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零件清潔度測試是提升產品可靠性的重要手段之一
更新時間:2017-08-28 點擊次數:5013

零件清潔度測試是提升產品可靠性的重要手段之一

德國汽車工業協會在20153月發布了關于顆粒物清潔度測試標準的版VDA 19.1。該文解析了VDA 19.1中顆粒物清潔度測試的各個關鍵步驟,并對VDA 19.1中提出的如何提高不同設備之間清潔度分析結果的可對比性做了介紹。

汽車行業中關于清潔部件的要求,zui早是由羅伯特·博世公司(Robert Bosch)1996年為了提高柴油汽車發動機共軌噴射系統的生產質量而提出的,他們在生產流程中發現小噴嘴很容易被系統中殘留的污染顆粒堵塞,因此提出了生產中清潔部件的質量規范,由此誕生了零部件清潔度測試標準。此后,在汽車系統中很多可靠性問題都被歸因于微粒子污染,即零部件清潔度不足。

1.VDA19

零部件清潔度源于自1996年,2005年德國汽車行業協會出版了VDA 19標準,因此該標準成為*非常有用的文件,也成為標準ISO 16232的清潔度檢測的藍圖。2009年版的ISO 16232已經發展到與VDA 19標準*兼容。

2.ISO16232

ISO16232 包括以下部分,總題目為:公路車輛—有流體循環的部件的清潔度:

-第1部分:詞匯

-第2部分:機械攪拌提取污染物的方法

-第3部分:高壓水提取污染物的方法

-第4部分:超聲波技術提取污染物的方法

-第5部分:多功能試驗臺提取污染物的方法

-第6部分:重量分析法確定顆粒質量

-第7部分:顯微分析法確定顆粒粒度和計數

-第8部分:顯微分析法確定顆粒本性

-第9部分:用自動消光顆粒計數器確定顆粒粒度和計數

-第10部分:結果的表述

3.通用GMW 16037-2012汽車工程標準動力總成零部件清潔度的量化試驗方法。

VDA 19出版的10年后,德國汽車行業提出修訂和擴展規范的要求。其主要目的是提高清潔度測試結果的可對比性,并且增加污染物萃取和分析的新內容?;?/span>VDA 19的新標準(VDA 19.1)20153月出版,ISO 16232修訂委員會也相應成立,目的是將VDA 19.1標準的內容轉移到水平。

新的ISO16232預計于2017年出版。

如今,這3個標準成為了*汽車行業中的零部件清潔度的分析框架。特別是這3個標準中,提到了很多實用并有詳細說明的關于零部件表面污染物顆粒的萃取和定量分析的zui常用的方法。

2.測試方法

所有零部件清潔度分析分為3個步驟:

1)從零部件表面洗掉的污染物顆粒通過萃取液來獲取;

2)液體用過濾膜進行過濾;

3)將過濾膜進行分析以確定顆粒的質量、數量、尺寸和類型。

2.1萃取

zui常見的顆粒萃取方法是用壓力流體沖洗零部件表面。沖洗不同類型樣品的一些典型示范,如圖所示。

 

 

另一個普遍的方法是用超聲波清洗機來萃取顆粒。雖然在實驗室中很容易實現,但該方法的使用在過去幾年中已慢慢減少。對于鑄造的零部件,超聲波的能量會損壞鑄造材料的基體,因此可能產生新的顆粒,造成顆粒分析結果不準確。對于零部件內表面顆粒的萃取,可采用內部清洗和通過搖晃來攪拌清洗。

另外,VDA19.1標準中引入了通過壓力空氣流來萃取顆粒的新方法。該方法適用于不浸入液體中使用的零部件。不過,空氣萃取的方法還沒有廣泛建立起來。含表面活性劑的洗滌劑的水基溶液是萃取液的,因為其使用后可以用經濟的方式處理。然而,如果零件的表面是油性或油膩的,則水機溶液的萃取效果就不是很好。在這種情況下,推薦使用冷清洗溶劑。通常情況下,冷清洗溶劑在進行萃取使用后會通過細過濾步驟來回收利用。

2.2過濾

通過液體的真空過濾,顆粒被吸附在過濾膜上。為了選擇合適的過濾膜,必須考慮過濾膜對抗液體的化學穩定性和濾膜孔的尺寸。圖2示出2種過濾膜的結構對比。

 

發泡濾膜的結構像海綿一樣,過濾效率高,非常適合于確定總顆粒的質量。另外,由于發泡濾膜的可用孔徑能低至亞微米水平,所以可進行zui小顆粒的分析。

如果零件上的顆粒以小顆粒為主或萃取液中有碳黑,則過濾后會得到一個黑色背景的濾膜。在這種情況下,往往不可能進行顆粒的光學分析。對此,標準推薦將一種孔徑為5μm的聚乙烯(PET)網膜作為標準膜。由于網膜不會出現黑色的背景,因此,5μmPET過濾膜非常適合于光學粒度分析。此外,PET膜在許多萃取液下都可以表現出很好的化學穩定性。然而,市面上zui小的網格濾膜孔徑為5μm,根據規定,網膜的孔徑至少要小于所需過濾顆粒直徑的1/5才能有效把顆粒截留在濾膜上做下一步分析。所以網膜的光學分析于長度大于25μm的顆粒。在實際使用中,發泡濾膜和網膜可以通過雙層濾膜托盤一起使用。

對于萃取和過濾,一種簡單而經濟的方法是使用一個實驗室噴水器用于粒子提取和一個玻璃真空過濾器用于過濾制備濾膜。此方法對于可以在一個燒杯中進行提取的中小尺寸的零部件非常適用且很好建立。另一種方法是使用集噴水器、過濾及液體循環于一體的自動提取柜。相對于實驗室的簡單裝置,使用提取柜手動操作的提取物會少一些,同時成本會更高。

