I denne undersøgelse præsenteres en protokol, der beskriver brugen af mekanoluminescerende (ML) visualisering til overvågning af revneudbredelse og mekanisk opførsel under evaluering af klæbende led.
I denne undersøgelse demonstreres og forklares metoder til mekanoluminescerende (ML) visualisering af revneudbredelse og mekanisk opførsel til evaluering af klæbende led. Det første trin involverede prøveforberedelse; en luftspray blev brugt til at påføre ML-maling på overfladen af klæbemiddelfugeprøverne. ML-sensorens ydeevne blev beskrevet for at undersøge måleforholdene. Resultaterne af ML-sensing under en dobbelt cantilever beam (DCB) test og en lap-shear (LS) test er demonstreret, da disse er de hyppigste og mest anvendte metoder til evaluering af klæbemidler. Oprindeligt var det vanskeligt direkte at kvantificere revnespidsen og belastningsfordelingen og koncentrationen, fordi revnespidsen var for lille, og virkningerne af stammen ikke kunne observeres. Mekanoluminescens, revneudbredelse og mekanisk opførsel under mekanisk test kan visualiseres via ML-mønsteret under klæbemiddelevalueringen. Dette giver mulighed for anerkendelse af den nøjagtige position af revnespidserne og anden mekanisk adfærd relateret til strukturel svigt.
Mekanoluminescerende (ML) sensormaterialer er funktionelle keramiske pulvere, der udsender intenst lys gentagne gange under mekaniske stimuli. Dette fænomen observeres selv inden for regioner med elastisk deformation 1,2,3,4. Når de spredes på overfladen af en struktur, fungerer individuelle ML-partikler som følsomme mekaniske sensorer, og det todimensionelle (2D) ML-mønster afspejler den dynamiske belastningsfordeling. ML-emissionsmønsteret viser en mekanisk simulering af belastningsfordelingen 2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12 (figur 1A).
Som vist i figur 1B er ML-sensorer blevet anvendt til at visualisere todimensionel (2D) og tredimensionel (3D) dynamisk mekanisk adfærd i elastiske, plastiske og destruktionsprocesser ved hjælp af kupontestprøver, der omfatter nyere avancerede lette strukturelle materialer (f.eks. Stål med høj trækstyrke5,6, aluminium, kulfiberforstærket plast [CFRP]7), klæbeforbindelsen til skadetolerancedesign8, 9,10,11 og produktkomponenter (f.eks. gear og fleksibel elektronikfil til foldbare telefoner 12 og komplicerede klæbe- og/eller svejsesamlinger, der bruges til validering af computerstøttet teknik [CAE], resulterer i test på laboratorieniveau 2,8,9,10,11 ). Derudover er ML-sensorer med succes blevet brugt i praktiske anvendelser, såsom strukturel sundhedsovervågning (SHM) af bygninger og broer til detektion af revneudbredelse eller sandsynligheden for, at en belastningskoncentration fører til strukturel nedbrydning 2,6,13, overvågning af den indre revneudbredelse i interlaminære lag7,9, forudsigelsen af levetiden for højtrykshydrogenbeholdere 9, slagtest af mobilitet til visualisering af slagbølgeudbredelsen eller excitationen i vibrationstilstand14 og visuel registrering af sportsværktøjer for at bestemme de passende fysiske indstillinger for at øge chancerne for at vinde. I protokollen blev ML-visualisering valgt til overvågning af revneudbredelse og de efterfølgende ændringer i mekanisk adfærd under test af klæbende led.
