Nondestructive testing of austenitic welds using method of ultrasonic array
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摘要: 在焊接热循环作用下，奥氏体不锈钢焊缝内部呈粗大柱状晶组织，且其取向在焊缝不同区域呈各向异性.针对粗大柱状晶引起的超声波散射和晶粒取向不同导致的声束偏折等问题，进行奥氏体不锈钢焊缝超声阵列检测方法研究.针对超声阵列获得全矩阵数据，发展了一种基于时间反转算子分解的超声阵列信号去噪方法.利用射线追踪法，研究了各向异性介质中超声波传播路径确定方法，并将其应用于奥氏体不锈钢焊缝超声阵列全聚焦成像的声束偏折校正.开展了奥氏体不锈钢焊缝超声阵列检测试验研究.结果表明，基于时间反转算子分解方法可以很好剔除检测信号中的散射噪声，凸显特征回波信息，可将全聚焦成像的信噪比提高10 dB，而波束偏折校正则可以提高超声阵列全聚焦成像中缺陷定位的精度.Abstract: Under the action of welding thermal cyclic load, the internal peritectic structure of austenitic stainless steel weld is coarse columnar crystal, and its orientation is anisotropic in different areas of the weld. The nondestructive testing of austenitic stainless steel welds is conducted using method of ultrasonic array for the ultrasonic scattering caused by coarse columnar crystals and the sound beam deflection caused by different grain orientations. A signal analysis method based on decomposition of the time-reversal operator is developed for noise reduction processing of ultrasound full matrix data. Using ray tracing method, the ultrasonic wave propagation path determination method in anisotropic media was investigated and applied to the correction of beam deflection for ultrasonic array total focus imaging of austenitic stainless steel welds. Nondestructive testing of austenitic stainless steel welds was conducted using ultrasonic array, and the results showed that the time-reversal operator-based decomposition method was effective for the suppression of scattering noise in the detection signal and highlight the echoes from defects, which can improve the signal-to-noise ratio of full-focus imaging by 10 dB, moreover the beam deflection correction can improve the accuracy of defect localization in total focus imaging of ultrasonic arrays.
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0. 序言
目前在工业制造领域，包括船舶建造、航空航天、轨道交通等，对高质量和高效率的新型焊接技术需求越来越迫切[1]. 实际生产中，等离子弧焊(plasma arc welding，PAW)和熔化极惰性气体保护焊(metal inert gas welding，MIG)由于前者的高能量密度[2]和后者的高柔性度、高效率[3]等优点在工业领域广泛应用. 旁路等离子体-MIG同轴复合电弧焊是一种新型工艺，既结合了这两种方法的优点，同时又可以通过调节旁路电流的大小精确控制电弧能量，从而能够适应不同加工场景及工作需求.
近年来，等离子-MIG复合电弧焊技术在国内外科研与工程领域屡见报道. Bai等人[4]对其熔滴过渡特性进行了研究，证明了亚射流过渡和射滴过渡是这种工艺最稳定的熔滴过渡方式；Yang等人[5-6]则对其工艺特性进行了试验研究，发现外侧的等离子电流有助于增加焊接熔深, 另外还对等离子体-MIG复合电弧的作用机制进行了研究，发现随着外部等离子电流的增加，电弧的稳定性得到加强，从而有助于进一步提高焊接质量；而在基于旁路电流的等离子体-MIG复合工艺方面，Miao等人[7]研究了其在加热和冷却过程中应力和变形的演变过程和作用机理，发现这种方法有利于缓解焊后残余应力和变形；需要指出的是旁路电流的概念是由美国肯塔基大学Zhang教授[8]首先提出，他们使用钨极作为分流电极分走MIG电弧的电流，以减少母材的热输入；Huang等人[9]提出将这一思想与等离子热丝工艺方法相结合进行镍基合金增材制造，发现熔覆层的高度随着旁路电流的增加而增加. 前期的研究报道主要集中在等离子-MIG同轴复合技术在改善焊接增材过程中材料成形、电弧及熔滴特性等方面的研究，但是基于旁路电流的等离子-MIG复合电弧和熔池的物理作用机制研究却未见报道.
