数据驱动的高温结构强度与寿命评估：进展与挑战

本文旨在分析数据驱动思维方法和研究范式在高温结构强度与寿命评估中的应用现状、发展趋势以及存在的问题和挑战。重点关注高温结构服役微观组织演化的图像数据处理和定量识别、多因素耦合作用下的材料/结构寿命预测和本构建模方法。总结了数据驱动方法典型的4种应用方式，即完全代替现有理论方法、耦合驱动已有方法的改进、挖掘变量之间潜在规律和定性认识定量化。最后，指出了数据驱动方法面临的诸如泛化能力不强、外推能力差以及与物理机制关联弱的问题，探讨了未来研究的潜在方向，以期能够推进数据驱动新范式在高温结构完整性领域的交叉应用。     

考虑服役微结构状态的镍基合金低周疲劳寿命预测方法

定向凝固/单晶镍基合金在服役过程中受高温、外载和时间的复杂影响会发生微结构退化,从而导致其低周疲劳性能降低.为了预测微结构退化镍基合金的低周疲劳寿命,探索材料微结构退化导致疲劳寿命缩短的机理,假定材料在标准热处理状态下承受更大载荷而不改变材料在给定载荷下的疲劳损伤机制和规律,基于连续损伤力学和应变能密度理论建立了考虑微...     

涡轮叶片合金筏化量化表征及寿命退化研究

针对单晶/定向凝固涡轮叶片服役过程中微观组织筏化及其造成的叶片力学性能劣化问题,发展了一种基于旋转割线方法的微结构筏化参数提取方法,并提出筏化状态的量化表征因子。对不同组织筏化和粗化状态的定向凝固高温合金开展高温低周疲劳试验,建立了量化筏化状态和合金疲劳寿命退化的映射关系。结果表明:无论是粗化还是筏化都会造成合金疲劳寿命的大幅劣化,所建立的镍基高温合金筏化量化因子能够有效地表征合金疲劳寿命的衰减。