Avaliação de métodos ultrassônicos para o monitoramento da degradação em fadiga de tubos de PRFV

A busca incessante por materiais leves e com boa resistência química e mecânica tem sido uma das principais forças motrizes para o desenvolvimento dos materiais compósitos. No entanto, os materiais compósitos laminados do tipo PRFV (Polímero Reforçado com Fibra de Vidro) são de natureza anisotrópica, heterogênea e com alta atenuação acústica, o que dificulta a inspeção e monitoramento através de métodos acústicos e torna a avaliação de integridade estrutural desses materiais bem mais desafiadora quando comparada com componentes metálicos. Neste trabalho é realizada uma avaliação do potencial de métodos ultrassônicos para o monitoramento da degradação de tubos de PRFV submetidos a fadiga. Duas diferentes técnicas de monitoramento foram avaliadas, uma baseada em ultrassom convencional/volumétrico (com ondas do tipo longitudinal) e outra baseada em ondas guiadas, para ambas técnicas foram utilizadas diferentes metodologias de inspeção. Para a técnica de ondas guiadas foram analisadas, por meio de índices de dano, diferentes métricas como atenuação, alteração de fase e mudanças no espectro de frequência. O efeito da temperatura também foi analisado para cada uma das métricas avaliadas. Para avaliação dos métodos os mesmos foram aplicados para monitoramento de tubos de PRFV submetidos a ensaio de fadiga com razão de carregamento R=0,1 aplicada através de variação da pressão interna. Como referência indicativa do grau de degradação do material foram utilizadas as variações de um estimador da propriedade elástica nas direções longitudinal e circunferencial as quais foram determinadas a partir do monitoramento de deformações superficiais com extensômetro de resistência elétrica. Os resultados demonstraram que a técnica de ultrassom convencional não foi satisfatória para as condições metodológicas utilizadas neste trabalho. Já a técnica de ondas guiadas mostrou potencial para monitoramento da degradação do material desde que aplicados os métodos adequados para análise dos resultados. Os resultados obtidos pela técnica de ondas guiadas mostraram um comportamento semelhante às variações da propriedade elástica detectadas com o monitoramento das deformações. Além disso, foi possível verificar quantitativamente qual métrica mais adequada para detecção de danos de fadiga em materiais compósitos. Sendo assim, esses métodos abrem oportunidades promissoras que contribuem para a utilização da técnica de ondas guiadas em sistemas de avaliação da integridade estrutural em dutos fabricados em PRFV.The endless search for lightweight materials with good chemical and mechanical resistance has been one of the main driving forces for the development of composite materials. However, GFRP (Glass Fiber Reinforced Plastic) laminated composite materials are anisotropic, heterogeneous and have high acoustic attenuation, which makes the inspection and monitoring through acoustic methods difficult and makes the structural integrity assessment of these materials much more challenging when compared to metallic components. In this study, an evaluation of the potential of ultrasonic methods for monitoring the degradation of GFRP pipes subjected to fatigue is performed. Two different monitoring techniques were evaluated, one based on conventional/volumetric ultrasound (with longitudinal waves) and the other based on guided waves, for both techniques different inspection methodologies were used. In the guided wave technique different metrics such as attenuation, phase shift, and changes in the frequency spectrum were analyzed using damage indexes. In addition, the effect of temperature was analyzed for each of the metrics evaluated. In order to perform the evaluation, the methods were applied for monitoring GFRP pipes subjected to fatigue testing with loading ratio R=0.1 applied by varying the internal pressure. As an indicative reference of the material degradation degree, the variations of an estimator of the elastic property in the longitudinal and circumferential directions were used, which were determined from the monitoring of surface deformations with an electrical resistance strain gauge. The results showed that the conventional ultrasound technique was not satisfactory for the methodological conditions used in this work. The guided waves technique showed potential for monitoring the degradation of the material since the appropriate methods are applied to analyzing the results. The results obtained by guided wave technique showed a similar behavior to the elastic property variations detected with the strain monitoring. Furthermore, it was possible to quantitatively verify which metric was most suitable for detecting fatigue damage in composite materials. Thus, these methods open promising opportunities that contribute to the use of the guided wave technique in structural integrity assessment systems in GFRP pipelines

Guided Wave-Convolutional Neural Network Based Fatigue Crack Diagnosis of Aircraft Structures

Fatigue crack diagnosis (FCD) is of great significance for ensuring safe operation, prolonging service time and reducing maintenance cost in aircrafts and many other safety-critical systems. As a promising method, the guided wave (GW)-based structural health monitoring method has been widely investigated for FCD. However, reliable FCD still meets challenges, because uncertainties in real engineering applications usually cause serious change both to the crack propagation itself and GW monitoring signals. As one of deep learning methods, convolutional neural network (CNN) owns the ability of fusing a large amount of data, extracting high-level feature expressions related to classification, which provides a potential new technology to be applied in the GW-structural health monitoring method for crack evaluation. To address the influence of dispersion on reliable FCD, in this paper, a GW-CNN based FCD method is proposed. In this method, multiple damage indexes (DIs) from multiple GW exciting-acquisition channels are extracted. A CNN is designed and trained to further extract high-level features from the multiple DIs and implement feature fusion for crack evaluation. Fatigue tests on a typical kind of aircraft structure are performed to validate the proposed method. The results show that the proposed method can effectively reduce the influence of uncertainties on FCD, which is promising for real engineering applications