趙一昭1，高鵬飛2，劉德峰3，李欣3，劉馬寶1，＊

1.西安交通大學機械結(jié)構(gòu)強度與振動國家重點實驗室，陜西 西安 710049

2.中車長春軌道客車股份有限公司，吉林 長春 130000

3.航空工業(yè)北京長城航空測控技術(shù)研究所，北京 101111

摘 要：針對現(xiàn)階段我國在飛機結(jié)構(gòu)腐蝕監(jiān)控方面手段落后、效率低的現(xiàn)狀，開發(fā)基于線性極化法的能夠?qū)崟r監(jiān)測飛機鋁合金結(jié)構(gòu)腐蝕速率的微型傳感器，并設(shè)計加速腐蝕試驗對該傳感器的有效性進行了驗證。同時，開展基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋁合金結(jié)構(gòu)腐蝕速率預測研究。結(jié)果表明，線性極化腐蝕傳感器所測腐蝕深度與鋁合金試樣實測值隨腐蝕時間變化趨勢相同，其能夠有效地對飛機結(jié)構(gòu)腐蝕狀況進行實時監(jiān)測；構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)模型在不同環(huán)境下預測的腐蝕速率平均誤差不到8%，能夠有效實現(xiàn)對鋁合金結(jié)構(gòu)瞬時腐蝕速率的預測。

關(guān)鍵詞：飛機結(jié)構(gòu)；線性極化；腐蝕速率；實時監(jiān)測；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

腐蝕是飛機金屬結(jié)構(gòu)最主要的失效形式之一。我國飛機服役環(huán)境嚴酷，機體結(jié)構(gòu)老化和腐蝕問題嚴重，導致有些機種出勤率降低，維修工作量及其費用大幅增加，制約著航空領(lǐng)域的經(jīng)濟性發(fā)展[1]。測算表明，腐蝕造成的經(jīng)濟損失有30%～40%是可以通過有效的控制與防護手段避免的[2]。因此，研究飛機的腐蝕控制與防護，對飛機結(jié)構(gòu)腐蝕進行監(jiān)測，保證其在壽命期內(nèi)的可靠性不僅具有重要的軍事意義，而且具有重要的安全和經(jīng)濟意義。

由于腐蝕的普遍性導致金屬的腐蝕無法根本消除，同時，隨著飛機逐漸步入老齡化，腐蝕問題也必將日益嚴重。為了提高飛機的安全性，延長飛機日歷壽命，對飛機在使用過程中的腐蝕情況進行腐蝕和監(jiān)測是非常重要的[3]。采用傳感器來監(jiān)測腐蝕是迄今為止最好的選擇，它可以較早地發(fā)現(xiàn)結(jié)構(gòu)腐蝕，很大程度上避免不必要的損失[4]。

針對不同的腐蝕環(huán)境，不同的結(jié)構(gòu)部位，傳感器的類型都不盡相同。其中，以線性極化法這一快速、靈敏、準確的電化學腐蝕測量方法為主要原理的腐蝕傳感器在快速測定金屬瞬時腐蝕速度方面獨具優(yōu)勢，目前已成為發(fā)達國家在石油、化工等領(lǐng)域首選的腐蝕監(jiān)測技術(shù)。

目前在國內(nèi)亦有諸多學者利用線性極化法對金屬腐蝕進行了研究。聶向暉[5]等利用線性極化技術(shù)研究Q235鋼在大港土中的腐蝕行為，結(jié)果表明Q235鋼的線性極化電阻隨溫度升高而減?。缓苷鋄6]等利用線性極化法研究金屬在海水-大氣界面的腐蝕狀況，表明垂直于海水-大氣界面的碳鋼分別在水線區(qū)域和近水線海水區(qū)域存在腐蝕峰；汪俊英[7]等采用線性極化法比較兩種鋁合金在不同酸堿度的3%鹽溶液中的腐蝕速率及腐蝕特性，得出ZL102 型鋁合金耐蝕性要優(yōu)于LF6 型鋁合金，且前者腐蝕速率總體較后者腐蝕速率小。國內(nèi)對線性極化法的研究多集中于建筑、化工等領(lǐng)域，與航空領(lǐng)域相比，這些應用在傳感器材料、尺寸、靈敏度、工作環(huán)境等方面均有較大差別，更無法滿足對飛機金屬結(jié)構(gòu)進行在線監(jiān)測的需求。