文中借助商用流体计算软件Fluent，采用数值模拟[10]和物理试验相结合方法，针对旁路电流对等离子体-MIG复合电弧和耦合熔池影响机理进行深入研究，相关研究结果不仅丰富了电弧焊接理论及方法，同时为焊接过程能量精确控制提供更多可行性.
1. 数值模型
1.1 原理与计算域
图1是旁路等离子体-MIG复合工艺的原理和2D计算模型. 旁路等离子-MIG复合工艺的设计原理是通过与电源负极相连的等离子焊枪铜嘴和与电源正极相连的焊丝间形成分流弧，分走焊丝与母材间主路电弧的电流，如图1a所示， 为了防止铜嘴过热烧损，铜嘴采用循环水冷却； 图1b为旁路等离子-MIG复合焊接电弧与熔池的作用原理；图1c为根据原理设计的数值模型包括焊丝区、铜嘴区、电弧区和母材区. 模型的尺寸为24 mm × 12.8 mm(KJ × JH). 焊丝的半径为0.6 mm，铜嘴极的尺寸设置为1 mm，焊丝端部距离母材上表面的距离为5 mm，母材的厚度为6 mm，铜嘴出口半径1.5 mm，以上参数均是根据物理试验情况设定. 全计算域采用四边形网格离散，由于焊丝下方、铜嘴下方以及气液交界面的区域传热传质行为较为剧烈，因此采用较小的网格尺寸0.1 mm × 0.1 mm，为了提高计算效率，其它部分的网格尺寸相对粗化.
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图 1 旁路等离子-MIG复合工艺原理及计算域Figure 1. Principle and calculation domain of plasma-MIG hybrid technology. (a) principle; (b) hybrid arc and molten pool; (c) calculation domain1.2 基本假设
为了合理地计算、分析和证明旁路等离子-MIG复合电弧和耦合熔池的复杂流体动力学行为，建立了如下重要假设.
(1) 设置的模型是轴向对称的.
(2) 流体是不可压缩的牛顿流体，流体流动为层流.
(3) 在计算过程中，旁路等离子体-MIG复合电弧直接作用于熔池的上表面，这里不考虑熔池变形.
(4) 气体为纯氩气，其物理特性包括密度、比热、热导率等随温度变化，高温等离子体属于局部热动力平衡(LTE).
(5) 不考虑金属液滴与电弧和熔池的相互作用.
1.3 控制方程
计算涉及的控制方程主要包括连续方程、动量守恒、能量守恒方程. 二维坐标系下, 连续方程为[11]
$$ \frac{{\partial \rho }}{{\partial t}} + \frac{1}{r}\frac{\partial }{{\partial r}}(\rho ru) + \frac{\partial }{{\partial a}}(\rho v) = 0 $$ (1) 式中：ρ为密度；t为时间；u和v分别为径向r和轴向a的速度.
径向和轴向的动量守恒方程为[11]
$$ \begin{split} & \frac{{\partial (\rho u)}}{{\partial t}} + \frac{1}{r}\frac{\partial }{{\partial r}}(\rho ruu) + \frac{\partial }{{\partial a}}(\rho uv) = - \frac{{\partial p}}{{\partial r}} - {j_{\text{a}}}{B_{{\rm{\theta}}}} - 2\mu \frac{u}{{{r^2}}} +\\&\qquad \frac{1}{r}\frac{\partial }{{\partial r}}(2r\mu \frac{{\partial u}}{{\partial r}}) + \frac{\partial }{{\partial a}}\left(\mu \frac{{\partial u}}{{\partial a}} + \mu \frac{{\partial v}}{{\partial r}}\right) + {S_{\text{r}}} \end{split} $$ (2) $$ \begin{split} & \frac{{\partial (\rho v)}}{{\partial t}} + \frac{1}{r}\frac{\partial }{{\partial r}}(\rho ruv) + \frac{\partial }{{\partial a}}(\rho vv) = - \frac{{\partial p}}{{\partial a}} - {j_{\text{r}}}{B_{\text{θ}}} - \rho g +\\&\qquad \frac{1}{r}\frac{\partial }{{\partial r}}(r\mu \frac{{\partial u}}{{\partial a}} + r\mu \frac{{\partial v}}{{\partial r}}) + \frac{\partial }{{\partial a}}(2\mu \frac{{\partial u}}{{\partial a}}) + {S_{\text{a}}} \end{split}$$ (3) 式中：p为压力；µ为动态粘度；Sr和Sa为径向和轴向源项；Bθ为磁场强度，可由麦克斯韦方程得到；ja和jr为轴向和径向电流密度.
