随机载荷作用下元件断裂可靠性的裂纹长度模型

研究了随机载荷条件下元件断裂可靠性计算的方法,给出了一般和特殊条件下元件断裂可靠性的计算方法,并采用Monte Carlo法模拟裂纹在随机载荷作用下的随机扩展.通过对模拟计算结果的统计分析得出任意给定时刻疲劳裂纹尺寸的分布,以及临界裂纹尺寸的分布,并提出用修改了的裂纹长度模型计算裂纹在随机扩展中的瞬时可靠度和过程可靠度.     

扩展企业合作产品定义过程的工作流互操作技术

利用面向对象方法和工作流技术对合作产品定义过程中的分布式工作流管理技术进行研究。建立了合作产品定义过程的动态规划模型和面向对象工作流模型及实现互操作的方法。     

两种中温固化胶粘剂的剪切疲劳和蠕变性能研究

研究了SY 2 4B胶膜和SY H2糊状胶粘剂的剪切疲劳和蠕变性能。SY 2 4B胶膜和SY H2糊状胶粘剂同为中温固化的结构胶粘剂 ,SY 2 4B胶膜采用橡胶增韧 ,SY H2糊状胶粘剂采用热塑性树脂增韧。SY 2 4B胶膜虽然具有优异的韧性 ,但SY H2糊状胶粘剂的剪切疲劳和蠕变性能优于SY 2 4B胶膜 ,这与增韧剂种类与胶层厚度有一定关系。温度、应力和时间也是影响蠕变量的重要因素     

裂纹扩展的无网格数值模拟方法

疲劳断裂是航空材料的重要失效形式 ,由于裂纹尖端应力存在奇异性 ,传统有限元方法模拟裂纹沿任意路径扩展存在很多不足。作为一种新兴的数值模拟方法 ,无网格计算只需将求解问题离散为独立的节点 ,计算过程中可以实时跟踪裂纹尖端区域进行局布细化。将连续的裂纹扩展过程看作多个线性增量 ,每一个增量内裂纹扩展角根据应力强度因子确定 ,通过在裂纹尖端细化节点和引入外部基函数提高了计算精度。本文给出了应用无网格方法模拟裂纹扩展过程的关键技术和计算流程 ,通过对带有中心斜裂纹的 Ti-6 Al-4 V合金平板进行分析 ,预测得到的裂纹扩展路径与实验值吻合的较好。     

某发动机低压涡轮盘技术寿命研究

本文对某发动机低压涡轮盘进行了技术寿命研究。对盘进行了应力计算,寿命分析,确定了考核部位。对试验设备、试验件及试验参数进行了介绍。给出了2个试验件的试验结果,并根据有关规范给出了轮盘的标准循环数和平均飞行小时数。试验研究为轮盘定寿、延寿提供了试验依据。      

正交各向异性材料构件粘塑性损伤寿命研究

用损伤力学与粘塑性理论相结合的方法,将正交各向异性材料的粘塑性统一本构模型进行了修正和推广,建立了在蠕变与疲劳载荷交互作用下正交各向异性材料的粘塑性损伤统一本构模型。用模拟气膜冷却的空心涡轮叶片的子构件,进行了在蠕变与疲劳载荷作用下构件的损伤试验和寿命试验。将计算结果和试验结果进行了比较。     

考虑应力状态的疲劳裂纹闭合分析

利用改进的条带屈服模型 (Modified Strip Yield Model),通过对裂端约束的研究,提出组合约束因子的概念,发展了 Budiansky和 Hutchinson的解析模型,建立了可考虑不同应力状态的疲劳裂纹闭合模型,可方便地推广到穿透厚度裂纹的闭合分析中。与航空结构合金的实验数据及有限元结果的比较显示该模型能准确预测疲劳裂纹闭合中载荷比、应力状态和厚度等重要因素的影响。给出的显式结果可以方便地用于航空工程实际。     

基于人工神经网络的预腐蚀铝合金疲劳性能预测

 通过对BP神经网络算法分析和收敛性改进,从获得的预腐蚀和疲劳试验数据中通过训练建立了LY1 2CZ铝合金腐蚀性能和疲劳特性与预腐蚀温度和时间的映射模型,从而可预测铝合金在一定预腐蚀环境谱下的最大腐蚀深度和疲劳特性。神经网络算法采用 BP算法 ,网络结构采用2-4-2形式。结果表明 ,神经网络用于预腐蚀铝合金的腐蚀状况和疲劳性能预测是可行的     

各向异性单晶叶片强度寿命研究—第I部分:晶体滑移本构模型及应用

单晶叶片技术是提高航空发动机及地面燃气轮机性能、寿命及可靠性的关键技术之一，但单晶材料机械、力学性能的各向异性特性制约了其发展和应用，对其工程应用及应用的理论基础提出了挑战。课题组开展了各向异性单晶叶片强度分析和寿命预测方面的一些研究工作。包括：建立并验证了弹塑性、蠕变滑移本构模型及蠕变持久寿命预测方法；进行了不同晶体取向DD3单晶在不同温度、不同速率或不同温度、不同应力水平下的拉伸试验及蠕变试验，这些实验数据及由其反映的单晶中、高温各向异性特性对单晶材料的应用具有重要意义。此外还进行了某种单晶叶片的实验研究。作为上述研究的应用，对某发动机单晶涡轮叶片进行了强度分析和寿命预测。本文这一部分介绍本构模型及应用，实验研究将在第II部分介绍。     

加筋板广布疲劳损伤模式及剩余强度分析

给出了两种加筋板广布疲劳损伤模式和两种加筋板广布疲劳损伤剩余强度判据，并用这两种判据对3种形式损伤的加筋板剩余强度进行了预测，预测结果和试验结果符合得很好。