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基于阵列热风激励的航发叶片近表面缺陷红外检测方法

王浩 吴易泽 王涛

王浩, 吴易泽, 王涛. 基于阵列热风激励的航发叶片近表面缺陷红外检测方法[J]. 红外技术, 2022, 44(10): 1112-1117.
引用本文: 王浩, 吴易泽, 王涛. 基于阵列热风激励的航发叶片近表面缺陷红外检测方法[J]. 红外技术, 2022, 44(10): 1112-1117.
WANG Hao, WU Yize, WANG Tao. Infrared Detection of Near Surface Defects of Aeroengine Blade Based on Array Hot Air Excitation[J]. Infrared Technology , 2022, 44(10): 1112-1117.
Citation: WANG Hao, WU Yize, WANG Tao. Infrared Detection of Near Surface Defects of Aeroengine Blade Based on Array Hot Air Excitation[J]. Infrared Technology , 2022, 44(10): 1112-1117.

基于阵列热风激励的航发叶片近表面缺陷红外检测方法

基金项目: 

中央高校科研基本业务费 3122017017

天津市研究生科研创新项目 2020YJSS064

详细信息
    作者简介:

    王浩(1985-),男,硕士,副教授,研究方向为航空发动机热端部件深度检测。E-mail:hbgdwh@vip.126.com

    通讯作者:

    王涛(1979-),男,博士,教授,研究方向为激光增材制造、航空部件数字化制造与修复。E-mail:wangtaotdme@163.com

  • 中图分类号: TG115.28;TN219

Infrared Detection of Near Surface Defects of Aeroengine Blade Based on Array Hot Air Excitation

  • 摘要: 航空发动机叶片的三维曲面结构、复杂的材料特性和特殊的冷却通道等,给叶片近表面缺陷的检测带来了困难。针对热激励源加热不均导致检测的红外热图效果差、缺陷识别率低的问题,提出了一种阵列热风激励的主动红外检测方法,改进并搭建一套可调阵列热风红外无损检测实验平台。通过设计阵列热风激励与局部热风激励的对比实验,并采用Canny算子进行缺陷边缘识别,证明了阵列热风激励主动红外检测方法的优势。通过实验分析不同材料下含裂纹试件的温度变化规律。实验结果表明:随热扩散系数增大,温升出现越早,表面最大温度呈下降趋势。通过利用检测实验平台对航空发动机叶片进行检测,揭示了导热性和隔热性缺陷的温度分布规律;其中导热性、隔热性和两者混合类型的缺陷检出率分别达到86.7%、93.3%、90%,也表明阵列热风激励红外检测方法能有效检测出航发叶片中的裂纹缺陷。
  • 图  1  可调阵列热风红外无损检测实验平台

    Figure  1.  Adjustable array hot air infrared non-destructive testing experimental platform

    图  2  不同缺陷热传导过程

    Figure  2.  Heat conduction process of different defects

    图  3  待检测试件

    Figure  3.  Tested sample

    图  4  Canny边缘检测过程

    Figure  4.  Canny edge detection process

    图  5  红外热像图与边缘检测结果

    Figure  5.  Infrared thermal image and edge detection results

    图  6  不同材料的表面温度曲线

    Figure  6.  Surface temperature difference graph for different materials

    图  7  不同材料的红外检测结果

    Figure  7.  Infrared detection result for different materials

    图  8  不同裂纹表面温差

    Figure  8.  Surface temperature difference graph for different defect

    图  9  不同裂纹的红外检测结果

    Figure  9.  Infrared detection result for different defect

    表  1  材料参数[12]

    Table  1.   Material parameters

    Material ρ/(kg·m-3) C/(J·kg-1·K-1) k/(W·m-1·K-1) α/(m2·s-1)
    45 4620 522 21.9 9.08×10-6
    TC4 7850 434 49.8 1.46×10-5
    7075 2270 875 144 7.20×10-5
    Ni718 8240 435 14.7 1.18×10-5
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    表  2  含裂纹航发叶片的检出率

    Table  2.   Detection rate of cracked aviation blades

    Type Correct identification number/Total number of collections The detection rate/%
    Thermal conductivity 13/15 86.7
    Thermal insulation 14/15 93.3
    Two blends 27/30 90.0
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2021-08-04
  • 修回日期:  2021-09-13
  • 刊出日期:  2022-10-20

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