2.3顆粒分析

2.3.1稱重法顆粒分析

通過稱重過濾膜可獲取顆粒的總質量。即只需稱出過濾膜在過濾前和過濾后的質量,兩者之間的差值就等于顆粒的總質量。為了得到準確的結果,對過濾膜進行前處理非常重要。通常將膜浸入萃取液中,然后在烘箱中干燥,zui后儲存在預先設置好時間的干燥器中。需注意,在技術上很難量化質量小于3mg的顆粒,對此需要一個的天平和一間環境條件恒定的房間才有可能進行。如果質量容差要求很嚴格,則建議一大批樣品一起測試。

2.3.2粒度式顆粒分析

用于粒度式顆粒分析的檢測設備(如光學掃描儀和光學顯微鏡)都是采用光學分析原理。.標準已經認可了可以簡化粒子分析的儀器(如光學掃描儀)的發展趨勢。在修訂過程中,VDA 19工作組將Micro-QuickTM顆粒清潔度掃描儀與多種自動化光學顯微鏡設備進行了循環測試比較,目的是建立一套儀器參數,可針對結果進行更好的對比。測試結果發現,通過以一致的方式調節照明水平和顆粒檢測閾值,所得到的定量結果幾乎一致。關于粒度標準分析,依據VDA 19.1建議的運行規程,光學顯微鏡和平板掃描儀可以獲得同等的測試結果。另外,掃描儀快速與簡便的操作也獲得認可。

為了獲得準確的清潔度測試結果,VDA 19.1標準中指出了光學顆粒分析儀器(掃描儀和光學顯微鏡設備)應當如何進行設置。首先,必須設置照明水平以確保濾膜的背景水平在灰度值全程的50%。60%,這一步設置的目的是為了確保無論過濾膜上裝載的顆粒數量多少,背景水平都能夠保持一致,從而提高測量結果的重復性。其次,灰度閾值必須分2步設置,目的是能夠分別檢測出過濾膜上特別暗淡(低閾值)的顆粒和特別明亮有金屬光澤(高閾值)的顆粒,因此VDA 19.1中指出,需設一個70%的閾值用于檢測出暗淡的顆粒,再設一個.145%的閾值用于檢測出明亮的顆粒。這里閾值(70%或145)是相對于實際的過濾膜背景水平而言的,如設定過濾膜背景水平的照明水平為50(灰度值全程的50),則閾值70%,其對應的灰度值為過濾背景水平(50)70%。根據VDA 19.1,弱化/避開zui小顆粒測試是近來的發展趨勢。只有少數特殊案例,其部件間隙容差非常小,會要求分析長度在550μm的顆粒,在實際常規案例中,長度在550μm的顆粒是沒有相關性的,而且對這么小的顆粒進行分析工作量十分巨大,甚至會成為一種工作阻礙。因此,現在已將大于50μm的顆粒分析作為標準要求。通常,顆粒大小分布以不同粒級以及對應可容納的顆粒數量進行表示,如表所示。

        表 VDA19.1中關于顆粒物尺寸分布的表述(例)


      根據定義,在過濾膜上檢測到的任何物狀都稱為顆粒。在這些顆粒中,有軟纖維和硬粒子。在任何的光學系統中,纖維和粒子之間是根據形狀來識別區分的,另外,光學儀器能夠檢測金屬反射。因此,通過觀察顆粒上的金屬光澤可更簡單地區分無光澤和金屬光澤粒子。


然而,必須清楚理解通過光學方法檢測到的“金屬”這一定義,它不是一種實際的材料分析。當顆粒表面受腐蝕后,它是沒有金屬光澤的,即受腐蝕的金屬顆粒可能會被歸類為非金屬顆粒。而其他高亮的塑料和玻璃可能會誤判為金屬顆粒。如果要*可靠地定義出顆粒的材料,可以使用掃描電鏡(SEMEDX)。

2.3.3擴展式顆粒分析

在世界各地的清潔度實驗室中廣泛使用SEM-EDX(注1)進行VDA 191標準中描述的擴展式顆粒分析技術。

由專業儀器制造公司有針對汽車清潔中顆粒分析的特殊需求而定制的儀器。系統能夠以驚人的速度全自動地識別顆粒的各類材料,顆粒尺寸可以低至1μm甚至更小。


 

清潔實驗室如果不愿意購置一臺高成本的SEM-EDX設備,則可將其試驗的分析任務逐案外包給有資質的實驗室服務機構。

3.結論

VDA 19.1ISO 16232GMW16037標準介紹的清潔度分析方法科學全面而且實用,可作為企業自編清潔度文件標準的雛形或者分析框架。在提高不同設備或儀器之間清潔度分析結果的可對比性方面,VDA 19.1標準將清潔度標準分析的顆粒定為大于50μmVDA 19委員會提出,對于大部分的清潔度問題,小于5μm顆粒的分析工作耗力耗財,應該逐案仔細評估是否有必要進行小顆粒分析。

1

EDX:Energy Dispersive X-Ray Spectroscopy能量色散X射線光譜儀,也可簡寫為EDS  

EDX是借助于分析試樣發出的元素特征X射線波長和強度實現的根據波長測定試樣所含的元素,根據強度測定元素的相對含量。

2VW精加工清潔度要求是15μm,粗加工清潔度要求是50μm。

GM精加工清潔度要求是10μm,粗加工清潔度要求是44μm

     (之前對標數據,以當前執行要求為準)

 

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