因此，開發(fā)基于線性極化法的直接測量飛機金屬結(jié)構(gòu)腐蝕速率的腐蝕監(jiān)測傳感器，實現(xiàn)對飛機結(jié)構(gòu)腐蝕的在線監(jiān)測，將對我國飛機結(jié)構(gòu)腐蝕控制與防護技術(shù)研究起到重大的推進作用。

1 線性極化傳感器

1.1 傳感器原理

當電流通過電極時引起電極電位移動的現(xiàn)象，稱為電極的極化。線性極化技術(shù)是一種使用三電極或雙電極的電化學方法，在金屬的腐蝕電位？c 附近，對待測體系施加小的電位擾動進行電化學極化，測量所產(chǎn)生的直流電流。在低電流密度極化時，極化電位與電流接近直線關(guān)系，將二者的比值稱為極化電阻，其與腐蝕速率成反比。

1957年，Stern和Geary[8]將腐蝕極化方程圍繞腐蝕電位?c按泰勒級數(shù)展開，只取線性項而忽略高次項，推導了線性極化方程如下：

式中：ic為試樣的腐蝕電流；Rp為極化電阻；ba, bc分別為陽極、陰極Tafel常數(shù)，即：

式中：B 為常數(shù)，與陰極、陽極反應的Tafel 常數(shù)有關(guān)。因此通過測量腐蝕體系極化電阻Rp即可求得體系自腐蝕電流，從而根據(jù)法拉第電解定律，得到體系的腐蝕速率。

1.2 傳感器結(jié)構(gòu)設(shè)計

線性極化腐蝕傳感器由兩個間距為200μm梳狀交叉排列的微加工電極組成，其工程圖如圖1所示。圖1中的傳感器材料為2524 鋁合金，傳感器厚度為2mm，基板材料為聚酰亞胺。相較于一般較大規(guī)格的腐蝕傳感器，該微線性極化腐蝕傳感器的特點主要體現(xiàn)在兩個方面：首先，不同于常見電化學體系由工作電極、輔助電極和參比電極構(gòu)成三電極系統(tǒng)，該傳感器是一個雙電極系統(tǒng)。由于該傳感器的工作電極和輔助電極之間間距微小，可以忽略由電極之間的溶液電阻引起的電壓降低，因此可以省略參比電極，極大地簡化了傳感器模型；其次，不同于一般的電化學系統(tǒng)輔助電極由惰性金屬組成，該傳感器的工作電極和輔助電極都由工作金屬組成，即2524-T3鋁合金材料，該設(shè)計的優(yōu)點在于能夠直接給出結(jié)構(gòu)腐蝕的測量信息[9]。

1.3 傳感器制造

圖1 腐蝕傳感器工程圖（單位：mm）

利用數(shù)控電火花機床對鋁合金材料進行加工制作線性極化腐蝕傳感器電極，鉬絲寬度為0.18mm。加工完成后，考慮到傳感器的梳齒狀工作電極細長比大，采用酸洗或金相砂紙打磨表面的方法處理傳感器會導致工作電極變形，影響傳感器的精度，因此分別利用Na2CO3 溶液、純凈水和乙醇溶液在數(shù)控超聲波清洗器中對傳感器表面進行清洗，去除電火花加工廢液殘留。

采用環(huán)氧樹脂將腐蝕傳感器雙電極粘貼于絕緣性好、耐腐蝕的聚酰亞胺基板上。由于鋁合金在空氣中表面易生成三氧化二鋁等非金屬物質(zhì)難以焊接，因此采用螺栓將導線固定于電極表面，導線多余部分利用焊錫包裹。最后再用環(huán)氧樹脂包裹螺栓和傳感器的背面、四周，留出電極有效腐蝕面積。待凝固后，利用無水乙醇清洗傳感器表面并吹干。制得微線性極化腐蝕傳感器如圖2所示。

