TC18钛合金焊接接头力学性能试验研究

氩弧焊和电子束焊是钛合金加工中两类常见的工艺方法,对比研究两种工艺对焊接接头力学性能的影响对其在工程中的合理选用具有重要的参考价值。完成了TC18钛合金氩弧焊接头和电子束焊接头的静力拉伸及旋转弯曲疲劳试验,并根据试验结果对两类焊接接头的力学性能进行了对比分析,采用统计学方法给出了二者的中值疲劳寿命SN曲线及疲劳极限。研究结果表明：氩弧焊接头焊缝区内晶粒粗大,使得材料的力学性能明显劣化;电子柬焊接头具有更高的抗拉强度与更好的高周疲劳性能,更有利于工程应用。     

2524-T3铝合金铆钉填充锪窝孔疲劳特性研究

2524-T3铝合金被认为是目前综合性能最好的飞机蒙皮用铝合金,研究其在疲劳载荷状态下的力学性能对材料的安全使用具有重要的意义。通过疲劳试验研究2524-T3铝合金铆钉填充锪窝孔试样在一种典型应力比、不同载荷水平下的疲劳性能,得到铆钉填充锪窝孔试样疲劳裂纹寿命的p-S-N曲线,同时借助扫描电镜观察疲劳裂纹的萌生和扩展行为。研究结果表明：2524-T3铝合金铆钉填充锪窝孔试样具有良好的抗疲劳损伤性能;在指定疲劳寿命条件为3×106周次下,试样在室温轴向疲劳加载条件下的条件疲劳极限为108MPa;疲劳断口由疲劳源区、裂纹扩展区及瞬断区组成。     

有限元法计算连接结构的紧固件柔度

紧固件柔度是飞机连接部位疲劳寿命的重要影响因素,常常作为飞机结构疲劳寿命模拟和分析的主要参数。利用弹塑性接触有限元法对结构进行仿真计算,模拟拉伸载荷下紧固件细节的载荷位移变化关系,由此对紧固件柔度进行了分析计算,并将其与实验结果进行了对比,结果表明：该有限元方法与实验数据吻合很好,进而可以根据有限元结果对实验进行设计指导。     

基于寿命预测模型的微动疲劳影响因素

以ABAQUS有限元分析软件为工具,通过计算接触面上的接触应力p(x)及切向应力τ分布,求得了Ruiz微动损伤参数k2(x),并以此为基础,建立了一种微动疲劳寿命预测模型,经验证该模型预测值与实验值比较吻合,证明了该模型的合理、有效性。利用所得模型,研究了3种参数变化对微动疲劳寿命的影响,结果表明:在其他参数保持不变的情况下,随着接触压力的增加,微动疲劳寿命迅速下降,在达到一个最低值后,随着压力的增加寿命反而增加;微动疲劳寿命随轴向应力增加而下降;对于较低的接触压力,寿命随压头半径的增加而增加,但在较高的接触压力下,随着压头半径的变化寿命几乎保持不变。     

独立多细节结构耐久性试验寿命的统计标定

在进行疲劳试验评定结构寿命时,为了能真实模拟实际结构形式和传载情况,模拟试件往往设计成多细节试件,进行不完全疲劳寿命试验,必须由多细节试件寿命推断单细节寿命.针对工程上常用的两种寿命分布形式:对数正态分布和双参数Weibull分布,以结构串联失效模型为基础,建立了由相同独立多细节结构疲劳寿命分布确定单细节寿命分布的统计标定方法.当多细节试件寿命服从对数正态分布时,可近似认为单细节寿命也服从对数正态分布,单细节寿命分布参数与多细节试件寿命分布参数间存在确定关系,并且单细节寿命数学期望和标准差均高于多细节试件相应参数;当多细节寿命服从双参数Weibull分布时,单细节寿命也服从双参数Weibull分布,其斜率不变,但位置参数按比例放大.最后给出了一个分析实例.     

CFRP孔板拉伸疲劳环境效应的正交试验

为研究环境因素对CFRP孔板疲劳性能的影响,针对T300/QY8911含中心孔层压板设计并开展了正交试验研究.试验中采用标准试件在给定环境条件下测试其拉伸疲劳寿命,并通过对正交试验结果的方差分析研究了有无涂层、紫外辐射、环境湿度等环境因素及其交互作用对T300/Y8911复合材料孔板拉伸疲劳寿命影响的显著性.研究表明:在紫外、涂层、湿度及任意二者的交互作用中,有无涂层对复合材料孔板的拉伸疲劳寿命影响高度显著,有无紫外及涂层与湿度的交互作用对复合材料孔板拉伸疲劳寿命影响显著;而湿度、紫外与涂层的交互作用及紫外与湿度的交互作用对复合材料孔板拉伸疲劳寿命的影响均不显著.     

