发明属于纤维增强复合材料加工损伤评价领域,特别涉及一种碳纤维复合材料表层损伤面积的快速提取及评价方法。
背景技术:
碳纤维复合材料(cfrp)具有轻质、高强、耐腐蚀、可整体制造等诸多优点,已经被广泛应用于航空航天、汽车、船舶等领域。然而,为了满足复合材料构件的连接装配需求,仍需进行大量的精加工。而铣削是工业中普遍使用的精加工方法。但是,cfrp在铣削时极易产生分层、毛刺等加工损伤,并且这些损伤多出现在表层,影响承载性能。因此,为了对不同工艺参数及刀具几何结构下的复合材料加工效果进行比较,以选取合适的刀具几何及切削参数,需要获得加工损伤的程度并建立相应的量化标准,进而通过数值计算表征铣削复合材料之后的表层材料损伤程度。
2005年davim等在《journalofmaterialsprocessingtechnology》第160期160到167页发表的《damageanddimensionalprecisiononmillingcarbonfiber-reinforcedplasticsusingdesignexperiments》一文中采用一维损伤因子(fd)对铣削损伤程度进行了表征,该一维损伤因子的计算表达式为:
技术实现要素:
本发明针对现有技术中的缺陷,特别是现有一维损伤因子表征损伤的不足和分层损伤方法的局限性,发明了一种纤维增强复合材料加工效果评价方法,该方法采用数字图像处理技术分析和计算损伤区域的面积,该方法是一种经济、快捷、准确的碳纤维复合材料加工损伤评价方法,有效地表征了加工效果。
本发明采用的技术方案是一种纤维增强复合材料加工效果评价方法,其特征是,该方法采用数字图像处理技术分析,计算损伤区域的面积,损伤程度按照公式计算求出。首先进行像素标定,然后用彩色平板扫描仪获取被加工材料铣削前和铣削后的数字图像,将铣削前后图像的目标区域进行相减,并显示出相减后的结果,确定损伤区域面积并计算损伤因子;
方法的具体步骤如下:
步骤1.像素标定
用一个相机专用标定板来确定物理尺寸和像素间的换算关系,在彩色平板扫描仪扫描处理得到的图像中选择一个特定圆形面积s,计算该圆形面积中含有的像素点的个数n,则单个像素所代表的面积大小s0,通过公式(1)计算出:
s0=s/n(1)
步骤2.铣削前后扫描
将加工侧的cfrp样品的顶层漆成白色,然后将这些样品置于空气中1小时,更好地识别和测量分层区域;在上表面贴10个反光标记点,使用彩色平板扫描仪获取铣削前和铣削后的数字图像;
步骤3.图像相减
按相同顺序依次选择铣削前后两个图像上的反光标记点,并记录相应反光标记点在各自图像中的坐标值,之后利用仿射变换算法将铣削前后两张图像上相应位置处的目标点坐标值进行匹配重合,得到两张完全重合的图像,并显示出来。手动选择变换后图像上的目标区域以减少计算量,然后将铣削前后图像的目标区域进行相减并显示出相减后的结果,凡是铣削前后没有发生任何变化的区域,相减后灰度值变为0,而发生变化的区域则不为0;
步骤4.二值化并反向
将得到的损伤区域进行二值化,使整个区域内的图像只有黑和白的视觉效果,再将结果进行反向处理。经过处理之后损伤部分呈现黑色,其余部分为白色,这样可以将铣削前后不一致的区域凸显出来,便于下面确定损伤面积的操作。
步骤5.确定损伤区域面积并计算损伤因子
损伤程度按照下面的公式来判断:
其中,fd-area是损伤因子,其大小用来判断损伤的程度;ad为损伤区域的面积;a0为径向切削的面积,a0=ae·l,其中,ae为径向切削深度,l为被铣削边缘的长度;
先计算损伤区域的面积ad,ad=单个像素所代表的面积大小×损伤区域含有的像素点的个数;再根据径向切削深度ae、加工边缘的长度l计算得到a0=ae·l。再根据公式(2)求出损伤因子的值
本发明的有益效果是该方法能够对碳纤维复合材料的加工损伤进行快速的评价,计算方法简单,经济成本低。测量方法简单,对测量人员的要求低;同时,该方法对所需测量尺寸的依赖性低,从而增加了结果的可靠性。
附图说明
图1为实施例的图像相减法确定损伤区最终形式:图中(a)为铣削前图像,(b)为铣削后图像,(c)为图像相减后的图像。
图2为实验所用的实心圆阵列标定板。
图3为主轴转速2500r/min时,不同进给量对应的损伤因子计算值,横坐标为每齿进给量,单位为毫米/齿,纵坐标为损伤因子。
具体实施方式
下面通过附图和技术方案详细说明本发明的详细实施。
本实施例采用的复合材料由多向cfrp板,浸渍有p2352环氧树脂的t800碳纤维制成。cfrp板的堆叠序列为[-45°/0°/45°/90°],[90°/45°/0°/-45°]。复合材料厚约5.25mm,纤维体积分数为60%。cfrp试样尺寸长100mm,宽50mm。在mikronhsm500三轴高速cnc加工中心上进行边缘修整实验。以主轴转速2500r/min,径向切削深度保持恒定。以每齿进给量0.05mm/齿为例,方法的具体步骤如下:
步骤1.像素标定
如附图2所示,实验所用的实心圆阵列标定板,其外形尺寸为100×100mm,中心距8mm,阵列7×7,圆幅面积为64×64mm。该标定板中每个圆形图案的面积为16mm2,在扫描仪扫描处理得到的图像中选择一个圆形,圆形面积为。。。。。,计算该圆形中含有的像素点的个数为32783个,则单个像素所代表的面积大小s0,s0=圆形面积/圆形中含有的像素点个数=4.6×10-4mm2。
步骤2.铣削前后扫描
将试样制好后用酒精清理表面杂质,并将被铣边缘的上表面用油漆笔涂成白色,放置一小时待油漆风干。在上表面贴10反光标记点,之后将试件放置在彩色平板扫描仪的玻璃板上,使用1200ppi的扫描分辨率,扫描获得铣削加工前的图像,如附图1(a)所示。同理,可以得到加工后的图像,如附图1(b)所示。
步骤3.图像相减
在matlab中通过程序将两个真彩色图像转换为灰度强度图像,将图像上的每个像素点的亮度用数值表示。为了减少计算量,手动选择原始图像上的一小部分区域,将损伤区域全部包含在内即可,作为有效区域。然后将有效区域中铣削前后的灰度图像进行相减,得到铣削诱导的分层区域。相减的过程中需要用到前面做的十个标记点将两个图像做到完全对齐。
步骤4.二值化并反向
将得到的损伤区域进行二值化,使整个区域内的图像只有黑和白的视觉效果,再将结果进行反向处理。经过处理之后损伤部分呈现黑色,其余部分为白色,如附图1(c)所示。
步骤5.确定损伤区域面积并计算损伤因子
观察选择的有效区域,计算得到其中损伤区域含有的像素点的个数为143010个,即可求出损伤区域的面积ad,ad=单个像素所代表的面积大小×损伤区域含有的像素点的个数,计算结果为ad=65.7846mm2。根据径向切削深度ae=2.5mm、加工边缘的长度l=50mm得a0=ae·l=125mm2。再根据损伤因子的公式(2)求出损伤因子为
附图3是主轴转速为2500r/min,采用本方法得到的不同进给量对应的损伤因子计算值。实验结果表明,在同一转速下,每齿进给量越大,损伤因子越大,即损伤越严重。