Forming mechanism and processing of stationary upper shoulder BT-FSW
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摘要: 以AA6056铝合金单静止上轴肩双轴肩搅拌摩擦焊(stationary upper shoulder bobbin tool friction stir welding，SSUBT-FSW)接头为研究对象，通过数值模拟与试验相结合的方法，阐明了SSUBT-FSW温度场与应变场分布规律及接头成形机理. 结果表明，SSUBT-FSW的上轴肩处于静止状态，有效增加了焊接稳定性，并将最大扭矩减小至55 N·m(常规双轴肩搅拌摩擦焊最大扭矩65 N·m). 静止上轴肩对焊缝表面施加顶锻压力，促使弧纹的波峰与波谷的高度差从60 μm减小至10 μm，显著提高了接头表面光洁度. 下轴肩旋转所产生的塑性应变区直径大于搅拌针，促使接头横截面等效塑性应变场呈梯形分布，与横截面温度场具有高度吻合性. SSUBT-FSW过程中产生材料非对称性流动行为，靠近下轴肩的材料流动性显著优于静止上轴肩.
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关键词:
- 单静止上轴肩双轴肩搅拌摩擦焊 /
- 成形特征 /
- 温度场 /
- 材料流动
Abstract: Taking the stationary upper shoulder bobbin tool friction stir welding (SSUBT-FSW) welded joint of AA6056 aluminum alloy as the research object, the distributions of temperature and strain fields have been clarified based on combining with experimental and numerical simulation methods. Results show that the upper shoulder of SSUBT-FSW is in a static state, which effectively increases the welding stability and decreases the maximum torque to 55 N·m (the maximum torque of conventional bobbin tool friction stir welding is 65 N·m). The pressure of the stationary upper shoulder on the weld surface reduces the height difference between the peak and trough of the arc corrugations from 60 μm to 10 μm, which significantly improves the surface finish of the joint. The diameter of plastic strain zone driven by the lower rotating shoulder is larger than that developed by the probe, promoting the plastic strain field shows a trapezoidal shape on the cross section of the joint, which is good agreement with the shape of the temperature field. In the SSUBT-FSW process, the material flow of the lower shoulder is significantly better than that of the stationary upper shoulder, and the material asymmetry flow characteristics are formed along the thickness direction of the joint. -
0. 序言
新能源作为改善环境的一种重要手段一直备受各界关注. 锂电池作为新能源的一种主要形式，广泛应用于航空航天、核能、军工等领域[1-2]. 航天领域通常将锂电池极耳极板通过激光焊接的方式形成串并联，以提升电池输出功率，使其续航时间更长. 但当极耳极板焊缝存在缺陷时，会导致局部区域导电性能发生变化，在使用过程中会发生短路、虚连等问题，造成局部温度升高，甚至引发爆炸等重大危险事故[3-5]. 因此锂电池在出厂前和服役过程中需进行检测，以确保使用安全.
目前，部分航天飞机上的锂电池极耳极板焊缝采用人工弯折的方式对焊缝质量进行检测. 一方面极耳弯折时受力，易造成焊缝损伤，另一方面人工手动检测时，检测时间长，数量大，易造成检测人员疲劳. 此外，需检测人员具备一定的目视检测基础和经验，难以保持判别标准的一致性. 因此该方法适用于抽检，检测效率低、漏检率高、无法分辨小缺陷.
传统的无损检测方法有机器视觉检测[6-8]、超声波检测[9-10]、X射线计算机断层扫描检测[11-13]、红外检测[14]和涡流检测[15]等. 机器视觉检测利用摄像机对极耳极板焊缝表面的图像进行采集，通过算法处理[16]，以识别焊缝表面缺陷，该方法检测效率高，但对检测时周围的光源和焊缝表面反光情况有一定要求，判别结果准确率不高，只能检测焊缝表面缺陷，无法识别内部埋藏型缺陷；超声波检测可有效识别出焊缝内部毫米级的微小缺陷，但使用时需涂抹耦合剂，易造成电池短路发生危险；X射线计算机断层扫描可有效检测出焊缝内部亚毫米级的微小缺陷，但会损伤电池芯部，且对人体有辐射危害，因此不适用于现场检测；红外检测采用主动和被动加热方式，可对出厂和服役状态的极耳极板焊缝进行检测，但只能检测近表面的较大缺陷；涡流检测是以电磁感应原理为基础的非接触式检测技术，当试样中存在缺陷时，缺陷部位的电导率和磁导率会发生变化，从而引起电场和磁场的变化，传统的单通道涡流检测频率单一，效率低，不适用于生产线快速检测.
