固体火箭发动机壳体脱黏缺陷的热波检测

宋远佳，张 炜，杨正伟，田 干

第二炮兵工程大学203 室，西安710025

固体火箭发动机(solid rocket motor，SRM)壳体为多层黏接结构，各层界面的黏接失效是发动机结构完整性破坏的关键. 据统计，在导致各类飞行器发射失败的故障中，有1/3 发生在壳体的黏接层上，尤其以壳体/绝热层之间的脱黏缺陷最为常见［1］. 目前一直采用射线［2］、超声［3-4］等常规技术对SRM 进行检查. 射线检测适用于孔隙和夹杂等体积型缺陷，但对分层及平行裂纹检测比较困难，且检测周期长、设备庞大，不便于在线检测. 超声能够对分层、脱黏等缺陷进行准确检测，但检测效率低，对不同缺陷需要不同的探头，且需要耦合剂. 所以，上述两种探伤方法均难以满足SRM 在应用中快速、高效检测的需要. 热波技术由于检测速度快、效率高、观测面积大和便于在线检测等优点，获得业内广泛关注［5-12］. 但目前研究主要集中在缺陷的定性识别上，对多层黏接结构的研究尚需深入. 本文利用热波技术，对SRM 复合材料壳体/绝热层黏接界面的脱黏进行检测研究，并对缺陷的定量识别进行探讨，为航空航天飞行器系统的安全可靠提供了一种快速、高效的检测与评估方法.

1 热波技术检测原理

热波技术与激光、太赫兹波［13-14］等技术不同，其理论基础是热传导定律［15-18］，对物体主动施加可控热激励，使物体内部缺陷和损伤以表面温度变化的差异形式表现出来，采用红外热像仪记录物体表面的温度变化，通过对序列热图的采集、分析和处理，实现对物体内部缺陷的检测和定量识别.

热波技术常用闪光灯对材料表面施加一个脉冲热流，对于厚度较薄的各向同性无限大平板材料，其传热微分方程可以简化为一维模型，

其中，α = k/(ρc)，为材料的导温系数或热扩散率，是材料的物性参数;k 为热传导率;ρ 为密度;c 为比热容;T(x，t)为位于x 处t 时刻的温度.

初始条件 θ(x，0)= θ0

其中，q 为表面施加的脉冲热流，忽略表面的对流和辐射换热.

对厚度为d 的均匀介质(忽略热波的高次反射)，可得到有限厚度d 区域与无限厚度区域的温度差随时间的变化函数为

可见，温差及温差最大时的时间是重要的检测参数，根据上述参数，可对缺陷进行分析. 对于形状复杂的材料或复杂的加热方式，无法求得其解析解，因此借助数值分析方法进行研究.

2 仿真计算

2.1 模型建立及求解

选择某玻璃纤维复合材料壳体/绝热层脱黏缺陷为仿真对象，模型及网格划分如图1. 模型尺寸为280 mm×280 mm×8 mm，其中复合材料厚度为5 mm，绝热层厚度为3 mm，绝热层含3 个直径分别为30 mm、20 mm 和10 mm 的圆形平底洞，用以模拟脱黏缺陷. 复合材料物性参数:密度为2 160 kg/m3;比热容为1 378 J/ (kg·K);热传导系数平行于纤维方向为1.78 W/ (m·K)，垂直纤维方向为0.76 W/ (m·K);假定环境温度θe保持在20 ℃，脉冲能量为4 800 J，加热时间为2 ms.

图1 模型网格划分Fig.1 The grid of model

计算过程分为两步:第1 步为瞬态加热过程，t= 0 ～2 ms，侧面绝热，

第2 步为冷却过程，t = 2 ms ～100 s，初始条件为第1 步的计算结果.

2.2 模型建立及求解

图2 为样本表面温度场热图序列. 由图2 可知，在6.65 s 时，在缺陷对应的表面出现3 个热斑，热斑的大小和亮度随时间发生变化.

图2 表面温度场热图序列Fig.2 Thermal serial plots of surface temperature

图3 显示了3 个热斑中心及无缺陷区域对应的表面温度随时间的变化. 由图3 可知，加热瞬间，表面温度迅速升高到22.7 ℃，停止加热后，温度开始下降，缺陷越大，对应的表面温度下降速度越慢;随时间推移，温度场最终趋于一致. 因此，可根据冷却过程中温度变化对缺陷进行评估. 图4 显示不同直径缺陷对应表面温差随时间的变化. 图4表明，温差的变化与缺陷直径有很大关系，缺陷直径为10 mm 时，温差可达到0.17 ℃，目前红外热像仪的温度分辨率可达0.01 ℃，且脱黏的直径不超过17 mm 即视为正常，因此，热波技术完全满足检测的需要. 由图4 还可知，3 个缺陷的表面温差最大的出现时间分别为16 s、23 s 和35 s，说明该参数随着缺陷直径的增大而增大.

图3 缺陷及无缺陷对应表面温度变化Fig.3 Time-dependence temperature changes curves between defect and sound area

图4 不同直径缺陷对应表面温差随时间变化Fig.4 Surface temperature difference curves of defect with different diameters

仿真结果表明，热波检测的速度快，灵敏度高，且脱黏面积越大，对应的温差越大，热斑的面积也越大，缺陷越容易被检测. 因此，根据表面温度场的变化情况，可对缺陷进行识别.

3 实验结果

3.1 实验描述

为验证上述仿真结果，对样本进行了5 次实验，其结果均相同，试件如图5 所示. 实验借助首都师范大学红外热波实验室的设备，利用脉冲闪光灯作为面热激励源，工作距离为42 cm，脉冲能量为4 800 J，加热2 ms，红外图像的采集时间为30 s，采集频率为60 Hz.

