超声红外热像技术在航空发动机叶片裂纹检测中的应用

航空发动机叶片作为发动机的重要零件,在恶劣的工作环境下容易产生裂纹等缺陷,但其具有复杂的曲面结构,传统的无损检测技术存在一定的局限性。采用超声红外热像技术对叶片裂纹进行检测,开展了超声红外热像技术原理及系列试验研究,并搭建了超声红外热像检测试验平台,实现了对航空发动机导向叶片和工作叶片细微裂纹的检测,展示了该技术对航空发动机叶片裂纹的检测能力。     

热超声技术在裂纹检测中的应用

材料表面和表面下浅层裂纹的检测对金属承力结构十分重要。热超声是一种新型的无损检测技术。该技术使用超声能量激励材料裂纹并用红外热像仪探测该裂纹。对飞机前起落架旋转臂试件进行的多次试验，证明此方法对金属裂纹的检测是有效的。     

奥氏体不锈钢焊缝裂纹的超声红外热像检测

基于ANSYS有限元软件模拟了焊缝裂纹在超声激励作用下的升温现象,定性分析了超声激励幅值、频率、方向和焊缝余高4个参数对裂纹升温的影响。此外,通过对比有限元模拟下的超声红外热像法的检测结果与渗透检测结果,验证了超声红外检测焊缝裂纹的可行性,并通过试验验证了有限元分析的准确性。研究表明,超声红外热像法在奥氏体不锈钢焊缝裂纹无损检测方面具有潜在的应用价值。     

超声红外热成像无损评估技术

超声红外热成像技术是一种新的无损检测方法,它是利用低频超声脉冲波作用在不同的材料或者结构上,然后通过红外热像仪对被测件在脉冲波激励下产生的局部发热过程进行采集,从而判别被测件中缺陷的有无及其位置。简要介绍了国外超声红外热成像无损评估在金属材料、复合材料和陶瓷材料中疲劳裂纹、分层、脱粘等损伤检测方面的应用情况。     

超声红外热像技术检测激光焊缝质量

超声红外热像技术是一种新兴的无损检测技术。使用超声作为热激励源,可以实现对缺陷部位选择性热激励,同时用红外热像仪捕捉材料表面温度变化。介绍了超声红外热像技术的基本原理,对两类激光焊接试件进行了检测。试验结果可用以分析激光功率和焊接速度对焊接质量的影响。     

感应激励红外热像无损检测及其在裂纹检测中的应用

从试验和仿真计算两方面对感应激励红外热像无损检测及其在裂纹检测中的应用进行研究。首先采用有限元仿真软件COMSOL对感应涡流及其分布进行建模和分析,在此基础上,构建感应激励红外热像检测系统,对实际铁磁性薄板的边缘裂纹进行检测试验,证明了感应激励红外热像方法在裂纹检测中的效果及其优势。     

超声振动红外热像法的影响因素

超声振动红外热像法(VT)是红外热像无损检测的重要方法之一,在裂纹等紧贴型缺陷检测中有特殊的应用优势。为了寻找适宜的振动激励条件,用解析法分析了材料热特性(热导率和热扩散系数)和缺陷深度对温升的影响,分析了试件支撑条件和几何尺寸对共振频率的影响。结果表明,复合材料较金属材料容易实现VT检测。对金属件宜用短时超声激励,而对复合材料件宜用较长时间的超声激励。从共振角度看,采用简支方式和超声激励相组合是比较好的选择。     

利用有限元方法模拟微裂纹在强超声作用下的摩擦发热现象

采用有限元方法,对强超声作用下金属板中裂纹面的动接触行为以及摩擦发热现象进行了三维热力耦合模拟。在有限元模型中,利用压电-热弹类比方法模拟功率超声换能器激励,而采用基于罚函数方法的接触-碰撞算法模拟裂纹面之间的动接触相互作用。通过有限元模拟,定量计算了裂纹面上的摩擦发热现象,对功率超声换能器激励下裂纹板的振动特性、裂纹面的动态接触过程以及裂纹处的温度分布进行了分析。有限元仿真结果可以合理解释在超声红外热像技术中观察到的现象。     

超声激发下缺陷红外信号的识别

超声红外热像技术是一种组合功率超声和红外热像技术的新兴无损检测技术。实现其对缺陷信号的自动识别,有利于提高该技术的检测效率。给出了超声激发下缺陷处温度场特性,以此作为识别缺陷信号的依据。通过对实际获取的缺陷红外热像的分析,说明在超声红外热像技术中通过温度场特性进行缺陷红外信号识别是可行的。     

基于超声红外热成像技术的涡轮叶片裂纹检测

使用等离子喷涂工艺对涡轮叶片喷涂镍铬铝钇涂覆层，采用超声红外热成像技术对喷涂前和喷涂后的涡轮叶片进行检测，可以检测到2处裂纹缺陷；采用渗透检测技术只能检测到喷涂前涡轮叶片的1处裂纹缺陷，无法检测出喷涂后涡轮叶片的裂纹缺陷；最后对喷涂后的涡轮叶片进行剖析和金相显微镜检测，发现2处裂纹缺陷，验证了超声红外热成像技术对含涂覆层涡轮叶片裂纹检测的有效性。对比试验表明，超声红外热成像技术可检测喷涂前和喷涂后涡轮叶片的裂纹缺陷。     

超声图像的小波去噪及多尺度边缘提取

提出与超声成像图像适应的小波统计域去噪和多尺度边缘提取结合的缺陷识别方法。在目前存在的多种分析模型基础上，根据统一的尺度一空间分析广泛图像小波分解系数的模型框架，结合概率模型，利用软门限和经典维纳估计方法压制噪声。通过不同信号在多尺度分析中的不同动态特性，提取表示缺陷特征的图像信号。     