文中提出了一种适用于锂电池极耳极板焊缝内部微小缺陷快速检测的多通道多频涡流层析成像方法，自制了多通道多频涡流检测系统及传感器，搭建了多通道多频涡流检测平台. 通过对多种典型缺陷的检测结果进行分析，提出了缺陷种类、位置及尺寸的判别方法与判别流程及评定准则，为航空锂电池极耳极板焊缝缺陷检测奠定了基础.
1. 极耳极板焊缝的涡流检测
涡流检测适用于导电材料表面及近表面缺陷的非接触式检测. 针对锂电池极耳极板薄壁扁平窄激光焊缝结构，具有良好的适用性.
1.1 极耳极板焊缝涡流检测原理
基于法拉第电磁感应定律的磁生电原理，当极耳极板焊缝置于交变磁场中，会产生涡旋的感生电场，使焊缝内的自由电荷产生运动，形成涡流，从而产生一个与原磁场方向相反但频率相同的感生磁场. 涡流在流经无缺陷的焊缝时，所产生的空间磁场分布均匀，而缺陷处受电导率和磁导率变化的影响，涡流产生的空间磁场发生改变，如图1所示. 通过检测磁信号分析焊缝上涡流的分布情况，从而判断焊缝是否存在缺陷.
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图 1 涡流检测原理示意图Figure 1. Schematic diagram of eddy current testing. (a) nodefectiveness; (b) defectiveness1.2 涡流检测锂电池极耳极板激光焊缝的适用性
1.2.1 极耳极板激光焊缝特点
锂电池的极耳极板一般为薄铝板，为了使其在串并联以增大输出功率的同时能有效减少发热现象，根据所需功率，极板厚度一般为2 mm以内. 采用高能密度小焦斑直径的激光焊接方式使极耳极板相连接，焊接过程中热量更为集中，焊后焊缝形貌更为平整，焊缝宽度更窄，热影响区也更小.
1.2.2 涡流检测特点
涡流检测作为一种非接触式检测手段，可在不接触工件的前提下，对导电材质的表面及近表面缺陷进行检测. 受材料自身属性及趋肤效应影响，随着检测深度增加，检测频率下降，检测灵敏度降低. 在达到相同检测深度时，非铁磁性材料的检测频率远高于铁磁性材料，相同检测厚度下，非铁磁性材料的检测灵敏度更高. 由于为非接触式检测，因此对工件形状及表面状态没有过多要求.
1.2.3 涡流检测极耳极板激光焊缝的适用性
极耳极板焊缝为非铁磁性材料铝，采用涡流检测时，根据趋肤效应原理，可采用较高的检测频率.由于极板厚度小于2 mm，可进一步提升检测频率，以增大检测灵敏度，提升微小缺陷的检测能力. 此外，锂电池极耳极板焊缝采用激光自动化焊接，焊缝窄而平整，同时为了满足各种检测工况并对服役状态锂电池组进行检测，应采用非接触式检测方式. 综上所述，根据锂电池极耳极板焊缝属性及涡流检测特点，涡流检测法适用于极耳极板焊缝的检测.
2. 多通道多频涡流检测系统
2.1 传感器
根据锂电池极耳极板焊缝的相关参数以及典型缺陷特点，设计制作了适用于极耳极板激光焊缝微小缺陷涡流检测的传感器，传感器由激励和检测两部分组成.
