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86 超声相控阵技术在复合材料检测上的应用 2010年3月 超声相控阵技术在复合材料检测上的应用 李怀富,李业书,吕贵平,田卡嘉 (1.中材科技风电叶片股份有限公司,北京102101;2.北京天创时代检测设备有限公司,北京1OOO80) 摘要:本文介绍了超声相控阵技术的原理及特点。并通过超声相控阵技术对复合材料样板粘接缺陷的试验检测阐述了 超声相控阵技术在复合材料检测上的应用。 关键词i相控阵;复合材料 ——— 中图分类号tTB332文献标识码iA文章编号:10030999(2010)02008603 1引言 超声相控阵技术已有近二十多年的发展历史。 … 初期主要应用于医疗领域。然而随着电子技术 和计算机技术的快速发展,超声相控阵技术逐渐应 用于工业无损检测。在相控阵系统设计、系统仿真、 生产与测试和应用等方面已取得一系列进展,如采 用新复合材料压电换能器改善电声性能],奥氏体 焊缝、混凝土和复合材料等的超声相控阵检测L3j, R/DTECH,SIEMENS及IMA2SONIC等公司已生产 超声相控阵检测系统及相控阵换能器。目前,国内 在超声相控阵技术上的研究应用尚处于起步阶段, 主要集中于医疗领域。。J。 复合材料具有轻质高强的优良特性,因而被广 泛应用于航天、航空领域,在汽车和建筑等行业也得 到了越来越多地应用。在复合材料成型过程中,由 于存在很多人为因素和工艺质量的不稳定性,产品 很可能出现裂纹、掺杂和气泡等缺陷,这些缺陷对材 料的性能影响很大。由于缺陷的存在是不可避免 的,这使得复合材料构件的质量具有一定的随机性, 致使材料的质量下降。为了保证复合材料制品 的安全使用,通过必要的检测手段控制复合材料制 件的质量是非常必要的。 2相控阵技术原理及特点J 超声相控阵换能器是基于惠更斯原理设计的。 由多个相互独立的压电晶片组成阵列,每个晶片称 为一个单元,按一定的规则和时序用电子系统控制 激发各个单元,使阵列中各单元发射的超声波叠加 形成一个新的波阵面。同样,在反射波的接收过程 中,按一定规则和时序控制接收单元的接收并进行 信号合成,再将合成结果以适当形式显示。 由其原理可知,相控阵换能器最显著的特点是 可以灵活、便捷而有效地控制声束形状和声压分布。 其声束角度、焦柱位置、焦点尺寸及位置在一定范围 内连续、动态可调;而且探头内可快速平移声束见图 1。因此,与传统超声检测技术相比,相控阵技术的① 优势为:用单轴扇形扫查替代栅格形扫查可提高 ② 检测速度;不移动探头或尽量少移动探头可扫查 厚大工件和形状复杂工件的各个区域,成为解决可③ 达性差和空间限制问题的有效手段;通常不需要 复杂的扫查装置,不需更换探头就可实现整个体积 或所关心区域的多角度多方向扫查,因此在核工业④ 设备检测中可减少受辐照时间;优化控制焦柱长 度、焦点尺寸和声束方向,在分辨力、信噪比、缺陷检 出率等方面具有一定的优越性。… . [… .I===: 二二== 十童 (a)声柬的平移 (b)声束角控制 (c)聚焦的控制 图1相控阵换能器的声束控制(N-单元序号) 当然,相控阵技术在实现上要面临诸多挑战,如 要求压电晶片电声性能好;相邻单元间隔声性能好; 避免产生旁瓣,声束角度较大时更应注意该问题;时 间延迟的精确控制以及声束方向、形状及声压分布 的仿真等。超声相控阵换能器按其晶片形式主要分 三类,即线阵、面阵和环形阵列。线阵最为成熟,已 有含256个单元的线阵(N× 1),可满足多数情况下的应用要求;面阵又叫二维阵列(N× M),可对声束 实现三维控制,对超声成像及提高图像质量大有益 — 收稿日期:2009-0814 作者简介:李怀富(1985.),男,工程师,主要从事复合材料质量控制方面的研究。 2010年第2期 玻璃钢/复合材料 87 处,目前已有含128× 128阵列的超声成像系统应用 于金属和复合材料的检测与性能评价,该系统具有 实时c扫描成像功能,以标准视频图像在液晶显示 器上显示,然而同线阵相比,面阵的复杂性剧增,其 经济适用性影响该类探头在工业检测领域的应用; 环形阵列在中心轴线上的聚焦能力优异、旁瓣低、电 子系统简单、应用广泛,但不能进行声束偏转控制。 3复合材料相控阵检测应用试验 复合材料制品中,粘接部分缺陷会对制品的整 体性能产生很大影响。以下对玻璃纤维/环氧树脂 基复合材料的粘接进行相控阵试验检测。 图2试块长× 宽× 厚=100× 100× 12(4+4+4am 3.1待测样板 试块材料:玻璃钢;试块结构:两面为玻璃钢,中 间由胶粘合在一起;加工流程:第一层玻璃钢生产好 后人工刷一脉冲层胶,再粘接一层玻璃钢。 3.2试验仪器 表1所用试验仪器 图2检测工件和探头放置方式 3.3检测过程 检测工件和探头放置方式见图2。 仪器基本设置:电压:80V;滤波:1MHZ;视频滤 波:打开;聚焦深度:11mm;扇扫范围:一15度到15 度;没用编码器而是内部时钟触发扫查。没有使用 楔块,工件和探头直接接触,所以图像中的始脉冲显 得比较宽。该探头pitch为1.25mm,长20mm,共16 个晶片同时激发。 袁2 仪器主要参数介绍 1个OmniScan相控阵探头接口; . 