Evaluating water ingress in glass fiber plastic/Nomex honeycomb panels under varying panel orientation

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The paper presents the results of experimental and numerical investigations on water ingress trapped in aircraft honeycomb panels. The ingress of atmospheric water during aircraft service may cause minor or major damages of airplane crucial components. The percentage of water/ice filling honeycomb cells is an important factor related to possible cell damage. This study is focused on the analysis of the following inspection parameters: 1) influence of panel orientation (horizontal, vertical and Inclined at 30, 45 and 60°) on the efficiency of water detection, 2) efficiency and optimization of a heating technique in evaluating water ingress, 3) influence of water/ice phase transformation on detectability of water ingress.

The numerical analysis was conducted by using the ThermoCalc-3D software in order to evaluate the detectability of water ingress in the cases where a test panel is placed in different spatial orientations. The samples with water and ice were tested and analysed by using several data processing algorithms available in the ThermoFit software to enhance water detection performance. The signal-to-noise ratio concept was used to compare efficiency of image processing algorithms in the inspection of water ingress in honeycomb panels with varying water content, spatial orientation and water/ice phase transformation.

Full Text

Restricted Access

About the authors

C. M. Magoda

Mechanical Engineering Department, Cape Peninsula University of Technology

Author for correspondence.
Email: vavilov@tpu.ru
South Africa, P.O. Box 1906, Bellville, 7535 Cape Town

