无损检测系统的发展

 

 

复合材料制造商对质量挑战再熟悉不过了。夹杂物和异物碎片（FOD）、铺层方向不正确、内部孔隙、孔隙、脱胶、分层等，在复合材料的表面和内部都可能导致报废、返工或更严重的现场失效。高效准确的无损检测（NDE）可以帮助制造商节省时间、财产和声誉，而不需要切割或改变复合材料。

 

“NDE应该在零件生命周期的各个阶段使用——在开发阶段；在零件制造过程中；在最终工厂的检查中，以及在现场检查零件以识别和评估损坏或健康和使用寿命时。”高级复合材料培训提供商AbarisTrainingResourcesInc.的服务经理LouDorworth说。

 

Dorworth指出，NDE评估复合材料的方法主要分为两大类：接触式测试，如传统超声；和非接触式测试，如热成像、射线成像、红外和剪切成像。其中还包括一些独特的技术，如声发射测试和电磁测试。NDE领域的变化与其说是引进了全新的技术，不如说是提高了现有方法的能力，软件和互联性的复杂性，以及进行评估的自动化和机器人技术的进步。

 

投资于先进的NDE设备和软件可能是昂贵的，但成本/收益的平衡会有利。无损检测解决方案的提供者正在加速下一代的发展。

 

 

Dorworth表示在对制造的部件进行无损检测之前，模拟无损检测可以帮助在更短的时间内进行评估，并减少后续物理测试的数量和费用。

 

OnScale成立于2018年，提供一种有限元分析软件，可以使用基于云的高性能计算（HPC）进行可伸缩的超声波模拟。该软件执行超声建模和仿真，用于各种无损检测应用程序，以增加来自无损检测研究的真实数据。基于云的计算允许并行地模拟整个检查，以减少模拟所需的时间。该公司表示，它比传统的计算机辅助工程工具快100倍。

 

使用OnScale软件，多单元阵列可以模拟生成完整的检查，而不需要硬件。快速模拟有助于消除制造昂贵的定制测试件的需要，从而开创新的检测技术。

 

在上一代的系统中，一个手持摄像机系统被放置在检查位置，由激光引导。新一代激光视觉从一个安装系统来检查材料的放置。Blake说：“波音777X的机翼外皮是我们最大的应用，100英尺长，20英尺宽。我们看到的材料是由自动纤维放置机器人放置的。通过我们的软件，如果发生了无法接受的变化，我们的激光视觉系统可以停止机器人制造零件的过程。”

 

检查时间减少了，潜在的人为错误被计算机驱动的分析和准确性所取代。通过这一方法，可以发现一些甚至客户不知道的问题，从而防止潜在的部件故障。

 

Blake认为，未来的应用将结合人工智能和深度学习来构建和分析激光视觉捕捉到的图像，从而创建出好的和坏的部分的“分类器”。他说：“利用我们目前正在创建的数千张图像提供的深度学习，生成的算法将帮助LASERVISION可靠地识别它提供的图像是可接受的还是不可接受的。复合部件制造商将能够利用激光视觉收集到的图像进行特征识别和统计处理，进一步提高自动检测的水平。”

 

 

根据SaeedGholizadeh对复合材料的无损检测方法进行的同行评审研究（《结构完整性规程1》（2016）050-057），超声测试——无论是脉冲回波还是通过透射——仍然是分析复合零件最好的方法之一。

 

传统的超声技术要求复合材料部件浸没在液体中，如水或者凝胶，这在评估大型部件时一定会受到限制的。较新的超声评估方法包括干燥和非接触方法，这些方法可以在不损失信号强度的情况下拍摄图像。

 

“DolphiCam是一款超声NDE系统，在探头末端具有干燥的硅橡胶支脚。它不需要偶联剂。操作员只需走到零件上，将鼻子压到零件上并拍摄图像。”Dorworth介绍说。“当我第一次接触DolphiCam时，我插入了软件，插入了仪器和标准，并开始检查，并在几分钟之内收到绿色的'go'消息或红色的'defect'消息。”

 

UltranGroup是“湿”超声的另一种替代方法。Ultran提供非接触式超声系统，特别是用于多孔结构或包含蜂窝或单元的结构。该技术通过专有的气体矩阵压电（GMP）材料在非接触环境中提高了传感器的效率。

 

最近，该公司优化了其超声无损检测系统，以支持大型和复杂的结构和非常衰减的产品，如火箭载荷整流罩。Ultran的最新应用集成了互联性和网络，与系统集成商合作。这些合作伙伴为项目带来了机器人技术和多轴扫描能力。

 