能量守恒方程为[11]
$$ \begin{split} & \frac{{\partial \left(\rho H\right)}}{{\partial t}} + \frac{1}{r}\frac{\partial }{{\partial r}}\left(\rho ruH\right) + \frac{\partial }{{\partial a}}\left(\rho vH\right) =\\&\frac{1}{r}\frac{\partial }{{\partial r}}\left(r\frac{k}{{{C_{\text{p}}}}}\frac{{\partial T}}{{\partial r}}\right) + \frac{\partial }{{\partial a}}\left(\frac{k}{{{C_{\text{p}}}}}\frac{{\partial T}}{{\partial a}}\right) + {S _{\text{E}}} \end{split}$$ (4) 式中：H为焓；k为导热系数；T为温度；SE为能量源项.
1.4 界面追踪
焓-孔技术[11]是用来处理固相向液相转化过程中的热量变化，可以表示为
$$ H = h + \Delta H = \int_{{T_\infty }}^T {{C_{\text{p}}}} {\rm{d}}T + {f_{\text{l}}}L $$ (5) $$ {f_{\text{l}}} = \left\{ {\begin{array}{*{20}{l}} 0&{T \leqslant {T_{\text{s}}}} \\ {(T - {T_{\text{s}}})/({T_{\text{l}}} - {T_{\text{s}}})}，&{{T_{\text{s}}} < T < {T_{\text{l}}}} \\ 1&{T \geqslant {T_{\text{l}}}} \end{array}} \right. $$ (6) 式中：h为金属的焓；Cp为比热；fl为液相分数；L为潜热；Ts和Tl分别为固相和液相温度.
1.5 源项
源项包括动量和能量源项，动量源项包括热浮力、马兰戈尼力，分别表示为[11]
$$ {S_{\text{r}}} = - \frac{\mu }{K}u,{S_{\text{a}}} = - \frac{\mu }{K}v + \rho g\beta (T - {T_{{\text{melt}}}}) $$ (7) $$ K = \frac{{f_{\text{l}}^{\text{3}}}}{{A{{(1 - {f_{\text{l}}})}^2}}} $$ (8) $$ \tau = \mu \frac{{\partial V}}{{\partial n}} = - \frac{{{\rm{d}}\gamma }}{{{\rm{d}}T}} \cdot \frac{{\partial T}}{{\partial n}} $$ (9) 式中：β为热膨胀系数；A为糊状区常数；τ为马兰戈尼力；γ为表面张力系数；n为局部表面的切线方向. 电弧区的能量源项为
$$ {S _{\text{E}}} = \frac{{j_{\text{r}}^2 + j_{\text{a}}^2}}{{{\sigma _{\text{e}}}}} + \frac{5}{2}\frac{\sigma }{e}\left({j_{\text{a}}}\frac{{\partial T}}{{\partial a}} + {j_{\text{r}}}\frac{{\partial T}}{{\partial r}}\right) - H_{{\text{los}}} $$ (10) 式中：σe为电导率；Hlos为热损失. 另外界面处的能量源项包括阴极中的电子激活、能量传递以及其表面的热损失被添加，即
$$ S = - \left| {{j_{\text{c}}}} \right|{\phi _{\text{w}}} + {q_{\text{c}}} - \sigma \varepsilon {T^4} $$ (11) 式中：jc为阴极表面的电流密度；ϕw为阴极的功函数；qc为传导能量；σ为Stefan-Boltzmann常数；ε为辐射率.
1.6 边界条件
阳极的边界(AB，BC)、等离子铜嘴的边界(DE，EF，FG)以及两个气体速度入口(CD，GH)的温度被设定为1 000 K，KA为轴向对称轴，HI为压力-出口边界，在基底区域的边界(IJ和JK)有两个热交换过程，即对流和辐射，可以表示为[12]
$$ q = {h_{{\text{conv}}}}(T - {T_{{\text{amb}}}}) + \sigma \varepsilon ({T^4} - T{_{{\text{amb}}}}^4) $$ (12) 式中：hconv为对流传热系数；Tamb为环境温度.
