树脂基复合材料缺陷表征与评价方法研究综述

复合材料结构中的制造缺陷严重影响航天装备的服役性能,如何实现复合材料缺陷的高精度检测表征与评价对航天装备的安全性设计意义重大。针对树脂基复合材料缺陷的先进表征技术及评价方法进行概述,重点介绍了复合材料成型工艺与典型缺陷类型、常用复合材料缺陷检测与原位表征技术和复合材料缺陷分析评价方法。通过对复合材料缺陷研究现状的梳理,可见计算机断层扫描技术和基于图像的数值计算方法正以其独特的精确度优势在复合材料缺陷的表征与分析领域崭露头角。同时还对先进的复合材料检测与评价技术在航天装备中复合材料结构安全性设计与可靠性分析方面的应用和发展趋势进行了展望。     

复合材料压力容器在航天领域的应用研究

综述了复合材料压力容器在航天领域的最新应用进展,列举了国外空间系统应用的几个典型实例,从金属内衬、纤维材料及树脂基体方面给出了比较重要的技术信息.论述了低温复合材料压力容器的研发与应用趋势,金属内衬和缠绕纤维在低温环境下的性能表现优异及低温环境下树脂基体的选择.探讨了复合材料压力容器无损检测方法的研究现状及展望.未来复合材料压力容器无损检测技术将向着高效实时、精确定位、定量分析及由局部缺陷检测向整体缺陷检测的方向发展.     

用热图法检查复合材料中粘结层和层间的缺陷

本文报导用液晶热图法对复合材料中粘结层和层间缺陷的检查研究。此法已成功地用于三种复合材料(E 玻璃纤维/环氧、石墨/环氧及 HMC)中缺陷的检查。将热图法的检查结果与超声 C-扫描法相比较,以评价这种新技术的效果。此外,还用显微照相来证实所测得的各种缺陷,并查明实际损伤的类型和大小。     

纤维增强塑料复合材料的无损检测简介

纤维增强复合材料今天已发展成为一种高性能新型结构材料,在它的发展过程中,应用于它的无损检测技术,也同样获得迅速发展. 本书第一卷介绍了今天已应用于复合材料的几种主要的无损检测技术,如X射线照相,声发射,以及热、光、振荡等方法. 本书第二卷进一步综述了应用于纤维增强塑料全部范围的无损检测技术的现状.主要论述了超声方法,这是纤维增强塑料复合材料无损检测目前实际使用的一种普遍技术.此外,还论述了包括计算机层析X     

合金弹体内部缺陷超声检测的类型识别方法

针对合金弹体的几种典型结构,采用超声检测技术进行缺陷检测,用不同尺寸的人工小孔和细槽代表实际的气泡和裂纹缺陷,研究了弹体内部缺陷的类型识别技术;通过对缺陷回波信号的总体经验模态分解,得到各个分量的能量分布和信息熵分布,并以此为特征量,采用支持向量机的方法进行了类型识别;用平均距离的方法对特征量进行评估和排序,将优化、精简个数后的特征量作为输入,在减少运算时间的同时,提高了缺陷识别率,最终的识别率为97.5%。     

大型复合材料的快速无损检测

常用的复合材料无损检测方法(如超声波C—扫描)是利用超声波探头在测试构件的整个表面进行扫描。这种方法非常费时,造价也很昂贵。实际上,层板型复合材料具有一定的耐破坏性能,一般情况下只需探测有无较大的缺陷,例如直径在10～20mm范围的脱层。因此,要寻找一种测试方法能快速有效地探测这种类型的缺陷,一旦发现了缺陷,再用常规方法(如需要)进行详查,以确定其缺陷形式与结构强度、疲劳寿命等工程要求之间的定量关系。现有的较可靠的测试方法有:温度记录法、全息摄影术、剪应力记录法和扫描激光超声波术。这些方法都能进行较快的检测,但费用太高。超声兰姆(LAMB)波在层板状或类似层板状的结构中传播,具有测试大型层板状复合材料的能力,因为超声兰姆波能沿层板长距离传播,每一个超声波探头的位置可兼测较大的区域。近来,英帝国大学正在研究利用此波作为快速廉价的方法探测大型结构的脱层。文中介绍现有的检测方法及各种方法的利弊。最后对兰姆波法的可能应用作了探讨。     