Der er flere grunde til at vælge dette tema. Den første grund er den betydelige stigning i betydningen af klæbende led i de senere år. På grund af behovet for betydelig CO2 -reduktion og energibesparelse er forskellige typer lette materialer for nylig blevet udviklet og anvendt i mobilitets- og transportindustrien, såsom til biler, fly og tog. Som en del af denne tendens har klæbeteknologi fået betydning som en nøgleteknologi til frit at forbinde forskellige lette materialer (forskellige materialesamlinger) i en multimaterialestrategi15. Desuden er ML-visualiseringsmetoden til bestemmelse af klæbestyrke, især i forskellige materialer, blevet foreslået af forskellige internationale standarder 16,17,18,19,20. Evalueringen af klæbestyrken er i det væsentlige destruktiv test, og den opnåede klæbestyrke kan hovedsageligt klassificeres i to typer: (1) brudsejhedsenergi (Gc), som bestemmes ved hjælp af revneudbredelsens position under belastningspåføringen, og (2) klæbestyrke, som bestemmes ved hjælp af belastningen ved brud på klæbeleddet. Selvom DCB-testen (dobbelt cantilever beam) og single lap-shear (LS) -testen er repræsentative evalueringsmetoder for henholdsvis brudsejhed og klæbestyrke og repræsenterer de hyppigst anvendte klæbemiddeltestmetoder på verdensplan 15,16,17,18,19,20 , er revnespidsen for lille til at skelne mellem belastnings-/belastningsfordelingen. Derfor er brudsejhedsenergiværdien (Gc) meget spredt. Som et resultat af anbefalinger fra forskere, der undersøger klæbemidler og andre individer i branchen, er mekanoluminescerende (ML) visualisering blevet undersøgt til overvågning af revneudbredelse og de efterfølgende ændringer i mekanisk adfærd under evaluering af klæbende leddevaluering 8,9,10,11,21 . Den anden grund til at vælge dette tema i denne protokol er, at stress / belastning er stærkt koncentreret ved revnespidsen, hvilket genererer intens mekanoluminescens ved ML-punktet under revneudbredelse, og dette er potentielt den mest brugervenlige metode blandt forskellige ML-testapplikationer. Derudover kan denne metode anvendes uden avanceret erfaring med prøveforberedelse og meget effektive ML-materialer.
Derfor forklares protokollen for ML-visualisering i denne undersøgelse til overvågning af revneudbredelse og de efterfølgende ændringer i den mekaniske adfærd under evaluering af klæbende led, som vist i figur 2.
Med hensyn til ML-adfærden observeret fra siden blev intens mekanoluminescens, der stammer fra belastningskoncentrationen, registreret ved spidsen af den oprindelige revne (figur 5C). Derefter blev bevægelse af ML-punktet observeret langs klæbemiddellaget ved revneformeringstiden, hvilket afspejler revnespidsen. I tidligere undersøgelser viste mikroskopiske observationer, at det højeste ML-punkt kun var 0-20 μm foran revnespidsen og kunne anvendes som reference for revnespidsposition8. I den konventionelle metode identificeres revnespidsen via visuel inspektion, men dette fører til en betydelig mængde menneskelige fejl på grund af revnespidsens lille størrelse, selv når der bruges et forstørrelsesglas. Specifikt kræves tålmodighed for at markere placeringen af revnespidsen under DCB-testen, hvilket igen kræver flere minutter, især for strukturelle klæbende samlinger16,17,18. Derfor er ML-visualisering i DCB-testen vigtig for at identificere placeringen af revnespidsen automatisk og med højere præcision. Tidligere blev placeringen og formen af ML-linjen på den øverste visning vist at synkronisere med revnesvigtets frontlinje i klæbemiddellaget9. Derfor blev ML-sensing i det øverste billede af klæberen brugt som en indikator for de indre revner fra ydersiden af klæberen.
Begrænsningerne ved denne metode omfatter imidlertid det mørke testmiljø og faldet i ML- og AG-intensiteten under DCB-testen over flere minutter, som vist i figur 7B. Dette fører til et uklart ML-punkt- og AG-mønster, som afspejler henholdsvis revnespidsen og prøvegeometrien. For at overvinde denne begrænsning blev infrarødt lys, såsom lys ved en bølgelængde på 850 nm, der ikke påvirker SrAl2O4: Eu2+ ML-materiale, brugt til at bestråle DCB-prøven under DCB-testen for at afklare tilstanden af prøven9. Alternativt bruges blåt lys ved 470 nm til at belyse prøven i 1 s hvert 5. minut eller 10. minut for at genvinde ML- og AG-intensiteterne, selv under DCB-testen2,9, som forklaret i figur 7A.
ML-konturbilleder og film under LS-testen blev optaget ved hjælp af et firevejs kamerasystem (figur 6C). I dette tilfælde var klæbemidlerne sandblæst aluminium (A5052), og klæbemidlet var et to-komponent epoxyklæbemiddel. Trækforskydningsstyrken (TSS) var 23 MPa, som blev beregnet ved hjælp af belastningsværdien (N) ved brud under trækbelastning og det klæbende bundne område (mm2). Desuden kan TSS-værdien betragtes som en indikator for styrken af et strukturelt klæbende led18. Selvom TSS-værdien normalt bruges som et indeks for klæbestyrke, blev baggrundens fysiske egenskaber, såsom mekanisk adfærd, som er afgørende for at forbedre leddesignet, ikke undersøgt.