高周疲劳损伤的磁记忆二维检测研究

 对40Cr钢缺口试件在三级应力水平下进行了高周疲劳试验和磁记忆二维检测(2-D MMMT),并引入李萨如图分析方法,研究应力集中、疲劳损伤及疲劳应力对二维磁信号的影响规律,分析李萨如图特征值与疲劳损伤程度之间的关系。结果表明:在应力集中部位会出现磁记忆法向分量过零点及切向分量峰值的现象,并且该现象的位置随着疲劳损伤程度的增加产生漂移,逐渐向缺口根部靠拢;可利用磁记忆信号切向分量梯度K曲线异变峰特征来表征构件损伤位置;磁记忆信号切向分量梯度最大值随疲劳损伤程度的增大而增加;磁记忆信号梯度K曲线形成的李萨如图闭合区域面积与疲劳损伤程度有较好的对应关系。梯度最大值可作为反映构件损伤程度的特征量,根据李萨如图面积可以判断构件疲劳损伤状态。     

基于临界距离理论的TC4合金缺口试样 低循环疲劳寿命预测

对TC4合金缺口试样的临界距离和低循环疲劳寿命分别进行了分析和预测.研究了缺口临界距离与疲劳寿命、载荷比、应力集中系数的相关关系及其对寿命预测结果的影响.研究结果表明:TC4合金缺口试样的临界距离不仅与疲劳寿命有关,还与载荷比和应力集中系数相关.载荷比相同时,临界距离与疲劳寿命之间可采用幂函数经验公式来描述.载荷比为-1和0.1时,TC4合金缺口试样的临界距离-疲劳寿命曲线基本重合,当载荷比增大为0.5时,临界距离明显增大.载荷比和疲劳寿命相同时,临界距离与应力集中系数近似成反比关系.寿命预测结果表明:采用临界距离理论预测TC4合金缺口疲劳寿命时,要获得更准确的疲劳寿命预测结果,应同时考虑临界距离与疲劳寿命、载荷比以及应力集中系数等因素的相关性.      

Safety Analysis of Flow Parameters in a Rotor-stator Cavity

In order to ensure the safety of engine life limited parts (ELLP) according to airworthiness regulations, a numerical approach integrating one-way fluid structure interaction (FSI) and probabilistic risk assessment (PRA) is developed, by which the variation of flow parameters in a rotor-stator cavity on the safety of gas turbine disks is investigated. The results indicate that the flow parameters affect the probability of fracture of a gas turbine disk since they can change the distribution of stress and temperature of the disk. The failure probability of the disk rises with increasing rotation Reynolds number and Chebyshev number, but descends with increasing inlet Reynolds number. In addition, a sampling based sensitivity analysis with finite difference method is conducted to determine the sensitivities of the safety with respect to the flow parameters. The sensitivity estimates show that the rotation Reynolds number is the dominant variable in safety analysis of a rotor-stator cavity among the flow parameters.     

A Novel PF-LSSVR-based Framework for Failure Prognosis of Nonlinear Systems with Time-varying Parameters

Particle filtering (PF) is being applied successfully in nonlinear and/or non-Gaussian system failure prognosis. However, for failure prediction of many complex systems whose dynamic state evolution models involve time-varying parameters, the traditional PF-based prognosis framework will probably generate serious deviations in results since it implements prediction through iterative calculation using the state models. To address the problem, this paper develops a novel integrated PF-LSSVR framework based on PF and least squares support vector regression (LSSVR) for nonlinear system failure prognosis. This approach employs LSSVR for long-term observation series prediction and applies PF-based dual estimation to collaboratively estimate the values of system states and parameters of the corresponding future time instances. Meantime, the propagation of prediction uncertainty is emphatically taken into account. Therefore, PF-LSSVR avoids over-dependency on system state models in prediction phase. With a two-sided failure definition, the probability distribution of system remaining useful life (RUL) is accessed and the corresponding methods of calculating performance evaluation metrics are put forward. The PF-LSSVR framework is applied to a three-vessel water tank system failure prognosis and it has much higher prediction accuracy and confidence level than traditional PF-based framework.