1.7 材料模型
试验使用的母材是典型船用5083铝合金，其热物理性能[13]如表1所示. 气相是纯氩气且不考虑空气的影响[14]，其热物理性能见文献[15].
表 1 5083铝合金热物理性能Table 1. 5083 aluminum alloy property parameters环境温度Tamb/K 固相线温度Ts/K 液相线温度Tl/K 热传导率(固态)
ks/(W·m−1·K−1)热传导率(液态)
k1/(W·m−1·K−1)比热容(固态)
cs/(J·kg−1·K−1)比热容(液态)
c1/(J·kg−1·K−1)粘度μ/(kg·m−1·K−1) 密度
ρ/(103 kg·m3)300 847 933 235 90 1 050 1 200 0.004 2 2.66 辐射率
ε磁导率
μ0/(10−6 H·m−1)相变潜热
L/(105 J·kg−1)线膨胀系数
α/10−5K−1电导率
σe/ (107Ω−1·m−1)传热系数
k/(W·m−2·K−1)功函数
ϕw/eV表面张力温度梯度系数γ/(10−4 N·m−1·K−1) 0.15 1.26 3.87 2.3 1.7 20 3.0 -1.55 2. 计算结果与分析
2.1 复合电弧与耦合熔池演变过程
计算过程采用的工艺参数如表2所示. 计算结果如图2所示，其中图2a为施加旁路电流时的复合电弧和耦合熔池的演变过程，图2b为不施加旁路电流时的电弧和耦合熔池的演变过程. 可以看出t = 0.2 s时，这两者的电弧和熔池都处于长大状态，其中图2a中的母材仍处于尚未熔化状态；t = 0.5 s时，二者的电弧都已经趋于稳定，但熔池的尺寸随着热通量的增加还在继续增长; 随着时间的增加，t = 0.7 s时，熔池内部的液态金属流动行为已经相对剧烈；t = 1.2 s时，图2b的母材已经熔透，而图2a的熔池形态还处于稳定的状态.
表 2 计算过程工艺参数Table 2. Process parameters序号 主路电流
I1/A旁路电流
I2/A离子气体流量
Q1/(L·min−1)保护气体流量
Q2/(L·min−1)1 140 15 1 15 2 140 0 1 15 ![]()
图 2 旁路等离子-MIG复合电弧与熔池演变过程Figure 2. Plasma-MIG hybrid arc and molten pool evolution. (a) with bypass-current; (b) without bypass-current从计算结果来看，施加旁路电流时，母材的热输入降低效果是明显的，此外还可以看出施加旁路电流后，电弧的高温等离子体形态产生了明显的变化，这种变化主要体现在电弧下方出现了明显的收缩趋势，而电弧加热面积的减少也是母材热输入降低的主要原因之一. 由于进入电弧区的气相带电粒子部分向阴极扩散，导致图2a的电弧自身的热效应也有所降低，这可以从图3的电弧最高温度曲线得出. 相比图2b所示结果，图2a的电弧最高温度从初始时刻就较低，这个最大温差接近1 000 K，且随着时间变化一直稳定存在，如图3复合电弧温度曲线所示. 差异的电弧行为最终导致了熔池内部液态金属的对流换热行为也产生了差异.
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图 3 电弧最高温度与熔池最大流速随时间变化趋势Figure 3. Trend of maximum arc temperature and maximum melt pool flow velocity over time整体来看，熔池内部液态金属的流速均呈现先增加后稳定的变化趋势，且施加旁路电流时熔池内部液态金属的流速更低，如图3中最大流速曲线所示. 当施加旁路分流时，从初始时刻到t = 0.2 s，母材几乎不熔化，而不施加旁路分流时，母材已经熔化，且液相金属的最大流速达到0.42 m/s；t = 0.5 s，这两者的液态金属流速基本达到最大值，以后时刻增长幅度都很小；但是随着热输入增加，母材的活化金属量继续增加，熔池的面积继续增大，不施加旁路电流时的母材金属活化速度要远远高于施加旁路电流时，这可以通过图2中母材熔池面积的增加趋势看出，最终t = 1.2 s，不施加旁路电流时，母材出现熔透现象，而施加旁路电流时，熔池仍处于稳定状态.
