复杂载荷作用下的铝合金裂纹扩展数值模拟

基于Johnson-Cook模型本构方程,在ABAQUS有限元平台上建立含有材料缺陷的铝合金细观区域模型,对在复杂载荷作用下铝合金裂纹扩展进行了数值模拟,分析了裂纹扩展过程及裂纹形成过程。通过对比模型在单一拉应力下裂纹形成,可得复杂载荷作用下对含缺陷材料和结构产生的危害是非常大的,而且在复杂载荷作用下产生裂纹时,很难预判裂纹扩展路径和裂纹扩展起始点。     

三维疲劳裂纹扩展仿真的双重边界元法

运用双重边界元方法求解三维疲劳裂纹前沿的应力应变场,基于Forman理论、最小应变能密度法和Elber模型,采用增量步裂纹扩展分析方法,并根据裂纹几何形状的改变,对裂纹面进行网格重划分和迭代计算,模拟了三维裂纹的扩展和预测裂纹扩展寿命.获得了裂纹前沿各点的扩展长度、扩展方向和应力强度因子等特征量.扭力轴表面裂纹扩展的应用实例表明该方法正确合理.     

压力环境下固体推进剂含损伤的统一本构研究

为了建立固体推进剂压力环境下的统一的损伤本构方程,利用改进的万能材料试验机对一种固体推进剂在常温下、不同的压力环境进行了准静态拉伸实验。利用ABAQUS软件的二次开发用户材料子程序UMAT接口,根据实验得到的结果及其应力应变响应特征,确定了本构方程中的系数。计算结果说明本构方程能够很好地描述该推进剂在压力环境下的力学行为。     

基于CDM的复合材料层合板三维非线性渐进损伤分析

建立了基于连续介质损伤力学(CDM)的中等尺度复合材料层合板三雏渐进损伤分析模型.模型中损伤材料本构方程采用对应于不同损伤模式的内部状态变量进行描述,材料失效准则采用三维HASHIN准则.分析了含孔复合材料层合板压缩试件.计算强度与试验数据的吻合表明该模型可用于预测舍孔层合板的压缩强度,同时该模型可以预测层合板的失效模式以及损伤发生、扩展直至最终破坏的整个过程,并且该模型具有较好的计算收敛性.     

粘弹性结构动力响应的有限元分析

本文给出一种计算粘弹性结构动力响应的有限元方法，首先根据粘弹性理论导出增量形式的松弛型积分本构方程，然后由功原理导出粘弹性动力学有限元增量方程，最后用逐步积分法计算了３个算例，所得结果与文献结果十分吻合。     

涡轮盘热力耦合及中心孔疲劳裂纹扩展研究

基于有限元软件ABAQUS/Franc3D,对某型航空发动机涡轮盘在热-机械载荷作用下的疲劳裂纹扩展规律进行研究。首先,进行涡轮盘网格无关性验证以保证计算精度;其次,针对涡轮盘进行导热分析以确定温度分布;再次开展了热-力载荷联合作用下的应力应变计算、静强度校核;最后,计算了中心孔处疲劳裂纹扩展参量以及疲劳裂纹扩展寿命。研究结果表明:该涡轮盘在最大转速状态下静强度满足要求,中心孔区域为应力集中危险点。裂纹尖端温度变化速率随着裂纹的深入而增加,导致了裂纹尖端应力场的扰动,裂纹由I型模式转为I/II混合模式。疲劳裂纹扩展寿命预测结果偏于危险,但可为涡轮盘损伤容限设计提供依据。     

复合材料壁板筋条斜削区失效分析

研究了复合材料加筋板筋条斜削区的失效过程并预测了结构的承载能力.利用非线性有限元软件ABAQUS粘接单元模拟筋条与蒙皮的脱层界面.分别使用三维体单元和连续壳单元进行数值模拟计算.采用强度与能量准则预测脱层扩展与结构的失效载荷.计算结果与实验数据比较表明,本文建立的基于粘接单元的分析模型可以很好地模拟筋条斜削区的脱层扩展过程.在此基础上,对不同斜削长度对结构承载能力的影响进行了参数分析.结果表明,增加筋条斜削区长度可以延缓脱层的起始.     

含孔复合材料层合板轴向拉伸三维有限元渐进失效分析

基于渐进失效分析方法,建立了带孔的三维有限元模型.该模型能有效计算应力集中区和自由边界区的应力以及层间应力,为渐进失效分析提供了可靠的基础.本文采用了修正的三维Hashin准则作为单元失效的判断依据,使用交互式退化模型对失效单元进行材料性能退化;同时研究了材料常数υ23值和刚度缩减系数(SCR)对失效载荷预测结果的影响;实现了失效扩展过程的仿真分析;计算了不同层合板的最终失效载荷,计算值与试验值误差小于10%.     

三维非结构混合网格高超声速流场并行计算

在非结构混合网格上对三维高超声速化学非平衡粘性绕流进行了基于PC-Cluster的分布式并行数值模拟.本采用区域分裂思想,研究了三维非结构混合网格区域自动分解技术,并以此为基础对高超声速化学非平衡绕流进行了并行数值计算.控制方程为多组分N-S方程,空间离散采用有限体积格心格式,时间推进为显式Runge-Kutta格式.化学非平衡动力学模型为七组元带电离反应模型,对化学反应源项进行了点隐式处理,温度场的计算采用牛顿迭代法.在PC-Cluster上对三维双椭球模型的高超声速绕流流场进行了基于区域分解技术的并行数值模拟,所得数值结果与参考献中的结果作了对比验证。     

基于人工神经网络的混凝土类材料SHPB动态压缩性能预测

针对混凝土类脆性材料高应变率下本构行为,结合ABAQUS有限元仿真与反向传播（Back propagation,BP）人工神经网络技术,对分离式霍普金森压杆（Split Hopkinson pressure bar,SHPB）实验过程中关键波形参数进行仿真和机器学习,建立了混凝土类材料SHPB高应变率下力学性能预测的机器学习模型,极大地提升了复杂脆性材料受冲击状态下变形行为与本构参数之间关联机制的计算效率。利用商业有限元软件ABAQUS的动态分析模块,通过在入射杆自由面设置4种不同的应力波,得到在不同应变率下材料应力-应变曲线,通过对比数值模拟结果和SHPB实验,验证了基于有限元分析的计算结果准确性。以20组ABAQUS仿真结果作为训练样本,其中入射波作为输入层,透射波和反射波作为输出层,建立相应的机器学习预测模型。研究结果表明：基于BP人工神经网络技术的机器学习预测模型具有良好的适用性,可代替量大且耗时的有限元仿真建模、分析及后处理流程,实现了高应变率下混凝土类材料应力-应变曲线形式本构行为的高效准确预测,同时可以预测给定训练样本以外更大应变率范围下材料应力-应变曲线。