基于超声检测技术的铆钉缺陷信号特征研究

黄超 熊学剑 刘旭州

摘  要：针对飞机进气道铆钉松动及断裂脱落打坏发动机等问题，该文通过使用D70超声波检测仪和频率为20 MHz、晶片尺寸为3.175 mm带延迟块的直探头以及用于调整探伤仪灵敏度的?4 mm、?4.5 mm、?5 mm铆钉人工缺陷对比试块，对比试块上人工缺陷位于铆钉头根部，用于验收的人工缺陷深度为0.6 mm，对多架次飞机进气道铆钉质量进行检测，得到不同状态铆钉的一系列超声波信号数据，总结裂纹缺陷回波与不同类型非缺陷回波的信号特征及其产生原因，有效实现进气道铆钉疲劳裂纹的检测，并及时更换有缺陷的铆钉，可以有效避免铆钉脱落打坏发动机的安全事故，最后为进气道铆钉超声检测提供参考，降低错探、误判的概率。

关键词：飞机；铆钉；超声；缺陷回波；疲劳裂纹

中图分类号：P631.5      文献标志码：A          文章编号：2095-2945（2024）19-0179-05

Abstract： In order to solve the problems of rivet loosening and breaking off of aircraft intake port， this paper uses D70 ultrasonic detector and direct probe with frequency 20 MHz and chip size 3.175 mm with delay block and ?4 mm， ?4.5 mm and ?5 mm rivets' artificial defect comparison test blocks which are used to adjust the sensitivity of flaw detector， the artificial defect on the test block is located at the root of rivet head， and the depth of artificial defect for acceptance is 0.6mm. The quality of rivets in the inlet of multi-sorties of aircraft is tested， a series of ultrasonic signal data of rivets in different states are obtained， and the signal characteristics and causes of crack defect echoes and different types of non-defect echoes are summarized. The fatigue crack detection of inlet rivets is effectively realized， and the defective rivets are replaced in time to avoid the safety accident of rivets falling off and damaging the engine. Finally， this paper provides a reference value for the ultrasonic detection of rivets in the inlet and reduces the probability of misdetection and misjudgment.

Keywords： aircraft; rivets; ultrasound; defect echo; fatigue crack

随着我国航空事业的迅速发展，高性能的战斗机在国防安全方面具有举足轻重的地位，先进战斗机的机动性能越来越好，运动轨迹也越来越复杂，从而导致飞机关键区域的铆接结构受力越来越大以及空中噪声、气流等的影响极易导致进气道铆钉松动、断裂等[1]。铆钉一旦断裂脱落，进入外涵道会打坏低压压气机，进入内涵道则会打坏高压压气机，甚至造成严重飞行事故。所以，在飞机修理过程中需对其进行无损检测[2]。Nyborg等[3]提出了一种综合的、经济有效的检测方法，利用超声波（UT）扫描或相关无损检测来检测疲劳裂纹的萌生，并利用声发射（AE）监测来评估裂纹活动。讨论了该方法在检测和评估吊架角铆钉头、连杆销和眼杆以及其他断裂临界构件下的疲劳裂纹方面的应用。Osegueda等[4]介绍了一种检测薄板铆钉孔裂纹的Lamb波扫描方法。该方法要求使用以接近非色散频率的音调爆发为中心的入射发射机产生超声波S-O模式兰姆波。Tavaf等[5]用周向动力学方法预测了多个铆钉孔的相互作用、其形态对裂纹扩展的影响及极限强度，并给出了结果。Ewald等[6]介绍了利用超声结构健康监测（SHM）来定位和量化飞机铆钉孔的疲劳裂纹扩展的换能器配置方案。张爱明等[1]采用高频、微型双晶片纵波探头探伤技术，合理设计制作专用探头、对比样件，确定仪器参数，消除盲区、界面波等因素影响，可以有效实现铆钉早期疲劳裂纹的探伤。陈林[7]对某型飞机进气道断裂铆钉进行了失效分析，确定了铆钉的断裂性质为应力腐蚀，并对断裂铆钉的应力来源进行了分析，提出了改进建议。

由于进气道铆钉的特殊结构以及在役检测的复杂性，本文采用超声波检测技术对进气道铆钉质量进行检测，得到了一系列超声波信号数据，并结合目视检测对进气道铆钉超声波检测结果进行了分析与讨论，总结了不同类型非缺陷回波与裂纹缺陷的超声波信号特征及其产生原因，为进气道铆钉质量超声波检测提供了参考价值，降低人为差错导致的错探、误判的概率。

