Dans cette étude, un protocole est présenté qui décrit l’utilisation de la visualisation mécanooluminescente (ML) pour surveiller la propagation des fissures et le comportement mécanique pendant les tests d’évaluation des joints adhésifs.
Dans cette étude, des méthodes de visualisation mécanooluminescente (ML) de la propagation des fissures et du comportement mécanique pour évaluer les joints adhésifs sont démontrées et expliquées. La première étape consistait à préparer l’échantillon; un spray d’air a été utilisé pour appliquer de la peinture ML sur la surface des échantillons de joints adhésifs. La performance du capteur ML a été décrite pour examiner les conditions de mesure. Les résultats de la détection ML lors d’un essai à double faisceau en porte-à-faux (DCB) et d’un essai de cisaillement sur les genoux (LS) sont démontrés car ce sont les méthodes les plus fréquemment et les plus largement utilisées pour évaluer les adhésifs. À l’origine, il était difficile de quantifier directement la pointe de la fissure ainsi que la répartition et la concentration des déformations/contraintes parce que la pointe de la fissure était trop petite et que les effets de la déformation ne pouvaient pas être observés. La mécanooluminescence, la propagation des fissures et le comportement mécanique pendant les essais mécaniques peuvent être visualisés via le motif ML lors de l’évaluation de l’adhésif. Cela permet de reconnaître la position précise des pointes de fissure et d’autres comportements mécaniques liés à la défaillance structurelle.
Les matériaux de détection mécanooluminescents (ML) sont des poudres céramiques fonctionnelles qui émettent une lumière intense à plusieurs reprises sous des stimuli mécaniques. Ce phénomène est observé même au sein des régions de déformation élastique 1,2,3,4. Lorsqu’elles sont dispersées sur la surface d’une structure, les particules ML individuelles fonctionnent comme des capteurs mécaniques sensibles, et le motif ML bidimensionnel (2D) reflète la distribution dynamique de la déformation. Le diagramme d’émission de ML présente une simulation mécanique de la distribution de la déformation 2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12 (Figure 1A).
Comme le montre la figure 1B, des capteurs ML ont été appliqués pour visualiser les comportements mécaniques dynamiques bidimensionnels (2D) et tridimensionnels (3D) dans les processus élastiques, plastiques et de destruction à l’aide d’éprouvettes de test de coupon comprenant des matériaux structurels légers avancés récents (par exemple, acier à haute résistance à la traction 5,6, aluminium, plastique renforcé de fibres de carbone [CFRP]7), le joint adhésif pour la conception de tolérance aux dommages8, 9,10,11 et les composants du produit (p. ex., fichier d’engrenages et d’électronique souple pour téléphones pliables 12, et joints adhésifs et/ou de soudage compliqués utilisés pour valider les résultats de l’ingénierie assistée par ordinateur [IAO]ne dans les essais en laboratoire 2,8,9,10,11 ). En outre, les capteurs ML ont été utilisés avec succès dans des applications pratiques, telles que la surveillance de la santé structurelle (SHM) des bâtiments et des ponts pour détecter la propagation des fissures ou la probabilité d’une concentration de déformation conduisant à la dégradation structurelle 2,6,13, la surveillance de la propagation interne des fissures dans les couches interlaminaires7,9, la prédiction de la durée de vie des récipients à hydrogène à haute pression 9, des tests d’impact de mobilité pour visualiser la propagation ou l’excitation des ondes d’impact en mode vibration14, et la détection visuelle des outils sportifs pour déterminer les paramètres physiques appropriés pour augmenter les chances de gagner. Dans le protocole, la visualisation ML a été sélectionnée pour surveiller la propagation des fissures et les changements ultérieurs de comportement mécanique lors des tests d’évaluation des joints adhésifs.
