隨機載荷譜下基于聲發射的耳片接頭疲勞裂紋識別方法

祁小鳳,楊宇,康衛平,王倩

中國飛機強度研究所 智能結構與健康管理技術研究室,西安 710065

目前,在飛機結構試驗中常采用的無損檢測方法主要為超聲、渦流、滲透、X-射線、磁粉、磁記憶和低頻板波等[1-3]。這些檢測方法都需要在試驗停止的情況下才能對試驗件進行無損檢測,因此將延長試驗周期,并且極易因人為因素造成漏檢。此外,對于飛機結構不可達關鍵部位,無法使用上述常規無損檢測方法。為了提升飛機結構疲勞試驗質量,及時捕獲關鍵部位的疲勞裂紋萌生并監控裂紋的擴展狀態,有必要對飛機結構狀態進行動態實時監控[4-5]。

聲發射(Acoustic Emission,AE)監測技術[6]是一種動態損傷監控技術。在激勵(如力、溫度、電等)作用下,材料會出現局部應力集中,導致能量快速釋放而發出瞬態彈性聲發射波。通過實時采集分析這些聲發射波,就可以實現對聲源活性、強度、嚴重性等的評估,從而對材料和結構的損傷演變歷程進行跟蹤,實現對結構健康狀態進行評估[7-8]。

經過數十年的研究與發展,目前聲發射技術已被廣泛應用在了各種工業領域中,諸如在巖土、建筑、交通、航空、航天、鐵路等領域中均取得了有效的成果[9-15]。特別是在航空領域,利用聲發射技術對航空結構疲勞試驗進行在線監測已成為近些年來國內外的重要關注點之一[16-17]。例如在國外[18],美國 GRUMAN航空公司[19]就曾采用聲發射技術對全機疲勞試驗中的飛機關鍵結構進行了在線監測,發現聲發射技術比其他無損檢測手段能更早發現隔框處的損傷。此外,美國的麥道公司[18]也在F15、F16飛機的全機疲勞試驗中使用聲發射技術監測了結構裂紋的擴展情況,并取得了一定的成果。在國內,耿榮生和李偉[20]也利用聲發射技術對某型飛機機體全尺寸疲勞試驗進行裂紋監測,并利用多參數識別和相關技術獲取了裂紋萌生所產生的聲發射信號,成功預報出主梁螺栓孔長度不足0.5 mm裂紋的萌生。劉文斌等[21]在某型飛機疲勞試驗過程中的關鍵結構監測中采用了聲發射檢測技術,并成功預報了右外翼三墻處某螺栓孔裂紋的萌生,為試驗的順利進行起到了重要保障。然而,以上方法仍有很大的局限性。首先,在分析過程中并未考慮試驗載荷因素對聲發射信號的巨大影響,因此不能有效排除異常信號是由載荷差異引起的可能。其次,分析時也未考慮試驗暫停時進行常規無損檢測引起的巨大干擾等其他人為干擾對聲發射信號的影響,因此不能很好地反映試驗件的真實受損狀態。此外,受疲勞試驗現場惡劣環境影響,不同試驗環境下的噪聲聲發射信號也截然不同,因此上述方法也不具備普適性,當面對新的試驗環境及條件時,現有方法常常會陷入困境,無法取得有效進展。

在本試驗中,由于隨機載荷譜的存在,聲發射噪聲環境變得非常惡劣,大量毫無規律可循且幅值較高、能量較大的噪聲隨之不斷產生,且難以采用濾波方法將其濾除掉,致使本就微弱的耳片裂紋萌生聲發射信號徹底淹沒在噪聲海洋中,在此情況下,現有的聲發射分析方法幾乎無能為力?；诖爽F狀,本文提出了一種隨機載荷譜下耳片接頭疲勞裂紋萌生聲發射識別方法,其目的在于突破隨機載荷疲勞試驗中的大量無規律且分布范圍極廣的噪聲對聲發射技術的制約,實現隨機載荷譜下耳片接頭疲勞裂紋萌生的高效、快速及可靠監測。

1 構建分析方法

1.1 問題描述

試驗件構型如圖1所示,承受如圖2所示的拉-拉疲勞載荷。載荷譜由32(1#,2#,…,32#)個相同的譜塊構成,每個譜塊由隨機與等幅載荷譜組成,其譜形示意圖如圖3所示。其中,隨機譜約3×104個循環,在2.5 Hz的加載頻率下持續約3 h；等幅載荷譜為2 200個循環,在2.5 Hz的加載頻率下持續約14 min。整個疲勞試驗由該譜塊重復加載32次完成。

