鄭善樸 陸銘慧 王俊東 羅 藝 董俊冬

(1無損檢測與光電傳感技術(shù)及應(yīng)用國家工程實(shí)驗(yàn)室(南昌航空大學(xué)) 南昌 330063)

(2天津市交通科學(xué)研究院 天津 300399)

0 引言

脫粘缺陷在固體火箭發(fā)動機(jī)裝藥結(jié)構(gòu)中的位置、大小和類型是決定其危害程度的關(guān)鍵參數(shù)，對多層裝藥粘接結(jié)構(gòu)中脫粘缺陷的無損檢測是保證發(fā)動機(jī)安全、高性能工作的重中之重[1?2]。隨著大直徑整體纏繞式復(fù)合材料逐漸代替高強(qiáng)度合金鋼作為固體火箭發(fā)動機(jī)殼體成為國際主流趨勢，裝藥結(jié)構(gòu)粘接質(zhì)量的無損檢測技術(shù)也需與時(shí)俱進(jìn)[3]。超聲檢測技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于較成熟的高精度工業(yè)CT技術(shù)和激光全息檢測技術(shù)，但其成本低、無害的檢測優(yōu)勢正是大直徑發(fā)動機(jī)現(xiàn)場檢測所需要的[4]。脈沖反射法檢測金屬殼體裝藥結(jié)構(gòu)時(shí)，金屬產(chǎn)生屏蔽效應(yīng)使聲波能量聚集在金屬層難以下傳。因此，以往金屬殼體裝藥結(jié)構(gòu)的超聲檢測為基于板波誘發(fā)波法和聚焦探頭雙模式檢測法的螺旋C掃成像[5]。復(fù)合材料內(nèi)部的結(jié)構(gòu)復(fù)雜，衰減較大，不適合板波和橫波的傳播，因此選擇單發(fā)單收的大功率接觸型超聲縱波垂直脈沖反射法對多層結(jié)構(gòu)的脫粘缺陷進(jìn)行檢測。

超聲脈沖反射法依靠聲波在工件內(nèi)的傳播時(shí)間和回波確定缺陷位置和缺陷尺寸，但該技術(shù)缺少判定缺陷類型的信息源，至今為止未能實(shí)現(xiàn)缺陷定性的標(biāo)準(zhǔn)化，檢測的準(zhǔn)確與否很大程度上取決于探傷工作者的經(jīng)驗(yàn)和素質(zhì)。對固體火箭發(fā)動機(jī)裝藥結(jié)構(gòu)的鼓包型、緊貼型和斑點(diǎn)型脫粘缺陷進(jìn)行檢測分類可改進(jìn)其制作工藝和貯存條件[6?7]。本文提出脫粘缺陷的超聲定性、定位和定量檢測方法，并通過Comsol仿真和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證各方法的準(zhǔn)確性和可行性。

1 聲波在不連續(xù)多層介質(zhì)中的傳播規(guī)律

圖1為聲波在不連續(xù)多層介質(zhì)中的傳播圖，一束直徑S、聲壓Pr的平面波垂直入射至界面1含不連續(xù)區(qū)域(直徑A)的多層介質(zhì)中。依據(jù)聲波在異質(zhì)界面的聲壓分配規(guī)律，兩側(cè)介質(zhì)的聲阻抗Zi決定了聲波在異質(zhì)界面上的透射率Tij和反射率Fij為

假設(shè)不連續(xù)區(qū)域的聲阻抗遠(yuǎn)小于兩側(cè)介質(zhì)，則聲波入射到介質(zhì)與不連續(xù)區(qū)域的界面幾乎全反射。

圖1 聲波在不連續(xù)多層介質(zhì)中的傳播圖Fig.1 Propagation of ultrasonic waves in discontinuous multilayer media

結(jié)合介質(zhì)的衰減系數(shù)αi可求出聲波的界面i反射聲壓Pj分別為

同理可知，當(dāng)不連續(xù)區(qū)域位于界面2時(shí)，界面i反射聲壓Pj為

由以上公式可知，理想情況下，平面波入射至含有不連續(xù)區(qū)域的多層介質(zhì)中，相同尺寸、不同深度的不連續(xù)區(qū)域?qū)φw底面回波P3影響不變；返回的界面i反射聲波Pj與不連續(xù)區(qū)域的面積、位置有關(guān)，因此，可作為不連續(xù)區(qū)域的定性和定量依據(jù)。

