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对涡轮盘应用双线性阵列换能器进行的无损检测系统及方法

摘要

本发明公开了一种对涡轮盘应用双线性阵列换能器进行的无损检测系统及方法,检测系统运用存储有Space-Defect方法的计算机对双线性阵列换能器采集得到的超声回波数据形成的图像进行处理,从而获得被测对象上的缺陷-成像点。本发明采用Space-Defect方法解决了常规相控阵不容易解决的小于半波长微小缺陷特征,Space-Defect方法能够高精度自动识别,以及复杂结构试件的高精度成像,为航空高温合金盘的扩散焊面积型缺陷的检测提供了新途径。

著录项

  • 公开/公告号CN112684015A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-04-20

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京航空航天大学;

    申请/专利号CN202011510510.5

  • 发明设计人 周正干;滕利臣;

    申请日2020-12-18

  • 分类号G01N29/44(20060101);

  • 代理机构11121 北京永创新实专利事务所;

  • 代理人冀学军

  • 地址 100191 北京市海淀区学院路37号

  • 入库时间 2023-06-19 10:41:48

说明书

技术领域

本发明涉及无损检测技术领域,更特别地说,是指一种能够对狭小缝隙的涡轮盘进行的无损检测。

背景技术

换能器是一种能量转换器件,其性能描述和评价需要许多参数。换能器的特性参数包括共振频率、频带宽度、机电耦合系数、电声效率、机械品质因数、阻抗特性、频率特性、指向性、发射及接收灵敏度等等。不同用途的换能器对性能参数的要求不同,例如,对于发射型换能器,要求换能器有大的输出功率和高的能量转换效率;而对于接收型换能器,则要求宽的频带和高的灵敏度及分辨率等。因此,在换能器的具体设计过程中,必须根据被检对象(或称被测试样)对换能器的相关参数进行合理的设计。

2016年3月第52卷第6期《机械工程学报》,“相控阵超声后处理成像技术研究、应用和发展”,作者,周正干,李洋,周文彬。此文中介绍了由相控阵超声换能器、超声激励接收板卡以及计算机终端构成的全矩阵数据采集系统,如图1所示。

作为高性能发动机最关键部件之一的航空高温合金盘,如图2所示,图中相邻两个叶片之间存在有狭小缝隙。其材料和制造技术始终受到国内外航空工程界的特别关注。作为航空发动机中最关键的热端部件,涡轮盘在工作中承受着高温和高应力的叠加作用,工作条件极为苛刻,随着航空发动机推重比/功重比的提高,对涡轮盘提出了更高的要求。

无损检测,就是利用声、光、磁和电等特性,在不损害或不影响被检对象使用性能的前提下,检测被检对象中是否存在缺陷或不均匀性,给出缺陷的大小、位置、性质和数量等信息,进而判定被检对象所处技术状态(如合格与否、使用寿命等)的所有技术手段的总称。德国夫琅和费无损检测研究所开发了一套基于采样相控阵技术(Sampling phasedarray,SPA)的厚壁铸造奥氏体不锈钢相控阵超声检测系统,SPA技术的实质就是基于全矩阵数据的TFM成像。

航空高温合金盘主要作用是用于固定和安装发动机叶片以传递功率。目前,主要由主体涡轮盘和整体叶片环通过扩散焊接的方式连接。航空高温合金盘长期工作在高转速、高负荷、高温、高压等极端条件下,焊缝区是应力集中区域,当出现缺陷时,扩散焊接界面出现微紧贴间隙、微观分布等面积型缺陷,成为影响航空发动机性能的重大安全隐患。采用基于常规单探头的检测方案存在检测分辨率低、声波能量小、成像分辨率不高等缺点,因此,建立一种适用于高温合金盘扩散焊面积型缺陷的检测方法具有重要现实意义。