1  铆钉超声波检测的原理

利用超声波对材料中的宏观缺陷进行探测，依据的是超声波在材料中传播时的一些特性，例如声波在通过材料时能量会有损失，在遇到2种介质的分界面时，会发生反射等，常用的频率为0.5～25 MHz。其主要过程由这样几部分组成：①用某种方式向被检测的试件中引入或激励超声波；②超声波在试件中传播并与试件材料和其中的物体相互作用，使其传播方向或特征被改变；③改变后的超声波又通过检测设备被检测到，并可对其进行处理与分析；④根据接收的超声波的特征，评估试件本身及其内部存在的缺陷的特性。

本文采用的超声检测方法为接触式脉冲反射法，其是由超声波探头发射脉冲波到试件内部，通过观察来自内部缺陷或试件底面的反射波的情况来对试件进行检测的方法。图1显示了接触法单探脉冲反射法检测铆钉的基本原理。如图1（a）所示，当铆钉中不存在缺陷时，显示图像中仅有发射脉冲T和底面回波B两个信号。而当铆钉中存在缺陷或结构有问题时，将导致超声波的往返透过率不同，从而在发射脉冲与底面回波之间将出现来自缺陷的回波F或其他波形，如图1（b）所示。通过观察F的高度可对缺陷的大小进行评估，通过观察回波F距发射脉冲的距离，可得到缺陷的埋藏深度。当铆钉表面质量较好且选用的探头适当时，脉冲回波法可观察到非常小的缺陷回波，达到很高的检测灵敏度。

2  进气道铆钉检测及分析

2.1  检测前准备

首先对进气道安装边铆钉表面状态进行确认，如图2所示，不允许有影响超声波检测的凸起、凹坑、沙粒和油污，对铆钉表面状态不达标的需使用400目砂纸或抹布将表面清理干净。

2.2  铆钉超声波探伤灵敏度调整

对铆钉超声波探伤灵敏度进行调整，步骤如下。

1）选用D70超声波检测仪，频率为20 MHz，晶片尺寸为3.175 mm带延迟块的直探头，此时设备未连接超声波探头，即无始波，如图3所示。然后检查设备的链接情况，探头、线材是否损坏，或为参数不正确或是探头契块无耦合剂，需要重新添加耦合剂并拧紧，耦合剂使用甘油。

用于调整探伤仪灵敏度的对比试块是?4 mm、?4.5 mm、?5 mm铆钉人工缺陷对比试块，对比试块上人工缺陷位于铆钉头根部，用于验收的人工缺陷深度为0.6 mm，其中?4.5 mm、?5 mm铆钉人工缺陷对比试块如图4（a）、（b）所示。

2）将超声波探头接在探伤仪上，调节设备的抑制键，抑制设置为“0”，将设备的灵敏度调至最大，如电噪声较大时，则降低灵敏度，使电噪声电平降至满刻度的10%，设此时灵敏度的读数为S1；将探头压在对比试块0.6 mm缺陷的铆钉头上，中间加适当的甘油保证稳定的声耦合，前后左右微微移动探头，使人工缺陷反射回波高度达到最高，再调节灵敏度，使回波高度降至满刻度的40%，设此时灵敏度的读数为S2。则灵敏度余量S=|S1-S2|，开展检测时，灵敏度余量S应大于6 dB。

3）将探头压在对比试块0.6 mm铆钉头上，使探头边缘与铆钉边缘基本重合。在探头和铆钉头中间加适当的甘油保持稳定的声耦合，沿铆钉头圆周方向慢慢移动探头，找到铆钉头根部的人工缺陷反射波，并微微调整探头，使人工缺陷反射回波高度达到最大。如此时缺陷波幅正好为40%，则无须调整增益；如缺陷波幅偏高或偏低，可适当调整增益，使铆钉头根部人工缺陷反射回波高度为荧光屏满幅的40%，此参数即为检测灵敏度。在检测灵敏度的基础上将增益增加6 dB作为扫查灵敏度，图5（a）为设备连接探头并调整扫查灵敏度后的始波信号示意图，始波清晰，声程内无杂波。

4）在扫查灵敏度调整好后，将探头耦合在被检铆钉头上，沿铆钉头圆周方向移动，探头边缘保持与铆钉头边缘基本重合的状态。在探伤过程中，时刻观察荧光屏，观察其波形变化，图5（b）为探头置于铆钉上且耦合良好无缺陷回波的信号示意图。