2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分類中的應(yīng)用

多層粘接結(jié)構(gòu)成型復(fù)雜，脫粘類型眾多，超聲脈沖反射信號與脫粘類別之間存在著極為復(fù)雜的非線性關(guān)系，且不同脫粘類型的信號之間具有高度相似性、模糊性，很難建立判定脫粘類型的標(biāo)準(zhǔn)。針對脫粘類型的分類困難，可利用BP(Back propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)區(qū)分具有模糊邊界的類別。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按誤差反向傳播算法訓(xùn)練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其可利用函數(shù)逼近功能來逼近分類邊界，實(shí)現(xiàn)特征域到類別域的非線性映射。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分類為兩部分，一部分為輸入數(shù)據(jù)，由輸入層經(jīng)隱含層傳到輸出層，每層結(jié)果只向下傳播；另一部分為當(dāng)輸出層結(jié)果不理想時(shí)，通過反向傳播誤差值來修改各層權(quán)值和閾值直至得到期望的結(jié)果。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類流程圖如圖2所示。

圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類流程圖Fig.2 Classif i cation f l ow chart of BP neural network

首先將已知脫粘類型的特征值組成的訓(xùn)練樣本集和已知類型標(biāo)號組成的校驗(yàn)樣本集輸入網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)輸入數(shù)據(jù)和類型的數(shù)量設(shè)定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)模型，分類標(biāo)號結(jié)果作為輸出；其次設(shè)定輸入層、隱含層和輸出層之間的初始權(quán)值和層內(nèi)節(jié)點(diǎn)的閾值，通過梯度下降算法為學(xué)習(xí)原則反復(fù)迭代處理訓(xùn)練樣本集實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，將樣本的分類結(jié)果與校驗(yàn)樣本集內(nèi)的分類標(biāo)號對比進(jìn)行學(xué)習(xí)。若校驗(yàn)結(jié)果不能滿足誤差值，則反復(fù)地反向修改樣本權(quán)值和閾值、訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，直到分類結(jié)果與已知類型之間的誤差到達(dá)要求時(shí)學(xué)習(xí)過程終止[8?11]。

3 脫粘缺陷超聲檢測的COMSOL仿真

3.1 仿真建模及特征值的提取

通過COMSOL有限元仿真軟件中以彈性介質(zhì)中的波動方程為基礎(chǔ)的“固體力學(xué)(彈性波)”物理場建立含三種脫粘缺陷的復(fù)合材料殼體/橡膠絕熱層/橡膠襯層三層粘接結(jié)構(gòu)的二維各向同性仿真模型，各層材料屬性如表1所示。

表1 仿真建模的材料參數(shù)Table 1 Material parameters for simulation modeling

建立三種脫粘缺陷仿真模型，每種類型的界面1、界面2各設(shè)置5 mm、10 mm、15 mm、30 mm 4個長度的脫粘，總共24個模型。圖3為含界面1長度為10 mm的鼓包型、緊貼型、斑點(diǎn)型脫粘缺陷的二維建模示意圖。

圖3 含三種脫粘缺陷的二維建模示意圖(單位：mm)Fig.3 Schematic diagram of two-dimensional modeling with three types of debonding defects(Unit:mm)

鼓包型脫粘是粘接層中的溶劑在高溫硫化過程中揮發(fā)而造成的氣體空間，通過圖3(a)所示空氣來模擬；緊貼型脫粘是粘接面上的污染物阻礙膠黏劑活性基團(tuán)的擴(kuò)散和滲透造成的極易擴(kuò)展為分離脫粘的假性緊貼粘接，利用圖3(b)所示液體水代替；斑點(diǎn)型脫粘是膠黏劑涂覆不均或異物摻雜造成的不連續(xù)群狀脫粘，利用圖3(c)所示膠黏劑和氣體交叉連接代替[12]。模型中激勵線源長度為25 mm，加載到與缺陷同軸的模型上邊緣。固體力學(xué)模塊中利用“指定位移”代替超聲激勵，激勵方程為經(jīng)漢寧窗調(diào)制的正弦脈沖函數(shù)：

