某燃气涡轮工作叶片裂纹分析

为阐明测试单元环境下加速任务试车(AMT)过程中叶片早期起裂的物理原因,对裂纹叶片断口进行了检查和分析,并采用LPTi's XactLIFETM系统对叶片进行了深入的分析.结果表明:叶片叶型发生了过量的蠕变损伤,此过量的蠕变损伤导致了叶片的过量延伸以及叶型特别是在尾缘区域的转扭,此行为可能造成AMT疲劳循环条件下缘板以下的叶片伸根部位疲劳裂纹的形核与生长.因此,过量的蠕变被认为是整个裂纹形核过程的主要驱动力.      

陶瓷基复合材料高精度宏细观统一本构模型研究

基于高精度通用单胞模型(HFGMC)建立了陶瓷基复合材料(CMCs)的宏细观统一本构模型.首先基于CMCs的细观结构和损伤特点建立代表体元(RVE)并定义细观损伤变量.然后采用HFGMC模型计算细观损伤变量的演化,由此获得宏观应力应变曲线,从而建立了CMCs的宏细观统一本构模型.采用该本构模型预测了CMCs的宏观应力应变曲线,与实验结果吻合良好.结果表明该本构模型能够模拟CMCs的拉伸与损伤行文,为CMCs强度分析提供了有效手段.      

雨流计数的递归算法

给出了疲劳分析中雨流计数法的另一种等效解释。在这个解释的基础上,提出了雨流计数的递归算法。该算法将包含多于一个应力峰值点的任意载荷 时间历程以两个谷值点为界分解成3个子段,每个子段用递归方法继续分解成3个更短的子段,直至每个子段仅包含一个峰值点或不包含峰值点为止。分解得到的仅包含一个峰值点的任意子段对应一个子循环,其应力的最大值和最小值在递归分解过程中可以同时算出。该算法不需像其他雨流计数算法那样在剔除局部子循环的峰、谷点数据后重新整理载荷 时间历程,也能保留各应力子循环出现的先后次序信息,且最先分离出来的可以是变程最大的应力循环。算法的缺点是不适合实时疲劳损伤计算,且算法在实现时需要计算机为其堆栈分配较多的存储器空间。     

钛合金航空结构件的损伤修复技术

钛合金航空结构件的应用越来越广泛,但应用传统制造技术对钛合金结构件的修理则较困难,且存在许多缺陷。文章介绍了钛合金件裂纹的激光焊接、激光熔覆修复技术;对于缺损性损伤,介绍了应用快速成型系统重建损伤结构的技术。     

飞机结构广布疲劳损伤的研究进展

老龄飞机结构的广布疲劳损伤（WFD）严重危害结构的完整性,成为近几年保证飞机结构完整性的研究热点之一。传统的损伤容限分析对广布疲劳损伤结构不适用,含WFD结构中多个裂纹之间的相互作用使得结构的损伤容限评估复杂化。介绍了国内外老龄飞机结构广布疲劳损伤研究的进展情况,包括应力强度因子、剩余强度、裂纹扩展以及裂纹形成的研究,展望了进一步研究的方向。     

复合材料层压板抗冲击行为及表征方法的实验研究

对14种复合材料体系约800个试样进行了冲击阻抗和含损伤层压板压缩强度试验研究,研究发现对于同一种复合材料层压板的冲击能量．凹坑深度曲线和凹坑深度．压缩破坏应变曲线均存在拐点,在出现拐点后内部的分层损伤叠加面积基本上不再增加,压缩剩余强度基本上不再降低,表面冲击部位开始出现纤维断裂。研究表明采用传统CAI来表征损伤容限性能的方法可能得到与实际结构损伤容限特性相反的结论,因此,提出了利用拐点附近特性来表征复合材料层压板的抗冲击行为（包括损伤阻抗和损伤容限）的建议,即分别采用QSI方法得到的准各向同性层压板的最大接触力Fmux和压缩破坏强度（应变）的门槛值CAIT来表征复合材料层压板的损伤阻抗和损伤容限行为。     

G105钻杆摩擦焊接头的断裂韧度和组织性能

G105钻杆的工具接头和管体采用摩擦方式进行焊接,对摩擦焊接头进行了适当热处理.对钻杆工具接头、管体、焊合区三点弯曲试样的断裂韧度进行了测试,分析了弯曲试样的微观组织和断裂形貌以及接头焊合区韧性损伤的原因.     

叶片外物损伤容限设计的本质特点及设计准则的发展

通过对风扇/压气机叶片外物损伤及其失效特点的深入分析,认为叶片外物损伤容限设计的本质是考虑外物损伤影响的叶片振动应力设计.通过对国内外发动机设计规范和标准的分析和回顾,将外物损伤容限设计准则的发展分为3个阶段:①50年代初-60年代末,以外物损伤(FOD)的预防和维护为主;②70年代初-90年代末,等效为应力集中系数K_t≤3的缺口容限设计;③2000年以来,FOD的概率容限设计.最后对我国外物损伤容限设计的研究方向提出了建议.      

基于转角振型曲率的损伤识别

利用中心差分法求取振型曲率,用损伤前后同一位置的振型曲率变化来作为结构损伤的识别指标。采用有限元方法,通过数值仿真对不同位置发生损伤的悬臂梁进行分析,利用构造的的损伤指标对结构损伤情况进行识别研究。在前人的研究基础上,特别提出了利用角度位移振型曲率变化来识别损伤。仿真算例表明:利用角度位移振型比平动位移振型识别损伤的效果更好、精度更高。     

基于LC理论和概率神经网络的损伤识别

本文提出了结构健康监测中一种新颖的方法用于时变系统的损伤识别,选取FS-TARMA(函数基时变自回归移动平均)时间序列模型应用于一种随机振动信号中,这种振动信号在时变系统中用来估计TAR/TMA参数和创新方差。基于一种特征值分解技术,被估计的TAR/TMA参数和创新方差能够为损伤估计提供更多信息和数据,从而形成了一种新的理论LCs(潜在成分)。LCs被组合和分解成数值,接着输入概率神经网络中进行损伤识别。将这种新方法用于三自由度时变系统中进行评估,根据质量和弹簧刚度的降低来模拟不同级别的损伤。这种方法能够找出系统参数的时变性质和质量及刚度变化引起的损伤级别。结果表明:使用这种方法,与其他的非降维和普通的特征提取方法相比,识别的成功率有相当大的提高。