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航空发动机高温结构腐蚀损伤无损检测与强度评估方法【下】

浏览量:255次发布时间:2023年11月29日

基于无损手段的强度评估方法

无损检测技术在获得结构的损伤信息后,为了进一步评价结构劣化程度,一些研究者通过无损检测获得的损伤信息对

结构的剩余寿命进行了评估。这些寿命评估方法大致可分成三类。

第一类方法通过无损信号特征直接与寿命联系来评估寿命。早在1956年,Truell等已经发现疲劳实验时铝试样中超声

波信号的衰减与循环数存在联系。Joshi等基于这一现象测量了疲劳实验过程中铝和钢试样的超声波信号衰减,结果表

明超声信号衰减对疲劳损伤非常敏感,可用于预测实际应用中的早期疲劳损伤和疲劳寿命。Birt等使用超声C扫描和涡

流检测技术对试样的点蚀与缝隙腐蚀进行检测,发现无损检测信号与试样疲劳寿命有很好的相关性。阎红娟研究了超

声非线性系数随金属构件弯曲疲劳寿命的变化趋势,提出了基于超声非线性综合参数与疲劳寿命的曲线,形成基于超

声非线性和概率分析预测金属构件疲劳寿命的P-α-F方法。

第一类方法是最容易实现的方法,其寿命评价的精度取决于选择的信号特征是否合适。

第二类方法通过智能算法建立信号特征与寿命之间的联系。Shell等使用超声波测试、白光干涉显微镜和显微放射照相

对试样进行检查来量化试样腐蚀损伤水平,为寿命预测模型提供输入,使用多元线性回归(MLR)和人工神经网络

(ANNs)探究了无损信号和剩余疲劳寿命之间的相关性。Carson在自适应学习网络(ALN)中使用从超声信号特征

(幅值、时间、频谱)中选择的特征来检测早期疲劳损伤并对剩余寿命进行预测。Ibekwe使用24组低周疲劳实验的声

发射幅值数据来训练和测试用于预测寿命的反向传播神经网络(BPNN),最终得到一个能够预测失效寿命的网络。

Spivey通过Kohonen自组织映射网络和反向传播神经网络,对收集的7075-T6铝合金试件的声发射数据进行了失效机

理分类和疲劳循环次数预测。Okur拓展了Ibekwe和Spivey等的工作,利用声发射数据对铝合金缺口试样的裂纹扩展

进行识别并预测其失效。

第二类方法通过相关算法找到信号特征中与寿命相关性最好的特征,是基于第一类方法的改进。尽管这两种方法所用

的具体的分析模型不同,但都是引入能够反映热腐蚀缺陷尺寸的检测信号。因此,对于应力和载荷历程相对简单的机

械结构来说是有效的。然而,对于涡轮叶片等来说,其几何结构复杂、应力分布不均匀,且应力分布和载荷历程的影

响则显得尤为重要,采用第一、二类方法无法有效地进行评估。

第三类方法结合了无损检测技术和损伤力学的剩余寿命评估方法。朱旭程等提出一种基于力残差向量的损伤检测和结

构寿命评估方法,即采用力残差向量进行桨叶的损伤定位和损伤大小估计,利用腐蚀疲劳裂纹扩展规律建立桨叶剩余

寿命预测模型。程兴根据埋地燃气管道腐蚀深度发展规律建立了腐蚀发展趋势预测模型。

这种方法突破了前两种方法无法考虑腐蚀缺陷损伤过程的物理机制或规律的局限性。但是,无损检测得到的通常是局

部损伤,因此,通过检测信息的反演与结构损伤演化过程的正演相结合才有可能进行准确评估。


发动机高温结构腐蚀损伤

无损检测的难点

No.1 腐蚀损伤检测能力对比

当无损检测技术应用于缺陷检测时,需了解该技术在检测中的灵敏度或检测能力。可检测到的最小缺陷尺寸越小,则

检测灵敏度越高,检测能力越强。图8显示了在合适的应用场景下光学检测、超声检测、声发射检测和涡流检测在检

测点蚀缺陷的能力。其中,当点蚀坑尺寸生长到某一尺寸时将发展为裂纹。

1.jpg

图 8 几种技术检测能力对比

光学检测能在点蚀萌生时便检测到点蚀坑;对于声发射检测,声发射信号通常出现在点蚀萌生后一段时间,对相关文

献中点蚀坑萌生后的尺寸进行测量,尺寸约为60 μm。对于涡流检测,有文献使用涡流检测技术对单个点蚀坑进行了

