汽车轮毂的超声相控阵检测

2008远东无损检测新技术论坛优秀论文选登汽车轮毂的超声相控阵检测于宝虹1,2,邵志航1,2,罗云东1,2(1.上海宝钢工业检测公司,上海　201900;2.宝钢2GE检测技术应用中心,上海　201900)摘　要:针对某汽车轮毂的失效特征,分析轮毂失效原因,并对该类轮毂备件进行预防性检测。

通过常规超声和超声相控阵检测技术的应用效果比较,并基于射线检测的复验情况,总结出超声相控阵技术具有提高缺陷检出率、检测灵敏度高、图像显示直观、易于实现快速检测等优势。

关键词:超声波检测;相控阵技术;轮毂;缺陷;图像 中图分类号:TG115.28 文献标识码:A 文章编号:100026656(2008)0820530203Ultra sonic Pha sed Arra y Testing f or the Truckπs Wheel HubYU Bao2Hong1,2,SHAO Zhi2H a ng1,2,L U O Yun2Dong1,2(1.Shanghai Bao steel Indust ry Inspection Corp,Shanghai201900,China;2.Baosteel2GE Inspection Tec hnical Application Centre,Shanghai201900,China)Abstract:Acco rding to the f ailure characteristics of one tr uckπs wheel hub,the rea son of the failure wa sa nalyzed and preventive testing was used on the sa me kinds of re serve wheel hubs.Through compa ring theapplication with conventional ultraso nic te sting with ultra sonic phased ar ray inspection technique,a nd the retesting wit h RT,the advantage s of ultra sonic pha sed ar ray inspection technique were summarized,including the incr ease t he rafe of detection,high inspec tio n se nsitivity,v i sual ima ge and high speed,and so on.Keyw or ds:Ultra sonic te sting;Pha sed arra y technique;Wheel hub;Def ect;Image 某30t汽车后轮轮毂在使用过程中会发生破裂失效。

该轮毂为球墨铸铁材质,使用时间不到一年。

拆卸检查发现轮毂裙边断裂,断口处可见明显缩孔和疏松缺陷,缺陷沿裙边根部呈周向延伸,靠近螺栓孔边缘,且疏松区域约占1/3裙边周长。

为避免此类事故的发生,用户希望对安装前的轮毂备件进行检测。

1　轮毂结构特点如图1所示,轮毂为复杂的整体铸造结构。

裙边开有10个螺栓孔,且螺栓孔一侧呈阶梯状,厚度差为7m m,另一侧裙边加工有深度为6.5mm的凹槽,裙边外缘至裙边两侧根部直角部位的距离不等,尺寸相差7.5m m。

收稿日期:2008206225作者简介于宝虹(6),女,高级工程师,主要从事工业设备无损检测工作。

图1　轮毂及裙边两侧结构形状2　常规超声检测难点轮毂裙边厚度为29m m,如采用常规超声波检测,需使用双晶直探头。

但双晶直探头外壳有近10mm的外沿(图2),使其无法与裙边根部区域充分接触,而该区域正是易产生铸造缺陷的部位,也是轮毂工作状态下的关键受力部位。

使用S B双晶直探头,<3检测灵敏度,从L G2轮毂裙边相对的两平面进行扫查,共发现:199-E2mm1图2　SE B2双晶直探头形式的检测局限两处当量接近<4mm 的缺陷,两缺陷形状及位置如图3所示。