2.1.1 激励部分
对线圈施加交变电流，以产生检测用激励磁场. 对于单层螺线管，轴线上任意一点z方向的磁感应强度Bz为
$$ {B_{\textit{z}}} = \dfrac{{{\mu _0}nI}}{2}\left[ {\dfrac{{\dfrac{L}{2} + x}}{{\sqrt {{R^2} + {{\left( {\dfrac{L}{2} + x} \right)}^2}} }} + \dfrac{{\dfrac{L}{2} - x}}{{\sqrt {{R^2} + {{\left( {\dfrac{L}{2} - x} \right)}^2}} }}} \right] $$ (1) 式中：I为螺线管的激励电流；L为螺线管长度；n为螺线管单位长度上的匝数；R为螺线管半径；x为螺线管轴线上某点到中心位置的距离；μ0为真空磁导率. 结合式(1)，根据所需激励磁场强度，设计激励线圈.
2.1.2 检测部分
由法拉第电磁感应定律可知，线圈检测到的电压信号VS为
$$ {V_{\mathrm{S}}} = 2\text{π} fN\left( {\text{π} {D^2}/4} \right){B_{\mathrm{S}}} $$ (2) 式中：f为交流频率；N为检测线圈匝数；D为检测线圈直径；BS为检测线圈处的磁感应强度.
为减小传感器的空间体积，最大限度提取由焊缝中缺陷所引起的磁场变化，屏蔽激励磁场、周围电路以及外部杂散磁场等对检测信号的干扰，检测线圈采用防干扰的差分结构形式(上下两部分结构对称，匝数相同，缠绕方向相反）. 测得电压信号为上下两线圈感生电压之差V0，即
$$ {V}_{0} = {V}_{{\mathrm{Su}}}-{V}_{{\mathrm{Sd}}} $$ (3) 式中：VSu和VSd分别为上、下线圈感生电压.
为实现焊缝内部微小缺陷的高灵敏度检测，采用在检测线圈内部加入高导磁材料的方式提高检测信号的信噪比，降低能耗. 传感器结构如图2所示.激励线圈与检测线圈分别缠绕在各自的骨架上，二者相互独立且可上下调整位置，以便更好地抵消激励线圈及外界干扰.
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图 2 自制极耳极板焊缝涡流检测传感器Figure 2. Self-made tag plate weld eddy current detection sensor. (a) detecting coil; (b) excitation detection composite structure; (c) profile structure2.2 层析成像检测
基于趋肤效应现象，通过改变涡流激励频率，实现不同深度的层析成像检测，既确保了深度方向的检测灵敏度，又对缺陷在深度方向上的分布情况进行了可视化的呈现.
2.2.1 趋肤效应
导体中的交变电流或交变磁场主要集中在导体表面，随深度增加，电流密度减小的现象称为趋肤效应. 涡流在焊缝内部所能有效达到的深度称为趋肤深度($ \delta $)，也是涡流检测的有效范围. 趋肤深度计算式为
$$ \delta = \frac{1}{{\sqrt {\text{π} f\mu \sigma } }} $$ (4) 式中：$ \mu $为导体磁导率(H/m)；$ \sigma $为导体电导率(S/m).
2.2.2 层析检测原理
由趋肤深度式(4)可知，涡流检测深度与激励频率有关. 激励频率越高，涡流越趋近于表面，检测灵敏度越高；降低激励频率，涡流可对深层缺陷进行检测，但检测灵敏度下降. 因此，通过改变激励频率，可在确保不同深度检测灵敏度的条件下实现深层缺陷检测. 层析检测原理如图3所示，依次降低激励频率，涡流渗透深度逐渐增加. 当极耳极板焊缝出现虚焊、断焊等缺陷时，局部电导率和磁导率发生变化，涡流产生异常，使得竖直方向磁通量发生变化. 通过对信号进行采集、处理、成像，最终实现层析检测的目的.
