航空鋁合金材料腐蝕損傷研究

胡家林 王琳

摘 要：對航空LY12CZ鋁合金試驗件進行了腐蝕試驗，提取了孔蝕率、蝕坑分形維數、蝕坑半徑、灰度值、能量值共計五種腐蝕圖像特征值。通過灰色預測方法對腐蝕圖像特征值與腐蝕損傷之間的關系進行了研究，構建了基于圖像特征值的GM（1，5）和GM（1，6）腐蝕損傷預測模型，模型計算所得蝕坑深度與實測蝕坑深度較為接近，結果合理。

關鍵詞：鋁合金 腐蝕圖像 腐蝕損傷 灰色模型

中圖分類號：V250 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2015）02（c）-0213-02

腐蝕是飛機結構的一種主要損傷形式，是飛行故障及災難的主要原因之一，特別是在我國沿海地區，服役過程中發現飛機機體腐蝕問題相當嚴重。腐蝕圖像反映了材料腐蝕表面的起伏變化和腐蝕的程度，因此對腐蝕圖像加以研究，找出其中包含著的腐蝕信息，并建立適當的方法將這些信息用于腐蝕損傷的研究是非常必要的。

1 預腐蝕試驗

1.1 試驗件

試驗件采用平板狀試件，由LY12CZ鋁合金材料制成，其尺寸如圖1所示。

1.2 試驗方案

采用酸性NaCl溶液浸泡，具體配比為5%的NaCl溶液中加入5%的稀硫酸使其pH=4±0.2，溶液溫度為室溫。在試驗過程中，每隔5天利用KH-7700數字顯微鏡對試件進行一次拍照，整個試驗周期為40天，此時試驗件尚處于點蝕階段。

1.3 試驗結果

通過預腐蝕試驗，最終共獲得14組不同腐蝕時間試件的腐蝕表面照片，如圖2所示。

從圖2中可以看出，腐蝕時間為20天的試件形成的腐蝕坑，表面積較小且分布稀疏，與之相應，腐蝕坑的深度也較小。腐蝕時間為40天的試件表面積明顯加大，部分相鄰蝕坑之間發生了相互交錯結合的情況，此時的腐蝕坑深度也明顯增加。上述現象反映了腐蝕表面形貌與腐蝕損傷程度（蝕坑深度）之間在發展趨勢上確實存在著某種內在聯系和一致性。

此外，該文還利用KH-7700數字顯微鏡的實時3D圖像合成功能，并結合該設備自帶軟件計算得到了不同腐蝕時間的最大點蝕坑深度，其基本測量原理為國標GB/T18590-2001所述的點蝕坑深度變焦顯微測量法，具體測量結果見表1。

2 腐蝕圖像特征值的提取

通過數字圖像處理技術從拍攝得到的腐蝕照片中提取了孔蝕率、蝕坑分形維數、點蝕坑半徑、圖像灰度值、能量值，共計五種腐蝕圖像特征值，見表1。可以看出，隨著腐蝕時間的延長，腐蝕程度的加深，蝕坑半徑、孔蝕率、蝕坑分形維數均呈現出增大的趨勢，而圖像的灰度值和能量值則在整體上呈現出減小的趨勢。

3 基于腐蝕圖像特征值的腐蝕損傷研究

采用灰色預測方法對圖像特征值和腐蝕損傷量之間的關系加以研究，所建模型為多變量灰色預測模型GM（1，5）和GM（1，6），其中，作為變量的是五種腐蝕圖像特征值以及腐蝕時間t。計算結果見圖3。

圖3中以五種腐蝕圖像特征值孔蝕率、蝕坑半徑、灰度值、能量值、蝕坑分形維數作為變量建立了GM（1，5）預測模型，將腐蝕時間小于30天的11組數據作為已知變量，利用所建模型對腐蝕時間大于30天的試件蝕坑深度進行預測，（為圖中所對應的12、13、14三個數據點）。從圖中可以看出，此時五變量灰色模型的預測結果與真實值吻合較好，平均相對誤差為15.49%，而引入了時間變量t后的六變量預測模型的平均相對誤差為40%。

4 結語

該文從腐蝕表面照片出發，提取了腐蝕圖像特征值，建立了基于圖像特征值的腐蝕損傷灰色預測模型。在研究過程中，得到以下結論。

（1）隨著腐蝕時間的增加，試件的表面圖像和腐蝕損傷也在不斷變化，它們的變化趨勢存在某種內在聯系和一致性。

（2）圖像特征值反映了腐蝕表面的起伏變化和材料的腐蝕程度，將其作為輸入參數對腐蝕損傷程度（蝕坑深度）進行預測是可行的，預測結果也較為合理。

參考文獻

[1] 卞貴學，陳躍良，張丹峰，等.基于IDS的鋁合金預腐蝕疲勞壽命研究[J].航空學報，2008，29（6）：1526-1530.

[2] 張有宏，呂國志，陳躍良.LY-12CZ鋁合金預腐蝕及疲勞損傷研究[J].航空學報，2005，26（6）：125-128.

[3] Silva J， Bustamante A. Morphological analysis of pits formed on AI 2024-T3 in chloride aqueous solution[J]. Applied Surface Science， 2004，236（1）： 356-365.

[4] Codaro E N， Nakazato R Z， Horovistiz A L. An image processing method for morphology characterization and pitting Corrosion evaluation[J].Materials Science & Engineering A，2002，334（1）：298-306.

[5] 張瑋.金屬腐蝕形貌特征提取用于腐蝕診斷的研究[D].大連：大連理工大學，2004.

[6] 宋詩哲，王守琰，高志朋，等.圖像識別技術研究有色金屬大氣腐蝕早期行為[J].金屬學報，2002，38（8）：893-896.