“我们在机器人上安装了非接触式超声系统，并建立了与机器人运动控制器对话的协议。我们必须了解电缆的位置，并处理机器人电机产生的电噪声，同时仍要最大程度地获取数据。没有标准协议，因此每次我们都与系统集成商合作，将我们的数据传输到机器人控制器，或者使用我们的软件以一种易于客户理解的方式将数据呈现给客户。”UltanGroup的首席运营官MichaelWhetzel表示，UltanGroup距离标准化通信协议尚有一代之遥，但是目前尚无足够的项目来要求这样做。

 

与AlignedVision的Blake一样，Whetzel认为大数据是改进复合材料行业定义缺陷方法的关键。“目前，超声波可以识别出不一致的部分，但它不能告诉你这是否构成缺陷。客户必须将不一致和变化联系起来，以解释这是否是他们世界中的一个缺陷。我相信，在未来，大数据将自动确定缺陷，这样就不需要技术人员了。”Whetzel说。

 

目前，大多数一次性的复合材料部件都在不断地变化，所以还没有足够的数据，特别是在航空航天和火箭应用方面。但汽车行业拥有大量数据，这将有助于未来的数据分析。

 

 

尽管许多NDE方法都要求评估设备靠近或接触零件，但ThermalWaveImagingInc.公司的大范围、大面积热成像（LASLAT）系统却与该模型不同，该系统使用投影热成像和高分辨率相机对大型复合结构进行无损检测。

 

根据材料和最小缺陷尺寸的要求，LASLAT与被检零件之间的支撑距离为10到15英尺，最高每分钟8平方英尺的速度。无需使用机器人、龙门架或无人驾驶飞机沿着大型零件的身体移动仪器，LASLAT可以设置在一个位置，并且其光束会自动在目标表面上扫描。在每个定义的子区域，扫描停止，通过光照射热量并测量冷却速率，以识别分层、冲击损坏或积水等问题。

 

“LASLAT简化了检查过程，从而减少或消除了在辅助任务，如定位、标记和归档上花费的时间。”ThermalWave总裁StevenShepard说，“可以将其移动到不同的检测站，以实现不同的应用，这与固定机架或机器人技术不同，后者价格昂贵得多。检查员有更多时间分析问题。”

 

第一套LASLAT系统，为海军航空系统司令部（NAVAIR）开发，于2018年交付到位于北卡罗来纳州CherryPoint的一个舰队准备中心，以提高V-22proprotor刀片的检测能力。最近，该公司从位于加州北岛的NAVAIR舰队准备中心获得了一份小型企业创新研究II.5阶段的合同，以提高E-2和F-18平台上飞机结构的探测能力。LASLAT现已上市。

 

嵌入式传感器技术

 

如果风力涡轮机叶片或飞机机翼在出现问题时能够提醒您，那就太好了。嵌入式传感器朝着这个方向迈出了一步。一种此类NDE方法是ODiSI6000系列，它是Luna光波分公司的光纤传感器系统，可以现场分析温度，测量2D和3D应变场以验证FEA模型并评估多材料连接。光纤是灵活的，低剖面，不需要电源的，并且能够嵌入到或结合到其他传感器无法实现的任何零件几何形状中（在弯头和拐角处）。

 

光纤本身是直径约0.15毫米的非侵入式线长二氧化硅。根据Luna的说法，ODiSI6000系统提供了超过150,000个测量位置，每米1,000个应变或温度测量值，提供了可用于绘制被测结构的应变或温度轮廓的高清数据。

 

当零件投入使用时，可以根据应变信号的变化远程查看损坏。Luna表示，根据客户的需求，ODiSI6000可以通过网络进行连续监控，该网络会将数据发送到更大的数据管理系统。或者可以在现场进行定期检查。将零件当前状态的数据与客户质量控制基础架构中零件的历史记录进行比较。连接ODiSI后，软件将识别零件，然后收集数据以确定是否有重大变更。

 

测量区域可以达到约150英尺，非常适合识别大型零件中材料变化的水平和垂直位置。可视化软件将颜色的测量值映射到纤维的位置。例如，亮红色表示负载张力，而亮蓝色通常表示压缩区域。因此，根据零件的几何形状，触头可能会在触头所在的位置显示蓝色，而在触头周围显示红色。用户可以调整色标以识别他们最感兴趣的识别内容。

 

NDE的这些进步以及其他即将出现的进步利用了技术创新，并为复合材料行业显示了希望。Dorworth表示：“这些执行NDE的新方法可以修改设计、修正制造过程，并在现场分析零部件，这些新方法通常会应用于工业4.0平台。看到无损检测技术的进步如何减少玻璃钢行业的问题，这很有意义。”