2.3  铆钉超声波检测

设备扫查灵敏度调整好后，开始检测不同飞机进气道铆钉，得到一系列超声波信号数据，并总结了不同类型非缺陷回波和裂纹缺陷回波的信号特征。

2.3.1  探头耦合引起的非缺陷回波

检测铆钉时，发现稍微移动探头时，出现如图6所示波形时，可判定为探头耦合效果差引起的，即非缺陷回波，图6（a）为始波一侧出现同底的小波的信号示意图，图6（b）为始波两侧出现同底的小波的信号示意图，产生的原因为探头契块磨损掉块。图6（c）为始波变小、波形杂乱的信号示意图，产生的原因为探头与铆钉耦合不充分或者是铆钉的表面粗糙，需重新耦合，必要时用细砂纸对铆钉进行打磨。图6（d）为无缺陷波且底波变小的信号示意图，此时可判定探头与铆钉耦合不良需要调整探头与铆钉充分地贴合，或者是探头在使用时由于磨损导致契块产生加大的斜面，声束方向发生了偏移，需更换新的契块。

2.3.2  铆钉结构引起的非缺陷回波

检测铆钉时，发现稍微移动探头时，出现如图7所示波形时，可判定为探头耦合效果差引起的，即非缺陷回波，图7（a）为出现双底双波峰的信号示意图，此时可判定铆钉底部有漆层或有装配胶层覆盖；图7（b）为出现多个小波峰的信号示意图，此时可判定铆钉底端为“井”字格结构；图7（c）为出现同底双波峰的信号示意图，此时可判定铆钉底端为“日”字型结构；图7（d）为始波与缺陷波的声程距离较小的信号示意图，此时可判定探头检测到铆钉与机体的结合部位。图7（e）为出现波峰较高的杂波的信号示意图，此时始波、底波不变或变化很小，在声程内会产生一个波峰较高的杂波，可判定为铆钉在蒙皮的下表面处形成的褶皱产生的波形显示，此种情况较少。

2.3.3  裂纹缺陷回波

图8为始波与缺陷同底的信号示意图，此时探头与铆钉贴合紧密未超出检测区且始波和缺陷波紧密相连，且缺陷波幅度超过40%，则认为该处可能存在裂纹缺陷。将灵敏度调整到正常检测灵敏度，再稍微移动探头，如缺陷波不消失且波形强有力，波峰尖锐稳定，波幅超过满刻度的40%且铆钉底波同时出现，则判定该铆钉存在裂纹。

超声波检测完毕后将甘油擦净，判定不合格的铆钉，做醒目标记，并将检测结构记录下来，然后逐项清点设备、探头、甘油和抹布等物品，不得遗留任何物品在飞机进气道内。

3  结论

通过对多架次飞机进气道铆钉超声波检测工作研究，可知超声波检测能够发现铆钉外部与内部的各种故障缺陷，进而可及时对存在故障缺陷的铆钉进行更换，消除安全隐患，并总结了裂纹缺陷和不同类型非缺陷回波的铆钉超声波信号特征及其产生原因，以便精准区分铆钉检测过程中裂纹缺陷回波与非缺陷回波，降低错探、误判的概率，为进气道铆钉检测工作提供有效借鉴，同时该超声波检测方法也适用于飞机其他部位铆接质量的检测。

参考文献：

[1] 张爱明.某型发动机叶片上铆钉的超声波探伤[J].航空维修与工程，2017（8）：60-61.

[2] 张朝晖，喻星星，康健中，等.飞机进气道关键区域铆钉检测技术[C]//航空装备维修技术及应用研讨会论文集，2015.

[3] NYBORG D， CAVACO J， NYBORG E， et al. Combined application of ultrasonic inspection and acoustic emission monitoring for evaluation of fracture critical members in railway bridges[C]//Proc. 2001 Annual Conference，American Railway Engineering and Maintenance of Way Association （AREMA）， Chicago， September 2001.

[4] OSEGUEDA R A，  KREINOVICH V，  NAZARIAN S， et al. Detection of cracks at rivet holes in thin plates using Lamb-wave scanning[C]// Nde for Health Monitoring & Diagnostics. International Society for Optics and Photonics， 2003.

[5] TAVAF V， SAADATZI M， BANERJEE S. Effect of defects part ii： multiscale effect of microvoids， orientation of rivet holes on the damage propagation， and ultimate failure strength of composites[J]. Multidisciplinary Digital Publishing Institute， 2021（4）：112.

[6] EWALD V， GOBY X， JANSEN H， et al. Incorporating inductive bias into deep learning： a perspective from automated visual inspection in aircraft maintenance[J].2018.

[7] 陈林.飞机进气道铆钉断裂分析[C]//全国第五届航空航天装备失效分析会议论文集2006年，2006：124-127.