圖1 試驗件示意圖

圖2 試驗件加載示意圖

圖3 載荷譜示意圖

利用聲發射技術進行疲勞裂紋識別的一個最主要的困難就是噪聲干擾。對于耳片接頭疲勞試驗來說,在載荷施加過程中,必然面臨著因為摩擦(夾具與耳片端面間的摩擦、防滑墊與耳片端面間的摩擦)、振動(試驗臺振動)、撞擊(試驗件結構內部因存在間隙發生的撞擊、試驗件與夾具間的撞擊)等原因產生的諸多聲發射噪聲信號,從而將損傷信號完全淹沒。

如果載荷譜為常規的等幅譜時,其產生的上述聲發射噪聲也會呈現出一定的周期性及規律性。在此情況下,通常依據噪音聲發射特征參數進行初步濾波,然后按照傳統方法進行聲發射信號的分析即可。然而,當載荷譜為隨機譜時(見圖4),其產生的大量聲發射噪聲(圖5)則會表現出隨機性、非周期性,并且其特征參數的分布范圍也較為廣泛、分散(如在門檻為40 dB時,幅值范圍為40～99 dB,中心頻率120～300 kHz,上升時間0～65 535 μs,持續時間1～106μs),沒有呈現出明顯的集中分布規律,因而無法提取出有效特征將其濾除。此外,大量無法濾除的聲發射噪聲的存在也使得該試驗中的AE數據量變得極其龐大(每小時數據量高達6 GB,每小時聲發射撞擊數高達數十萬),面對如此大量的數據,傳統AE手段已無法開展分析工作。

圖4 耳片接頭疲勞試驗中的隨機載荷譜

圖5 隨機載荷譜下的聲發射噪聲信號幅值-時間圖

基于此現狀,迫切需要一種既能克服大量強烈無規律聲發射噪音影響又能打破數據量巨大無法開展分析困境的聲發射分析方法。

1.2 分析思想

分析后發現,盡管單個譜塊為非周期性的隨機信號(這導致各個時段的聲發射信號基準皆不相同,使得在一個譜塊內進行信號的對比毫無實際意義),但是整個疲勞試驗是以譜塊為單位周期性重復的,因此各不同譜塊的載荷譜是完全相同的。在此情況下,可以將一個譜塊視為一個周期,相應的該周期性下的AE數據可視為一個集合,通過對比不同譜塊間的聲發射撞擊數變化趨勢發現異常,從而確定裂紋萌生時刻,其具體思路為(如圖6所示)：以無損傷時單個譜塊的聲發射撞擊數變化趨勢為基準,將其他不同譜塊下的聲發射撞擊數變化趨勢與其進行對比,若發現在某個循環區間內,聲發射撞擊數有明顯增大或降低現象,則應引起足夠重視,懷疑其為裂紋萌生所致,在輔以定位分析及干擾排除分析后可明確給出損傷結論。

圖6 聲發射分析思想示意圖

1.3 分析流程

基于1.2節提出的分析思想,可構建出如下具體分析流程(見圖7)：

圖7 聲發射分析流程示意圖

1)數據預處理。對眾多離散、大容量的原始AE數據文件進行預處理,將其變為一個連續且文件大小適中的AE數據文件。

2)譜塊與AE數據同步。依據采集AE數據時同步記錄的載荷譜波形,完成AE數據與各譜塊的同步。

3)AE數據分譜塊提取。依據“譜塊與AE數據同步”操作得到的譜塊時段分布表,對數據預處理得到的連續AE數據文件進行分譜塊提取,可得到不同譜塊下的AE數據。

要在全體學生范圍內開展分析和研討，讓每位學生都得到更多的思維機會，更有效提升分析問題的能力。而且，通過全體噓聲頭腦風暴，更易碰撞出思維火花，更好的解決問題。

4)計算單個譜塊下的AE撞擊數。

5)對比不同譜塊下的AE撞擊數變化趨勢發現異常

6)排除干擾分析。排除異常是因人為干擾、傳感器異常及電磁干擾等因素引起的。

7)定位分析與驗證。

8)綜合以上信息給出損傷判斷結果。

2 試驗驗證

2.1 聲發射傳感器布局

依據預估的耳片接頭裂紋出現位置,布置組建了如圖8所示的2組聲發射監測網絡,其中：1#、2#、3#聲發射傳感器粘貼在試驗件的A端,形成一組面定位監測網絡A,用以監測試件左端孔邊裂紋。同理,在試驗件B端組建監測網絡B,用以監測試驗件右端孔邊裂紋。

