宋遠佳，張 煒，楊正偉，田 干

第二炮兵工程大學(xué)203 室，西安710025

固體火箭發(fā)動機(solid rocket motor，SRM)殼體為多層黏接結(jié)構(gòu)，各層界面的黏接失效是發(fā)動機結(jié)構(gòu)完整性破壞的關(guān)鍵. 據(jù)統(tǒng)計，在導(dǎo)致各類飛行器發(fā)射失敗的故障中，有1/3 發(fā)生在殼體的黏接層上，尤其以殼體/絕熱層之間的脫黏缺陷最為常見［1］. 目前一直采用射線［2］、超聲［3-4］等常規(guī)技術(shù)對SRM 進行檢查. 射線檢測適用于孔隙和夾雜等體積型缺陷，但對分層及平行裂紋檢測比較困難，且檢測周期長、設(shè)備龐大，不便于在線檢測. 超聲能夠?qū)Ψ謱?、脫黏等缺陷進行準確檢測，但檢測效率低，對不同缺陷需要不同的探頭，且需要耦合劑. 所以，上述兩種探傷方法均難以滿足SRM 在應(yīng)用中快速、高效檢測的需要. 熱波技術(shù)由于檢測速度快、效率高、觀測面積大和便于在線檢測等優(yōu)點，獲得業(yè)內(nèi)廣泛關(guān)注［5-12］. 但目前研究主要集中在缺陷的定性識別上，對多層黏接結(jié)構(gòu)的研究尚需深入. 本文利用熱波技術(shù)，對SRM 復(fù)合材料殼體/絕熱層黏接界面的脫黏進行檢測研究，并對缺陷的定量識別進行探討，為航空航天飛行器系統(tǒng)的安全可靠提供了一種快速、高效的檢測與評估方法.

1 熱波技術(shù)檢測原理

熱波技術(shù)與激光、太赫茲波［13-14］等技術(shù)不同，其理論基礎(chǔ)是熱傳導(dǎo)定律［15-18］，對物體主動施加可控?zé)峒?，使物體內(nèi)部缺陷和損傷以表面溫度變化的差異形式表現(xiàn)出來，采用紅外熱像儀記錄物體表面的溫度變化，通過對序列熱圖的采集、分析和處理，實現(xiàn)對物體內(nèi)部缺陷的檢測和定量識別.

熱波技術(shù)常用閃光燈對材料表面施加一個脈沖熱流，對于厚度較薄的各向同性無限大平板材料，其傳熱微分方程可以簡化為一維模型，

其中，α = k/(ρc)，為材料的導(dǎo)溫系數(shù)或熱擴散率，是材料的物性參數(shù);k 為熱傳導(dǎo)率;ρ 為密度;c 為比熱容;T(x，t)為位于x 處t 時刻的溫度.

初始條件 θ(x，0)= θ0

其中，q 為表面施加的脈沖熱流，忽略表面的對流和輻射換熱.

對厚度為d 的均勻介質(zhì)(忽略熱波的高次反射)，可得到有限厚度d 區(qū)域與無限厚度區(qū)域的溫度差隨時間的變化函數(shù)為

可見，溫差及溫差最大時的時間是重要的檢測參數(shù)，根據(jù)上述參數(shù)，可對缺陷進行分析. 對于形狀復(fù)雜的材料或復(fù)雜的加熱方式，無法求得其解析解，因此借助數(shù)值分析方法進行研究.

2 仿真計算

2.1 模型建立及求解

選擇某玻璃纖維復(fù)合材料殼體/絕熱層脫黏缺陷為仿真對象，模型及網(wǎng)格劃分如圖1. 模型尺寸為280 mm×280 mm×8 mm，其中復(fù)合材料厚度為5 mm，絕熱層厚度為3 mm，絕熱層含3 個直徑分別為30 mm、20 mm 和10 mm 的圓形平底洞，用以模擬脫黏缺陷. 復(fù)合材料物性參數(shù):密度為2 160 kg/m3;比熱容為1 378 J/ (kg·K);熱傳導(dǎo)系數(shù)平行于纖維方向為1.78 W/ (m·K)，垂直纖維方向為0.76 W/ (m·K);假定環(huán)境溫度θe保持在20 ℃，脈沖能量為4 800 J，加熱時間為2 ms.

圖1 模型網(wǎng)格劃分Fig.1 The grid of model

計算過程分為兩步:第1 步為瞬態(tài)加熱過程，t= 0 ～2 ms，側(cè)面絕熱，

第2 步為冷卻過程，t = 2 ms ～100 s，初始條件為第1 步的計算結(jié)果.

