Контроль качества сварных соединений в процессе сварки с применением метода акустической эмиссии

9

ТЕХНОЛОГИЯ ПРИБОРОСТРОЕНИЯ. ОРГАНИЗАЦИЯ ПРОИЗВОДСТВА

УДК 534.63

КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВА СВАРНЫХ СОЕДИНЕНИЙ В ПРОЦЕССЕ СВАРКИ С ПРИМЕНЕНИЕМ МЕТОДА АКУСТИЧЕСКОЙ ЭМИССИИ А.В. Баринов, А.В. Федоров, И.Ю. Кинжагулов, Д.С. Сергеев, А.В. Доренская

Рассмотрена проблема обеспечения контроля качества сварных соединений в процессе сварки. Для контроля качества предложен метод акустической эмиссии с набором возможных методов фильтрации сигналов. Проведен анализ имеющихся методов, на основе которого выбраны наиболее информативные. Представлены методы анализа полученных сигналов по скорости нарастания переднего фронта и по форме сигнала. Информативность выбранных методов подтверждена экспериментально. Представлены данные, полученные в ходе эксперимента, показывающие изменения характеристик сигналов при имитации дефектов (вставки в процессе сварки. Ключевые слова: акустическая эмиссия, анализ, сварка, контроль, форма сигнала.

Введение

В настоящее время сварка находит применение во всех областях человеческой деятельности. Сварные соединения являются неразъемными. Прочность сварных соединений при статических и ударных нагрузках доведена до прочности деталей из целого металла. Но, как и у любого соединения, сварка имеет ряд недостатков (дефектов), которые могут возникать в тех или иных случаях. Существует много способов выявления дефектов сварных соединений, например, рентгеновский, ультразвуковой и др. Основным недостатком этих методов является то, что контроль производится после процесса сварки, и в случае обнаружения дефекта устранение его приведет к большим финансовым и временным затратам. Для решения данной проблемы было предложено использование акустико-эмиссионного метода контроля непосредственно в процессе сварки, что позволяет получать информацию о зарождении и развитии дефектов с последующим их устранением. Тем самым предложенный способ контроля дает возможность корректировать режим сварки для устранения дефектов.

Метод акустической эмиссии (АЭ) (рис. 1) относится к акустическим методам неразрушающего контроля и технической диагностики. В основе метода лежит физическое явление излучения волн напряжений при быстрой локальной перестройке структуры материала. Источником акустическо-эмиссионной энергии служит переменное поле упругих напряжений от развивающихся дефектов. Для стимуляции дефектов излучения акустических волн объект, как правило, нагружают механическим или тепловым способом.

АЭ сигнал

Регистрация и обработка

тг Предусилитель

Приемник г ^

"_

Нагрузка Нагрузка

Источник

Рис. 1. Основные принципы акустической эмиссии

Однако метод АЭ обладает рядом недостатков, основным из которых является низкая помехоустойчивость. Поскольку в процессе сварки сигналы АЭ регистрируются на фоне высокого уровня шумов и помех, то остро встает вопрос о методах фильтрации. В настоящее время решению этих задач посвящено много работ как в нашей стране, так и за рубежом. Среди отечественных следует отметить работы Н.П. Алешина, В.М. Белова, Ю.Б. Дробота, В.И. Иванова, В.А. Гуменюка, А.М. Апасова, А.Н. Смирнова, В.К. Шухостанова, Е.Г. Дороховой и ряда других. Таким образом, научная новизна работы состоит в разработке новых методов фильтрации сигналов АЭ, которые позволяют максимально достоверно и точно выделить информативную часть из полученного акустико-эмиссионного сигнала. Целью работы является повышение конкурентоспособности отечественной корабельной техники за счет снижения временных и финансовых затрат в процессе изготовления неразъемных (сварных) соединений, с одной стороны, и повышения качества этих соединений, с другой. Проведенные эксперименты на данный момент подтверждают возможность реализации такого контроля.

Анализ сигналов акустической эмиссии

Для эффективного применения метода АЭ при контроле в ходе сварки образцов корабельной техники необходимо решить две проблемы.

1. Основными источниками акустического излучения при сварке является горение дуги, истечение защитного газа, плавление, затвердевание и растрескивание флюса или защитного покрытия электрода, падение капель металла в сварочную ванну и т.д. [1]. Следовательно, фильтрация должна в автоматическом режиме отсеивать сигналы, не относящиеся к дефектам.

2. Требуется идентификация и классификация степени опасности отфильтрованных сигналов.

Для решения данных проблем был выбран метод анализа сигналов АЭ на основе кластеров. Кластерный анализ - это способ группировки многомерных объектов, основанный на представлении результатов отдельных наблюдений точками подходящего геометрического пространства с последующим выделением групп этих точек (кластеров). Кластерный анализ ориентирован на выделение некоторых групп, внутри которых объекты близки [2].

