密度和形状因子变化时金属橡胶材料的本构关系

 以多孔材料理论为基础,干摩擦非线性理论为依据,并结合小曲梁模型建立了金属橡胶材料的非线性本构关系,通过对14种密度和形状因子都不同的空心圆柱形金属橡胶材料做力与位移关系试验,并对试验数据进行拟合,得到了非线性本构关系模型中的各项系数值、材料的密度、材料的形状因子三者之间的变化关系式。由该关系式可知,当材料的密度和形状因子同时发生变化时,已知一种金属橡胶材料的密度和形状因子,就可预估该材料的各项系数值,从而就可预估金属橡胶材料在密度和形状因子同时发生变化情况下的非线性本构关系。最后从14种试件以外取2种金属橡胶试件进行算例验证,证明所采用的预估金属橡胶材料在密度和形状因子同时发生变化时的非线性本构关系的方法是合理的、有效的。     

高度对金属橡胶材料力学性能的影响

根据以多孔材料理论为基础建立的非线性本构关系,通过对空心圆柱形金属橡胶材料做静态试验并对试验数据进行拟合,得到了非线性本构关系模型中各项系数与材料高度的变化关系,发现材料的高度越大,材料的非线性本构关系的各项系数的绝对值越大,从而实现了对由金属橡胶材料所组成的结构在密度和承载面积一定,高度发生变化情况下的非线性本构关系的预估。最后运用算例进行验证,说明运用金属橡胶材料非线性本构关系的各项系数和材料高度的关系式能准确地预估材料的非线性本构关系。     

密度变化时金属橡胶材料的非线性本构关系

以多孔材料理论为基础,干摩擦非线性理论为依据,并结合小曲梁模型建立金属橡胶材料的非线性本构关系,对空心圆柱形金属橡胶材料的静态试验结果进行拟合,得到非线性本构关系模型中的各项系数与密度的变化关系式,从而实现对该材料在密度发生变化情况下的本构关系的预估。     

考虑温度效应的编织-嵌槽型金属橡胶准静态压缩本构模型

基于Sherwood-Frost本构方程,并结合材料的特点对考虑温度效应的编织-嵌槽型金属橡胶本构方程的组成及各项的表达形式进行了讨论及确定。根据准静态压缩试验得到的不同温度下编织-嵌槽型金属橡胶材料的试验数据,拟合了所构建本构方程中的参数,最后结合不同密度试件在不同温度下的试验数据,通过仿真对本构方程进行了验证。结果表明仿真结果与试验结果之间具有较好的一致性,所构建的本构方程基本可以满足对高温环境下编织-嵌槽型金属橡胶准静态本构关系的预估要求。     

金属丝网橡胶的本构关系

通过对圆环形金属丝网橡胶成型制造过程的分析,在圆环嵌套模型基础上,结合干摩擦非线性理论和小曲梁模型建立了金属丝网橡胶材料的非线性本构关系,对不同相对密度的金属丝网橡胶试件进行了静态压缩实验,通过实验数据确定了本构关系方程的各项系数并实验结果进行比较.研究结果表明:建立的本构关系模型可以很好地描述金属丝网橡胶的非线性力学特性,实验结果能够较好地符合理论结果,并且该模型反映了相对密度、网格大小和网格宽度等参数的影响,从而实现了对材料结构刚度的预估.      