Il y a plusieurs raisons de choisir ce thème. La première raison est l’augmentation significative de l’importance des joints adhésifs au cours des dernières années. Récemment, en raison de la nécessité d’une réduction significative duCO2 et d’économies d’énergie, divers types de matériaux légers ont été développés et appliqués dans les industries de la mobilité et du transport, telles que les automobiles, les avions et les trains. Dans le cadre de cette tendance, la technologie adhésive a gagné en importance en tant que technologie clé pour assembler librement différents matériaux légers (joints de matériaux différents) dans une stratégie multi-matériaux15. En outre, la méthode de visualisation ML pour déterminer la force adhésive, en particulier dans des matériaux différents, a été suggérée par diverses normes internationales 16,17,18,19,20. L’évaluation de la résistance adhésive est essentiellement un essai destructif, et la résistance adhésive obtenue peut être principalement classée en deux types: (1) l’énergie de ténacité à la rupture (Gc), qui est déterminée en utilisant la position de propagation de la fissure pendant l’application de la charge, et (2) la force adhésive, qui est déterminée à l’aide de la charge à la rupture du joint adhésif. Bien que l’essai à double faisceau en porte-à-faux (DCB) et l’essai à simple cisaillement sur tour (LS) soient des méthodes d’évaluation représentatives de la ténacité à la rupture et de la résistance à l’adhérence, respectivement, et représentent les méthodes d’essai adhésives les plus fréquemment utilisées dans le monde 15,16,17,18,19,20 , la pointe de la fissure est trop petite pour distinguer la répartition contrainte/déformation. Par conséquent, la valeur de l’énergie de ténacité à la rupture (Gc) est fortement dispersée. À la suite des recommandations de chercheurs examinant des adhésifs et d’autres personnes de l’industrie, la visualisation mécanooluminescente (ML) a été étudiée pour surveiller la propagation des fissures et les changements ultérieurs dans le comportement mécanique pendant les essais d’évaluation des joints adhésifs 8,9,10,11,21 . La deuxième raison de choisir ce thème dans ce protocole est que la contrainte/déformation est fortement concentrée à l’extrémité de la fissure, ce qui génère une mécanooluminescence intense au point ML pendant la propagation de la fissure, et c’est potentiellement la méthodologie la plus conviviale parmi les diverses applications de test ML. De plus, cette méthode peut être utilisée sans expérience avancée dans la préparation d’échantillons et de matériaux ML très efficaces.
Par conséquent, dans cette étude, le protocole de visualisation ML est expliqué pour surveiller la propagation des fissures et les changements ultérieurs dans le comportement mécanique pendant les essais d’évaluation des joints adhésifs, comme le montre la figure 2.
En ce qui concerne le comportement ML observé de côté, une mécanooluminescence intense provenant de la concentration de la déformation a été enregistrée à l’extrémité de la fissure initiale (figure 5C). Par la suite, un mouvement du point ML a été observé le long de la couche adhésive au moment de propagation de la fissure, reflétant la pointe de la fissure. Dans des études antérieures, des observations microscopiques ont montré que le point ML le plus élevé n’était que de 0 à 20 μm en avant de la pointe de la fissure et pouvait être adopté comme référence pour la position8 de la pointe de fissure. Dans la méthode conventionnelle, la pointe de fissure est identifiée par inspection visuelle, mais cela conduit à une quantité importante d’erreur humaine en raison de la petite taille de la pointe de fissure, même lors de l’utilisation d’une loupe. Plus précisément, il faut faire preuve de patience pour marquer la position de la pointe de fissure lors de l’essai DCB, qui nécessite à son tour plusieurs minutes, en particulier pour les joints adhésifs structuraux16,17,18. Par conséquent, la visualisation ML dans le test DCB est importante pour identifier la position de la pointe de fissure automatiquement et avec une plus grande précision. Auparavant, la position et la forme de la ligne ML sur la vue supérieure se synchronisaient avec la ligne frontale de rupture de fissure dans la couche adhésive9. Par conséquent, la détection ML dans la vue supérieure de l’adhérent a été utilisée comme indicateur des fissures internes de la surface extérieure de l’adhérence.