圖8 聲發射傳感器布置位置示意圖

2.2 監測參數設置

試驗采用美國PAC公司48通道型聲發射采集設備(型號：SAMOS型)進行聲發射信號的采集及處理。其中,信號處理軟件AEwin的關鍵參數設置為：采集門檻40 dB,前置放大器增益40 dB,模擬濾波器帶寬100～400 kHz,波形采樣率1 M,采樣長度3 k,峰值定義時間PDT 300 μs,撞擊定義時間 HDT 600 μs,撞擊閉鎖時間HLT 1 000 μs。

此外,為實現AE系統與加載系統的同步,試驗時還將試驗載荷譜模擬電壓作為外參數接入了聲發射采集系統。為完整采集載荷波形,需設置合適的時間驅動率：由于試驗加載頻率為2.5 Hz,因此時間驅動率設置為50 Hz即可完整展現載荷波形。

3 監測數據分析

3.1 監測網絡A聲發射數據分析

圖9是第1個譜塊下1通道的聲發射信號撞擊計數-數據序號曲線圖,其中縱軸為統計步長內的撞擊計數累加和(撞擊計數統計步長為280 s,相當于700 個循環,),橫軸為數據點序號(與時間區間具有一一對應關系,表征了時間從小到大的先后順序)。該譜塊位于試驗早期,并經過常規無損檢測證實無損傷,因此可作為后續分析對比的基準。從圖中可以看出,無損傷情況下,在單個譜塊的隨機譜階段,聲發射信號撞擊計數呈現出較小幅度的波動；在高載等幅譜階段,撞擊計數呈現大幅增加,這是由載荷譜幅值的大幅增加引起的,屬正?，F象。

圖9 單個譜塊下無損傷時聲發射信號撞擊計數-時間曲線

以上述結論為指導,對試件A端各通道(1、2、3通道)在不同譜塊下的撞擊計數-數據序號分布圖逐一進行詳細對比。分析后發現,在監測網絡A中出現了以下3處異常：相比無損傷時單個譜塊的聲發射撞擊數,1通道在2#譜塊前期(前11個數據點,見圖10)、11#譜塊后期(后8個數據點,見圖11)及12#譜塊前期(前13個數據點,見圖12)聲發射撞擊數明顯增大。這3處異常極有可能是1通道附近的裂紋萌生引起的的,但是在作出最終損傷結論前,還應進行干擾排除分析及定位分析。

圖10 1號傳感器在2#譜塊下的聲發射撞擊數變化趨勢

圖11 1號傳感器在11#譜塊下的聲發射撞擊數變化趨勢

圖12 1號傳感器在12#譜塊下的聲發射撞擊數變化趨勢

考慮到這3處異常的持續時間均在1 h之久,因此首先即可排除人為觸碰試驗件干擾因素。至于電磁干擾,因為其是一種有規律的、特征參數十分明顯的聲發射噪聲信號,因此可以通過特征參數分析其存在與否,分析后發現異常期間并沒有電磁干擾聲發射特征存在,因此可排除電磁干擾的影響。

再查看這3處異常時段的信號定位圖,通過與1#譜塊及其他無異常譜塊下的定位圖進行對比,可進一步證明該異常是由1通道附近的損傷引起的。圖13與圖14為1#譜塊下試驗件A端的定位位置隨時間變化圖(縱軸為1、2通道組成的線性定位陣列定位結果中X方向的位置坐標,橫軸為時間)及二維定位圖(縱軸為二維定位結果Y方向的坐標,橫軸為二維定位結果X方向的坐標)。無論是在圖13還是圖14中,可以看出,定位點均呈隨機離散狀態分布,沒有呈現出一定的集中性。類似于1#譜塊,其他無異常譜塊下試驗件A端的定位結果同樣表現為隨機離散分布,無定位集中區出現(為節省篇幅,此處不再附圖說明)。

圖13 1#譜塊下試驗件A端聲發射源的定位位置隨時間變化圖

圖14 1#譜塊下試驗件A端的二維定位圖

圖15是2#譜塊下聲發射定位結果隨時間變化圖(縱軸為1、2通道組成的線性定位陣列定位結果中X方向的位置坐標,橫軸為時間),可以看出在異常數據所對應時段下,監測網絡A的聲發射信號集中定位于1通道附近,說明了在此期間,試驗件在1通道附近的確出現了裂紋活動。圖16和圖17是11#譜塊下監測網絡A的聲發射信號定位結果,可以看出在11#譜塊異常期間,聲發射信號集中定位在1通道周圍,說明1通道附近的損傷在繼續擴展。再看12#譜塊異常期間監測網絡A的聲發射定位結果,同樣可以明顯看出此時的聲發射信號集中定位在了1通道附近,見圖18。上述分析充分說明了這3處異常均是由監測網絡A中1通道附近的裂紋萌生引起的：該損傷始于2#譜塊,并在11#譜塊的后期繼續發生了擴展且一直持續到12#譜塊的初期結束。值得說明的是,在12#譜塊加載完后,超聲相控陣無損檢測在試驗件上1通道附近發現了一個5 mm的孔邊裂紋。