金属橡胶材料的理论模型研究

金属橡胶因此类金属构件具有类似橡胶的弹性而得名。本文从金属橡胶的成型工艺特点出发,以弹簧理论为基础,通过建立金属橡胶材料的力学模型,对材料的刚度特性进行理论分析,给出了金属橡胶材料的本构关系,为开发金属橡胶材料的产品设计与应用提供理论依据。      

金属橡胶减振垫刚度特性及本构关系研究

金属橡胶是一种新型迟滞非线弹性材料 ,具有优良的减振特性 ,尤其适用于航空、航天及其他恶劣条件下工作。本文对金属橡胶材料的刚度特性进行了较详细的实验研究。在大量实验的基础上 ,总结影响其性能的因素及其影响规律 ;建立了金属橡胶的本构关系模型 ,并得到了与实验数据符合较好的结果。     

金属橡胶材料静态特性的研究

金属橡胶材料是一种新型阻尼材料,且影响其特性的参数有很多。本文从其本构关系出发,通过改变不同的影响参数,针对不同形状、不同几何尺寸的构件,进行了理论分析和试验研究,总结出了影响其特性的参数及其变化规律,为进一步地设计和更好地应用金属橡胶构件提供有意义的依据。      

用于管路的薄金属橡胶减振器的性能研究

金属橡胶是一种高阻尼非线性减振材料,本文对金属橡胶薄片减振器的基本性能进行了实验研究。设计了单自由度系统,详细研究了不同参数的金属橡胶减振器对系统的特性的影响。大量实验表明,金属橡胶的成型密度、安装紧度、成型厚度、金属丝材料等因素对金属橡胶的减振效果存在不同程度的影响,且承受的激振力水平越高,其减振效果越好。      

J-C本构参数对绝热剪切影响的敏感性分析

 综合考虑应变、应变率和温度对绝热剪切的影响,通过理论推导建立了基于J-C本构方程的绝热剪切失稳判据。以45号钢、TC4钛合金和7050航空铝合金3种不同的金属晶格材料为例,计算得出了出现锯齿形切屑的临界切削速度,并以临界切削速度为参量,以敏感度作为衡量敏感性的统一标准,进行了本构参数对绝热剪切的敏感性分析,旨在说明J-C本构参数对绝热剪切的影响大小,为材料的本构研究和工程中绝热剪切的预测提供一定的理论参考。研究结果表明:3种材料中,TC4钛合金对绝热剪切的敏感性最大;J-C本构参数对锯齿形切屑的出现皆有影响,对绝热剪切的敏感性最大的是本构参数A,次大的是硬化系数n。     

基于人工神经网络的预腐蚀铝合金疲劳性能预测

 通过对BP神经网络算法分析和收敛性改进,从获得的预腐蚀和疲劳试验数据中通过训练建立了LY1 2CZ铝合金腐蚀性能和疲劳特性与预腐蚀温度和时间的映射模型,从而可预测铝合金在一定预腐蚀环境谱下的最大腐蚀深度和疲劳特性。神经网络算法采用 BP算法 ,网络结构采用2-4-2形式。结果表明 ,神经网络用于预腐蚀铝合金的腐蚀状况和疲劳性能预测是可行的     

基于BP人工神经网络喷射成形7055铝合金的本构模型

基于Gleeble热力模拟技术对喷射成形7055铝合金的高温流变应力特征规律进行研究,并构建耦合应变量的唯象型Arrhenius本构方程用以预测合金的流变应力,同时基于BP人工神经网络构建该材料的神经网络型本构方程对比预测流变行为。结果表明:喷射成形7055铝合金的流变应力状况受变形参数的影响较为显著,与变形温度呈负相关,并与应变速率呈正相关。利用两类本构模型预测该合金的流变应力,其中唯象型Arrhenius本构方程的平均相对误差δ值大于2%,该模型的预测误差随变形温度升高呈上升趋势,且在热加工温度区间下(450℃左右),平均绝对误差及平均相对误差达到峰值,较难精准预测该变形区间内合金的流变应力特征。而BP人工神经网络模型的预测准确度更高,平均相对误差δ值仅为0.813%,且具有较高的温度稳定性。     

涡扇发动机气路故障定量诊断的BP网络研究

为了克服ＢＰ算法收敛速度慢的问题,提出了一种基于混合学习规则的ＢＰ算法,并采用模归一化方法,成功地定量组织了故障的学习样本,建立了能够定量分析发动机气路部件故障的人工神经网络（ＢＰＮ）。通过分析测量系统随机误差的影响和实际试车数据的效验结果,表明该网络具有较强的推广能力及适应性,能基本满足故障定量诊断的要求,并具有较好的工程实用性。     