2.2 电弧—熔池界面热通量分析
图4为电弧与熔池的交界面处的有效热通量对比情况. 由于电弧的本质是高温等离子体，因而在焊接加工过程中电弧本身要向周围低温环境散失能量，而真正由电弧传递给母材的能量是焊接加工过程中的有效能量，即除去热损失而真正形成熔池的能量，此处通过有效热通量的方式对有无旁路电流施加时有效能量区别进行对比分析. 从计算结果来看，当无旁路电流施加时，电弧与熔池界面处的有效热通量整体更高， 但是当施加旁路电流时，界面中心的能量峰值更高，这是因为旁路电流施加后，电弧的下部分产生压缩态，因而在中心部分的能量密度更高，但是由于部分带电粒子没有向母材运动，趋向母材运动的能量粒子水平更低，因而随着径向距离的增加，能量的分布快速下降，即有效加热面积减少，整体的能量水平也就更低.
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图 4 复合电弧与耦合熔池界面处的有效热通量对比Figure 4. Comparison of the effective heat flux at the interface between the hybrid arc and the molten pool热量由电弧通过气液交界面向母材传递，经过一段时间的能量演变和积累逐渐形成熔池. 图5为 t = 1.2 s 时熔池内部液态金属径向和轴向的流速以及它们对熔池尺寸的影响对比. 在轴向上，液态金属在温度梯度的作用下由表面向下运动，在一定范围内形成回流，从计算结果可以看出，当旁路电流施加时，轴向的液态金属最大流动速度明显降低，最终也导致了熔深尺寸的下降； 在径向上，液态金属的回流驱动力还包括马兰戈尼力，从计算结果可以看出径向上的液态金属回流运动最大速度整体水平较高；当施加旁路电流时，径向上的液态金属流动速度相也有所降低，最终也导致熔池的熔宽尺寸有所下降. 整体来看，旁路电流的施加有减小熔池尺寸的作用，在熔深方向的减小程度更明显，这是因为旁路电流间接导致电弧中心附近能量传递水平下降剧烈，例如在距离中心1.5 mm左右，有效热通量已经下降了约60 × 106 W/m2，因此母材积累的热量水平也就下降，液化的母材体积更少， 以上计算结果和分析说明这种新型工艺在电弧能量精确调控和减少母材热输入方面是有优势的.
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图 5 熔池内部液态金属流速对熔池尺寸的影响Figure 5. Influence of the liquid metal flow velocity on sizes of the molten pool2.3 电弧与熔池电磁效应分析
图6为t = 1.2 s时整个计算模型内，包括电弧区和母材区的电流密度矢量分布. 从计算结果来看，当施加旁路电流时，在焊丝端和分流极端都有较高的电流密度分布，且矢量方向相反，这与试验设置是吻合的.
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图 6 计算域内电流密度矢量分布情况对比Figure 6. Comparison of the current density vector distribution in the calculation domain. (a) with bypass-current; (b) without bypass-current在电弧区，无论是否施加旁路电流，最大电流密度区均出现在焊丝极下方的电弧中心区，且方向均是由焊丝极指向母材极，但是最高电流密度的数值有所不同. 当施加旁路电流时，电弧区的最大电流密度为1.32 × 108 A/m2，熔池区的最大电流密度为1.3 × 107 A/m2；不施加旁路电流时，电弧区的最大电流密度为1.71 × 108 A/m2，熔池区的最大电流密度为2.25 × 107 A/m2. 旁路电流施加前后电弧区最大电流密度相差接近1.3倍，而母材区相差约1.7倍，这是由于部分带电粒子在旁路电流施加前后分别向分流电极和向母材极运动的结果，而电流密度的不同又会对磁场强度及分布产生影响.