Cependant, les limites de cette méthode comprennent l’environnement d’essai sombre et la diminution de l’intensité ML et AG pendant l’essai DCB sur plusieurs minutes, comme le montre la figure 7B. Cela conduit à un point ML et à un motif AG peu clairs, qui reflètent respectivement la pointe de fissure et la géométrie de l’échantillon. Pour surmonter cette limitation, la lumière infrarouge, telle que la lumière à une longueur d’onde de 850 nm qui n’influence pas le matériau SrAl2O4:Eu 2+ ML, a été utilisée pour irradier l’échantillon DCB pendant l’essai DCB afin de clarifier l’état de l’échantillon9. Alternativement, la lumière bleue à 470 nm est utilisée pour éclairer l’échantillon pendant 1 s toutes les 5 minutes ou 10 minutes afin de récupérer les intensités ML et AG même pendant l’essai DCB2,9, comme expliqué à la figure 7A.
Les images de contour ML et les films pendant l’essai LS ont été enregistrés à l’aide d’un système de caméra à quatre voies (figure 6C). Dans ce cas, les adhérents étaient en aluminium sablé (A5052) et l’adhésif était un adhésif époxy à deux composants. La valeur de la résistance au cisaillement en traction (TSS) était de 23 MPa, calculée en utilisant la valeur de charge (N) à la rupture sous charge de traction et la surface adhésive (mm2). En outre, la valeur TSS peut être considérée comme un indicateur de la résistance d’un joint adhésif structurel18. Bien que la valeur TSS soit généralement utilisée comme indice de résistance adhésive, les propriétés physiques de fond, telles que le comportement mécanique, qui sont cruciales pour améliorer la conception du joint, n’ont pas été étudiées.
Les images ML ont clairement fourni des informations sur le comportement mécanique pendant le processus de destruction du joint adhésif monobloc (Figure 6C). En bref, une mécanooluminescence intense a d’abord été observée au bord de la zone adhésive et rodée, ce qui montre la concentration de déformation au stade précoce de l’essai LS. Deuxièmement, les points ML se sont déplacés des deux bords adhésifs vers le centre le long de la couche adhésive pour apparaître ensemble dans les vues gauche et droite des images ML. Cela indique la propagation de la déformation par cisaillement et de la fissure le long de la couche adhésive, ce qui indique une défaillance cohésive (FC) dans ce cas.
De plus, les lignes ML dans les vues avant et arrière indiquaient la propagation des fissures, ce qui est le même phénomène que dans l’essai DCB. Enfin, après la combinaison des deux points ML au centre, une mécanooluminescence intense a été observée au point central de la couche adhésive. Cela indiquait la concentration de déformation dans la couche adhésive et la génération ultérieure d’une fissure transversale à travers la couche adhésive, similaire à celle d’un travail précédent11. Cette information est utile pour déterminer l’emplacement de la concentration de contrainte/déformation. Par conséquent, cela implique qu’une amélioration de la dispersion des contraintes est nécessaire pour obtenir une conception de joint solide et fiable.
Contrairement au test DCB, le test LS provoque la rupture à grande vitesse des joints adhésifs. Le test LS génère un taux de déformation élevé dans la couche adhésive, qui est suivi d’une mécanooluminescence très intense qui sature dans l’image ML enregistrée, accumule de nombreux événements dans une image et produit une image ML peu claire. Dans ces cas, un choix judicieux de taux d’enregistrement peut être utilisé pour le dépannage (par exemple, la sélection d’un taux d’enregistrement élevé, tel que 25 ips, qui correspond à la vitesse de l’événement dans le test LS)11.
The authors have nothing to disclose.
Cette recherche a été appuyée par un projet novateur commandé par la New Energy and Industrial Technology Development Organization (NEDO) et le Research and Development Program for Promoting Innovative Clean Energy Technologies through International Collaboration (JPNP20005) commandé par NEDO. N. T. remercie Shimadzu Co. d’avoir fourni le logiciel d’autosurveillance permettant de distinguer les points d’intensité ML la plus élevée dans la figure supplémentaire 1. N. T. remercie Mme Y. Nogami et Mme H. Kawahara d’avoir pulvérisé la peinture ML pour les tests ML. En outre, N. T. remercie Mme Y. Kato, Mme M. Iseki, Mme Y. Sugawa, Mme C. Hirakawa, Mme Y. Sakamoto et Mme S. Sano pour leur aide aux mesures et analyses ML dans l’équipe de détection visuelle 4D (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 |