基于超声红外热成像技术的复合材料损伤检测

采用超声红外热成像技术,对某飞行器的复合材料壳体损伤进行了检测研究。采用数值分析模拟了超声激励下复合材料损伤处的摩擦生热及热传导过程,分析了裂纹处的温度分布及裂纹尺寸对检测结果的影响;利用超声波发生器对含分层损伤复合材料试件进行了试验,根据表面温度的分布实现了对损伤的定量识别。结果表明,超声红外热成像技术能够快速准确地检测到复合材料表面及浅表面的界面贴合型损伤(如分层,疲劳裂纹等);对损伤的定位准确、检测结果直观、不存在加热非均匀等问题;选择恰当的耦合材料能有效消除"驻波"现象的产生,并提高损伤检测效果。     

高频超声波探伤仪

常规的超声波检测频率范围大约为2～10MHZ.它用于检测金属和与其相同声速特性的其它材料时,可检测出距离表面2mm 以上、直径最小为0.6mm 的平底孔等效缺陷.但是为了检测和评价诸如先进的工程硅酸盐陶瓷等材料中更小的、更接近表面的缺陷,则需要高频超声探测技术.英国 Wells Krant kramer 公司为此研制出一种探测频率可达100MHZ 的高频、高性能、可编程序的超声探伤仪.     

新型复合材料的无损检测

分析了新型复合材料在加工、制造和作用过程中所产生的缺陷与损伤。介绍了新型复合材料的无损检测现状，重点阐述了目前常用的无损检测方法和应用，并对其的优缺点作了比较。提出新型复合材料的无损检测技术的重要性。     

复合材料分层缺陷的红外热像检测

简要介绍了红外热像的检测原理,并用红外热像方法对蜂窝铝复合材料及碳纤维层织复合材料较易出现的分层缺陷进行检测,检测结果表明红外热像方法是检测复合材料分层缺陷的快速、有效方法,并预测了红外热像检测今后的发展方向。     

复合材料(结构)粘接质量检测的错位散斑技术

系统地分析了错位散斑条纹的形成机制,并在多种条件(真空荷载、热流荷载、音频扫描荷载等)下对各种复合材料结构粘接质量进行了检测及评估,可检测出厚1mm层合板内直径>5mm的缺陷,夹芯结构内直径>10mm的缺陷;对于包覆层结构可检测出深度在12mm以内、直径>5mm的空隙脱粘缺陷,而零粘接力缺陷也能检测出厚度为2mm、直径>30mm的缺陷。同时引入相移技术使错位散斑检测方法不仅具备非接触、高精度和全场实时观测等特点,而且也实现了复合材料结构粘接质量的定量无损检测。     

一种小口径火箭弹弹头超声检测方法

针对小口径镁合金火箭弹弹头的结构和存在缺陷的类型,采用水浸式的超声检测方法,分析了偏心距和水声程对检测灵敏度的影响,推导出了偏心距和水声程的计算方法。通过与X射线对弹头检测结果的对比分析可知,采用中心频率为5 MHz的水浸式聚焦探头,能准确检测出弹头内部存在的夹杂和裂纹缺陷,并对表面的划伤缺陷也有很高的检测灵敏度。通过C扫描方式对缺陷特征的重构,能直观地判定缺陷的位置、形状和大小。为小口径火箭弹弹头的缺陷检测提供了一种有效的检测手段。     

纤维增强复合陶瓷材料制品内部质量无损检测与评价方法

通过对纤维增强复合陶瓷材料内部质量检测与评定方法的研究,确定了材料制品的内部质量检测方法,制定出了材料及其制品内部缺陷的评定方法,经某型号纤维增强复合陶瓷罩体制品的检测应用,取得了较好的效果,经检测的制品通过了相关环境试验的考核。     