式(9)中：超聲脈沖的中心頻率f設(shè)為1 MHz，激勵時(shí)長t設(shè)為1μs的單次脈沖波。為獲取更精準(zhǔn)的結(jié)果，以材料中聲波波長的十分之一作為劃分網(wǎng)格最大單元尺寸的原則；選擇“瞬態(tài)”求解器研究時(shí)域內(nèi)聲波動態(tài)傳播過程，設(shè)置求解時(shí)間大于整體底面回波時(shí)長的2倍——25μs；根據(jù)劃分最小網(wǎng)格邊長和材料最大縱波波速可得出0.05μs為合適的求解步長[13]；經(jīng)計(jì)算后，可將聲波在25μs內(nèi)結(jié)構(gòu)中的位移求解結(jié)果以二維云圖或一維點(diǎn)圖的形式顯示；由于該軟件無法實(shí)現(xiàn)收發(fā)同源，因此，在激勵線源正下方0.05 mm處設(shè)置同樣長度的線段作為接收換能器。以相同位置、尺寸、不同類型的脫粘模型中25μs內(nèi)接收線段的位移平均值為縱坐標(biāo)畫出脈沖反射回波的一維點(diǎn)圖如圖4所示。

圖4中可見三種回波的始波重合，始波之后有多個明顯波包，其波峰的時(shí)刻和幅值隨著脫粘類型呈現(xiàn)出微小的差異如幅值浮動、時(shí)刻偏移，此差異由脫粘類型的不同造成，因此波峰a～e的時(shí)刻、幅值信息成為判斷缺陷類型的信息源。由仿真軟件中二維云圖的分幀繪圖功能，根據(jù)波峰時(shí)刻值確定組成回波的聲程如圖5所示。其中需要注意的是，聲波經(jīng)過界面時(shí)均存在反射和透射現(xiàn)象，體現(xiàn)在回波中為多種波包，但部分回波的幅值與主能量相比十分微小且難以判別，因此圖5為回波的主能量聲程，未表示出每次透射界面時(shí)的反射現(xiàn)象。

圖4 良好粘接仿真模型脈沖反射回波Fig.4 Pulse echo of good bonding simulation model

五種聲程均由聲波主能量在粘接界面的反射和透射組成，不同程度地反映著粘接界面的信息，彼此相互制約并呈現(xiàn)一種非線性映射關(guān)系。界面存在脫粘缺陷時(shí)，不同脫粘類型必然存在各自的波峰變化機(jī)制，但具有分類模糊性。結(jié)合聲波在多層不連續(xù)介質(zhì)中的傳播規(guī)律，確定將五種聲程的波峰時(shí)刻、幅值作為區(qū)分脫粘類型的特征值。

圖5 回波的主能量聲程Fig.5 Path of the echo’s main energy

3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的脫粘分類

由仿真軟件得到三類材料相同的含已知脫粘缺陷和待測缺陷結(jié)構(gòu)中的脈沖反射信號，同類已知脫粘有八種不同位置和尺寸的缺陷。圖6為三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的脫粘缺陷分類步驟，提取接收線段上位移平均值一維點(diǎn)圖中5個波峰的時(shí)刻和幅值作為特征值，某些回波中的部分波峰已經(jīng)消失，取前5個波峰的時(shí)刻和幅值，由此組成矩陣為24×10的已知脫粘缺陷訓(xùn)練樣本集，三類脫粘類型標(biāo)號組成校驗(yàn)樣本集。輸入層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)I為特征值10，輸出層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)O為脫粘類型三，當(dāng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分類器時(shí)，隱層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)遵循公式Y(jié)=(I+O)0.5+η(η=1～ 10)，因此Y取4～13中的數(shù)，經(jīng)多次調(diào)整最終確定隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)為5[14?15]，設(shè)定網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)率為0.5。樣品集經(jīng)過歸一化預(yù)處理后輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和自學(xué)習(xí)，網(wǎng)絡(luò)輸出樣本分類，根據(jù)結(jié)果與實(shí)際類型的誤差函數(shù)反復(fù)調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值、閾值，直到滿足誤差小于1×10?5或迭代次數(shù)大于20的條件，則BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完畢；提取待測脫粘缺陷特征值，歸一化后輸入至訓(xùn)練完畢的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過分析待測缺陷特征值與訓(xùn)練樣本集特征值的關(guān)聯(lián)度，由閾值函數(shù)判定分類結(jié)果并輸出，實(shí)現(xiàn)待測試塊的分類。圖7為12個待測缺陷的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類結(jié)果與實(shí)際類型的對比圖，三類缺陷的分類結(jié)果全部正確，證明了經(jīng)過訓(xùn)練的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)脫粘分類方法用于對未知脫粘類型分類的可行性和準(zhǔn)確性。