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图 3 层析检测原理示意图Figure 3. Schematic diagram of the principle of tomography detection. (a) skin depth lies at the surface; (b) skin depth lies at the middle layer; (c) skin depth lies at the deep level; (d) eddy currents at the defect2.3 锁相放大
为适应工业化产线的批量生产，提升检测效率，采用多通道探头同时扫查的方式对极耳极板焊缝进行检测. 由于电池组排列紧凑，相邻焊缝间距较窄，为防止涡流传感器之间的互感干扰，采用多频激励匹配精准锁相放大的方式进行检测，即传感器相邻通道施加具有一定频率间隔的激励信号，辅以相应频率的精准锁相放大电路，实现各个通道信号之间的独立接收. 该方法不仅有效防止了通道之间的串扰，还有效阻断了外界环境噪声的干扰，提升了检测信噪比. 层析成像时也可通过锁相放大电路对检测信号进行针对性放大，防止周围电磁场的干扰.
3. 试验方法与结果分析
采用多通道多频涡流检测系统及多通道涡流传感器搭建极耳极板焊缝涡流检测平台，实现焊缝微小缺陷检测. 通过对大量含有典型缺陷人工试样的检测结果进行对比分析，总结了缺陷种类、位置及长度的判别方法，提出了一种缺陷判别流程与评定准则.
3.1 试验系统
锂电池极耳极板焊缝缺陷的多通道多频涡流检测系统包括涡流检测装置、多通道涡流传感器和含有典型缺陷的人工试样.
3.1.1 试验装置
采用多通道多频涡流检测系统对5通道涡流传感器进行不同频率的磁场激励，对检测信号进行接收、锁相放大等处理，然后采集、上传至上位机进行成像. 上位机同步控制涡流检测系统与运动控制系统，在扫查装置携带5通道传感器沿焊缝表面进行扫查的同时，对检测数据进行成像. 试验装置示意图如图4所示.
3.1.2 多通道涡流传感器
为更好的适用于锂电池极耳极板焊缝内部微小缺陷的检测，根据极耳极板焊缝规格，结合理论，自制多通道涡流传感器. 采用$\phi $0.1 mm的漆包线在$\phi $8 mm锰锌铁氧体上下两侧间隔17 mm处，沿相反方向各缠绕200匝(单侧长25 mm)，作为检测线圈. 在检测线圈外置一内径为$\phi $10 mm的激励线圈骨架套筒，用$\phi $0.41 mm的漆包线在其上缠绕140匝(长58.1 mm)作为激励线圈. 通过调节各个通道激励线圈骨架与检测线圈磁芯的相对位置进行传感器调平衡，抵消激励线圈及外接干扰对检测信号的影响. 通过趋肤效应计算及试验探索，将5通道传感器的激励频率分别设置为4 ~ 8 kHz，相邻传感器频率间隔1 kHz(若锁放性能不佳，可采用错频方式，使相邻传感器频率梯度增大). 调节激励电流，使传感器端头处产生最大0.7 mT激励磁场.
3.1.3 人工试样
结合锂电池极耳极板激光焊接工艺及常见焊接问题，设计制作了6种常见缺陷人工试样. 除采用$\phi $1 mm钻头在完好焊缝试样上制作通孔以模拟气孔和局部微小缺陷外，其余试样均为控制焊接工艺参数制作而成. 试样均为具有双条焊缝的70 mm × 15 mm × 1.2 mm的铝板，焊缝长55 mm，宽2 mm，余高小于0.5 mm，焊缝中心距10 mm. 缺陷种类及实物照片如图5所示.
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图 5 多通道多频涡流检测人工试样实物图Figure 5. Multi-channel multi-frequency eddy current testing manual sample. (a) weld sample without defect; (b) weld sample with local incomplete welding (2 mm); (c) weld sample with intermittent incomplete welding; (d) weld sample with overall missing welding; (e) weld sample with missing weld at the beginning/end; (f) weld sample with deformation and concave; (g) weld sample with local micro defect ($\phi $1 mm）针对层析成像检测，为便于扫查，增加涡流检测频率个数，采用2 mm厚的铝极板制作试样，在焊缝上采用局部大焊瘤作为缺陷.