ML-billederne gav tydeligt oplysninger om den mekaniske opførsel under ødelæggelsesprocessen af klæbeleddet med en enkelt omgang (figur 6C). Kort fortalt blev intens mekanoluminescens først observeret ved kanten af det klæbende bundne og lappede område, hvilket viser belastningskoncentrationen i det tidlige stadium af LS-testen. For det andet flyttede ML-punkterne fra begge klæbekanter til midten langs klæbemiddellaget for at blive vist sammen i venstre og højre visning af ML-billederne. Dette indikerer forskydningsbelastning og revneudbredelse langs klæbemiddellaget, hvilket betegner sammenhængende svigt (CF) i dette tilfælde.
Derudover indikerede ML-linjerne i for- og bagsidevisningen forekomsten af revneudbredelse, hvilket er det samme fænomen som i DCB-testen. Endelig, efter at de to ML-punkter blev kombineret i midten, blev der observeret intens mekanoluminescens ved midtpunktet i klæbemiddellaget. Dette indikerede belastningskoncentrationen i klæbemiddellaget og den efterfølgende generation af en tværgående revne over klæbemiddellaget, svarende til i et tidligere arbejde11. Disse oplysninger er nyttige til at bestemme placeringen af stress/belastningskoncentrationen. Derfor indebærer det, at forbedring af stressspredning er nødvendig for at opnå et stærkt og pålideligt fælles design.
I modsætning til DCB-testen forårsager LS-testen højhastighedsbrud af klæbende led. LS-testen genererer en høj belastningshastighed i klæbemiddellaget, som efterfølges af meget intens mekanoluminescens, der mætter i det optagede ML-billede, akkumulerer mange begivenheder i et billede og producerer et uklart ML-billede. I disse tilfælde kan et smart valg af optagelseshastighed bruges til fejlfinding (f.eks. valg af en høj optagelseshastighed, f.eks. 25 fps, som passer til begivenhedens hastighed i LS-testen)11.
The authors have nothing to disclose.
Denne forskning blev støttet af et banebrydende projekt bestilt af New Energy and Industrial Technology Development Organization (NEDO) og Research and Development Program for Promoting Innovative Clean Energy Technologies through International Collaboration (JPNP20005) bestilt af NEDO. N. T. er taknemmelig for Shimadzu Co. for at levere den automatiske overvågningssoftware til at skelne mellem punkterne med højeste ML-intensitet i supplerende figur 1. N. T. er taknemmelig for fru Y. Nogami og fru H. Kawahara for at sprøjte ML-malingen til ML-test. Derudover er N. T. taknemmelig for fru Y. Kato, fru M. Iseki, fru Y. Sugawa, fru C. Hirakawa, fru Y. Sakamoto og fru S. Sano for at hjælpe med ML-målinger og analyse i 4D visual sensing team (AIST).
Aluminum plate | Engineering Test Service Co.,Ltd. | A5052 | A5052 is defined name as quality of aluminum in standards. |
Blue LED | MORITEX Co. | MBRL-CB13015 | |
Camera | Baumer | TXG04 or VLU-12 | CCD or CMOS |
Coating thickness gauge | KETT | LZ-373 | |
Epoxy adhesive | Nagase ChemteX Co. | Denatite2202 | structual adehsive |
ImageJ | National Institutes of Health | Image J 1.53K | Image processing software |
Mechanical testing machine | SHIMADZU Co. | EZ Test EZ-LX | |
Mechanoluminescnet (ML) paint | Sakai Chemical Industry Co. Ltd. | ML-F2ET3 | The ML paint in 1.1 is 2 components epoxy paint , and consisting of epoxy main reagent and curing reagent as described in 1.2.1. SrAl2O4:Eu2+ ML ceramic perticle is including in main epoxy reagent. |
Microscope | keyence | VHX-6000 | |
Stainless steel plate | Engineering Test Service Co.,Ltd. | SUS631 | A631 is defined name as quality of stainless steel in standards. |
Viscometer | Sekonic. Co. | Viscomate VM-10A |