航空发动机涡轮叶片裂纹的阵列涡流检测仿真.pdf

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1、航空学报ActaAeronauticaetAstro八auticaSinicaAug252014V01．35No82355-2363ISSN1000．6893ON11．1929／Vhttp：／／hkxb．buaa．edu．CFIhkxb@buaa．edu．ca航空发动机涡轮叶片裂纹的阵列涡流检测仿真宋凯1’*，刘堂先1，李来平2，危荃2，涂俊21．南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室，江西南昌3300632．上海航天精密机械研究所，上海201600摘要：阵列涡流检测技术因检测范围大和适应性强等诸多优点适合航空发动机涡轮叶片的快速检测。本文建立了发动机涡轮叶片裂纹阵列涡流检测的有限元模型

2、，研究涡轮叶片的叶盆和叶背两种曲面下阵列涡流传感器的检测信号特征。仿真结果表明：当涡流探头与叶身的提离距离不变时，检测线圈的感应电动势随凸面、平面和凹面的次序逐渐增加；检测纵向裂纹时检测线圈电动势敏感度可达激励线圈的12．5倍，其电动势波峰和波谷的距离可表征纵向裂纹的长度且误差小于1．0mm，而横向裂纹深度也与检测线圈电动势的波谷幅值成单调递减关系，仿真结果可望用于指导发动机涡轮叶片的工程检测实践。关键词：涡轮叶片；阵列涡流；裂纹；有限元；感应电动势中图分类号：V267+．23；TGll5．28文献标识码：A文章编号：1000—6893(2014)08—2355—09航空发动机是飞机的“心

3、脏”，其性能直接影响着飞机的安全性。作为发动机最重要的零部件之一，涡轮叶片数量众多，载荷状况复杂，使用工况恶劣，容易因应力过大产生疲劳裂纹[1]。据资料统计，中国军用航空自1994年以来，几乎每年都有几起由于叶片断裂造成的严重事故，及时发现裂纹并对其定量评价，对于确保飞行安全具有非常重要的意义心。]。近年来，国内外很多学者在叶片无损检测方面进行了研究，Zenzingera等口j基于脉冲涡流热成像检测技术，对航空涡轮发动机叶身和榫头上的裂纹进行实验，发现此方法能够检测使用渗透检测法不能检测的内部小缺陷；Chang和Chen[61提出了一种基于空间小波分析的无损检测方法，基于含裂纹的叶片旋转有

4、限元模型，利用小波系数分析裂纹的形状，发现在裂纹损伤处存在明显的扰动，实验结果表明小波系数对缺陷深度变化具有高敏感度，能够方便地对缺陷进行定位；周正干[71和王庆胜[81等将图像分割、图像处理等手段应用在X射线数字成像中，实现了叶片缺陷自动化和数字化的检测方法，运用该方法可有效减小缺陷的误判率。尽管研究者们开展了许多工作，事实上对精铸叶片缺陷如何进行科学的检测仍是一个世界性的难题，其主要存在检测成本高、检测速率低、定量难以及对近表面微缺陷的灵敏度不足等方面的问题。阵列涡流检测(EddyCurrentArrayTes—ting，ECAT)采用阵列式传感器，电子切换代替机械式探头扫描，实现了大

5、面积范围的高速测量，且能够达到与单个传感器相同的测量精度和分辨率，大大提高了系统的测试速度、测量精度和可靠收稿日期：2013-09—21；退修日期：2013-10·18；录用日期：2013—12—18；网络出版时间：2014-01-0612：42网络出版地址：WWW．cnki．net／kcrns／detail／11．1929．V．20140106．1242002．htmI基金项目：国家自然科学基金(51265041)；上海航天科技创新基金；江西省教育厅科技项目(GJJl2444)；无损检测技术教育部重点实验室基金(ZD201029003)*通讯作者．Tel．：0791—87637649E-

6、mail：Songkai@nchu．edu．cn孳l琨格芪sSongK．LiuTX．LiLP．etal÷Simulationonaero-engineturbinebladecracksdetectionbasedoneddycurrentarrayEJJ．2014，35(8)：2355-2363。宋凯．劫堂先．李来乎．等航空发动枧涡艳叶片裂纹的阵弼涡漉检阕仿真[JI．航空学报。2014．35(8)：2355．2363航空学报Aug．252014V01．35No．8性[9。10

7、。Sollier等提出了一种新型传感器，将阵列传感器与CCD结合，代表了阵列传感器发展的最高水平，能够实时检测各

8、种合金表面缺陷，缺陷深度检测精度可达0．2mm[11

9、。近些年，国内也已经开展了ECAT技术的研究，其中以国防科技大学为代表的罗飞路等口2143基于无限大平板模型，研究了ECAT中线圈单元间互感引起的阻抗变化，对双线圈单元和三线圈单元同时作用于激励时的裂纹检测问题进行了数值仿真，基于灵敏度、空间分辨率和线圈单元组有效检测区域比率，对平面排布涡流阵列传感器进行了优化设计，并将小波边缘提取技术应用于ECAT信号时域特征的提取