3.2 结果分析
3.2.1 多通道多频涡流检测结果
采用多频涡流检测系统搭配5通道涡流传感器，按图4所示搭建试验系统平台，进行锂电池极耳极板焊缝检测试验.
为适应工业化产线自动检测，避免试样形状及表面状态对自动化检测造成影响，检测时，在确保检测灵敏度的前提下，对多通道传感器施加1 ~ 2 mm的提离值，以适应各种复杂多变情况.
以20 mm/s的扫查速度、200 Hz的采样率对6种典型缺陷及完好的极耳极板焊缝试样进行扫查检测，检测结果如图6所示，可有效检测出$\phi $1 mm的微小缺陷.
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图 6 自制涡流检测系统对典型缺陷人工试样检测结果Figure 6. Test results of manual samples with typical defects by self-made eddy current test system. (a) echo signals of no defect and overall missing weld specimen; (b) echo signals of localized incomplete weld (2 mm) and intermittent incomplete weld specimen; (c) echo signals of beginning/end missing weld specimen; (d) echo signals of weld deformation concavity and localized micro defect采用相同频率传感器对不同缺陷人工试样进行扫查检测，结果表明，传感器的频率差不足以引起检测结果差异，5通道传感器均能有效检测出上述人工试样中的典型缺陷. 大量重复性试验结果表明，检测结果具有可重复性和一致性.
3.2.2 层析成像结果
在层析成像试样上选取包括焊瘤缺陷在内的30 mm × 30 mm的区域，以2 mm的步进精度进行成像检测. 由趋肤效应计算可得涡流在极板焊缝中的趋肤深度如表1所示. 由于试样板厚为2 mm，因此选取2 kHz，4 kHz，6 kHz，8 kHz和10 kHz 5种频率进行层析成像扫查检测. 完好和焊瘤缺陷试样的2 kHz检测结果如图7所示. 将不同频率的检测结果经处理后按趋肤深度进行排列，为排除频率衰减的影响，对回波信号进行归一化处理后得到的三维层析成像结果如图7(c)所示.
表 1 不同频率对应的电池极板趋肤深度Table 1. Different frequencies correspond to the skin depth of the battery plate激励频率f /kHz 趋肤深度δ/mm 激励频率f /kHz 趋肤深度δ/mm 1 3.00 6 1.22 2 2.12 7 1.13 3 1.73 8 1.06 4 1.50 9 1.00 5 1.34 10 0.95 ![]()
图 7 层析成像对比图Figure 7. Comparison of tomography images. (a) physical diagram and 2D imaging diagram of non-defective sample; (b) physical diagram and 2D imaging diagram of overlap sample; (c) three-dimensional imaging of non-defective sample and overlap sample3.3 试验数据处理及分析
焊缝中的缺陷会导致材料的局部电导率、磁导率和涡流密度发生变化，从而引起回波信号幅值变化. 通过对回波信号的波形及幅值进行观察和分析，判断缺陷的有无及位置大小.
3.3.1 缺陷种类判别
(1)完好试样. 完好的极耳极板焊缝试样由于材质均匀，厚度均匀，电导率和磁导率相对稳定，因此回波信号呈现出图6(a)中黑色曲线所示的光滑平整直线. 在该检测系统下，不同频率传感器对应的完好试样回波信号幅值范围约为1.3 ~ 1.7 V. 回波信号两侧各100个采样点的陡升和陡降曲线为传感器从试样边缘处运动至焊缝开头部位和从焊缝结尾处运动至试样边缘处所对应的回波信号，分析时可忽略.
(2)局部断焊. 对于焊缝上的局部断焊缺陷，受局部区域电导率和磁导率的变化，以及缺陷相对传感器的尺寸大小及位置关系等影响，在断焊缺陷处回波信号的幅值及波形会发生变化. 当断焊缺陷尺寸小于传感器尺寸时，在光滑平整曲线的缺陷位置处会出现图6(b)中黑色曲线所示的凹陷小波包. 当断焊缺陷尺寸大于传感器尺寸时，会出现图8所示的“台阶”形状.