Результат измерения 1-й характеристики 2/ объекта обозначают символом д/, а вектор = [д/ отвечает каждому ряду измерений (для /-го объекта). Таким образом, для множества Z объектов исследователь располагает множеством векторов измерений 0={Х1, Х2, ..., Хп}, которые описывают множество Z [3].

Пусть множество Z={Z1, 22, ..., 2п} обозначает п объектов, N измерений - 01, 02,., 0п.

д11 д12 "' Чш

Q = [Q1, Q2,..., Q«] =

q21 q22

Чгы

_ дя1 дп 2 "' ЧпЫ _

Задача кластерного анализа заключается в том, чтобы на основании данных, содержащихся во множестве 0, разбить множество объектов Z на р кластеров (подмножеств) 51, 52, ..., 5р так, чтобы каждый объект 2/ принадлежал одному и только одному подмножеству разбиения и чтобы объекты, принадлежащие разным кластерам, были разнородными [4].

Для решения задач можно использовать два метода кластерного анализа [5]:

1. по форме сигнала;

2. по скорости нарастания переднего фронта (рис. 2).

Передний фронт

Ih

Рис. 2. Передний фронт волны Анализ по форме сигнала

Максимум корреляционной функции двух сигналов определяется как

d +b k

Wk = max

E Ю2 £ u+i )2

где - коэффициент корреляции «текущий сигнал-опорный сигнал кластера»;

ик - отсчет с индексом ё текущего сигнала АЭ с номером к; иат - отсчет с индексом ё опорного сигнала АЭ; N - количество отсчетов в «окне» расчета корреляции; Ь - смещение, в пределах которого он рассчитывается [6].

d =1

Анализ по форме сигнала применяется в период постобработки, когда уже закончены процессы нагружения процессов объекта контроля [7]. При проведении фильтрации по форме волны в ходе сложных и трудоемких расчетов резко снижается производительность акустико-эмиссионной системы.

Анализ по скорости нарастания переднего фронта сигнала

Преимущества анализа по скорости нарастания переднего фронта состоят в простоте, существенном сокращении времени анализа и возможности аппаратной реализации. Сущность анализа по скорости нарастания переднего фронта заключается в установке трех пороговых уровней. Значения пороговых уровней определяются экспериментально, исходя из следующих условий:

- первый пороговый уровень и0 устанавливается выше уровня шумов;

- второй пороговый уровень и1 устанавливается на уровне, не превышающем максимальное значение быстрой моды сигнала АЭ;

- третий пороговый уровень и2 устанавливается на уровне между быстрой и медленной модой, но не превышает максимального значения последней.

Установка трех пороговых уровней позволила разбить передний фронт огибающей сигнала АЭ на два участка, на которых затем можно вычислить скорости нарастания. Дальнейший анализ осуществлен по двум параметрам [8].

Первый параметр соответствовал нарастанию огибающей переднего фронта Рнар1 сигнала АЭ на участке между первым и вторым пороговым уровнем, а второй параметр У"ар2 - между вторым и третьим пороговыми уровнями соответственно. Далее на основании полученных данных строилась матрица числа сигналов АЭ, упорядоченных по скоростям нарастания Рнар1 и рар2:

Т = М -1, АУ

Т = М2 -1, АУ

где М1 и М2 - максимумы скорости нарастания первой и второй частей переднего фронта по всему множеству рассматриваемых сигналов АЭ соответственно. Таким образом, в кластер объединяются сигналы АЭ, соответствующие теми элементами матрицы, которые больше любого из соседних элементов. Если число сигналов АЭ, попавших в один кластер, превышает установленное критическое значение, то делается вывод, что данный источник излучает эти сигналы. Следовательно, исследуемый объект контроля содержит дефект, и он подлежит браковке [9].

я=х

/тах , 2

И,2

/р

где /р - номер отсчета, соответствующий времени прихода сигнала АЭ на первый преобразователь акустической эмиссии (ПАЭ); /тах - время достижения максимума сигнала АЭ, принимаемое за окончание его переднего фронта; - отсчеты сигнала АЭ.

ПАЭ

о

50

Рис. 3. Схема расстановки преобразователей на расстоянии 50 мм

Энергия сигнала АЭ уменьшается при его распространении по объекту контроля от источника до ПАЭ. В связи с этим, прежде чем сравнивать различные сигналы АЭ между собой по энергии, необходимо рассмотреть, насколько величина энергии зависит от расстояния между источником и ПАЭ. С другой стороны, численная оценка энергии зависит от параметров ПАЭ, качества его установки на свариваемый образец и коэффициента усиления канала [10].

В ходе эксперимента проведена сварка двух листов из корабельной стали размерами 1000^800x30 мм с У-образной разделкой с соблюдением сварочной технологии (рис. 3). Осуществлена вставка тугоплавких материалов (Т1, ") в процессе сварки.

На рис. 4-6 представлены результаты проведенного эксперимента.