图7为t = 1.2 s时，计算域内电磁矢量的分布和数值对比情况. 从计算结果来看，无论是否施加旁路电流，最大磁力的位置和方向并没有改变，但是其在电弧区的数值因为旁路电流的施加从7.1 × 106 N/m3下降到5.1 × 106 N/m3；而其在熔池区的数值从8.4 × 106 N/m3下降到5.6 × 106 N/m3，下降的趋势基本接近，这说明旁路电流的施加不会改变最大磁场强度的方向，但会降低电弧和熔池内部的电流密度的数值，进而降低电磁力的数值，即旁路电流有弱化磁场作用.
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图 7 计算域内电磁矢量分布情况对比Figure 7. Comparison of electromagnetic vector distribution in the calculation domain. (a) with bypass-current; (b) without bypass-current2.4 试验验证
图8为施加旁路分流时的等离子-MIG复合电弧和熔池在t = 1.2 s时的计算与试验结果对比，其中类似的双侧分流机制下的高温等离子体图像已经由兰州理工大学石玗教授团队[15]成功拍摄(图8左上所示). 从对比结果看出电弧下方的等离子体具有更高的温度，而两侧的分流弧的等离子体温度较低，图像中其亮度也较弱. 熔池的试验结果如图8左下所示. 总体来看，模拟结果与试验结果在一定程度上能够匹配，但是也存在一些误差：其一是电弧根部的发散；其二是熔宽尺寸误差约0.5 mm， 造成这些误差的原因是由于没有考虑熔滴的影响，其次数据处理过程也会产生一些误差.
3. 结论
(1) 其它试验条件相同，施加旁路电流后，电弧有压缩趋势，此外复合电弧和母材交界面处的有效热通量整体减少.
(2) 施加旁路电流后，熔池内部液态金属在轴向和径向上的回流速度有所降低，最终导致熔池面积减小.
(3) 旁路电流的施加使电弧和熔池的电流密度下降约23%和42%，因此导致等离子-MIG复合电弧和耦合熔池的最大电磁力数值减小约28%和33%，但其方向没有改变.
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图 3 基于时间反转算子分解的全聚焦成像方法的流程图
Figure 3. Flow chart of total focus imaging method based on DORT
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图 5 超声波在不同晶粒大小模型中传播位移云图
Figure 5. Displacement nephogram under different grain size. (a) grain size 5 mm × 0.25 mm; (b) grain size 5 mm × 0.5 mm; (c) grain size 5 mm × 1 mm
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图 6 不同晶粒取向下的位移云图
Figure 6. Displacement nephogram under different grain orientation. (a) grain orientation is 0°; (b) grain orientation is 15°; (c) grain orientation is 30; (d) grain orientation is 45°; (e) grain orientation is 60°; (f) grain orientation is 75°
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图 7 不同晶粒取向下超声波的偏转方向和群速度
Figure 7. Deflection direction and group velocity of different grain orientation at different positions. (a) deflection direction; (b) group velocity
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图 8 待测试件截面图及实物图 (mm)
Figure 8. Cross-sectional drawing and physical drawing of the tested sample. (a) cross-sectional drawing; (b) physical drawing
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图 9 第1阵元激励第32阵元接收到的时域信号
Figure 9. Signal received by the thirty-second element and excited by first element
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图 10 微观观测结果
Figure 10. Microscopic observation results using EBSD. (a) parent metal area; (b) weld area
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图 11 母材区全聚焦成像结果
Figure 11. Imaging result of masterbatch zone using total focus method
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图 12 焊缝区全聚焦成像结果
Figure 12. Total focus imaging result of weld zone. (a) without velocity calibration; (b) with velocity calibration
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图 13 典型时域信号及全矩阵数据的奇异值分布
Figure 13. Typical waveform and singular value distribution of full matrix data. (a) time domain signal (element 1 excites element 32 to receive); (b) all singular value distributions
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图 14 选出的奇异值分布及滤波后的时域信号
Figure 14. Selected singular value distribution and waveform after filtering. (a) singular value distributions; (b) time domain signal after noise reduction (element 1 excites element 32 to receive)