发明内容

本发明的目的之一是设计了一种对涡轮盘应用双线性阵列换能器进行的无损检测系统。该系统由双线性阵列换能器、分线器、超声激励接收板卡和计算机构成,所述计算机的硬盘中存储有基于双线性阵列换能器全聚焦成像的面积型缺陷检测执行程序,即Space-Defect方法。本发明Space-Defect方法中构成有上半部分-缺陷位置声波模型、中间部分-缺陷位置声波模型、下半部分-缺陷位置声波模型。

上半部分-缺陷位置声波模型是指,当缺陷位于扩散焊界面的上半部分时,相当于入射角α小于反射角β的角度时,入射波的工作参数设置为纵波声速C

中间部分-缺陷位置声波模型是指,当缺陷位于扩散焊界面的中间部分时,相当于入射角α等于反射角β的角度时,入射声波可以为横波声速C

下半部分-缺陷位置声波模型是指,当缺陷位于扩散焊界面的下半部分时,相当于入射角α大于反射角β的角度时,根据Snell定律,此时,入射波应该选择纵波声速C

本发明的目的之二是提出了一种对涡轮盘应用双线性阵列换能器进行的无损检测方法,该损检测方法应用空间位置定标出成对布局的探头位置,并借助图像区域划分来得到成像点信息,最后采用声波模型来获取缺陷-成像点。本发明采用Space-Defect方法解决了常规相控阵不容易解决的小于半波长微小缺陷特征,Space-Defect方法能够高精度自动识别,以及复杂结构试件的高精度成像,为航空高温合金盘的扩散焊面积型缺陷的检测提供了新途径。

本发明的一种对涡轮盘应用双线性阵列换能器进行的无损检测的方法,其包括有下列步骤:

步骤一,设置双线性阵列换能器的工作参数;

步骤11,标定探头位置;

依据三维软件建模得到的被测对象模型,并在被测对象模型上设置发射端探头和接收端探头的个数,以及给每个发射端探头和每个接收端探头进行唯一数字身份的编号;

存储有Space-Defect方法的计算机中是将坐标系O-XYZ映射到MATLAB软件中的。

设置的所有发射端探头构成了发射端-探头集合,记为

步骤12,设置发射端探头和接收端探头的采样频率;

采样频率f

步骤13,设置被测对象的横波声速C

横波声速C

纵波声速C

步骤二,设置Space-Defect方法中成像区域;

存储有Space-Defect方法的计算机在接收到线性阵换能器采集的超声回波数据表征的图像信息后,分别设置X轴图像长度L

位于不同平面内任意一个成像点信息为:在坐标系O-XYZ的XY平面中,任意一个成像点信息表示为

在本发明中,设置好双线性阵列换能器的工作参数后,第一个发射端探头

在本发明中,设置好双线性阵列换能器的工作参数后,第二个发射端探头

在本发明中,设置好双线性阵列换能器的工作参数后,第a个发射端探头

在本发明中,设置好双线性阵列换能器的工作参数后,第A个发射端探头

经步骤二的处理,得到的图像信息有第一组图像

步骤三,采用声波模型获取缺陷-成像点;

依据声波模型判别法对步骤二获得的图像集

上半部分-缺陷位置声波模型;

在本发明中,当缺陷位于扩散焊界面的上半部分时,相当于入射角α小于反射角β的角度时,入射波的工作参数设置为纵波声速C

中间部分-缺陷位置声波模型;

在本发明中,当缺陷位于扩散焊界面的中间部分时,相当于入射角α等于反射角β的角度时,入射声波可以为横波声速C

下半部分-缺陷位置声波模型;

在本发明中,当缺陷位于扩散焊界面的下半部分时,相当于入射角α大于反射角β的角度时,根据Snell定律,此时,入射波应该选择纵波声速C

本发明采用Space-Defect方法解决了常规相控阵不容易解决的小于半波长微小缺陷特征,Space-Defect方法能够高精度自动识别,以及复杂结构试件的高精度成像,为航空高温合金盘的扩散焊面积型缺陷的检测提供了新途径。