复合材料孔隙率超声检测技术的研究进展

本研究介绍了近年来超声法检测复合材料孔隙率研究现状,对衰减法、声速法、声阻抗法以及对比试块法进行了详细的阐述。分析了各种方法的理论模型、检测误差,并对各种方法的优缺点进行对比和分析,最后对复合材料孔隙率超声检测技术的发展提出了研究方向和思路。     

Application of ultrasonic method in asphalt concrete testing for fatigue life estimation

This paper presents the possibilities of applying ultrasonic methods in asphalt concrete specimen testing in order to estimate fatigue life using ultrasonic characteristics of specimens. The procedures and results of testing cylinder shaped samples of both ultrasonic analysis and fatigue life testing are described. The ultrasonic method was first used in order to obtain the seismic characteristics of specimens. Then, the specimens were tested for fatigue lives using the repeated-loading indirect tensile test equipment (SDU-Asphalt Tester). To be able to model the fatigue lives, in addition to conventional fatigue model parameters new parameters from this ultrasonic analysis were taken into consideration. These additional parameters are acquired from the seismic measurements. Hence, only by examining the ultrasonic method, it will be possible to predict the fatigue lives of the specimens non-destructively.     

数字图像处理技术在锻件缺陷检测中的应用

锻件中的缺陷可用超声波检测,如果能以数字图像处理技术使检测结果可视化,则可提高操作人员对缺陷位置判断的准确性。本文叙述锻件检测中使用的数字图像处理方法,并给出了实际操作的步骤。     

基于超声C扫描的电触头钎焊质量评价

钎着率是判断电触头钎焊质量的重要指标.提出了一种基于超声C扫描图象的钎着率计算方法,从而实现了电触头钎焊质量的自动评价.首先使用基于相依矩阵的平均对比度度量自动选取阈值,并用其对电触头钎焊界面超声C扫描图象实施阈值分割,然后计算针着率,并按照缺陷的回波高度特征对缺陷进行分类,最后,给出了实验结果.     

超声检测图像分辨率的维纳滤波去卷积研究

为了研究改善超声检测横向分别率以及缺陷检测精度的方法，对聚焦换能器和非聚焦换能器的超声检测成像结果进行了比较，结果表明聚焦换能器在焦点位置具有较高的横向分辨率。为了提高平面非聚焦换能器的成像分辨率，根据平面换能器的平底孔散射模型，计算出换能器的点扩展函数，并利用维纳(Wiener)滤波进行去卷积研究。结果表明，只要选取适当的滤波参数，去卷积处理能有效改善成像检测的横向分辨率。     

超声B扫描伪象剔除技术研究

超声B扫描成象检测中,由于超声多次反射的影响经常出现伪象,导致检测结果不准确。在分析多次回波形成机理的基础上,阐述了B超伪象剔除原理,研制了实施装置。实验结果表明,该方法不仅伪象剔除效果好,而且成象效率高.还具有较强的去噪作用。     

Image fusion of ultrasonic and thermographic inspection of carbon/epoxy patches bonded to an aluminum plate

Inspecting damaged structures repaired with composite patches is one of the most challenging issues of different industries, especially in aeronautical vehicles. Various inspection methods such as ultrasonic (UT) and thermographic methods are commonly applied to the patches and bondings. Although, both ultrasonic and thermographic inspections have their own capabilities, they are also associated with some limitations especially in the inspection of complicated structures such as multilayers. Different data fusion techniques can be used to overcome these limitations, by exploiting the advantages of each inspection technique to achieve the goal to have a more precise and reliable defects assessment. In this paper, different image fusion algorithms are used to fuse the UT C-scan and thermal images obtained from thermographic inspection of carbon/epoxy patches bonded to an aluminum plate. The inspected specimen contained several delaminations of various sizes and locations along with some disbond defects which were artificially embedded in five samples of composite patches. The resulting images of 28 fusion algorithms and the input images have been quantitatively compared using Average Differences (AD) to clarify the efficiency of the fusion algorithm. Comparing results revealed that contrast pyramid was selected as the best image fusion algorithms which can be used for NDE fusion of carbon/epoxy patches bonded to an aluminum plate.     

Application of neuro-fuzzy techniques in oil pipeline ultrasonic nondestructive testing

This paper presents a novel approach to the problem of nondestructive pipeline testing using ultrasonic imaging. The identification of the flaw type and its dimensions are the most important problems in the pipeline inspection. Unlike typical methods, a decision based neural network is used for the detection of flaws. We train a generalized regression neural network to determine the dimensions of the corrosions and generate the whole image of both the internal and external walls of the oil pipeline. As an improvement to the detection algorithm, we introduce fuzzy decision-based neural network algorithms for the detection and classification of the corrosions. The simulation and experimental systems results show that these new methods outperform the existing methods.     

计算机辅助在TKY管节点焊缝超声相控阵检测中的应用

采用解析几何理论与方法,对TKY管节点焊缝进行了数学模型的构建.在获得管节点焊缝截面图形基础上,按照规定尺寸绘制焊缝接头,并依据实物尺寸绘制相控阵探头轮廓和超声波的声束线.运用计算机辅助技术实现了焊接接头声束覆盖范围可视化效果,较好地指导了相控阵检测工艺设计,能够对TKY管节点焊缝超声检测盲区进行评估,从而克服了相控阵超声检测参数设置的盲目性.对人工设计的Y形管节点焊缝试样检测表明,利用超声相控阵成像技术和计算机辅助技术相结合手段有助于管节点焊缝作快速检测和评价.