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高壓渦輪葉片是渦扇發動機中工作條件最惡劣的零部件,不僅承受轉子葉片自身的離心力、振動載荷,還承受極端的熱應力,極易發生損

作者:峰哥正讀

高壓渦輪葉片是渦扇發動機中工作條件最惡劣的零部件,不僅承受轉子葉片自身的離心力、振動載荷,還承受極端的熱應力,極易發生損傷。

發動機的渦輪前溫度是衡量發動機性能的一項重要名額。在其他條件不變的情況下,發動機渦輪前溫度每提升100℃,發動機的最大推力就可以提升8%~10%。

圖1為渦輪葉片冷卻技術的發展狀況對渦輪前溫度的影響。除了冷卻技術,另一個影響渦輪前溫度的關鍵因素是渦輪葉片材料的耐高溫性能。

為了提高葉片的耐高溫性能,其材料一般選用單晶體的鎳合金,且在葉片基體上施加額外的熱障塗層(TBC)。

一、熱障塗層的構成

熱障塗層具有優異的隔熱、抗氧化、抗腐蝕性能,将其塗覆于葉片表面,能夠顯著提高發動機熱效率,降低能耗。

廣義的熱障塗層一般是由陶瓷頂層、熱生長氧化膜(ThermallyGrownOxide,簡稱TGO)和粘接層組成的多層結構體系。

現行的先進冷卻技術,目前可形成約300℃的溫度降幅,粘接層一般為MCrAlY(M為過渡金屬,含Ni、Co等元素)或Pt改性鋁化物塗層,主要用以緩沖陶瓷層與基體間較大的熱膨脹系數差異,起粘結過渡的作用,同時兼具系統的氧化腐蝕防護功效(見圖2)。

在高溫環境工作時,熱障層與葉片基體的界面會形成一層連續緻密的保護膜(TGO層),對基體提供保護。決定熱障塗層使用壽命的一個重要因素就是粘接層的氧化。

渦輪葉片經過長時間的使用後,熱障層的粘結強度通常會降低,熱障層與基體材料之間不可避免的熱應變會使其粘合強度超負荷,進而發生塗層剝落,不僅導緻基體過熱,剝落的塗層顆粒還會對氣流下遊的熱部件造成損壞。

二、熱障塗層的失效模式

渦輪葉片的熱障塗層失效較為常見,是導緻葉片發生損傷的一個重要因素。由于發動機内部環境複雜多變,塗層失效原因也很複雜(見圖3)。

幾種常見的失效模式如下

1、陶瓷層燒結

沉積後的陶瓷層,當工作溫度超過特定溫度時就會迅速發生燒結。燒結過程會引起陶瓷的體積和材料性質的變化。燒結使陶瓷層發生收縮,産生面内拉應變,引起垂直界面的裂紋,導緻熱障塗層剝落。

2、粘接層氧化

高溫環境下粘接層會氧化形成氧化層,導緻其在界面附近發生體積膨脹。由于受到周圍材料的限制,氧化層形成的同時就伴随着殘餘壓應力。

粘接層的氧化會惡化陶瓷層的粘結強度。即使隻有幾微米的厚度,粘接層與陶瓷層之間熱生長氧化物也會引起陶瓷層的局部剝落,并加速基體材料薄弱區域的熱疲勞。

3、邊緣效應

在渦輪葉片的邊角位置,由于材料性質不同,會産生應力奇異。熱障塗層的剝落常常起源于這些部位。

4、熱腐蝕影響

航空發動機使用的燃油中一般含有鈉、硫等雜質,是以熱障塗層經常遇到熱腐蝕問題,包括氧化、氮化和硫化等。

5、沖擊損傷

發動機氣流中的小顆粒物體會沖擊塗層表面并與之摩擦,引起塗層微觀結構的損傷和厚度的降低,進而使金屬基體溫度升高,加速粘接層的氧化。發動機點火電嘴的材料脫落是較常見的一類。

此外,高溫熱循環過程中熱障塗層各種材料的性質、熱梯度、制備過程及冷卻後塗層内産生的殘餘應力等都對其壽命産生影響。

三、葉片的氧化損傷

氧化是高溫腐蝕的一種典型損傷類型,是由于氧氣參與而導緻的一種腐蝕,嚴重的氧化也常稱為燒蝕。一般将氧化定義為最終導緻氧化物形成的各種破壞機理,可将其看作是各種損傷的上位概念,是一個比較寬泛的概念。

氧化可通過基體與大氣中氧氣的直接反應而發生,或通過反應鍊和擴散過程發生。如果這些反應生成的氧化物被應力侵蝕損壞,氧化就會繼續進行,直到其不可避免地削弱橫截面并導緻部件失效。

正常的抗氧化塗層變薄或遭受相當大的熱損傷,就會加速基體材料的侵蝕。如果葉片長時間處于高于設計溫度的條件下,可能會造成“沖刷”狀的短裂紋和“起皺”的表面材料丢失,通常稱為“橙皮效應”。

極端情況下,溫度處于液相線溫度範圍内或嚴重氧化時,葉片将部分分離,并且沒有明顯的可識别的斷面,分離面會變得粗糙。

如果溫度稍低,在固相線溫度範圍内,葉片的部分區域将發生折斷。這通常發生在葉片的尖端和特别薄的後邊緣區域。

渦輪葉片的變色是氧化損傷一個早期典型的特征,但由于其造成的後果并不嚴重,在發動機維護時通常會與氧化差別對待。

氧化損傷除具有變色的特征外,一般都會伴随着一些其他的形态損傷,如裂紋、表面起皺或材料丢失等,其後續可能造成更加嚴重的後果。圖4是某型發動機典型的葉片氧化損傷,與單純變色相比,其葉片表面的材料形态有不同程度的損毀。

參考文獻

[1]張妍,等.基于退化特征相似性的航空發動機壽命預測[J].系統工程與電子技術,2019,41(6):1414-1421.

[2]薩拉瓦納穆圖,等著,黃維娜,等譯.瓦斯渦輪原理[M].航空工業出版社,2015.

[3]施健明.基于機器學習的産品剩餘壽命預測方法研究[D].中國科學院大學,2018-4.

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