2个BNC接口(1个用于脉冲发生器/接收 接口器, 1个用于常规超声接收器)(32:32和 32:128型,无BNC接口) 聚焦法则数量 256个 探头识别 自动探头识别和设置 脉冲发生器 16个晶片 电压 每个晶片80V 脉冲宽度 — 从30500ns可调,分辨率为2.5ns 下降时间 小于10ns 脉冲形状 负方波 输出阻抗 小于25n 接收器 128个晶片增益 — 0~74dB,最大输入信号1.32VpP 输入阻抗 75ft系统带宽 0.75~18MHz(-3dB) 声束形成 扫查类型 扇形和线性 扫查数量 高达8次 激活晶片数 16个 晶片数 128个 发射延迟范围 O一10s,2.5ns增量接收延迟范围 01Ls~lOpes,2.5ns增量 3.4检测结果 增益:18.6dB;底面反射波幅:8O%;噪声20%,当 探头扫查到缺陷位置底面反射波会消失。如下所示, 图3工件无缺陷区域有底波,图4有缺陷区域没底波。 图3无缺陷区域扫描图像 图4缺陷区域扫描图像 通过图3和图4的对比可以清楚地看到,无缺 陷区域的扫描图像中底面反射波清晰可见,缺陷区 0扫囊嗡潦 88 超声相控阵技术在复合材料检测上的应用 2010年3月 域的扫描图像中底面反射波消失,即缺陷的存在导 致底面反射波消失。 对样板进行打孔注胶修复,待固化后再对样板 缺陷修复区域进行检测。仪器调试及检测步骤同 上。扫描图像如图5所示。 图5样板修复反缺陷区域扫描图像 从图5中可以看到,修复后的样板缺陷区域扫 描波形中,底面反射波清晰可见。所以通过对复合 材料样板无缺陷区域扫描图像、缺陷区域扫描图像 以及修复后缺陷区域扫描图像的对比可以看出超声 相控阵技术在复合材料检测上有良好的应用。 4结束语 随着复合材料在各领域的广泛应用,复合材料 的检测技术也随之发展。超声相控阵检测技术的发 展为复合材料的检测提供了良好的条件。从上述对 复合材料粘接试验可以看出,超声相控阵技术可以 通过反射波很好地显示出其缺陷所在。所以,超声 相控阵技术在复合材料检测上的应用必定有长远的 发展。 参考文献 [1]VonRammOT,SmithSW.Beamsteeringwithlin-eararrays[J]. — IEEETransactionsonBiomedicalEngin・eering,1983,30(8):438 452. — [2]RitterJ.UniversalphasedarrayUTprobefornon-destructiveexilmi — nationsusingcompositecrystaltechnology[J].Th ̄2Joumalof NondestructiveTesti・ng,ViNqXV.ndLnet,2000,5(9). [3]ErhardA,SchenkG,eta 1.Ultrasenicphasedarrayteeb.2niquefor austeniticweldinspection[A].Procofthe15thWCNDT[M]. Rome:2000,192. [4]LawrenceAzar.Exper imentalcharacterizationofuhrasenicphasedill'- raysforthenondestructiveevalu-ationofconcretestructures[J]. — MaterialsEvaluation1999,57(2):134135. [5]LangloisJocelyn.Useofflexibleultrasonicarraysininspee2t ion[J]. Thee2JoumalofNondestructiveTeIlg,www.ndLnet,1999,4 (3). [6]钟志民,梅德松.超声相控阵技术的发展及应用[J].无损检测, 2002,24(2):69-71. [7]唐桂云等.先进复合材料的无损检测[J].纤维复合材料,2OO6, 3(1):33. 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Keywords:phasedarray;compositematerials (上接第58页) Abstract:Theaimoftheresea rchistopredicttheelectricalperformanceofFRPradomeviaartif icialneural network.First,theradialbasisfunction(RBF)withstrongcapabilityofnonlinearapproximationWas constructed.Then,RBFWa strainedbyexperimentaldataincludeincidenceangle,tra nsmittanceandthicknessof FRPradome.nleincidenceanglesand山icknesswerecalculatedwhentheexternalandinnersurfacedataofFRP radomeweregiven.Atlast.t heelectricalperfor manceofFRPradomewaspredictedbyt — hetrainednetwork.ere suhsprovedtheprecisionofpredictionwasprecise.thetrainrateofRBFneuralnetworkwasfast.rhemethodwas valuableforradomedesignandanalysis. Keywords:FRP;radome;neuralnetwork;prediction
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