圖6 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的脫粘缺陷分類步驟Fig.6 Classif i cation steps of debonding defects based on BP neural network

圖7 BP網(wǎng)絡(luò)分類結(jié)果及實(shí)際類型對比圖Fig.7 Comparison of BP network classif i cation results and actual types

3.3 脫粘缺陷界面位置、尺寸的識別

由5個波峰的聲程可知波峰a、b對界面1脫粘缺陷的敏感度強(qiáng)于界面2，以良好粘接波形的為基準(zhǔn)，計(jì)算24個已知脫粘缺陷與良好粘接回波中a、b峰值的誤差平方根如圖8所示。

圖8 待測與良好粘接試塊波形a、b峰值的誤差平方根Fig.8 Standard deviation of the a and b peaks of the waveform to be tested and good adhesion test block

圖8 顯示，某些誤差平方根平穩(wěn)且數(shù)值相對較小，另一些波動較大且數(shù)值遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于平穩(wěn)誤差平方根。對比實(shí)際脫粘類型可知較小的誤差平方根來自含界面2脫粘缺陷的試塊，基于此原理可得出判斷缺陷界面位置的閾值f為

式(10)中：m為標(biāo)準(zhǔn)差較小的脫粘試塊個數(shù)；a0、b0為良好粘接回波中的a、b波峰值；ai、bi為第i個含缺陷回波中的a、b波峰值；當(dāng)含缺陷回波與良好粘接回波的a、b波峰值誤差平方根大于f時(shí)，缺陷位于粘接界面1，反之位于粘接界面2。

確定了待測缺陷的種類和界面位置后，可挑選出4個與待測缺陷種類、位置相同，尺寸不同的樣本。缺陷尺寸為30 mm與缺陷大于等于線源尺寸25 mm時(shí)的聲波都集中在第一層材料中，前者的回波可以代替后者。結(jié)合良好粘接樣本，共有缺陷尺寸為0 mm、5 mm、10 mm、15 mm和25 mm的樣本特征值數(shù)據(jù)，以鼓包型界面1脫粘缺陷為例，其5個樣本的5個波峰值折線圖如圖9所示。

圖9 5個樣本的波峰值折線圖Fig.9 Peak line diagram of f i ve samples

圖9 中，橫坐標(biāo)為波峰類型，縱坐標(biāo)為波峰峰值。a、b波的幅值隨脫粘尺寸的增加而有規(guī)律地增加，其他幅值則沒有明顯的規(guī)律。在不同缺陷回波的相同峰值之間進(jìn)行4、4、4、9的線性插值，形成精確到1 mm缺陷尺寸的波峰特征值組。將待測缺陷波峰值與插值后26組波峰值進(jìn)行相關(guān)性分析，以最大相關(guān)系數(shù)為標(biāo)準(zhǔn)確定待測缺陷尺寸，實(shí)現(xiàn)精確到1 mm的缺陷定量檢測。12個待測試塊的定位、定量檢測結(jié)果與實(shí)際缺陷信息的對比如圖10所示。

由圖10可知，根據(jù)閾值法檢測的脫粘缺陷界面位置全部正確，而部分尺寸存在著最大2 mm的偏差且全部出現(xiàn)在15 mm以上的脫粘缺陷中，是由于15 mm到25 mm之間插值較多而引起的插值組之間的相似性較大。綜上所述，閾值法和線性插值-相關(guān)性定量法可分別實(shí)現(xiàn)精確的缺陷定位和誤差在2 mm以內(nèi)的尺寸檢測。

圖10 待測試塊中脫粘缺陷的定位、定量結(jié)果與實(shí)際對比Fig.10 Classif i cation and quantitative results of defects in the block to be tested and actual comparison

