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比例与非比例加载下30CrMnSiA钢多轴高周疲劳失效分析 总被引:1,自引:0,他引:1
为了分析比例与非比例加载下,30CrMnSiA钢的多轴高周疲劳的失效规律。通过对30CrMnSiA钢材料开展比例与非比例(δ=90°)加载下的多轴高周疲劳试验,研究了应力幅比和相位差对疲劳寿命、断口特征及裂纹起裂角度的影响。试验结果表明,对于比例与非比例加载,随着应力幅比的增大,多轴疲劳寿命逐渐增加。对疲劳断口分析发现,裂纹萌生于试件表面,断口有明显的疲劳源区、扩展区和瞬断区,不同加载路径下的试件断口形式有明显差异。通过对起裂角度的分析发现,应力幅比大于0.25时表面裂纹有明显的第Ⅰ阶段向第Ⅱ阶段的转变,且第Ⅰ阶段沿着接近最大剪应力幅值平面方向扩展,第Ⅱ阶段沿着接近最大正应力平面方向扩展。此外,对典型试件的疲劳断口及表面扩展路径进行了分析,研究表明多轴疲劳试验试件裂纹的特征比值在0.3~0.5之间,且裂纹沿深度方向扩展至300 μm时占总寿命的85%以上。 相似文献
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利用Fluent软件计算辅助动力装置(auxiliary power unit,简称APU)环形回流燃烧室三维两相喷雾燃烧流场,研究不同进口温度和油气比对两相喷雾燃烧流场的影响,采用标准 k-ε 模型模拟湍流黏性,离散相模型(DPM)追踪油珠运动轨迹,燃烧模型采用非预混平衡化学反应模型.计算结果表明:随着进口温度和油气比的增加,燃烧室出口温度相应增加,但温度分布规律基本保持不变;计算结果与试验测量结果比较吻合,说明采用的数学模型和计算方法可用于预估实际APU回流燃烧室三维两相喷雾燃烧流场. 相似文献
75.
某型涡轴发动机燃油计量活门位置信号失效后,采取直接停车的处理对策。为了提高燃油系统的可靠性和安全性,设
计了一种基于伺服回路校正的方法。在燃油计量活门位置信号失效后,通过在燃油伺服回路中串联1个校正器,使得校正后的通
路增益为1,计算出合适的电流继续控制燃油执行机构,可避免发动机停车,实现发动机稳定控制。采用基于单点积分的扫频法,
在半物理试验器上辨识出燃油执行机构的高精度数学模型,并根据数学模型设计了校正器的控制参数。在仿真模型、控制系统半
物理试验器以及发动机地面试验台对增加校正器的燃油系统进行试验验证。试验结果表明:该伺服回路串联校正方法可以在燃
油计量活门位置信号失效后,有效控制发动机在一定状态下稳定工作。 相似文献
76.
在对纳米α-Al2O3粉体的Zeta电位进行测量的基础上,采用无机电解质类分散剂(SHP),阴离子型表面活性剂油酸,阳离子型表面活性剂十六烷基三甲基氯化铵(CTAC)以及非离子型表面活性剂异丙醇胺(DIPA)对纳米α-Al2O3粉体进行了分散实验,系统研究了超声分散时间、表面活性剂种类和浓度对纳米α-Al2O3粉体在水相介质中分散性能的影响。结果表明,随超声时间的延长和分散剂浓度的增加,纳米α-Al2O3粉体的分散性均出现先增后降的变化规律,对于每一种分散剂均存在最佳超声时间和最佳浓度。纳米α-Al2O3粉体在水相介质中的最佳分散工艺为:超声时间40 min,浓度为1.5%的CTAC。 相似文献
77.
无人机在线协同航迹规划时序问题 总被引:2,自引:1,他引:2
提出了一种满足时序约束的无人机在线协同航迹规划方法.首先采用按时间推进的协同规划机制解决了 在线协同规划中信息交互存在时间间隔的问题;其次通过设计协同函数,采用自主分布计算协同变量的方法解 决其时序问题,实现了协同无人机按照指定时间间隔先后达到目标区域.仿真选取同时到达和按等时间间隔到 达两类典型时序问题,结果表明该方法可以快速生成符合协同时序要求的协同航迹,且满足实时性要求. 相似文献
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光纤表面等离子体波传感器在理论上具有较高的研究价值 ,并且因为结构简单、灵敏度高等特点在工程上得到广泛应用。使用光纤表面等离子体波来测试折射率 ,方法简单、灵敏。本文介绍了利用光纤表面等离子体波传感器使用这种方法对环氧树脂复合材料进行固化监测。文中对不同折射率的溶液进行了折射率测试的研究 ,并设计了一种用于折射率测量的性能稳定、操作方便的光纤传感探头及整套的测试系统 ,用以对固化过程中环氧树脂在不同阶段的折射率变化进行实测。测试结果表明 ,该系统工作稳定、可靠 ,测试结果符合实际情况 相似文献
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射频识别技术(RFID)能够快速、实时、准确、无接触地采集物品信息。随着我国航空业的高速发展,其生产、管理的信息化要求越来越高,RFID技术也开始快速应用于民用航空领域中的飞机部件维修、行李管理等方面。本文简要介绍了RFID在民用航空中的应用状况以及RFID在民用航空中应用会遇到的困难和挑战,提出了相应的解决办法。 相似文献
80.
为了更好地保障航空飞行器的安全,提高飞行器的可靠性,提出了一种通过性能参数稳定的光纤智能夹层采集数据,并且结合模糊RBF神经网络对机翼盒段载荷进行识别实验的方法.该方法融合了模糊理论和神经网络各自的优点,通过改进的模糊C均值聚类(FCM)聚类算法删除冗余的规则以进行规则的优化,能自适应地从学习样本数据中提取相应信息,实时地进行载荷辨识.从仿真结果可以看出:该网络模型具有学习时间较短、学习速率较快和精度较高等优点. 相似文献