一种识别单盘柔性转子不平衡的新方法

基于柔性转子瞬态响应和反向传播神经网络理论,提出了一种识别单盘柔性转子不平衡的新方法.通过转子的理论模型建立识别转子不平衡方位角的BP神经网络,在此基础上只需两次加速启动过程就可完成对转子不平衡的识别.首先通过BP神经网络和第一次启动过程的瞬态响应数据,识别出转子不平衡的方位角;然后再通过一次加试重启动过程,利用瞬态挠度的幅值与不平衡大小之间的线性关系,识别出不平衡的大小.实验结果证明了该方法的有效性.      

基于Deform软件二次开发和BP神经网络的TA15多向锻造微观组织预报

通过热压缩实验构建了TA15合金的热变形真应力-应变曲线,以此为基础分别建立了合金双相区及单相区温度区间的热变形本构方程;基于热压缩试样动态再结晶的统计数据建立了TA15合金的动态再结晶模型。借助Deform提供的二次开发功能实现相关数学模型的程序化,制定正交实验方案,实现了TA15合金多向锻造变形的微观组织仿真。通过正交实验分析得出各项因子的影响对象及强弱差异,提出了双相区及单相区温度区间内的多向锻造最佳因子组合。建立了TA15合金多向锻造变形微观组织的BP （Back Propagation）神经网络预测模型,将预测结果与有限元仿真结果进行比较,结果表明两种方法的预测结果基本一致,但神经网络具备有限元仿真难以实现的良好细节预测能力,能更为细致地实现对微观组织分布状态的划分。     

飞机纵向运动参数BP神经网络估算

针对飞机纵向运动方程复杂,现有的气动参数获得方法实现困难,不便于分析与控制飞机的运动,文中利用BP神经网络进行参数估算,建立了飞机短周期纵向运动参数估算的BP神经网络模型。研究了不同神经网络结构、不同的激励函数对飞机纵向参数估算BP网络模型的影响作用,进行了数字仿真,对误差进行原则性分析并提出改进措施。仿真结果表明,这种方法能较好的估计纵向运动方程中的未知参数。     

基于神经网络的机械系统可靠性评价模型

机械系统相关失效的存在,严重地削弱了冗余结构的安全作用。从系统层的应力强度—干涉模型出发,通过Monte-Carlo仿真不同冗余系统的各阶失效概率,获得失效数据。利用BP神经网络算法的函数逼近功能、非线性映射功能和容错能力对系统相关失效概率模型进行离散化处理,建立系统失效概率与零件失效数据之间的非线性关系,进而构建基于神经网络的机械系统可靠性评价的参数化模型。利用该模型可以预测系统中的任意阶相关失效概率。实例给出其应用方法并与实验结果进行对比,表明该方法准确可靠。     

弹道导弹飞行时间的BP神经网络控制方法

时间协同攻击是提高弹道导弹突防能力和作战效能的一种重要手段。由于发动机推力偏差等干扰因素造成导弹的飞行时间偏差较大,为精确控制弹道导弹的飞行时间,运用BP神经网络算法,建立了一种适用于较大飞行时间偏差修正的飞行时间调控模型。该模型用视加速度偏差表征推力偏差等干扰的影响,根据视加速度偏差调整导弹飞行中某一时段的程序角来实现对飞行时间的精确控制。由BP神经网络建立满足飞行时间偏差要求下视加速度与飞行程序角速率、转弯结束时间之间的映射关系。导弹实际飞行时,根据实际视加速度,由BP神经网络在线计算出飞行程序角速率及转弯结束时间,使导弹在干扰条件下仍以预定飞行时间到达目标。最后,通过仿真验证了该模型的有效性和可行性。