检测,所能检测到的点蚀坑直径最小约为592 μm,最小坑深约为148 μm。还有文献利用非线性超声表面波对单个点

蚀坑进行检测,点蚀坑直径最小约为280 μm,最小坑深约为60 μm。


No.2 发动机高温结构腐蚀损伤检测的应用难点

发动机高温结构服役环境恶劣,容易产生热腐蚀损伤。虽然各种无损技术已大量应用于金属结构腐蚀的检测,但对于

发动机高温结构腐蚀的检测仍存在一些难点,主要体现在以下几个方面。

首先,结构几何形状复杂导致技术难以应用。虽然实际结构大都几何形状简单或可由简单结构组成,在各种无损检测

技术的研究上,对简单结构进行研究已能够满足大部分工程应用的需求,但发动机高温结构(典型的如涡轮叶片)大

都具有复杂几何形状和结构。对于这类复杂构件,一些无损检测技术难以较理想的应用。如用反射法对不规则的变厚

度工件进行超声检测时,各扫描点的界面波和底波位置随工件形状变化而变化,难以确定缺陷位置;超声波在进入复

杂几何构件后,存在波束变形、方向偏移、灵敏度损失等问题,导致检测性能下降;另外,复杂几何形状导致的换能

器接触不良、换能器移动时的定向障碍都会使检测灵敏度下降,导致无法正确表征缺陷。

其次,对于高温结构使用的各向异性材料(如定向凝固高温合金、单晶高温合金),材料的各向异性还会导致超声检

测信号产生散射、模式耦合、能量聚焦和衰减,对缺陷检测带来不利影响。不少研究者为改善这种状况已经做了一些

努力。Putkis等选择具有更优分辨率与灵敏度的检测信号频率和传感器位置来减弱碳纤维复合材料各向异性对导波检

测的影响。Wang等则使用带双矩阵阵列探头的自动相控阵系统实现了各向异性焊缝中缺陷更高准确度的识别。

最后,检测能力不足将导致小缺陷无法被有效检测。图9所示为CF6发动机断裂涡轮叶片上的点蚀坑截面形貌,该点蚀

坑尺寸约83 μm。对于非承力或承力较小结构,腐蚀在较严重时才会影响其功能,此时无损检测技术检测能力绰绰有

余,在腐蚀威胁结构安全前缺陷已被检出。而对于承受巨大疲劳载荷的发动机高温结构(如发动机涡轮叶片),类似

图9所示的小尺寸腐蚀缺陷难以在维修维护时被有效检出,此时该缺陷已经足够威胁到结构的安全运行。有文献报道

了CF6发动机涡轮叶片断裂的事故便是维修时未检测到低温热腐蚀产生的小尺寸腐蚀坑导致的。

2.jpg

图9 涡轮叶片点蚀坑形貌

结论与展望

对于均匀热腐蚀和点蚀两种典型腐蚀的检测,光学检测、声发射检测、涡流检测和超声检测最为常用。对比了这几种

检测技术对腐蚀的检测能力、技术的优点及局限,其中光学检测具有最高的检测能力,但是难以检测隐藏的腐蚀;声

发射技术具有较高灵敏度,能实时监测腐蚀,但是只适合在溶液环境中应用;涡流检测和超声检测技术都可实现百微

米级别点蚀坑的检测,对于隐蔽腐蚀有不错的检测能力。

在实现对缺陷检测的同时,研究者们更进一步的探索了无损检测信号特征与结构疲劳寿命的联系,或结合无损检测技

术与损伤力学方法建立了剩余寿命模型,对结构剩余寿命进行了评价。无损检测技术的应用为结构疲劳寿命预测提供

了新思路。

然而,由于发动机高温结构的复杂性、材料的各向异性等,当前的无损检测技术虽然能够检测管道、压力容器等结构

的腐蚀,但是对发动机高温结构腐蚀的检测仍存在难点。

在腐蚀的无损检测技术研究与应用上仍然有巨大的进步空间,基于本文的综述,以后的研究重点应该在以下几个方面

:即对复杂结构的检测;实现更强的检测能力;同时采用多种检测技术的结合对复杂结构进行全面精确的检测。

此外,一方面应重点关注无损检测与其他技术(如信号处理、人工智能等)的结合;另一方面,无损检测获得了结构

的损伤信息后,如何利用固体力学知识对结构的剩余寿命进行评价,这是无损检测技术走向无损评估研究的一个重要

方向。


作者:胡剑辉,齐红宇,李少林,等

来源:航空动力学报、两机动力先行


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