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211.
构件低周疲劳损伤的金属磁记忆检测试验研究 总被引:7,自引:0,他引:7
对18CrNi4A钢缺口试件在三级应力水平下进行了低周疲劳试验和磁记忆信号检测,研究应力集中、疲劳损伤及疲劳应力对磁信号的影响规律。结果表明,利用磁信号Hp(y)曲线突变特征和磁信号梯度K曲线异变峰特征可表征试件损伤位置;采用H′p(y)=Hp(y)N-Hp(y)0的磁信号处理方式,磁信号H′p(y)曲线过零点与试件断裂位置重合,处理后的磁信号过零法可更有效的表征试件损伤位置;磁信号梯度Kmax值随疲劳损伤程度的增加而逐渐增加,反映了构件疲劳损伤程度,可表征试件疲劳损伤程度;磁信号与疲劳应力水平存在强烈的相关性,应力水平越大,磁信号值也越大。 相似文献
212.
在综述了电缆故障类型和现有电缆故障检测与定位方法的基础上,引入了两种电缆故障在线检测与定位新方法——序列时域反射法(STDR)和扩散频谱时域反射法(SSTDR),分析研究了两种方法的原理,选取了一种适用于两种方法的相关算法——改进的实序列频域相关算法,并在MATLAB中建立了仿真模型,对两种方法进行了仿真验证,并进行了比较,对实际的应用具有理论指导意义。 相似文献
213.
某发动机空中停车事件的失效分析 总被引:3,自引:0,他引:3
对一台发生空中停车的发动机进行了现场分解调查和实验室分析工作。分解发现肇事件是1组低压涡轮4级(LPT4)静子叶片,该叶片组因固定沟槽断裂而向后翘起打断所有LPT4转子叶片,并将低压涡轮部分5级(LPT5)和全部6级(LPT6)叶片打断。宏观和微观观察表明断裂的LPT4静子叶片均属于高周疲劳断裂,疲劳断裂的主要原因是固定沟槽内倒角过小。有限元法分析结果表明叶片倒角过小降低了叶片抵抗振动应力的能力;影像法测量结果表明内倒角不符合厂家的技术要求;金相分析表明内倒角不符合技术要求的原因是该处曾进行过焊修和再加工,属修理不当造成的。 相似文献
214.
215.
随着科学技术的进步,角度检测在现代工业体系中占有重要地位.现有角度检测设备因其测量范围、测量精度和功耗等局限,而逐渐不能满足测量要求.采用石英挠性加速度计传感器、AD7734与ARM MCU组合而成的一种新型倾角测量仪,通过对石英挠性加速度计的电流信号进行调理和AD采集,以及对采集的数据进行滤波处理,解算出倾角,通过标准RS485通信接口将数据传输到PC机上显示.实验表明:在0°~ 30°角度测量范围内,该系统倾角测量精度可以达到±0.01 °,具有很好的工作稳定性.同时,该倾角测量仪具有体积小、精度高、重量轻、功耗低等优点,可广泛应用到桥梁架设、国防军事、地质勘探、土木工程、石油钻井、航空航天、航海、精密加工等领域. 相似文献
216.
针对传统Canny边缘检测算法存在的不足,结合激光主动成像末制导的实际特点,提出了一种改进的Canny边缘检测算法.该算法在Canny边缘检测算法的基础上,采用同态滤波和提升小波变换级联的方法代替传统的高斯滤波器;采用3×3邻域的权值梯度计算方法代替原有的2×2邻域差分运算;采用Otsu自适应阈值计算方法,使算法可根据图像自身特点选择最合适的阈值.实验证明:该算法提升了传统Canny算子的抗干扰能力和鲁棒性,能够较好地保存边缘信息,准确检测出激光主动成像图像的边缘,具有较强的自适应性. 相似文献
217.
为了准确预测复合材料连接结构损伤的产生和扩展,基于单向板疲劳性能预测层合板螺栓连接结构疲劳寿命。用T300/BMP-316单向板试验数据对正则化疲劳寿命与剩余强度的参数进行拟合;在复合材料基体主控失效判据基础上增加纤维失效和分层失效判据,改进基于断裂韧性的失效准则判定损伤的产生和扩展;采用二级载荷疲劳寿命等效实现损伤的非线性累积,再对相应的损伤进行材料性能退化。预测结果与试验对比表明:对不同几何参数层合板连接结构的对数寿命预测与试验误差在5%以内,对不同应力水平下层合板连接结构的对数寿命预测与试验误差在10%以内,最终破坏模式及损伤区域的预测与试验结果吻合良好。 相似文献
218.
金属薄壁开孔结构在强热声载荷下,表现出大挠度强非线性响应特性,疲劳寿命缩短。基于时域的基础上,利用有限元法(FEM)结合降阶模态法(ROM)获取4边固支开孔薄板在不同热、声载荷组合下的位移和应力的动态响应,并进行响应时间历程和功率谱(PSD)的统计分析。采用雨流计数法和Morrow平均应力模型,结合Miner线性累积损伤理论对结构进行疲劳寿命的预估和分析。结果表明:屈曲后的位移响应由热声载荷的相对强弱决定。此外,屈曲前结构随热、声载荷的增加,寿命缩短。屈曲后,持续跳变使得结构的寿命缩至最短;进入间歇跳变区域,间歇时间短的跳变要比间歇时间长的跳变造成的结构损伤大,即快频跳变引起的损伤更大。跳变结束后,随着温度的升高,寿命先延长后缩短。 相似文献
219.
220.
为了研究航空发动机试验中精确数学模型未知的多传感器故障诊断问题,采用基于广义回归神经网络(General Regression Neural Network,GRNN)组的故障检测方法,提炼出传感器之间的约束关系和故障规律,构建了一组多输入多输出GRNN,用于估计传感器输出,与测量值生成残差,通过与门限值比较判断可疑传感器,找到神经网络组中的具有最小可疑传感器数的GRNN。采用可疑传感器的估计信号做为重构信号交叉验证其它GRNN。通过验证即可确定可疑传感器为最终故障传感器。为了控制神经网络的回归精度,将多输入多输出神经网络分解为多个多输入单输出网络。通过仿真数据验证了该方法用于传感器故障检测的可行性。 相似文献