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图 15 经时间反转算子处理后的全聚焦成像结果
Figure 15. Total focus imaging result of weld zone after processed by DORT. (a) without velocity calibration; (b) with velocity calibration
表 1 材料属性表
Table 1 Table of Material property
密度
ρ/(kg·m−3)声张量
C11/GPa声张量
C12/GPa声张量
C23/GPa声张量
C33/GPa声张量
C66/GPa各向异性系数
r8 010 216 145 98 263 129 1.925 
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表 2 缺陷定位结果
Table 2 Results of defect location
缺陷编号 缺陷位置
坐标(mm)常规方法定
位坐标 (mm)距离 $\Delta L_1$ /mm校正方法定
位坐标(mm)距离 $\Delta L_2$ /mm1 (−12.3,5) (−14.5,6.85) 2.89 (−12.63,5.4) 0.52 2 (−9.4,10) (−12.08, 11.3) 2.97 (−9.78,10.35) 0.51 3 (−3.6,20) (−6.83,20.95) 3.36 (−3.48,20.25) 0.28
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[1] Chai F, Yan F, Wang W, et al. Microstructures and mechanical properties of AZ91 alloys prepared by multi-pass friction stir processing[J]. Journal of Materials Research, 2018, 33(12): 1789 − 1796. doi: 10.1557/jmr.2018.98
[2] Xue P, Zhang X X, Wu L H, et al. Research progress on friction stir welding and processing[J]. Acta Metallurgica Sinica, 2016, 52(10): 1222 − 1238.
[3] 黎桂江, 彭倩, 李聪, 等. 316L奥氏体不锈钢QPQ盐浴复合处理后的显微组织分析[J]. 金属热处理, 2007(10): 23 − 25. doi: 10.3969/j.issn.0254-6051.2007.10.006 Li Guijiang, Peng Qian, Li Cong, et al. Microstrueture analysis for 316L austenitic stainless steel after QPQ complex salt bath heat treatment[J]. Heat Treatment of Metals, 2007(10): 23 − 25. doi: 10.3969/j.issn.0254-6051.2007.10.006
[4] 颜泽钢, 王克鸿. 高氮奥氏体不锈钢Cr22Mn18NiN MIG焊接接头组织性能研究[J]. 机械制造与自动化, 2017, 46(5): 45 − 47. Yan Zegang, Wang Kehong. Researching on microstructural properties of HNS Cr22Mn18NiN welded joints[J]. Machine Building &Automation, 2017, 46(5): 45 − 47.
[5] Taheri H, Kilpatrick M, Norvalls M, et al. Investigation of nondestructive testing methods for friction stir welding[J]. Metals-Open Access Metallurgy Journal, 2019, 9(6): 1 − 12.
[6] Li W, Zhou Z, Li Y. Inspection of butt welds for complex surface parts using ultrasonic phased array[J]. Ultrasonics, 2019, 96: 75 − 82. doi: 10.1016/j.ultras.2019.02.011
[7] Liu Q, Wirdelius H. A 2D model of ultrasonic wave propagation in an anisotropic weld[J]. NDT & E International, 2007, 40(3): 229 − 238.
[8] 胡宏伟, 王泽湘, 彭凌兴, 等. 基于均方根速度的水浸超声合成孔径聚焦成像[J]. 仪器仪表学报, 2016, 37(2): 365 − 370. Hu Hongwei, Wang Zexiang, Peng Lingxing, et al. Immersion ultrasonic imaging using the synthetic aperture focusing technique based on the root mean square velocity[J]. Chinese Journal of Scientific Instrument, 2016, 37(2): 365 − 370.
[9] Ogilvy J A. Ultrasonic beam profiles and beam propagation in an austenitic weld using a theoretical ray tracing model[J]. Ultrasonics, 1986, 24(6): 337 − 347. doi: 10.1016/0041-624X(86)90005-3
[10] Schmitz V, Walte F, Chakhlov S V. 3D ray tracing in austenite materials[J]. NDT & E International, 1999, 32(4): 201 − 213.
[11] 杨敬, 吴斌, 焦敬品, 等. 各向异性焊缝缺陷超声阵列全聚焦成像方法[J]. 声学学报, 2019, 44(1): 125 − 135. Yang Jing, Wu Bin, Jiao Jingpin, et al. Total focus imaging of defects in anisotropic welds using ultrasonic array[J]. Acta Acustica, 2019, 44(1): 125 − 135.