T. N. Ngonda

Mechanical Engineering Department, Cape Peninsula University of Technology

Email: vavilov@tpu.ru
South Africa, P.O. Box 1906, Bellville, 7535 Cape Town

V. P. Vavilov

National Research Tomsk Polytechnic University

Email: vavilov@tpu.ru
Russian Federation, 634050 Tomsk, Lenin av., 30

D. Yu. Kladov

National Research Tomsk Polytechnic University

Email: vavilov@tpu.ru
Russian Federation, 634050 Tomsk, Lenin av., 30

References

  1. Maldague X. Theory and practice of infrared technology for nondestructive testing, Wiley Series in Microwave and Optical Engineering. USA: John Wiley & Sons, New York, 2001. 682 p.
  2. Non-destructive Testing Handbook: Infrared and Thermal Testing (3rd ed.). USA: ASNT, 2001. 718 p.
  3. Kaplan H. Practical Applications of Infrared Thermal Sensing and Imaging Equipment. Tutorial Texts in Optical Engineering. SPIE Press. V. TT34. 1999. USA. 164 p.
  4. LaPlante G., Marble A.E., MacMillan B., Lee-Sullivan P., Colpitts B.G., Balcom B.J. Detection of water ingress in composite sandwich structures: a magnetic resonance approach // NDT & E International. 2005. V. 38. Is. 6. P. 501—507. doi: 10.1016/j.ndteint.2005.01.006
  5. Pfeiffer H., Heer P., Ioannis Pitropakis Pyka G., Greet Kerckhofs Patitsa M., Wevers M. Liquid detection in confined aircraft structures based on lyotropic percolation thresholds // Sensors and actuators. B. Chemical. 2012. V. 161. Is. 1. P. 791—798. doi: 10.1016/j.snb.2011.11.034
  6. Wang P., Pei Y., Zhou L. Near-field microwave identification and quantitative evaluation of liquid ingress in honeycomb sandwich structures // NDT & E international. 2016. V. 83. P. 32—37. doi: 10.1016/j.ndteint.2016.06.002
  7. Ibarra-Castanedo C., Genest M., Servais P., Maldague X.P.V., Bendada A. Qualitative and quantitative assessment of aerospace structures by pulsed thermography // Nondestructive Testing and Evaluation. 2007. V. 22 (2—3). P. 199—215. doi: 10.1080/10589750701448548
  8. Katunin A., Dragan K., Dziendzikowski M. Damage identification in aircraft composite structures: A case study using various non-destructive testing techniques // Composite Structures. 2015. V. 127. P. 1—9. doi: 10.1016/j.compstruct.2015.02.080
  9. Vavilov V., Marinetti S., Pan Y., Chulkov A. Detecting water ingress in aviation honeycomb panels: Qualitative and quantitative aspects // Polymer Testing. 2016. V. 54. P. 270—280. doi: 10.1016/j.polymertesting.2016.07.023
  10. Chulkov A.O., Shagdirov B.I., Vavilov V.P., Kladov D.Yu., Stasevskii V.I. Detecting and evaluating water ingress in horizontally-oriented aviation honeycomb panels by using automated thermal nondestructive testing // Rus. J. NDT. 2023. V. 59. No. 12. P. 1272—1279. doi: 10.1134/S1061830923600946
  11. Ibarra-Castanedo C., Brault L., Genest M., Farley V., Maldague X.P.V. Detection and characterization of water ingress in honeycomb structures by passive and active infrared thermography using a high resolution camera / Proc. 11th Int. Conf. Quant. InfraRed Thermogr, Naples, 2012. doi: 10.21611/qirt.2012.278
  12. Nesteruk D.A. Thermal imaging control of water in aviation cellular panels during aircraft operation / Cand. Sci. (Eng.) Dissertation. Russia. Tomsk: Tomsk Polytech. Univ., 2005.
  13. Pan’ Yanyan. Quantitative assessment of moisture content in composite honeycomb panels of operated aircraft by infrared thermography / Cand. Sci. (Eng.) Dissertation. Russia. Tomsk: Tomsk Polytech. Univ., 2018.
  14. Airbus develops infra-red water detector. Flight Global, 1995. https://www.flightglobal.com/airbus-develops-infra-red-water-detector/16622.article
  15. Airbus Adopts Infrared Thermography for In-service Inspection // Insight. October 1994. V. 36. No. 10.
  16. Vavilov V., Klimov A. Advanced Modeling of Thermal NDT Problems From Buried Landmines to Defects in Composites // Proc. of SPIE «Thermosense XXIV». 2002. V. 4710. P. 507—521.
  17. Shrestha R., Choi M., Kim W. Thermographic inspection of water ingress in composite honeycomb sandwich structure: a quantitative comparison among Lock-in thermography algorithms // Quant. InfraRed Thermography J. 2019. V. 18. No. 2. P. 1—16.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Diagnostics of water in the fuselage of the aircraft (with the permission of D.A. Nesteruk, TPU): a — after landing; b — after landing (thermogram at the top) and after 3 hours in the hot air blowing mode.

Download (1MB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. 3D numerical models of water in honeycombs (ThermoCalc 3D program): a — 100% water; b — 50%; c — 50%, side control; d — 100%, vertical panel; d — 50%, inclined control panel from below; e — 50%, inclined The panel is controlled from above.

Download (1MB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. The change in ΔT and C over time.

Download (1MB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. 3D temperature distributions at the moment of the maximum signal ∆Tm (50% of the water in the inclined panel): a — uniform heating; b — uneven heating.

Download (1MB)
Indexing metadata
6. Fig. 5. 3D temperature distributions at the moment of the maximum signal ∆Tm (50% of the water in the vertical panel): a — uniform heating; b — uneven heating.

Download (1MB)
Indexing metadata
7. Fig. 6. Cells of honeycombs with water (a) and an experimental installation (b).

Download (1MB)
Indexing metadata
8. Fig. 7. The initial IR thermogram and the change in surface temperature over time (horizontal panel with air gaps).

Download (1MB)
Indexing metadata
9. Fig. 8. Graphs of temperature changes at characteristic points (D1, D2, D3): a — initial data; b — after normalization at the end of heating.

Download (1MB)
Indexing metadata
10. Fig. 9. Thermograms of the sample in different orientations: a — horizontal (180°); b — inclined (60°).

Download (1MB)
Indexing metadata
11. Fig. 10. Active TC of water in honeycombs in the case of ice/water phase transition (D1: 25%; D2: 50%; D3: 100%; ND — defect-free zone): a — initial thermogram; b — temperature; c — temperature signal; d — temperature contrast.

Download (1MB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».