圖2 腐蝕傳感器

 

2 傳感器可行性驗證試驗

2.1 試驗流程

本次試驗將線性極化腐蝕傳感器與鋁合金試樣置于相同的腐蝕環(huán)境下共同腐蝕，通過比較傳感器計算得到的腐蝕深度與試樣的實際腐蝕深度，驗證傳感器的可行性，具體試驗設(shè)計流程圖如圖3所示。

圖3 試驗流程圖

將鋁合金加工成20mm×30mm×2.4mm 的長方體形試樣，共9 塊。將試樣按照與傳感器相同的處理方式進行表面處理，待完全干燥后，利用分析天平分別測得每個試樣的質(zhì)量。在室溫條件下配置濃度為3.5%的NaCl 溶液，將傳感器與鋁合金試樣共同放入腐蝕溶液中。

試驗所用儀器為RST5000F電化學工作站，將傳感器與工作站相連，待腐蝕體系開路電位穩(wěn)定后，設(shè)置試驗方法為“Tafel 圖”，試驗電位相對于開路電位的增量為-250～250mV，掃描速率為1mV/s，得到體系陰極、陽極Tafel常數(shù)，如圖4所示。

測得體系Tafel 常數(shù)后，更改試驗方法為“線性伏安掃描”，試驗電位相對于開路電位的增量為-10～10mV，掃描速率不變，得到腐蝕體系的極化電流隨電位變化曲線。考慮到雙電層電容效應導致的電流響應滯后現(xiàn)象，對曲線后段線性擬合，得到一次函數(shù)斜率即為腐蝕體系極化電阻的倒數(shù)，如圖5所示。

2.2 極化電阻測量結(jié)果的修正

在利用線性極化法進行腐蝕體系極化電阻測量時，由于腐蝕傳感器的雙電層電容效應，傳感器雙電極在快速充放電過程中會產(chǎn)生附加電流Idl，導致測量值與實際值存在誤差。其計算公式如下：

式中：Cdl為雙電層電容效應產(chǎn)生的電容；dEa/dt為極化電位掃描速率。極化電阻實際值與測量值的關(guān)系可由式（4）得到：

圖4 腐蝕體系Tafel曲線

圖5 腐蝕體系極化曲線

 

式中：Rp為極化電阻的實際值；R?p為極化電阻的測量值；Ydl為腐蝕體系的附加導納。

因此在實際測量中需要通過試驗研究不同掃描速率下極化電阻的變化規(guī)律，從而對極化電阻的測量值進行修正。

在掃描速率為0.5mV/s、1mV/s、2mV/s、3mV/s、4mV/s、5mV/s 的情況下分別進行5 組試驗，得到極化電阻見表1。剔除無效數(shù)據(jù)，建立極化電阻隨掃描速率的變化關(guān)系如圖6所示。得到極化電阻的修正公式如下：

式中：Ydl = 4.718× 10-5Ω-1。

2.3 腐蝕深度計算

傳感器的腐蝕深度可以通過計算腐蝕坑電流密度ip來得到：

表1 極化電阻修正試驗數(shù)據(jù)

圖6 極化電阻修正曲線

式中：ic = Ic/As，表示金屬自腐蝕電流密度；ipv 為被動電流密度；Np為金屬表面的點蝕坑密度（可根據(jù)經(jīng)驗推斷）；As為傳感器的有效工作面積。利用法拉第定律將點蝕損失的電荷與金屬摩爾質(zhì)量聯(lián)系起來。EW表示與1C電荷反應的金屬的質(zhì)量，以提供陽極反應中材料的損耗。則腐蝕的總電荷Qc和摩爾質(zhì)量損失M之間的關(guān)系為：

式中：F = 9.650 × 104C/mol，為法拉第常數(shù)；z表示每個金屬原子發(fā)生氧化還原反應時損失的電子數(shù)。EW可由已知的金屬原子質(zhì)量AW得到：