其它部位未发现缺陷。

图3　S E B2探头检测发现的缺陷采用双晶直头可以发现探头扫查覆盖区内的缺陷,但对裙边根部缺陷会产生漏检。

如采用横波斜探头检测,该球墨铸铁材料的草状波干扰严重,给缺陷的辨别带来很大的困难。

3　超声相控阵检测采用Pha sor XS 便携式相控阵超声检测仪,5M Hz/32晶片一维线型相控阵探头(图4),纵波直接接触法手动检测,耦合剂选用机油。

采用S 扫描图像显示,此即为方位显示,是探头延时和折射角已作校正,特定通道所有A显示叠图4　相控阵探头外形加而成的二维图像。

典型的显示是以相同的阵元和相同焦距通过一定角度范围的扫查获得,其x 轴对应于投影距离(反射体宽度),y 轴对应于深度[1]。

试验S 扫描扫查角度设定为15°,被检材料厚度设定为裙边厚度的1.3倍左右。

将探头置于裙边表面,无缺陷部位可见底面图像;移动探头,可见图5所示的结构反射图像呈规律性显示,反射体深度分别为22和29m m。

图5　无缺陷处的结构回波与图像显示图像显示直观地反映了缺陷的特征参数,有助于缺陷的分析判定。

图6为从轮毂L G 21的裙边带有梅花形凹槽的一侧扫查时,1号缺陷的S 扫描特(a)完好部位底面图像(b)缺陷局部与底面图像(c)缺陷与结构反射同时显示(d)缺陷中心区域(无底面图像)图6　号缺陷相控阵检测S 扫描特征图像1(a )缺陷中心区域无底面图像(b )缺陷与结构反射同时显示(c )缺陷局部底面图像可见图7　2号缺陷区域相控阵检测S 扫描特征图像征图像。

仪器自动显示产生缺陷最大声能反射的声束角度。

从相对的另一面扫查时,仍有相似的缺陷图像显示。

从与裙边相对的两平行表面分别进行扫查,可以准确地计算出缺陷反射区占被检区厚度的百分比。

与常规超声技术相比,相控阵技术对轮毂裙边根部缺陷检测具有明显的技术优势。

其探头前沿不但可以紧靠裙边根部直角部位,而且方位角度扫查更有利于检出根部附近区域缺陷。

对L G 21裙边根部进行扫查,在相同的检测灵敏度下,发现图7所示的三种典型缺陷图像显示。

2号缺陷(图3)向两侧沿伸约75mm ,为不规则的体积状缺陷(图8)。

缺陷局部对声波吸收衰减严重,可以判定该区域存在铸造疏松缺陷。

图8　相控阵检测L G 21发现缺陷4　射线检测复验对超声波双晶扫查及相控阵检测发现的轮毂两缺陷部位进行射线检测复验,底片影像如图9所示。

通过射线底片可以看出,1号和2号缺陷均为疏松,但疏松区域黑度不大,这与超声波及相控阵检测发现的缺陷在裙边厚度方向所占百分比不超过%的特征一致。

号缺陷确为一条疏松带,测量底片影像尺寸为78m m 长,15mm 宽。

通过比较可以发现,相控阵检测对缺陷的尺寸测定是比较准确的。

5　结语(1)超声相控阵检测技术可以弥补常规超声波检测的局限性,对于因结构原因采用常规超声技术无法发现的缺陷具有满足可检性、提高检出率且缺陷检测灵敏度高的优势。

(2)利用相控阵小巧的阵列探头,合理的功能选择与参数设置,可以一次完成多个单探头分次往复扫查才能实现的检测目的。

(3)采用相控阵技术手动检出轮毂裙边一周只(下转第53页)2029解社娟等:基于直流电位法的泡沫金属定量无损检测方法数化后形式为[1,1,1,1,1,1,0,0,0,0;1,1,1,1,0,0,0,0,0,0;1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;1,1,1,1,1,0,0,0,0,0]。

3.3　算例图6为计算模型,其x =100(x 方向有100个节点),y =20,z =20;上表面加载10V 电压,下表面接地(0V );检测信号为A B 线上节点电位。

图6　神经网络计算模型示意图缺陷设定方式:缺陷均在A BCD 平面内(该平面z =10,因z 值固定,故z 不在需重构的缺陷参数内)。

缺陷中心位置在x 方向取9种情况,所在单元编号分别为30,35,40,45,50,55,60,65和70,在y 方向取3种情况,分别为7,10,13,每个位置的缺陷直径大小变化取5种情况,即3,5,7,9和11。

因此缺陷共有9×3×5=135种(每次计算选取其中一种),则缺陷对应的检测电压信号也有135种。

从上述135种检测电压信号中分别随机选取10种作为神经网络的验证数据和检验数据,其余115种作为训练数据。

适当调整误差精度和迭代次数,得到表1所示计算结果。

结果表明神经网络对缺陷定量基本可行。

表1　神经网络校验数据中缺陷实际值与重构值列表缺陷编号缺陷实际参数值/节点号神经网络重构值/节点号x y D x y D 3745754575695013750135817013765103107701097013713370711701011 注:x ,y 分别表示缺陷在x ,y 方向的位置,D 表示缺陷大小。

4　结论(1)基于有限元理论推导了DC PD 数值模拟快速算法公式,开发了相应计算程序。

数值计算结果表明,快速算法程序所需计算时间比传统有限元法大大减少且两者计算精度基本相同。

()利用前馈神经网络方法对泡沫金属内的大孔缺陷进行了定量反演。

初步结果表明神经网络对缺陷定量基本可行。

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