尖锐的极大值,且这几个极大值所对应的频率呈倍频的关系,第一个极大值对应的频率为超声波的基频,此频率约为8MHz,正好是超声波在钢壳体中的共振频率。从图5、图6中不难发现脱粘处的共振频率幅值远高于胶接良好处共振频率幅值,其结果和理论分析一致。因此可以通过分析频域信号共振频率幅值的大小来区分钢和玻璃钢的胶接界面是否存在脱粘。

4、不同特征超声C扫描图像

对复合壳体局部进行超声C扫描检测,采集到一个三维矩阵的原始数据Dn×r×c,其中n为每个采样点超声时域波形的长度,r为C扫描数据的行数,c为C扫数据的列数。对原始数据Dn×r×c中的每一列超声时域波形闸门中的数据进行傅里叶变换并重新生成新的三维矩阵数据Df×r×c,f为傅里叶变换后的数据长度。在采用常规超声波多次反射衰减法进行超声波C扫描成像时的效果如图7所示。而本文所研究的傅里叶变换进行超声波C扫描成像时所采用的成像特征为共振频率下的幅值。因此4个共振频率幅值对应超声波C扫描图像为Df1,r×c、Df2,r×c、Df3,r×c、Df4,r×c,其结果如图8至图11所示。从图7至图11可知两种特征成像方法都能检测出脱粘缺陷,但是不同成像特征所呈现的超声波C扫描图像效果不同,即对脱粘缺陷的检测灵敏度不同。对比发现只有图8和图7的效果一致,说明在频域里面只有在基频幅值下的超声C扫描特征成像效果最好。

图7常规超声C扫描图像

图8基频超声C扫描图像

图9二倍频超声C扫描图像

图10三倍频超声C扫描图像

图11四倍频超声C扫描图像

5、结论

通过采用傅里叶变换将钢/玻璃钢的胶接超声时域信号转换到频域,发现超声波在钢里面产生了共振。由于胶接良好时玻璃钢对超声产生了极大的衰减,致使其共振幅值较小,而脱粘处由于不受玻璃钢的影响,因此其共振幅值较大,再通过比较常规超声C扫描图像和在4个共振频率下的超声C扫描图像发现,只有在基频下对脱粘的检测效果和常规超声C扫描效果一致,所以可以采用超声频域的基频幅值对复合壳体中的胶接质量进行超声C扫描检测。

参考文献：

[1]杨小兵,田树桐.玻璃钢在燃煤电厂湿烟囱中的应用研究[J].玻璃钢/复合材料,2011(2):39-42.

[2]王飞,盛涛,涂俊,等.固体火箭发动机黏接壳体超声C扫描检测系统研制与应用[J].无损检测,2020,42(1):78-80.

[3]郭洪涛,曹付齐.固体火箭发动机装药界面胶接质量超声波检测[J].航空兵器,2006(6):49-52.

[4]凡丽梅,王从科,郑杰,等.薄壁金属与非金属环形粘接件粘接质量超声检测方法研究[J].测试技术学报,2014,28(6):489-493.

[7]侯怀书,张世玮,陆顶,等.304不锈钢晶粒尺寸的超声检测[J].机械工程材料,2019,43(12):19-23.

[8]刘云轩,吴伟,段宏健.小径钛钢爆炸复合棒材超声检测信号时频分析[J].无损检测,2019,41(2):8-15.

[9]吴金锋,孙加伟,汪春晓,等.基于FFT的核电站反应堆控制棒组件的超声测厚[J].无损检测,2017,39(3):40-43.

[10]孙珞茗,林莉,马志远.基于声压反射系数幅度谱特征的涂层脱粘超声C扫描成像检测研究[J].机械工程学报,2019,55(12):44-49.

[11]刘学坤,杨世锡,刘永强,等.圆柱类金属构件表面裂纹的激光超声识别方法研究[J].振动与冲击,2020,39(5):10-17.

[12]何海峰,罗宇昆,涂斌,等.自适应灰狼小波去噪法在变压器套管引线超声检测中的应用[J].无损检测,2020,42(3):54-59.

[13]艾春安,蔡笑风,刘继方,等.短时傅里叶变换声—超声检测信号缺陷识别[J].中国测试,2015,41(4):29-31.