附图说明

图1是传统相控阵超声换能器与计算机终端进行全矩阵数据信息采集的系统图。

图2是被测对象实物照片。

图2A是三维软件建模后的叶片焊缝进行探头布局的示意图。

图3是本发明的对涡轮盘应用双线性阵列换能器进行的无损检测的系统框图。

图3A是本发明构建在三维软件中的三轴工作台的结构图。

图4A是本发明成对布局双线性阵列换能器的探头结构图。

图4B是本发明另一种成对布局双线性阵列换能器的探头结构图。

图5是本发明进行图像区域划分的原理图。

图6是本发明采用Space-Defect方法对图像进行成像点获取图。

图7是本发明应用上半部分-缺陷位置声波模型进行检测的结构图。

图8是本发明应用中间部分-缺陷位置声波模型进行检测的结构图。

图9是本发明应用下半部分-缺陷位置声波模型进行检测的结构图。

具体实施方式

下面将结合附图和实施例对本发明做进一步的详细说明。

在本发明中,双线性阵列换能器包括阵列超声pocket板卡和超声探头。由于航空高温合金盘的叶片较多(如图2所示),需要在每个叶片上布置一个或多个的超声探头,而每个阵列超声pocket板卡的接口数量是固定的,故在阵列超声pocket板卡与超声探头之间连接了分线器,阵列超声pocket板卡与计算机之间连接有超声激励接收板卡,如图3所示。超声探头是具有多个阵元晶片的一维线性探头。参见图2所示,如果在叶片的扩散焊接处布置一对探头(即叶片上方放置发射端探头,叶片下方放置接收端探头),而在叶片的叶尖部位也放置一对探头,这就叫作同一叶片上放置了多个探头。

在本发明中,将基于双线性阵列换能器全聚焦成像的面积型缺陷检测执行程序称为Space-Defect方法。所述Space-Defect方法存储在计算机的硬盘中。存储有Space-Defect方法的计算机用于接收双线性阵列换能器采集得到的超声回波数据。

参见图3所示,本发明设计的一种对涡轮盘应用双线性阵列换能器进行的无损检测系统,该系统由双线性阵列换能器、分线器、超声激励接收板卡和计算机构成,所述计算机的硬盘中存储有基于双线性阵列换能器全聚焦成像的面积型缺陷检测执行程序,即Space-Defect方法。计算机与超声激励接收板卡通过R232串口连接实现数据传输。图3与图1的不同在于,用于检测被测试样的是双线性阵列换能器,则计算机终端对接收到的超声回波数据应用Space-Defect方法处理的方式也就不同了。所述双线性阵列换能器生产厂家为广州多浦乐电子科技股份有限公司,产品性能参数:采样频率100MHz,脉冲电压50V~100V,脉冲方式为负方波,脉冲宽度30ns/2.5ns~1000ns/2.5ns,声速340m/s~15240m/s。

在图1中,T表示发射端信息,R表示接收端信息,i表示发射端阵元的标识号,j表示接收端阵元的标识号,s

双线性阵列换能器的布置

为了实现对被测试样(高温合金涡轮盘)的对称检测,在高温合金涡轮盘的厚度方向上对称放置一接一发的双线性阵列换能器,如图4A、图4B所示。所述高温合金涡轮盘的厚度方向是指Space-Defect方法中坐标系O-XYZ的Z轴。

在本发明中,双线性阵列换能器中的探头的布局参见图4A和图4B所示,探头为发射端/接收端成对设置。图4A所示,若在被测对象厚度方向的上方布置了发射端探头,则在被测对象厚度方向的下方布置接收端探头。图4B所示,若在被测对象的一侧布置了接收端探头,则在被测对象的另一侧布置发射端探头。在布置探头时,对每一个探头进行标记编号。任意一个发射端探头标记为