金屬發(fā)生反應時損失的摩爾質(zhì)量可以轉(zhuǎn)化為等效的質(zhì)量損失ml：

由式（7）～式（9）可得：

將點蝕坑假設(shè)成半球形體，則在已知損失質(zhì)量ml及金屬密度ρ時，點蝕坑深度（半徑）可表示為：

傳感器在實際測量中，極化電阻值Rp并不是連續(xù)測量的，我們假設(shè)在Ts這個時間間隔內(nèi)極化電阻值Rp是呈線性變化的，則利用積分中值定理可以得到腐蝕深度d 的表達式為：

對于鋁合金試樣，我們同樣將點蝕坑假設(shè)成半球形體，則鋁合金試樣的腐蝕深度d可表示為：

2.4 試驗結(jié)果及分析

鋁合金試樣與傳感器共同放入腐蝕溶液中，在相同條件下腐蝕60天。利用式（15）計算傳感器腐蝕深度，得到傳感器腐蝕深度隨腐蝕時間的變化關(guān)系。傳感器在腐蝕溶液中腐蝕60天后腐蝕深度ds=0.0321mm。

鋁合金試樣分成三組，分別在腐蝕試驗進行20 天、40天、60天后取出，試樣腐蝕情況如圖7所示。去除試樣表面產(chǎn)物，利用式（16）計算鋁合金試樣腐蝕深度。試樣腐蝕減重及計算得到腐蝕深度見表2。

將鋁合金試樣腐蝕深度數(shù)據(jù)進行擬合，與傳感器進行對比，得到試樣與傳感器的腐蝕深度對比結(jié)果如圖8所示。

由圖8可知：（1）傳感器所測得腐蝕深度與鋁合金試樣的腐蝕深度隨腐蝕時間變化趨勢相同，證明線性極化微型腐蝕傳感器可以有效地對鋁合金的腐蝕狀況進行實時監(jiān)測；（2）傳感器所測得的腐蝕深度相較于鋁合金試樣實際腐蝕深度結(jié)果偏大，這是由于傳感器在實際工作過程中受到外界環(huán)境及基體結(jié)構(gòu)發(fā)生腐蝕等因素的影響，從而使得傳感器測量精度降低。因此，在傳感器實際應用前需要進行標定，選取合適的修正因數(shù)以提高傳感器的精度。

圖7 腐蝕試驗完成后的鋁合金試樣

表2 鋁合金試樣腐蝕前后質(zhì)量及腐蝕減重

圖8 試樣與傳感器腐蝕深度對比結(jié)果

 

3 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的飛機結(jié)構(gòu)腐蝕預測

隨著由金屬結(jié)構(gòu)腐蝕造成的飛機老化問題越來越嚴重，利用已知參數(shù)構(gòu)建飛機結(jié)構(gòu)腐蝕預測模型，實現(xiàn)對飛機結(jié)構(gòu)的壽命評估和腐蝕程度預測將十分重要。然而，由于引起腐蝕的原因復雜，造成腐蝕的因素與腐蝕后果往往又無確切的關(guān)系，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析處理方法應用于腐蝕試驗數(shù)據(jù)處理存在適應性差、精度低、對腐蝕過程的非線性特征把握不夠等缺點[10]。

隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，其高度的并行性、非線性和強大的聯(lián)想記憶能力、推廣能力、自適應和學習能力，在工程中發(fā)揮了重要作用。其中，誤差反傳網(wǎng)絡(luò)模型（back propagating，BP）是迄今為止在腐蝕領(lǐng)域應用最普遍和最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。本節(jié)基于MATLAB軟件，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對腐蝕試驗數(shù)據(jù)進行學習和訓練，建立腐蝕環(huán)境因素與飛機鋁合金結(jié)構(gòu)腐蝕速率間的映射關(guān)系，從而實現(xiàn)飛機金屬結(jié)構(gòu)的腐蝕預測。