2.2 模型建立及求解

圖2 為樣本表面溫度場熱圖序列. 由圖2 可知，在6.65 s 時，在缺陷對應(yīng)的表面出現(xiàn)3 個熱斑，熱斑的大小和亮度隨時間發(fā)生變化.

圖2 表面溫度場熱圖序列Fig.2 Thermal serial plots of surface temperature

圖3 顯示了3 個熱斑中心及無缺陷區(qū)域?qū)?yīng)的表面溫度隨時間的變化. 由圖3 可知，加熱瞬間，表面溫度迅速升高到22.7 ℃，停止加熱后，溫度開始下降，缺陷越大，對應(yīng)的表面溫度下降速度越慢;隨時間推移，溫度場最終趨于一致. 因此，可根據(jù)冷卻過程中溫度變化對缺陷進行評估. 圖4 顯示不同直徑缺陷對應(yīng)表面溫差隨時間的變化. 圖4表明，溫差的變化與缺陷直徑有很大關(guān)系，缺陷直徑為10 mm 時，溫差可達到0.17 ℃，目前紅外熱像儀的溫度分辨率可達0.01 ℃，且脫黏的直徑不超過17 mm 即視為正常，因此，熱波技術(shù)完全滿足檢測的需要. 由圖4 還可知，3 個缺陷的表面溫差最大的出現(xiàn)時間分別為16 s、23 s 和35 s，說明該參數(shù)隨著缺陷直徑的增大而增大.

圖3 缺陷及無缺陷對應(yīng)表面溫度變化Fig.3 Time-dependence temperature changes curves between defect and sound area

圖4 不同直徑缺陷對應(yīng)表面溫差隨時間變化Fig.4 Surface temperature difference curves of defect with different diameters

仿真結(jié)果表明，熱波檢測的速度快，靈敏度高，且脫黏面積越大，對應(yīng)的溫差越大，熱斑的面積也越大，缺陷越容易被檢測. 因此，根據(jù)表面溫度場的變化情況，可對缺陷進行識別.

3 實驗結(jié)果

3.1 實驗描述

為驗證上述仿真結(jié)果，對樣本進行了5 次實驗，其結(jié)果均相同，試件如圖5 所示. 實驗借助首都師范大學(xué)紅外熱波實驗室的設(shè)備，利用脈沖閃光燈作為面熱激勵源，工作距離為42 cm，脈沖能量為4 800 J，加熱2 ms，紅外圖像的采集時間為30 s，采集頻率為60 Hz.

圖5 試件實物照片F(xiàn)ig.5 The front and rear pictures of the sample

圖6 為檢測結(jié)果. 由圖6 可知，試件在加熱后大約2 s 時，較大的2 個缺陷通過表面的熱斑開始顯現(xiàn)，隨時間推移，最小的缺陷也開始出現(xiàn)，且越來越清晰，大約在17 s，熱斑與環(huán)境的對比度達到最大，此后對比度漸減，到28 s 左右最小的熱斑消失，其他2 個熱斑也變得模糊，最終由于熱擴散的影響，表面溫度場趨于均勻.

圖6 樣本檢測表面溫度場序列熱圖Fig.6 Serial thermal plots of the sample surface temperature

3.2 結(jié)果分析

如圖6 所示，對缺陷進行識別的最佳時間在5～17 s，其間缺陷的顯示效果最好. 比較實驗和仿真結(jié)果發(fā)現(xiàn)，實驗過程中缺陷顯現(xiàn)的時間小于仿真的時間，其主要原因歸于仿真過程忽略了表面的輻射和對流換熱，減緩了溫度場趨于一致的時間. 實驗過程中，利用一個遮光罩對被檢測部位進行遮擋，減少周圍環(huán)境輻射和對流的影響，確保了檢測效果. 由圖6 還發(fā)現(xiàn)，試件淺表面的紋理特征通過熱圖也能清楚顯現(xiàn)，說明熱波技術(shù)對材料淺表面狀況也能夠進行評估.

為更好地顯現(xiàn)缺陷，從7 s 對應(yīng)的熱圖中減去材料表面造成的背景信息，并進行圖像增強，結(jié)果如圖7 所示. 圖7 (a)中去除背景信息有效地消除了噪聲，圖7 (b)中增強了缺陷的對比度.

圖7 圖像處理效果圖Fig.7 Imaging processing effect plot

圖8 為原始熱圖和處理后的三維效果圖. 由圖8 可見，上述處理后的效果非常明顯，缺陷更加清楚直觀，這為定量識別缺陷提供了基礎(chǔ).

圖8 原始熱圖和增強處理后熱圖的三維效果Fig.8 3D tomogram of raw and enhanced thermal images

3.2.1 脫黏大小識別

基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的分水嶺法對熱圖進行分割處理，效果如圖9. 提取上述處理后熱斑的大小可以對缺陷進行定量識別，分別計算不同時刻表面熱斑的直徑，與實際缺陷比較結(jié)果如表1.