圖15 2#譜塊下試驗件A端聲發射源的定位位置隨時間變化圖

圖16 11#譜塊下試驗件A端聲發射源的定位位置隨時間變化圖

圖17 11#譜塊異常時段試驗件A端的二維定位圖

圖18 12#譜塊異常時段期間試驗件A端的二維定位圖

3.2 監測網絡B聲發射數據分析

采用與監測網絡A同樣的方法對監測網絡B進行分析,對比后發現,6通道在4#譜塊后期聲發射撞擊計數出現了明顯異常(見圖19中紅色圈注部分)。不同于上述各異常處聲發射撞擊數呈現出上升的趨勢,此處的異常表現為聲發射撞擊計數下降。因此其是否為裂紋萌生所致仍需進一步分析。

圖19 6號傳感器在4#譜塊下的聲發射撞擊數變化趨勢

一般來說,聲發射撞擊計數下降通常有2方面因素,一是傳感器松動引起的聲耦合降低,二是聲源改變。在此處,由于撞擊計數下降是監測網絡B中各傳感器的共性表現(除6通道外,5通道及7通道在此處的撞擊計數也表現出下降趨勢),因此可排除傳感器松動的個性因素,應歸因于聲源改變。聲源改變之所以會引起此處聲發射信號撞擊計數的下降,其原因在于：高幅值、長持續時間聲發射信號的頻繁出現,使得單位時間內的聲發射撞擊計數明顯減少,從而引起撞擊計數統計結果的顯著下降。此觀點可被圖20中紅色圈注內的曲線變化趨勢所驗證,可以看出在此期間,確實是高幅值(60～100 dB)信號數量在增加而低幅值信號(40～60 dB)數量在減少。本試驗中,致使高幅值信號突然增加的聲源改變,其應是試件損傷活動引發的聲源改變,而非人為敲擊或者碰撞因素的影響,因為異常持續時間大約1 h之久。另外,異常期間的聲發射信號也無電磁干擾特征,因此也可排除電磁干擾因素。

圖20 4#譜塊異常時段下6號通道聲發射撞擊計數曲線

此外,查看此異常時段下監測網絡B的聲發射信號定位圖結果(圖21),也可明顯看出聲發射信號集中定位于6通道附近,說明此時的損傷源位于6通道附近。在14#譜塊加載完后,超聲相控陣無損檢測在6通道附近發現了一個3 mm的表面裂紋。

圖21 4#譜塊異常時段下試驗件B端損傷源二維定位圖

3.3 與常規無損檢測結果的對比

試驗過程中,除采用聲發射手段外,還采用傳統無損檢測方式于每個譜塊結束后對試驗件進行了定期無損檢測。在五大常規無損檢測方式(超聲、射線、渦流、磁粉、滲透)中,僅有超聲與射線可以實現內部裂紋的檢測,而磁粉、滲透、渦流一般只能發現表面裂紋。因此,為及時發現結構內部裂紋,試驗選用了安全性更高、操作更為簡便的超聲相控陣C掃描無損檢測方式進行定期無損檢測。

表1列出了超聲相控陣C掃描方式與聲發射手段發現裂紋萌生的時間對比結果,可以看出聲發射提前于超聲相控陣C掃描方式發現試驗件的損傷活動,這是因為聲發射可探知到材料的微觀損傷,而微觀損傷到宏觀損傷需要一個漫長的擴展過程,只有當損傷發展為宏觀可見的裂紋時,常規無損檢測手段才可檢測出該損傷。

表1 聲發射與超聲相控陣C掃描檢測結果對比

4 結 論

本文提出的隨機載荷譜下聲發射疲勞裂紋損傷識別方法,突破了隨機載荷譜下噪聲對聲發射技術的制約,解決了聲發射在工程應用中的技術難題,成功實現了隨機載荷譜下的疲勞裂紋萌生早期識別。

該方法可在隨機載荷譜下的耳片接疲勞試驗中成功識別裂紋萌生,其有效性得到了初步驗證,因而可為隨機載荷譜下耳片接頭疲勞損傷在線監測提供參考。