(Ц 2047

«я 1000

ч

^ 0 «

§ -1000

I 2048

-имь

"чТ'^'г1',

#

Канал 5

Л

и А1 1

0 40 80 120 160 200 240 280 320 360 400 440 480

Время, мкс

2047

в 1000

ч

& 0

£ 0 . ¡3 -1000

I 2048

Канал 4

0 40 80 120 160 200 240 280 320 360 400 440 480

Время, мкс б

Рис. 4. Форма сигнала АЭ от титановой (а) и вольфрамовой (б) вставок

На рис. 4 показана зависимость амплитуды от времени, такая фильтрация является качественной характеристикой сигнала и отражает наличие или отсутствие дефекта.

35000 2 30000 II 25000

" 20000

& 15000

Д

^ 10000 5000

К ана л 5

Л

\W\ik .и,

0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800

Частота, кГц

70000: г, 60000_ ^ 50000 § 40000 а 30000 $ 20000 10000

0

Канал 4

1 1 и,

200 400 600

800 1000 1200 1400 1600 Частота, кГц

б

1800

Рис. 5. Спектр сигнала АЭ от титановой (а) и вольфрамовой (б) вставок, горизонтальная сплошная линия - £порог

На рис. 5 представлен спектр сигнала, который отражает зависимость энергии от частоты. Такой способ фильтрации является количественной характеристикой сигнала. Все те источники акустической эмиссии, сигналы которых превышают пороговое значение Епорог, является дефектными.

На рис. 6 также представлена количественная характеристика сигнала. Значения, лежащие выше ^порог, равного 10 для данного образца, являются дефектами.

Таким образом, в ходе эксперимента заложенные искусственные дефекты в виде тугоплавких вставок были выявлены в процессе сварки.

а

а

18

16

14

12

10

8

6

4

2

0 16,2

I II II

I _М

400

80 140 200 260 320 Время нарастания переднего фронта, мкс

I

455,8

7,4 80 140 200 260 320 400 485,6 Время нарастания переднего фронта, мкс

а б

Рис. 6. Распределение времени нарастания переднего фронта сигналов АЭ из зоны титановой

и вольфрамовой (б) вставок

Заключение

Проблема контроля качества сварных соединений в процессе сварки является сложной, и для ее решением требуется комплексный подход. В работе предложены экспериментально подтвержденные, информативные методы фильтрации сигналов. Полученные данные наглядно показывают, что некоторые характеристики сигналов выше порогового значения (анализ по скорости нарастания переднего фронта, пороговое значение ^порог=10, превышение в 2 раза). Данные, полученные в результате эксперимента, показали правильность выбора методов фильтрации, на основе которых была разработана методика контроля. Для развития данного метода контроля качества паяных соединений будет проводиться отработка метода на объектах сложной формы.

Литература

1.

Троицкий В.А. Краткое пособие по контролю качества сварных соединений. - Киев: Феникс, 2006. -177 с.

Алешин Н.П. и др. Методы акустического контроля металлов. - М.: Машиностроение, 1989. - 456 с. Справочник (в семи томах). Неразрушающий контроль. Том 7. Методы акустической эмиссии. Кн.1. Вибродиагностика. Кн.2. Под общ. редакцией В.В. Клюева. - М.: Машиностроение, 2006. - 688 с. Гуменюк В. А., Казаков Н.А., Сульженко В. А. Акустико-эмиссионный контроль процесса сварки объектов морской техники // В мире неразрушающего контроля. - 2010. - № 4 (50). - С. 20-25. Алешин Н.П., Щербинский В.Г. Контроль качества сварочных работ. - М.: Высшая школа, 1986. -208 с.

Гуменюк В.А., Сульженко В.А., Яковлев А.В. Современные возможности и тенденции развития аку-стико-эмиссионного метода // В мире неразрушающего контроля. - 2000. - № 3 (9). - С. 8-12. Андрейкив А.Е., Лысак Н.В. Методы акустической эмиссии в исследовании процессов разрушения. -Киев: Наукова думка, 1989. - 175 с.

Клюев В.В. Неразрушающий контроль и диагностика. Справочник. - М.: Машиностроение, 2003. -656 с.

Степанова Л.Н., Чаплыгин В.Н., Кабанов С.И. и др. Исследование связи информативных параметров сигналов акустической эмиссии с процессом разрушения образцов с дефектами сварки // Дефектоскопия. - 2012. - № 6. - С. 11-21. 10. Степанова Л.Н., Канифадин К.В., Лазненко С.А. Исследование источников сигналов акустической эмиссии при остывании сварного шва с использованием кластерного анализа // Дефектоскопия. -2010. - № 1. - С. 73-82.

9.

Баранов Андрей Валерьевич Федоров Алексей Владимирович Кинжагулов Игорь Юрьевич Сергеев Дмитрий Сергеевич

Доренская Анна Викторовна

Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики, аспирант, sapok89@mail.ru Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики, профессор, afedor62@yandex.ru Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики, аспирант, kinzhiki@mail.ru Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики, аспирант, Dmt.sergeev@gmail.com

Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики, студент, anka_dorenskaya@mail.ru