[12] Zhang J, Hunter A, Drinkwater B W, et al. Monte carlo inversion of ultrasonic array data to map anisotropic weld properties[J]. IEEE Transactions on Ultrasonics Ferroelectrics and Frequency Control, 2012, 59(11): 2487 − 2497. doi: 10.1109/TUFFC.2012.2481
[13] Ye J, Kim H J, Song S J, et al. Model-based simulation of focused beam fields produced by a phased array ultrasonic transducer in dissimilar metal welds[J]. NDT & E International, 2011, 44(3): 290 − 296.
[14] Nowers O, Duxbury D J, Zhang J, et al. Novel ray-tracing algorithms in NDE: Application of Dijkstra and A* algorithms to the inspection of an anisotropic weld[J]. NDT & E International, 2014, 61: 58 − 66.
[15] 陈果, 孙颖, 陈文生, 等. HHT在粗晶材料超声检测中的应用[J]. 失效分析与预防, 2013, 8(3): 141 − 144. Chen Guo, Sun Ying, Chen Wensheng, et al. Application of HHT in ultrasonic testing of coarse grain materials[J]. Failure Analysis and Prevention, 2013, 8(3): 141 − 144.
[16] 陈建忠, 史淑, 史耀武. 小波变换的原理及其在噪声材料超声评价中的应用[J]. 宇航材料工艺, 1999(3): 29 − 35. Chen Jianzhong, Shi Shu, Shi Yaowu. Use of wavelet transform in ultrasonic evaluation of noisy materials[J]. Aerospace Materials & Technology, 1999(3): 29 − 35.
[17] Praveen A, Vijayarekha K, Abraham S T, et al. Signal quality enhancement using higher order wavelets for ultrasonic TOFD signals from austenitic stainless steel welds[J]. Ultrasonics, 2013, 53(7): 1288 − 1292. doi: 10.1016/j.ultras.2013.03.013
[18] Yavuz M E, Teixeira F L. Full time-domain DORT for ultrawideband electromagnetic fields in dispersive, random inhomogeneous media[J]. IEEE Transactions on Antennas and Propagation, 2006, 54(8): 2305 − 2315. doi: 10.1109/TAP.2006.879196
[19] Mathias F. Time reversal of ultrasonic fields -part I: basic principles[J]. IEEE Transaction on Ultrasonics, Ferroelectrivs, and Frequency Control, 1992, 39(5): 555 − 566. doi: 10.1109/58.156174
[20] Deng F, Teixeira F L. Locating small structural damages in pipes using space-frequency DORT processing[J]. Results in Physics, 2017(7): 1637 − 1643.
[21] 邓菲, 胡方朝, 张僖. 基于时间反转算子分解算法的板中导波小缺陷成像[J]. 北京工业大学学报, 2018(5): 743 − 748. Deng Fei, Hu Fangchao, Zhang Xi. Imaging small damages in plates using DORT processing[J]. Journal of Beijing University of Technology, 2018(5): 743 − 748.
[22] Villaverde E L, Robert S, Prada C. Ultrasonic imaging of defects in coarse-grained steels with the decomposition of the time reversal operator[J]. Journal of the Acoustical Society of America, 2016, 140(1): 541 − 550. doi: 10.1121/1.4958683
[23] Villaverde E L, Robert S, Prada C. Ultrasonic imaging in coarse-grained stainless steels by total focusing method[C]//AIP Conference Proceedings, 2016: 1 − 6.
[24] 肖琨. 奥氏体不锈钢深厚焊缝缺陷超声相控阵检测技术[D]. 杭州: 中国计量学院, 2014. Xiao Kun. The detection of deep weld defects of austenitic stainless steel based on ultrasonic phased arrays[D]. Hangzhou: China Jiliang University, 2014.
[25] Cunningham L J, Mulholland A J, Tant K M M, et al. The detection of flaws in austenitic welds using the decomposition of the time-reversal operator[J]. Proceedings of the Royal Society A:Mathematical Physical and Engineering Sciences, 2016, 472(2188): 20150500. doi: 10.1098/rspa.2015.0500
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