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881.
复合材料已经广泛应用于航空领域,成为飞机结构的主要用材之一.复合材料的损伤破坏机理与金属截然不同,在飞机大量采用复合材料结构后,其维护问题变得更加突出.本文对复合材料的主要损伤类型进行了介绍,对各种无损检测方法进行了总结,并举例说明飞机复合材料结构损伤的定义与描述方法.在此基础上,介绍了飞机复合材料结构的修理流程与主要修理方法,并对相关的试验与理论研究成果进行了综述. 相似文献
882.
883.
广布疲劳损伤(WFD)问题严重威胁飞机结构的完整性和安全性,为确定支持飞机结构广布疲劳损伤评定和维修大纲的有效性限制,需要先确定飞机结构的广布疲劳损伤平均行为。以疲劳应用统计学中强度升降法的理论为基础,提出了确定飞机结构广布疲劳损伤平均行为的寿命升降法,在不同寿命级上进行疲劳试验,继而进行剩余强度试验,判断剩余强度是否满足要求,当相邻2个寿命级上出现相反结果时,取2个寿命均值为正好满足剩余强度的寿命,重复试验并统计分析得到广布疲劳损伤平均行为。以5细节多部位损伤结构为例,采用提出的寿命升降法,测得了其在指定载荷条件和剩余强度下的广布疲劳损伤平均行为。提出的寿命升降法以疲劳可靠性为理论基础,不依赖于结构的具体形式和受载情况,对多部位损伤和多元件损伤结构均适用。 相似文献
884.
应变不变量失效理论基于物理失效模式判断纤维和基体的损伤,适于研究纤维与基体的细观相互作用及固化残余应力的影响.介绍了应变不变量失效理论的物理背景,建立了正方形、六边形和钻石型细观代表体积单元模型,给出了宏观应变到细观应变的转换方法,提出了相应的失效模式和损伤演化准则.基于应变不变量失效理论求得了CCF300/5228材料体系的机械应变放大系数和热应变放大系数,对CCF300/5228复合材料开孔层合板的拉伸破坏过程进行了模拟,分析了纤维和基体的失效过程.计算与试验结果取得了较好的一致性,证明了该理论的适用性. 相似文献
885.
对受到边界约束的不同工艺成型复合材料加筋板进行了轴压试验和数值模拟,研究二次胶接和共固化工艺成型加筋板轴向压缩破坏机理。轴压试验中,通过应变计实时监测试验件局部屈曲,及时记录试验件初始声响载荷,通过断面观测分析结构破坏机理。基于ABAQUS软件建立有限元模型模拟结构后屈曲损伤渐进直至破坏过程。计算结果和试验结果相吻合,研究表明工艺对结构稳定性及承载能力没有显著影响,而加筋板构型影响较大。聚甲基丙烯酰亚胺(Polymethacrylimide,PMI)泡沫不影响结构失稳载荷及破坏载荷,但能延缓结构初始损伤的发生。二次胶接成型加筋板界面临近破坏才出现损伤,而共固化成型加筋板界面损伤出现较早且扩展缓慢,表现出更好的损伤阻抗特性。 相似文献
886.
为了获得功能梯度材料的高精度损伤识别方法,本文基于动力学方法,通过对状态空间变量进行变量替换,求得了沿轴向指数分布的功能梯度Timoshenko梁的传递矩阵,通过分析裂纹对结构局部柔度的影响,采用扭转弹簧模拟裂纹对结构局部柔度的贡献,建立了功能梯度Timoshenko梁的表面裂纹传递矩阵,并且推导了复杂边界条件下多跨梁的理论模型。通过将非线性方程组转化为单一目标函数优化问题,并将增广拉格朗日算法与差分进化算法相结合对结构进行损伤识别。计算实例表明,本文提出的方法具有精度高、收敛快等特点,且适用于复杂边界条件下多损伤模型的损伤识别。 相似文献
887.
基于累积损伤等效方法提出一种能够描述产品性能非线性退化过程的分段非线性加速退化模型(SNADM,Segmented Nonlinear Accelerated Degradation Model),有效解决了产品性能退化率为时变函数时其寿命难以准确评估的问题.推导了总体累积退化量函数的分段表达式,结合非线性函数和加速方程得到SNADM的表达式;用数值迭代法对SNADM进行参数辨识进而对贮存条件下产品退化轨迹统计量函数进行外推,由产品退化量分布随机过程类型确定可靠度函数,再结合失效阈值对产品贮存寿命进行评估.对某导弹制冷器进行了步降应力加速退化试验,评估结果验证了该方法的有效性和正确性. 相似文献
888.
基于SMO—SVR的飞机舵面损伤故障趋势预测 总被引:1,自引:1,他引:1
飞机舵面出现损伤时,为了更准确的预测状态参量变化情况,提出了一种改进的序贯最小优化支持向量回归(SMO-SVR, Sequential Minimal Optimization Support Vector Regression)预测方法.采用改进C-C平均方法对多元时间序列进行相空间重构,以确定最优嵌入维数m和延迟时间τd.根据所求m和τd建立加权SVR预测模型,并调整了SMO算法的停机准则.利用区间自适应粒子群算法(IAPSO, Interval Adaptive Particle Swarm Optimization)优化SVR参数,以提高参数优化速度.为了验证改进算法的有效性,针对飞机方向舵损伤故障趋势进行了预测和分析,并与径向基函数神经网络(RBFNN, Radial Basis Function Neural Network)方法进行了对比,仿真结果表明SMO-SVR预测模型具有很好的预测能力. 相似文献
889.
890.