4 脫粘缺陷檢測的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

設(shè)計(jì)三層粘接試件，第一層為中航工業(yè)哈爾濱飛機(jī)工業(yè)集團(tuán)提供的碳纖維正交鋪層復(fù)合材料板，采用樹脂傳遞模塑成型工藝制作，鋪層數(shù)為8，環(huán)氧樹脂注射壓力為0.2 MPa～0.4 MPa。下兩層為三元乙丙橡膠板，三層之間通過環(huán)氧樹脂A/B膠粘接，常溫下加壓固化使各層之間緊密貼合，固化后的膠層平均厚度為0.27 mm。利用材料通孔模擬鼓包型脫粘，通過內(nèi)置聚四氟乙烯薄膜模擬緊貼型脫粘，利用密集通孔模擬斑點(diǎn)型脫粘[15]，制作含缺陷的三種試塊尺寸圖如圖11所示，其中圖11(a)為鼓包型和緊貼型脫粘試塊的尺寸圖，圖11(b)為斑點(diǎn)型脫粘試塊尺寸圖。

圖11 脫粘試塊尺寸圖(單位：mm)Fig.11 Debonding test block size chart(Unit:mm)

使用直徑為25 mm、中心頻率為1 MHz的超聲換能器。設(shè)定超聲脈沖發(fā)射/接收儀為400 V電壓激勵。為了提高聲波傳輸效率，對比多種耦合劑在相同條件下的耦合效果可知，經(jīng)蜂蜜耦合的聲波幅值大于機(jī)油、醫(yī)用耦合劑，約5.2%。這是由于蜂蜜的聲阻抗最大且黏稠，具有吸附力，既可以耦合聲波又可以固定探頭，因此選擇蜂蜜作為耦合劑?；夭ㄐ盘栆?00 MHz的采樣頻率存入工控機(jī)并通過上位機(jī)軟件實(shí)時(shí)采集。每個試塊有9個檢測點(diǎn)，每個檢測點(diǎn)處檢測10次求取平均值作為最終采集波形，利用Matlab軟件提取已知脫粘缺陷的脈沖反射回波并自動保存五種聲程對應(yīng)波峰的時(shí)刻、幅值，組建已知脫粘缺陷樣品集。輸入至BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練直到滿足條件。圖12為基于超聲脈沖反射法的脫粘缺陷定性、定位和定量超聲檢測方法。

將待測試塊的脈沖反射回波形輸入至計(jì)算機(jī)，經(jīng)Matlab平臺編寫的程序自動提取特征值，輸入至已訓(xùn)練完畢的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即可得到缺陷類型。經(jīng)過與實(shí)際缺陷類型的對比可知，缺陷分類全部正確。根據(jù)閾值法和線性插值-相關(guān)性定量法確定出缺陷的界面位置和檢測尺寸，檢測結(jié)果如圖13所示。

圖12 基于超聲脈沖反射法的脫粘缺陷超聲檢測方法Fig.12 Ultrasonic detection method for debonding defects based on ultrasonic pulse echo method

圖13 脫粘缺陷定位、定量檢測結(jié)果Fig.13 Test results of debonding defect location and quantitative

圖13表明，實(shí)驗(yàn)對于待測試塊的界面位置檢測準(zhǔn)確率較高，而定量檢測存在一些誤差，誤差最大波動尺寸在2 mm以內(nèi)。因此，將待檢測缺陷的尺寸定量結(jié)果縮小到±2 mm的范圍內(nèi)，說明本文提取的波峰特征值很好地表征了檢測信號，所利用的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類具有較好的性能。

5 結(jié)論

(1)本文研究了多層結(jié)構(gòu)中脫粘缺陷的超聲檢測方法，通過對不同脫粘缺陷超聲脈沖回波的特征分析與統(tǒng)計(jì)，實(shí)現(xiàn)缺陷的定性、定位和定量，并利用COMSOL有限元仿真和實(shí)驗(yàn)操作驗(yàn)證了所提方法的可行性和可靠性。

(2)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從特征域到類別域的非線性映射功能，結(jié)合脈沖反射回波的特征值，可構(gòu)建脫粘缺陷分類網(wǎng)絡(luò)，分類結(jié)果證明了特征值選擇的正確性和BP分類算法應(yīng)用于脫粘缺陷定性的可行性。

(3)波峰a、b的聲程類型決定了其幅值對界面1脫粘更敏感，通過提出的閾值可準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)待測缺陷的界面定位，而線性插值-相關(guān)性定量法可將待測缺陷的尺寸定量結(jié)果縮小到±2 mm以內(nèi)。