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71.
基于断口分析的钛合金轮内部缺陷损伤容限 总被引:1,自引:0,他引:1
为进行某轮损伤容限设计,开展了裂纹扩展断口分析和仿真分析研究。由断口分析可知:疲劳源为一处内部自然缺陷;依据疲劳辉纹确定了裂纹扩展速率;在裂纹长度为2 mm附近,裂纹扩展速率明显增大,为第一、第二加载阶段转换区域;裂纹稳定扩展区裂纹长度与裂纹扩展速率呈双对数线性关系;应用列表梯度法和Paris公式法反推了第二加载阶段的疲劳寿命,与该阶段实际循环次数的最大误差是163%。裂纹稳定扩展阶段裂纹扩展仿真值与断口反推值吻合;非稳定扩展阶段仿真值与断口反推值的最大误差为-215%;基于以上研究,合理确定了某离心轮内部裂纹表面扩展停机检测周期。该类轮非稳定、失稳扩展阶段寿命占内部裂纹表面扩展阶段寿命的比例达248%~357%,因此准确计算具有重要意义。 相似文献
72.
鉴于导弹中的电子设备价格昂贵、可用于试验的样本量少,在开展加速试验以及寿命预测的实际工作中通常为小样本的背景。文章研究探索小样本条件下多应力加速试验寿命预测方法,分别建立通用对数线性模型、 BAS-BP神经网络模型、灰色–支持向量回归模型,结合多应力加速试验数据在各应力条件下的样本容量分别为 56组、20组、10组、5组的情况下,比较 3种模型的预测效果,分析各模型的适用场合和时机,探索小样本条件下模型的选优问题,为小样本条件下多应力加速试验寿命预测提供有益的借鉴。 相似文献
73.
综述了消除复合材料界面裂纹应力奇异性及求解界面模态混合度的主要方法,分析讨论了各个方法的优缺点.通过分析讨论发现:模态混合度表征界面力学性能可以准确地描述界面裂纹尖端处各应变能释放率分量的振荡特性;求解与裂纹扩展长度无关的各应变能释放率分量及模态混合度是研究复合材料界面裂纹问题的难点;采用混合模态界面力学性能试验方法验证基于正则化长度等求解模态混合度方法的有效性,进而准确预测复合材料分层的发生及扩展是今后研究复合材料界面力学问题的发展方向. 相似文献
74.
以固定翼式微型飞行器为研究背景,针对小展弦比机翼,将遗传算法与Navier-Stokes方程数值解法相结合,提出了一种以实数编码为基础的数值优化模型.流场数值模拟采用人工压缩方法,遗传算法采用锦标赛选择、自适应交叉和变异操作算子,对微型飞行器机翼选取五个设计点分别进行了升阻比优化设计.优化结果表明,本文的优化模型具有较高的搜索效率和显著的优化效果,五个设计点机翼的升阻比均提高30%以上.优化后的翼面接近椭圆形状,翼型前缘钝厚,尾缘向上拱起,这种形状能大大增加升力,降低诱导阻力,从而显著提高机翼的气动性能. 相似文献
75.
钛合金结构损伤容限设计可行性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
对飞机结构常用金属材料损伤容限特性进行了对比分析,针对TC4和TA15损伤容限特性较差的缺点,研制出两种超低间隙(ELI)钛合金TC4ELI和TA15ELI,并对其进行结构损伤容限设计可行性论证。进行了两种超低间隙钛合金和普通钛合金裂纹扩展寿命、剩余强度和疲劳全寿命对比实验。实验结果表明:具有片层组织的超低间隙钛合金相对于普通成分钛合金断裂韧性和裂纹扩展特性有明显改善,剩余强度和疲劳全寿命相当;应力水平相当时,超低间隙钛合金工程可检裂纹扩展寿命比航空结构中常用铝合金稍长。因此,对于超低间隙钛合金TC4ELI和TA15ELI可以进行损伤容限设计。 相似文献
76.
77.
高温合金松弛过程回归分析方法 总被引:1,自引:0,他引:1
基于线性过程回归分析理论,建立了高温合金应力松弛过程回归分析方法,给出了松弛过程的回归方程和高置信水平、高可靠度的单侧置信下限曲线.高温合金松弛过程回归分析方法可以将应力松弛过程作为一个整体进行回归分析,充分利用了不同时刻剩余应力试验数据间的纵向信息,具有信息量大、精度高的特点.而且当试样数量较少时,传统方法得到的剩余应力置信下限曲线可能会发生畸变,而该方法则可以避免这一现象的发生.工程应用表明,在试样数相同的情况下,该方法比传统方法具有更高的精度,而在精度相同的情况下,则可减少大量试样. 相似文献
78.
79.
研究了TC17钛合金惯性摩擦焊焊接接头的疲劳裂纹扩展规律,并利用光学显微镜、扫描电镜对材料的显微组织和断口形貌进行分析。结果表明:TC17钛合金母材为α+β网篮状组织,晶粒较大;焊缝区和热影响区内可以看到明显的原β相晶界,焊缝区的原β晶粒较细小,热影响区的原β晶粒较粗大,晶粒内部存在细小的α相。在室温下,当ΔK≤15 MPa.m1/2时,焊缝区疲劳裂纹扩展速率较小,而当ΔK≥15 MPa.m1/2时,焊缝区的扩展速率最大,其次是热影响区,母材的裂纹扩展速率最小;在高温下,焊接接头各部位的裂纹扩展速率相差不大,均小于室温。 相似文献
80.
针对窄带平稳随机信号的小样本谱估计问题,结合均匀线性阵列的空间谱估计算法,提出了一种高性能小样本谱估计算法。该算法首先利用采样数据构造一个Toeplitz矩阵;然后对该矩阵进行特征值分解得到信号子空间和噪声子空间;再结合MUSIC、ESPRIT等子空间算法,即可实现对小样本采样数据的谱估计。数值仿真验证了该算法的有效性。 相似文献