图5 试件实物照片Fig.5 The front and rear pictures of the sample

图6 为检测结果. 由图6 可知，试件在加热后大约2 s 时，较大的2 个缺陷通过表面的热斑开始显现，随时间推移，最小的缺陷也开始出现，且越来越清晰，大约在17 s，热斑与环境的对比度达到最大，此后对比度渐减，到28 s 左右最小的热斑消失，其他2 个热斑也变得模糊，最终由于热扩散的影响，表面温度场趋于均匀.

图6 样本检测表面温度场序列热图Fig.6 Serial thermal plots of the sample surface temperature

3.2 结果分析

如图6 所示，对缺陷进行识别的最佳时间在5～17 s，其间缺陷的显示效果最好. 比较实验和仿真结果发现，实验过程中缺陷显现的时间小于仿真的时间，其主要原因归于仿真过程忽略了表面的辐射和对流换热，减缓了温度场趋于一致的时间. 实验过程中，利用一个遮光罩对被检测部位进行遮挡，减少周围环境辐射和对流的影响，确保了检测效果. 由图6 还发现，试件浅表面的纹理特征通过热图也能清楚显现，说明热波技术对材料浅表面状况也能够进行评估.

为更好地显现缺陷，从7 s 对应的热图中减去材料表面造成的背景信息，并进行图像增强，结果如图7 所示. 图7 (a)中去除背景信息有效地消除了噪声，图7 (b)中增强了缺陷的对比度.

图7 图像处理效果图Fig.7 Imaging processing effect plot

图8 为原始热图和处理后的三维效果图. 由图8 可见，上述处理后的效果非常明显，缺陷更加清楚直观，这为定量识别缺陷提供了基础.

图8 原始热图和增强处理后热图的三维效果Fig.8 3D tomogram of raw and enhanced thermal images

3.2.1 脱黏大小识别

基于数学形态学的分水岭法对热图进行分割处理，效果如图9. 提取上述处理后热斑的大小可以对缺陷进行定量识别，分别计算不同时刻表面热斑的直径，与实际缺陷比较结果如表1.

图9 缺陷分割及其三维显示图Fig.9 Defect segmentation and its 3D tomogram

表1 热斑与缺陷实际尺寸的对比Table 1 Comparing results between thermal spots and defects real diameters

表1 表明，热斑的直径逐渐增大，在7 s 左右与真实缺陷直径基本相同，然后继续增大，最终变得模糊. 相同情况下，缺陷越大，热斑面积与缺陷面积越接近. 因此在实际检测过程中可根据材料和缺陷的参数，确定一个最佳检测时间.

分析发现，出现上述现象的主要原因是由于在开始冷却阶段，缺陷边缘的横向传热对热流在材料内部的传热影响较小，使得采集到的热斑面积小于真实缺陷;随着时间推移，横向传热的影响越来越大，热斑边缘温度与正常区域温差越来越大，热斑的面积慢慢增大，然后继续扩散，直到整个表面温度场趋于均匀. 实验发现，7 s 左右，3 个深度相同、直径不同的缺陷热斑与缺陷直径误差最小，因此，最佳检测时间主要与材料传热性能和缺陷的深度有关.

3.2.2 脱黏深度计算

对式(6)进行求导并求极值，可得最佳检测时间与缺陷深度d 及大小a 的关系，代入材料参数和缺陷尺寸，可求出缺陷深度，结果如表2.

表2 5 mm 深的缺陷参数计算结果与真实值比较Table 2 Estimating results for 5 mm-depth defect and contrast with real values

3.3 与声-超声检测的比较分析

利用声-超声检测方法［19-20］对上述样本进行检测比较，结果如图10.

图10 声-超声检测信号及参考信号时域图Fig.10 Inspecting signals and referring signals time-region curves based-on AU

声-超声检测也能够灵敏地检测出缺陷，且缺陷越大，超声波的能量损失越严重，对波形进行处理与分析后，可以对缺陷进行定量判断. 检测过程中必须严格控制探头位置，使缺陷的圆心落在两探头中心的连线上，这样可在20 μs 左右得到缺陷信号. 但在缺陷未知的条件下，需要缓慢移动探头位置，检出缺陷时间为30 min 左右. 相同的实验样本，利用热波检测速度快，20 s 即可检测整个样本，整个检测过程不需要人为参与. 同时，热波检测的结果直观，通过观察红外热图就可对缺陷进行初步识别，而声- 超声检测难以提供这种直观信息. 在对热图经过分析后，能对缺陷进行准确定位及定量判断，这些优势可保证便捷有效地完成检测任务.

结 语

针对SRM 复合材料壳体/绝热层界面的脱黏缺陷，利用热波技术进行了仿真和实验研究，并与声-超声检测结果进行了对比. 结果表明，①热波检测的检测速度很快(20 s)，效果明显，完全满足工程应用中脱黏不超过17 mm 的要求;检测结果直观，根据表面温度场变化情况，就可以对缺陷位置和大小进行判断. ②存在最佳检测时间，其对应的热图能够对缺陷大小和位置进行定量识别;最佳检测时间与缺陷深度和材料参数有关. 在工程应用中可通过设计标准试件，由实验来确定最佳检测时间. ③实验获取的红外热图含有丰富的缺陷信息，同时也含有较多的噪声和背景信息，需要进行降噪、增强和分割处理，利用热斑区域来识别缺陷的大小，然后根据其大小和相关检测参数来估算缺陷深度等信息. 本文的识别过程也为热波检测提供了一种有效的定量识别缺陷的方法. ④与声-超声波检测结果比较表明，热波技术优势明显，随着研究的深入和检测技术的提高，可把热波技术作为未来SRM 常规的检测技术，为航空航天飞行器系统的安全可靠提供重要保障.

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