3.1 試驗及測試樣本

自然環(huán)境對飛機結(jié)構(gòu)的腐蝕作用是一個緩慢、長期的過程，因此實際中常采用加速模擬環(huán)境試驗技術(shù)研究飛機結(jié)構(gòu)的腐蝕問題。本次樣本腐蝕試驗采用加速腐蝕試驗方法，通過電化學工作站及腐蝕傳感器模擬并測得的不同環(huán)境因素下鋁合金的腐蝕速率作為腐蝕試驗數(shù)據(jù)樣本，在保證樣本容量足夠進行有效預測的情況下，參考正交試驗表，選擇一部分有代表性的水平組合進行試驗。

選取溫度、鹽霧沉降量、pH 值、Cl-濃度作為影響腐蝕的主要環(huán)境因素，每個因素設(shè)有三個水平。參考文獻中腐蝕環(huán)境參數(shù)水平的選取[11-15]并結(jié)合飛機鋁合金結(jié)構(gòu)的實際腐蝕環(huán)境，最終確定試驗環(huán)境因素設(shè)計見表3。

按試驗設(shè)計參數(shù)配置不同濃度及pH值的NaCl溶液，將線性極化腐蝕傳感器放入鹽霧箱中，設(shè)置鹽霧箱試驗溫度及鹽霧沉降量，待環(huán)境穩(wěn)定后開始電化學測量。開啟電化學工作站，將傳感器的陽極導線與工作站工作電極相連，陰極導線與工作站輔助電極和參比電極相連，待開路電壓穩(wěn)定后，測得體系Tafel 常數(shù)及極化電阻，利用公式求得該環(huán)境參數(shù)下腐蝕體系的腐蝕速率。試驗裝置連接如圖9所示。

3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)采用三層BP 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，第一層為輸入層，中間為隱含層，第三層為輸出層，相鄰兩層的神經(jīng)元之間相互連接，各層內(nèi)的神經(jīng)元之間無連接。以試驗數(shù)據(jù)作為原始樣本進行網(wǎng)絡(luò)訓練和驗證，將每組試驗環(huán)境參數(shù)（溫度、鹽霧沉積量、pH值、Cl-濃度共4個）作為輸入因子，試驗所得鋁合金結(jié)構(gòu)瞬時腐蝕速率v作為輸出因子，可由式（17）得到，單位為mm/a。

表3 腐蝕預測試驗環(huán)境參數(shù)設(shè)計

圖9 試驗裝置連接圖

隱含層中神經(jīng)元的數(shù)量在理論上沒有一個明確的規(guī)定，但可參考經(jīng)驗公式。通過對不同中間層神經(jīng)元數(shù)的網(wǎng)絡(luò)進行訓練比對，確定節(jié)點數(shù)為5 時的模型預測結(jié)果最理想。綜上所述，最終選用的模型結(jié)構(gòu)為4-5-1三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

3.3 結(jié)果及討論

利用線性極化腐蝕傳感器得到不同環(huán)境參數(shù)下瞬時腐蝕速率見表4。選取第3、第7 組試驗作為驗證樣本不參與網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建，將其余7 組試驗有效樣本數(shù)據(jù)輸入網(wǎng)絡(luò)進行訓練，建立腐蝕環(huán)境因素與鋁合金結(jié)構(gòu)腐蝕速率間的映射關(guān)系，將第3、第7組試驗環(huán)境參數(shù)輸入BP網(wǎng)絡(luò)模型中進行腐蝕速度預測，得到相應環(huán)境下不同傳感器預測值及誤差見表5。

表4 不同環(huán)境參數(shù)下傳感器所測得腐蝕速率

表5 映射模型預測結(jié)果分析（單位：mm/a）

由預測結(jié)果可知，在不同的環(huán)境參數(shù)下利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測得到的腐蝕速率結(jié)果與實際測量值的誤差分別為：8.1%、7.0%、12.2%、10.8%、5.1%和2.7%，平均誤差為7.65%，表明利用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的腐蝕特征量與系統(tǒng)監(jiān)測信號的映射關(guān)系模型能夠?qū)Σ煌h(huán)境參數(shù)下的鋁合金腐蝕速率進行有效的預測。

