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141.
飞机结构腐蚀与使用寿命研究 总被引:3,自引:4,他引:3
通过对已在外场使用停放24年的某飞机机翼的有限元分析和全尺寸疲劳试验,得出腐蚀和腐蚀疲劳对该飞机结构使用寿命的影响及该机疲劳承载能力,定量分析了腐蚀环境对飞机结构及使用寿命的影响。 相似文献
142.
用系统分析的方法定义疲劳损伤参数,通过三点弯曲疲劳试验,结合扫描电镜等观测手段,定量跟踪了三种表面处理镀层在循环载荷作用下疲劳损伤的产生与发展过程。试验结果表明:在循环加载过程中,因基体材料产生表面滑移塑性变形,三种表面处理镀层都以不断开裂的损伤方式发展。磷化膜层表现为在比较长的循环周期里产生连续的疲劳损伤过程;晶化镍磷化学镀层和铁镍磷合金电镀层则在较短的循环周期里大规模开裂,磷化膜在疲劳损伤过程中呈现出一定的韧性。试验结果还显示:三种表面处理层都是在循环载荷作用到一定的循环周数才开始开裂,说明表面处理层都有一定的疲劳强度。 相似文献
143.
以JL8飞机为例,运用新的理论,分析了飞机结构下陷的疲劳寿命,以及影响下陷寿命的关键因素,从而找到了一条提高飞机结构下陷寿命的途径。 相似文献
144.
喷丸、喷砂与HVOF WC-17Co涂层表面完整性对TC18钛合金疲劳性能的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
为了探讨喷丸、喷砂与HVOF WC-17Co涂层表面完整性对Ti5Al5Mo5V1Cr1Fe(TC18)钛合金疲劳性能的影响规律和作用机制,利用X射线衍射仪(XRD)、表面粗糙度仪、显微硬度计、扫描电子显微镜(SEM)以及X射线应力测试仪等分析了喷丸、喷砂及其复合超音速火焰喷涂(HVOF)WC-17Co涂层的表面完整性,利用旋转弯曲疲劳试验机研究了上述表面处理对TC18钛合金疲劳性能的影响规律。结果表明,喷丸预处理比喷砂预处理能够使TC18钛合金表面获得更好的表面完整性,因而显著提高了TC18钛合金的疲劳抗力,而喷砂处理对TC18钛合金疲劳抗力无明显影响。喷丸后进行HVOF WC-17Co涂层处理使TC18钛合金疲劳寿命提高6倍,原因归于喷丸层内仍保留数值较大、分布较深的残余压应力,有效延缓疲劳裂纹的萌生和早期扩展。喷砂后进行HVOF WC-17Co涂层处理使TC18钛合金疲劳抗力显著降低,原因是HVOF过程的高温效应使喷砂层内残余压应力场松弛,使喷砂表面缺口效应和损伤的不利影响作用突显,加之WC-17Co涂层韧性低、表面粗糙度大、存在孔洞型缺陷,不利于抗疲劳性能。 相似文献
145.
提出了一种多轴随机载荷下的疲劳寿命预测方法.通过雨流计数法对各平面上的剪应变进行循环计数,以统计出的剪应变循环作为多轴疲劳损伤的主要控制参数,将各剪应变循环历程内对应的最大正应力和正应变变程作为多轴疲劳损伤的第二控制参数.根据多轴疲劳寿命模型计算出各平面上的损伤,以最大损伤平面作为多轴随机疲劳的临界平面,通过该临界平面上的损伤计算出多轴随机载荷下的疲劳寿命.采用SNCM630钢,304不锈钢和S45C钢3种金属材料的多轴随机疲劳试验数据对提出的寿命预测方法进行评估和验证.结果表明:疲劳寿命预测结果大都分布在试验结果的2倍分散带之内. 相似文献
146.
2.5维机织复合材料疲劳寿命预测方法 总被引:1,自引:1,他引:1
针对疲劳载荷作用下的2.5维机织复合材料,建立了疲劳寿命预测方法.该方法主要包括单胞模型、疲劳失效判定准则和材料性能退化方法3部分.选取单胞模型为研究对象,利用三维有限元技术进行应力分析;引入改进的三维Hashin疲劳失效准则和Mises准则作为纤维束和树脂基体的疲劳失效判据;采用刚度性能突降准则描述疲劳失效后的材料性能,采用考虑纤维体积分数影响的剩余刚度和剩余强度退化模型描述失效前材料的性能.通过疲劳寿命预测值与试验值的对比,验证了疲劳寿命预测方法的有效性.研究表明:经向拉-拉疲劳寿命随经纱纤维体积分数增大而增加,纬向拉-拉疲劳寿命受纬纱纤维体积分数影响较小. 相似文献
147.
GH3044的高温低周疲劳性能研究 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了镍基高温合金GH3044在600℃下的低周疲劳性能,分析了合金的循环应力-应变和应变-寿命关系,利用Manson-Coffin方程、三参数幂函数方程和拉伸滞后能模型对寿命数据进行回归分析。结果表明,合金的循环应力响应行为在600℃时,呈现明显的循环硬化特征,原因在于循环变形过程中位错之间以及位错与析出相之间的相互作用;从试样的疲劳断口形貌发现,裂纹主要萌生于试样表面处,裂纹形成后垂直于加载轴方向扩展,断口呈韧窝断裂特征;在合金的低周疲劳寿命预测研究中发现,拉伸滞后能模型的寿命预测结果无论从标准差,还是分散带方面比较都比Manson-Coffin方程、三参数幂函数方程的预测精度好。 相似文献
148.
基于神经网络与果蝇优化算法的涡轮叶片低循环疲劳寿命健壮性设计 总被引:2,自引:1,他引:2
在对涡轮叶片低循环疲劳寿命概率分析的基础上,将广义回归型神经网络(generalized regression neural network,GRNN)与果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm,FFOA)结合,利用果蝇优化算法的多点全局的快速搜索能力来优化影响疲劳寿命的随机变量,进行涡轮叶片低循环疲劳寿命健壮性优化设计.优化结果表明:疲劳寿命的概率区间减小17.9%,对随机变量的敏感度降低,从而可以更精确地对疲劳寿命进行估计.计算结果验证了该方法在工程应用中的可行性. 相似文献
149.
150.