在本发明中,被测对象(航空高温合金盘)采用三维绘图软件(solidworks、UG等)进行建模,得到被测对象模型。并将所述的被测对象模型导入仿真软件(MATLAB)中进行与实物(航空高温合金盘)一致的、在坐标系O-XYZ下的位置标定。

在本发明中,为了实现对被测对象(航空高温合金盘)缺陷的位置标定,将被测对象固定在一个三轴平移台(如图3A所示)的载物台上。三轴平移台的坐标系记为O-XYZ,X轴为横轴,Y轴为纵轴,Z轴为竖轴,竖轴标定的是安装在载物台上的被测对象的厚度。在坐标系O-XYZ下,布置在被测对象上的每一个探头都有明确的位置(x,y,z),x为X轴上的位置值,y为Y轴上的位置值,z为Z轴上的位置值。

应用本发明Space-Defect方法对涡轮盘进行的无损检测方法,包括有下列步骤:

步骤一,设置双线性阵列换能器的工作参数;

步骤11,标定探头位置;

依据三维软件建模得到的被测对象模型,并在被测对象模型上设置发射端探头和接收端探头的个数,以及给每个发射端探头和每个接收端探头进行唯一数字身份的编号;

比如图2A所示的异型结构件,上面层示意的E

设置的所有发射端探头构成了发射端-探头集合,记为

在本发明中,存储有Space-Defect方法的计算机中是将坐标系O-XYZ映射到MATLAB软件中的。也就是说实物坐标系软件化后与MATLAB软件内的坐标系采用同一坐标系,这样既能保证双线性阵列换能器的采样精度,同时也能提高图像信息分割时的准确性。

步骤12,设置发射端探头和接收端探头的采样频率;

在本发明中,采样频率f

步骤13,设置被测对象的横波声速C

在本发明中,横波声速C

步骤二,设置Space-Defect方法中成像区域;

参见图5、图6所示,存储有Space-Defect方法的计算机在接收到线性阵换能器采集的超声回波数据表征的图像信息后,分别设置X轴图像长度L

在本发明中,位于不同平面内任意一个成像点信息为:在坐标系O-XYZ的XY平面中,任意一个成像点信息表示为

在本发明中,设置好双线性阵列换能器的工作参数后,第一个发射端探头

在本发明中,设置好双线性阵列换能器的工作参数后,第二个发射端探头

在本发明中,设置好双线性阵列换能器的工作参数后,第a个发射端探头

在本发明中,设置好双线性阵列换能器的工作参数后,第A个发射端探头

一般地,一幅图像是由多个成像点构成的,在本发明中,对一幅图像是从左上角开始进行成像点个数计数的,结束是在右下角,如图6所示。

经步骤二的处理,得到的图像信息有第一组图像

步骤三,采用声波模型获取缺陷-成像点;

参见图7、图8、图9所示,在本发明中,依据声波模型判别法对步骤二获得的图像集

在图7、图8、图9中,入射声线的波形记为入射波,反射声线的波形记为反射波。入射声线与反射声线的结合点位于被测对象上,记为面积型缺陷点,过面积型缺陷点作垂线,垂线与入射声线构成的夹角记为入射角,记为α,垂线与反射声线构成的夹角记为反射角,记为β。

上半部分-缺陷位置声波模型;

在本发明中,当缺陷位于扩散焊界面的上半部分时,相当于入射角α小于反射角β的角度时,入射波的工作参数设置为纵波声速C

中间部分-缺陷位置声波模型;

在本发明中,当缺陷位于扩散焊界面的中间部分时,相当于入射角α等于反射角β的角度时,入射声波可以为横波声速C

下半部分-缺陷位置声波模型;

在本发明中,当缺陷位于扩散焊界面的下半部分时,相当于入射角α大于反射角β的角度时,根据Snell定律,此时,入射波应该选择纵波声速C

参见图6所示的图像中,经步骤三的处理,都能检测出各至图像中的缺陷-成像点。

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