4 結(jié)論

通過分析，可以得出以下結(jié)論：

（1）開發(fā)基于線性極化法的腐蝕傳感器并設(shè)計試驗對傳感器可行性進行驗證。結(jié)果表明，傳感器所測得腐蝕深度與鋁合金試樣的腐蝕深度隨腐蝕時間變化趨勢相同，標定后的傳感器可有效實時監(jiān)測鋁合金的腐蝕狀況。

（2）開展基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋁合金腐蝕速度預測研究。利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，建立腐蝕環(huán)境參數(shù)與鋁合金腐蝕速率的人工網(wǎng)絡(luò)模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測結(jié)果與實測值吻合良好，平均誤差為7.65%。因此，構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)模型能較好地反映腐蝕環(huán)境參數(shù)對鋁合金瞬時腐蝕速率的影響，可以實現(xiàn)在不同環(huán)境參數(shù)條件下對鋁合金結(jié)構(gòu)腐蝕速率的預測。

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作者簡介

趙一昭（1995-）男，碩士。主要研究方向：飛機結(jié)構(gòu)可靠性及健康狀態(tài)監(jiān)測研究。

Tel：18392887180

E-mail：zhaoyz0217@163.com

高鵬飛（1994-）男，碩士，助理工程師。主要研究方向：結(jié)構(gòu)可靠性及健康狀態(tài)監(jiān)測研究。

Tel：19990583758

E-mail：545673184@qq.com

劉德峰（1981-）男，碩士，高級工程師。主要研究方向：航空特種傳感器。

Tel：18611707908 E-mail：liu_defeng@126.com

李欣（1988-）女，碩士，工程師。主要研究方向：航空特種傳感器。

Tel：18810346764 E-mail：lixin634@163.com

劉馬寶（1966-）男，博士，教授。主要研究方向：飛機結(jié)構(gòu)可靠性及健康狀態(tài)監(jiān)測研究。

Tel：13991303863

E-mail：mliu@xjtu.edu.cn

Corrosion Monitoring of Aircraft Structure Based on Linear Polarization Resistance Sensor

Zhao Yizhao1，Gao Pengfei2，Liu Defeng3，Li Xin3，Liu Mabao1，＊

1.State Key Laboratory for Strength and Vibration of Mechanical Structures，Xi'an Jiaotong University，Xi'an 710049，China

2.CRRC Changchun Railway Co.，Ltd.，Changchun 130000，China

3.AVIC Beijing Changcheng Aeronautical Measurement and Control Technology Research Institute，Beijing 101111，China

Abstract: In order to fix the weakness of domestic aircraft structural corrosion monitoring, the micro-sized linear polarization resistance sensor was developed to monitor the corrosion rates of aluminum alloy structures in real time.Accelerated corrosion experiments were carried out to verify the feasibility of the developed sensors. The results indicated that the corrosion depth measured by sensors had the same trend as that of aluminum alloy samples with time, which showed the sensors can monitor the corrosion rates of aircraft structures in real time effectively.Meanwhile, the prediction model for corrosion rates of aluminum alloys was established based on BP neural network.The established network model can predict the corrosion rates of aluminum alloy structures in different environments with the average error less than 8%.

Key Words: aircraft structure; linear polarization resistance; corrosion rate; real-time monitoring; artificial neural network

pagenumber_ebook=84,pagenumber_book=80

中圖分類號：TG174.3

文獻標識碼：A

DOI：10.19452/j.issn1007-5453.2020.07.011

收稿日期：2020-03-17；退修日期：2020-06-01；

錄用日期：2020-06-15

基金項目：航空科學基金（20163470003）；陜西省重點研發(fā)計劃（2018ZDCXL-GY-03-01）

＊通信作者。Tel.：13991303863 E-mail：mliu@xjtu.edu.cn

引用格式：Zhao Yizhao，Gao Pengfei，Liu Defeng，et al.Corrosion monitoring of aircraft structure based on linear polarization resistance sensor［J］。Aeronautical Science & Technology，2020，31（07）：80-87.趙一昭，高鵬飛，劉德峰，等?；诰€性極化腐蝕傳感器的飛機結(jié)構(gòu)腐蝕監(jiān)控［J］。航空科學技術(shù)，2020，31（07）：80-87.