基于空气耦合超声兰姆波技术的固体火箭发动机脱粘检测研究

为提高粘接结构超声无损检测效率,实现SRM粘接结构非接触快速质量检测,采用空耦超声兰姆波技术进行研究。使用同侧兰姆波对粘接结构中兰姆波传播过程进行模拟,结合仿真和实验分析了不同脱粘缺陷尺寸对信号幅值影响以及不同模态兰姆波对缺陷的灵敏度,并使用异侧兰姆波法对不同尺寸缺陷进行检测;使用正交方向线扫查信号采集方式得到脱粘区域幅值曲线,并使用6 d B法进行缺陷定量;使用同侧兰姆波概率损伤算法和异侧兰姆波自动扫查技术对脱粘缺陷进行定位成像,并使用C扫描对结果进行验证。结果表明:使用同侧兰姆波幅值随缺陷尺寸增大而增大,仿真与实验结果基本一致,检测灵敏度高的兰姆波模态离面位移分量大,而使用异侧兰姆波时缺陷会导致信号能量急剧衰减;使用6d B法当缺陷尺寸较大时误差较小,而当缺陷尺寸较小时误差较大,总体上幅值趋势曲线能够表征缺陷区域;概率成像和异侧兰姆波扫查技术能够快速、有效地对缺陷进行定位,缺陷轮廓清晰,对比C扫描成像提高了成像质量。所研究内容为空耦超声实际检测提供良好基础。     

大型复合材料的快速无损检测

常的复合材料无损检测方法（如超声波Ｃ－扫描）是利用超声波探头在测试构件的整个表面进行扫描。这种方法非常费时，造价也很昂贵。实际上，层板型复合材料具有一的耐破坏性能，一般情况下只需探测有无较大的缺陷，例如直径在１０－－２０ｍｍ范围的脱层。因此，要寻找一种测试方法有效地探测这种类型的缺陷，一旦发现了缺陷，再用常规方法（如需要）进行详查，以确定其缺陷形式与结构强度、疲劳寿命等工程要求之间的定量关系。现有     

声发射技术在复合材料结构无损检测中的应用

简述了复合材料AE技术的发展概况、AE特性和破坏类型;讨论了几种不同破坏机理的AE判据;着重介绍了AE技术在复合材料压力容器无损检测中的应用及压力容器水压试验时应注意的某些问题。     

复合材料的激光全息无损检测

叙述了大型He-Ne激光全息无损检测系统对碳纤维复合材料和蜂窝夹层结构件的无损检测,采用热加载技术,一次照相检测面积可达1m~2;对碳纤维复合板可检出深度在1mm以内,直径5mm以上和深度为2mm,直径20mm以上的分层、气孔等缺陷;对面板厚度小于1mm的蜂窝夹层结构件可检出φ10mm以上的分离型缺陷和φ15mm以上的紧贴型缺陷。     

基于卷积神经网络的航天复合材料缺陷智能检测

针对传统的缺陷图像识别处理方式存在着准确度与辨识度不足,且处理缺陷种类单一的问题,提出了一种基于Cascade R-CNN和Mask R-CNN的神经网络模型。首先,为了提高缺陷检测的可视化效果和检测准确度,在实例分割卷积网络Mask R-CNN的基础上,结合级联神经网络Cascade R-CNN结构,组合成了新的级联实例分割Cascade Mask R-CNN网络;其次,对组合而成的级联卷积神经网络进行了训练,将训练好的模型对复合材料缺陷图像进行了检测。实验结果表明:检测的平均准确度达到了91.5%,平均置信度达到了97.3%,达到了检测精度的要求。该研究成果可运用于航天复合材料缺陷识别。     

复合材料声发射源识别方法研究

针对声发射源传统识别方法可信度低的缺陷，研究复合材料的声发射检测中的关键问题——声发射源的识别问题，指出多传感器数据融合技术是有效识别声发射源特征的新方法。     

纤维增强复合材料的应用及其缺陷检测

纤维增强复合材料密度小,抗拉强度与弹性模量高,比强度与比弹性模量大,高温高压性能好,并具有很好的可设计性,因而进入宇航工业,应用于重要的关键部位。纤维增强复合材料的质量控制十分重要,缺陷检测主要采用无损检测技术,宇航工业中采用的无损检测方法有:射线照相法、超声波衰减检测法、超声波声速测量法、超声波波谱测量法、声发射法、全息照相干涉法、斑点照相法、温度记录法等。