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图 8 断焊尺寸大于传感器尺寸时的回波信号Figure 8. Echo signal when the broken weld size is larger than the sensor size当断焊缺陷尺寸小于传感器尺寸时，在扫查过程中，传感器完全置于完好焊缝上时，其回波信号幅值较大，对应图9中位置①；当传感器继续前进，开始进入缺陷区域时，受断焊缺陷形貌及材料电导率和磁导率变化的影响，焊缝中的涡流受到缺陷阻断，导致涡流分布和密度发生改变，使回波信号幅值骤减，此时对应图9中位置②；随着传感器的不断前进，当断焊缺陷完全置于传感器下方时，传感器在焊缝中所形成的涡流会绕过断焊缺陷，在其周围形成包围态势，涡流形成闭合回路，密度增加，所以回波信号幅值有所增大，但总体小于完好焊缝处，如图9中位置③所示；随着传感器的继续前进，逐渐远离断焊缺陷，过程与上述顺序相反，但原理一致，因此回波信号变化趋势成镜像对称关系. 最终呈现出在完好光滑平直曲线上有个凹陷小波包，且波包两侧呈负波峰的态势.
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图 9 断焊尺寸小于传感器尺寸时的原理示意图Figure 9. Schematic illustration of the principle when the broken welding size is smaller than the sensor size当断焊缺陷尺寸大于传感器尺寸时，则不会出现图9中位置③所示情况，缺陷区域内的回波信号幅值也不会出现上升现象，此时回波信号为平稳持续的小幅值. 由于只在断焊缺陷处幅值减小，所以焊缝整体回波信号呈“台阶”状.
(3)间歇性断焊. 多个不等间隔、随机分布的局部断焊缺陷即为间歇性断焊缺陷. 由局部断焊缺陷的分析可知，受断焊缺陷尺寸的影响，在断焊缺陷处会出现波包或回波信号幅值减小等现象，将此现象按照缺陷的位置进行排列，即可得到间歇性断焊缺陷的回波信号，如图6(b)中红色曲线所示. 缺陷个数等于波包个数，波包位置对应缺陷位置.
(4)整体漏焊. 整体漏焊为焊缝整体均未焊接或均未焊上的情况. 此时焊缝整体的电导率和磁导率与完好焊缝状态一致，均处于均匀状态，只是数值比完好焊缝小. 因此其回波信号波形与完好信号一致，均为光滑平直的直线，只是幅值较低，如图6(a)中红色曲线所示. 在该检测系统下，不同频率传感器对应的整体漏焊回波信号幅值范围约为0.84 ~ 1.04 V.
(5)开头/结尾漏焊. 受锂电池极耳极板焊接工艺的影响，为保护锂电池芯的安全，避免激光打到电池芯部，在对极耳极板施加激光焊时不会从头焊到尾，而是在开头和结尾处各预留一部分未焊区域. 受自动化焊接影响，极耳与极板的前后相对位置及焊接起点位置均不固定，且受焊接时起焊和止焊的影响，在焊缝的头尾处极易出现烧穿、超长漏焊等现象，从而在焊缝开头和结尾处出现幅值减小的“台阶”状信号，分别如图6(c)中红色和黑色曲线所示. 结合试验所采用试样规格及检测工艺参数，开头漏焊缺陷的起始点一般位于100采样点处，结尾漏焊缺陷的终点一般位于550采样点处.
(6)变形内凹. 受极板母材原本形状及焊接过程中夹持装置下压力及焊接应力的影响，极耳极板焊缝会出现图5(f)所示的内凹现象. 极板内凹会导致传感器在检测过程中与焊缝之间的提离值发生先增大再减小的变化，从而导致回波信号幅值基线出现先减小后增大的内凹型，但整体幅值大于1.3 V，如图6(d)中红色曲线所示. 由于只受提离值的影响，且提离值为平稳过度变化，因此回波信号幅值基线为平稳变化的光滑曲线.
