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为了研究B65A-S钢的动态力学行为,采用Instron液压试验机和分离式霍普金森压杆试验装置,在不同应变率和不同温度条件下对圆柱形试样进行准静态和动态加载试验。试验结果表明,材料的屈服强度与流动应力随着温度升高而降低;在温度一定时,随着应变和应变率的增大,材料的流动应力增高,具有典型的温度软化、应变强化和应变率强化特性。最后基于Jonson-Cook本构模型对试验数据拟合,得到B65A-S钢的Johnson-Cook本构模型参数。 相似文献
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从细观力学角度分析并建立了纤维增韧陶瓷基复合材料从制备温度冷却到室温过程中产生的残余热应力与复合材料的比例极限应力的关系模型。该模型表明,减少复合材料的残余热应力或提高复合材料的纤维与基体的模量比,均可提高复合材料的比例极限应力。通过单调拉伸实验测试了先驱体浸渍裂解法(PIP)制备的2D SiC/SiC复合材料的比例极限应力,并采用文中建立的比例极限应力与残余热应力关系模型,计算出复合材料SiC基体的残余热应力为-19.5 MPa。分析表明,该结果是合理的。此外,引用了公开文献报道的5种复合材料体系数据,用于验证文中所建立的比例极限应力与残余热应力关系模型的适应性和可靠性,计算结果与实验结果最大误差为18.6%,表明该模型具有较好的适应性和可靠性,可为纤维增韧陶瓷基复合材料的研究提供新思路。 相似文献
84.
柔性机翼在气动载荷作用下产生较大变形,几何非线性因素不容忽视。利用机翼柔性特点,通常采用梁模型进行结构建模。从几何精确梁理论出发,结合Hamilton原理推导了几何非线性梁的动力学平衡方程。不同于经典的位移基有限元,采用梁广义应变作为插值变量,得到广义质量阵、广义阻尼阵、刚度阵及载荷列向量,建立非线性应变梁模型。结合Newmark数值算法和牛顿-拉夫森(Newdon-Raphson)迭代法建立了动力学方程求解算法。针对典型算例,开展静、动力学分析,并分别与有限元软件的仿真结果进行对比。结果表明:在相当计算精度下,所建模型收敛特性更好。为进一步验证所建模型在工程实际应用中的精度和有效性,开展针对典型大展弦比机翼的地面静力试验。试验表明:仿真结果与激光位移计和光纤传感设备测得的变形值具有较高的一致性,验证了所建模型具有较高精度。 相似文献
85.
为提高涡轮叶片疲劳寿命,探索了一种利用水下激光冲击强化方法处理涡轮叶片残余应力的技术。利用波长532 nm、脉宽10 ns、能量1.2~1.5 J、光斑直径1.0 mm的YAG激光器,对涡轮叶片榫齿部位进行了激光冲击强化处理。结果表明,水下激光冲击强化方法能有效消除、调整机械加工残余应力。当激光功率密度大于2.5 GW/cm~2且小于7.5 GW/cm~2时,随着功率密度的增加,表面残余应力也相应增加;当功率密度大于10.0 GW/cm~2后,表面残余压应力随功率密度的增加而明显降低;功率密度等于7.5G W/cm~2时,表面残余应力为-419.5 MPa,为最佳。 相似文献
86.
杨贤文余立吕彬彬郭洪涛杨振华寇西平 《空气动力学学报》2015,(5):667-672
对采用复合材料玻璃纤维、碳纤维加工的静气动弹性模型进行了高速风洞试验研究,测试了模型的柔度矩阵、气动力、表面压力、弯/扭应变信号及弯/扭变形,为静气动弹性模型刚度试验、弯/扭应变信号测量、模型变形视频测量(VMD)及风洞总压控制等静气动弹性风洞试验能力的提高积累了经验,为飞行器静气动弹性研究提供了良好的试验平台。研究表明:静气动弹性模型较刚性模型升力线斜率及襟副翼效率下降、气动焦点前移;静气动弹性模型与刚性模型表面压力差异明显;在小迎角范围内,静气动弹性机翼模型弯/扭应变信号随迎角增加基本呈线性变化;在正迎角时,大展弦比后掠机翼静气动弹性模型的剖面扭转变形使有效迎角减小,剖面越靠近翼尖弯/扭变形越大。 相似文献
87.
88.
基于非接触式测量的旋转叶片动应变重构方法 总被引:3,自引:3,他引:0
基于叶端定时非接触式测量和振动响应传递比的概念,开展高速旋转叶片动应变重构方法的研究。在频域内推导了叶片任意测点位移与任意测点动应变的传递比,给出了单模态共振下响应传递比关于位移和应变模态振型的解析表达式;建立旋转叶片的三维(3D)有限元模型,开展考虑旋转预应力效应的叶片模态分析,提取位移和应变模态振型,获得任意转速下叶端位移与叶根关键点动应变的传递比。开展高速旋转叶片叶端定时非接触式测量实验,采用周向傅里叶算法对叶端定时信号进行处理,获得叶片在不同转速单模态共振下的叶端位移,结合响应传递比,重构5个旋转叶片的关键点动应变。结果表明:旋转叶片在9000r/min和13000r/min转速下发生1阶共振时,与应变片实测结果相比,叶根处应力最大点、次大点和边缘点3个关键点的动应变平均重构误差均小于15%,验证了旋转叶片动应变重构方法的有效性。 相似文献
89.
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
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