圖9 缺陷分割及其三維顯示圖Fig.9 Defect segmentation and its 3D tomogram

表1 熱斑與缺陷實際尺寸的對比Table 1 Comparing results between thermal spots and defects real diameters

表1 表明，熱斑的直徑逐漸增大，在7 s 左右與真實缺陷直徑基本相同，然后繼續(xù)增大，最終變得模糊. 相同情況下，缺陷越大，熱斑面積與缺陷面積越接近. 因此在實際檢測過程中可根據(jù)材料和缺陷的參數(shù)，確定一個最佳檢測時間.

分析發(fā)現(xiàn)，出現(xiàn)上述現(xiàn)象的主要原因是由于在開始冷卻階段，缺陷邊緣的橫向傳熱對熱流在材料內(nèi)部的傳熱影響較小，使得采集到的熱斑面積小于真實缺陷;隨著時間推移，橫向傳熱的影響越來越大，熱斑邊緣溫度與正常區(qū)域溫差越來越大，熱斑的面積慢慢增大，然后繼續(xù)擴散，直到整個表面溫度場趨于均勻. 實驗發(fā)現(xiàn)，7 s 左右，3 個深度相同、直徑不同的缺陷熱斑與缺陷直徑誤差最小，因此，最佳檢測時間主要與材料傳熱性能和缺陷的深度有關(guān).

3.2.2 脫黏深度計算

對式(6)進行求導(dǎo)并求極值，可得最佳檢測時間與缺陷深度d 及大小a 的關(guān)系，代入材料參數(shù)和缺陷尺寸，可求出缺陷深度，結(jié)果如表2.

表2 5 mm 深的缺陷參數(shù)計算結(jié)果與真實值比較Table 2 Estimating results for 5 mm-depth defect and contrast with real values

3.3 與聲-超聲檢測的比較分析

利用聲-超聲檢測方法［19-20］對上述樣本進行檢測比較，結(jié)果如圖10.

圖10 聲-超聲檢測信號及參考信號時域圖Fig.10 Inspecting signals and referring signals time-region curves based-on AU

聲-超聲檢測也能夠靈敏地檢測出缺陷，且缺陷越大，超聲波的能量損失越嚴重，對波形進行處理與分析后，可以對缺陷進行定量判斷. 檢測過程中必須嚴格控制探頭位置，使缺陷的圓心落在兩探頭中心的連線上，這樣可在20 μs 左右得到缺陷信號. 但在缺陷未知的條件下，需要緩慢移動探頭位置，檢出缺陷時間為30 min 左右. 相同的實驗樣本，利用熱波檢測速度快，20 s 即可檢測整個樣本，整個檢測過程不需要人為參與. 同時，熱波檢測的結(jié)果直觀，通過觀察紅外熱圖就可對缺陷進行初步識別，而聲- 超聲檢測難以提供這種直觀信息. 在對熱圖經(jīng)過分析后，能對缺陷進行準確定位及定量判斷，這些優(yōu)勢可保證便捷有效地完成檢測任務(wù).

結(jié) 語

針對SRM 復(fù)合材料殼體/絕熱層界面的脫黏缺陷，利用熱波技術(shù)進行了仿真和實驗研究，并與聲-超聲檢測結(jié)果進行了對比. 結(jié)果表明，①熱波檢測的檢測速度很快(20 s)，效果明顯，完全滿足工程應(yīng)用中脫黏不超過17 mm 的要求;檢測結(jié)果直觀，根據(jù)表面溫度場變化情況，就可以對缺陷位置和大小進行判斷. ②存在最佳檢測時間，其對應(yīng)的熱圖能夠?qū)θ毕荽笮『臀恢眠M行定量識別;最佳檢測時間與缺陷深度和材料參數(shù)有關(guān). 在工程應(yīng)用中可通過設(shè)計標準試件，由實驗來確定最佳檢測時間. ③實驗獲取的紅外熱圖含有豐富的缺陷信息，同時也含有較多的噪聲和背景信息，需要進行降噪、增強和分割處理，利用熱斑區(qū)域來識別缺陷的大小，然后根據(jù)其大小和相關(guān)檢測參數(shù)來估算缺陷深度等信息. 本文的識別過程也為熱波檢測提供了一種有效的定量識別缺陷的方法. ④與聲-超聲波檢測結(jié)果比較表明，熱波技術(shù)優(yōu)勢明顯，隨著研究的深入和檢測技術(shù)的提高，可把熱波技術(shù)作為未來SRM 常規(guī)的檢測技術(shù)，為航空航天飛行器系統(tǒng)的安全可靠提供重要保障.

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