(7)局部微小缺陷. 虽然缺陷的存在会改变焊缝的局部电导率和磁导率，使其回波信号幅值减小，但当缺陷尺寸足够小时，涡流会绕过缺陷在其周围形成，且受缺陷的影响，缺陷周围的涡流密度还会增大，使回波信号幅值呈现增大的态势. 在电导率、磁导率和涡流密度的多重作用下，当缺陷尺寸足够小，由缺陷导致的局部电导率和磁导率变化引起的回波信号幅值减小程度小于涡流密度变化所引起的回波信号幅值增大程度时，缺陷部位处的回波信号幅值会大于完好焊缝处的回波信号幅值，呈现出图6(d)中黑色曲线所示的凸起波包.
3.3.2 缺陷位置及长度判别
由上述分析可知，当极耳极板焊缝中存在缺陷时，回波信号的波形和幅值会发生变化. 因此可根据回波信号波形发生变化的位置及长度对缺陷的位置及长度进行判别.
对回波信号的形状进行判别，当回波信号为光滑平直的曲线时，对其幅值进行判定，当幅值大于1.2 V(根据大量检测数据波动范围及阈值余量得出)时，认为焊缝完好无缺陷，当幅值小于1.2 V时认为焊缝为整体漏焊缺陷.
当回波信号呈整体内凹平稳过度变化的光滑曲线且幅值大于1.2 V时，认为焊缝为整体变形内凹，波形幅值最低点即为焊缝内凹最严重点.
当波形存在波包或“台阶”时，首先对波形性质进行区分. 当波形存在“台阶”状时，对“台阶”的位置进行判别，若“台阶”位于焊缝开头处，起始点位于100采样点附近，则该焊缝存在开头漏焊缺陷，缺陷终点位于“台阶”状平稳持续小幅值信号终点加上传感器半径长度对应的位置；若“台阶”位于焊缝尾部，“台阶”终点位于550采样点附近，则该焊缝存在结尾漏焊缺陷，缺陷起始点位于“台阶”状平稳持续小幅值信号起始点减去传感器半径长度对应的位置；若“台阶”位于焊缝内部则焊缝存在缺陷长度大于传感器尺寸的局部断焊缺陷. “台阶”状信号位置对应缺陷位置，“台阶”状平稳持续小幅值信号的起始位置减去传感器半径长度对应的位置即为缺陷起始点位置，“台阶”状平稳持续小幅值信号的终点位置加上传感器半径长度对应的位置即为缺陷终点位置. 缺陷长度为“台阶”状平稳持续小幅值信号长度加上传感器直径.
当波形存在波包时，需对波包个数进行判别. 只存在一个波包，若该波包两侧为向下延伸的负波峰形状，且波包幅值小于完好焊缝幅值，即可认为该焊缝存在缺陷长度小于传感器尺寸的局部断焊缺陷；若该波包为突出形状，幅值大于完好焊缝幅值，即可认为该焊缝存在微小缺陷. 波包处即为缺陷处，波包幅值起始下降点/上升点位置加上传感器半径长度对应的位置即为缺陷起始点位置，波包幅值变化终点位置减去传感器半径长度对应的位置即为缺陷终点位置，波包幅值变化长度减去传感器直径即为缺陷长度.
当波形存在多个波包时，认为该焊缝存在间歇性断焊缺陷，缺陷位置及长度可根据波包的位置及长度进行判别，判别方法同上.
3.3.3 工程检测中的缺陷判别
由上述对缺陷种类及位置、长度的分析判别可知，在检测完毕后，对检测结果采取以下流程顺序进行缺陷种类判别，如图10所示.
若同时存在多个缺陷，当相邻缺陷间距小于最小缺陷长度时，将该相邻缺陷作为一个整体缺陷进行评价，整体缺陷尺寸为相邻缺陷长度与间距之和.
对于不同应用场景、不同功用的锂电池极耳极板焊缝，评价指标不同. 对于航空级别的锂电池极耳极板焊缝，要求相对较为严格. 焊缝不允许出现整体漏焊，单个缺陷长度不得超过2 mm，累计缺陷长度不得超过5 mm. 当开头与结尾漏焊缺陷长度大于5 mm时应进行标记，当焊缝整体内凹变形导致回波信号幅值差异超过0.04 V时，应进行标记.
4. 结论
(1)针对航空锂电池极耳极板激光焊缝的特点，设计制作了一套多通道多频涡流检测系统. 采用自制的带防干扰功能的5通道多频差分式涡流传感器可有效检测出极耳极板焊缝中的局部断焊、间歇性断焊、整体漏焊、开头/结尾漏焊及焊缝变形内凹等典型缺陷，检测灵敏度可达$\phi $1 mm.
(2)基于趋肤效应原理，采用给涡流传感器通以不同频率激励信号的方式，对试样厚度方向进行不同深度的层析成像检测，实现了缺陷三维形貌及分布情况的可视化呈现.
(3)以理论分析为基础，并结合大量试样的检测结果，总结出了缺陷种类的判定依据及缺陷位置、长度的判别方式.
(4)结合航空锂电池极耳极板焊缝应用场景、服役工况及常见典型缺陷的特点与客户需求，制定了工程实际检测中的缺陷判别流程与评定标准.
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图 1 示踪材料在板材横截面上的位置(mm)
Figure 1. Positions of tracer material on the cross section of the workpiece
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图 3 热导率和杨氏模量与温度的相关性
Figure 3. Correlations of thermal conductivity and Young's modulus with temperature
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图 4 密度和比热容与温度的相关性
Figure 4. Correlations of density and specific heat capacity with temperature
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图 6 SSUBT-FSW焊接过程示意图
Figure 6. Schematic illustration of SSUBT-FSW process. (a) positioning stage of the tool; (b) downforce stage of the upper shoulder; (c) pumping back stage of the lower shoulder; (d) stable welding
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图 7 SSUBT-FSW接头表面宏观形貌
Figure 7. Surface macromorphology of the SSUBT-FSWed joint. (a) entry stage；(b) stable welding stage；(c) exit stage
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图 8 SSUBT-FSW和常规BT-FSW过程中搅拌头的受力示意图
Figure 8. Force diagram of the stirring tool in SSUBT-FSW and conventional BT-FSW process. (a)SSUBT-FSW；(b) conventional BT-FSW
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图 9 SSUBT-FSW和常规BT-FSW过程中搅拌头的载荷变化
Figure 9. Loading variation of the stirring tool in SSUBT-FSW and conventional BT-FSW process. (a) SSUBT-FSW； (b) conventional BT-FSW
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图 10 SSUBT-FSW接头表面形貌
Figure 10. Surface morphology of the SSUBT-FSWed joint. (a) morphology of the lower surface; (b) morphology of the upper surface; (c) arc orrugation cloud maps of the lower surface; (d) arc orrugation cloud maps of the upper surface; (e) curves of arc orrugation
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图 11 SSUBT-FSW数值模拟温度场
Figure 11. Simulated temperature contours of SSUBT-FSW. (a) steady state of welding； (b) cross-section of the joint
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图 12 距离焊缝中心不同位置的温度循环曲线
Figure 12. Thermal cycle curves at different positions from weld center
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图 14 沿水平方向不同位置的示踪材料分布
Figure 14. Distribution of tracer material at different locations along the horizontal direction
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图 15 沿垂直方向不同位置的示踪材料分布
Figure 15. Distribution of tracer material at different locations along the vertical direction
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图 16 SSUBT-FSW材料流动模型
Figure 16. Models of material flow in SSUBT-FSW process. (a) horizontal direction; (b) vertical direction
表 1 AA6056-T4铝合金的化学成分(质量分数，%)
Table 1 Chemical compositions of AA6056-T4 aluminum alloy
Si Mg Cu Mn Fe Zn Ti Cr Al 1.18 0.712 0.696 0.657 0.178 0.19 0.009 0.043 余量 
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表 2 Johnson-Cook模型参数
Table 2 Johnson-Cook parameters
初始屈服
强度A/MPa硬化模量
B/MPa应变率
系数C应变硬化
系数n软化系数
m熔点
Tmelt/°C324 114 0.002 0.42 1.34 583
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