管道曲面构件自动铺丝路径规划

提出了一种基于管道曲面广义螺旋线的铺丝路径生成算法,把芯模曲面的铺丝路径规划问题转化为求解该曲面上的广义螺旋线。利用管道曲面广义螺旋线算法,通过求解初值问题的一阶常微分方程组就可得到精确的位于芯模面上的铺丝路径。该算法具体计算可以利用功能强大的计算软件Matlab中的ODE45函数,该函数是基于自适应的4-5阶龙格-库塔算法,因而可构造具有相对误差以及绝对误差的控制机制的铺丝路径。经过算例验证,该算法操作简单,精度能够满足铺丝技术工艺要求。     

稳态热载荷作用下热障涂层结构界面断裂研究

针对陶瓷层与黏结层构成的双层热障涂层结构存在单边界面裂纹的情况,利用虚拟裂纹闭合技术(VCCT)计算了稳态热载荷作用下结构的能量释放率,根据计算结果研究了单边界面裂纹的扩展行为.给定结构的温度边界条件求解得到稳定温度场,并以此作为结构的热载荷,计算能量释放率时采用随温度变化的材料参数.计算结果显示,在给定条件下,界面裂纹起裂后结构总的能量释放率大于界面断裂韧度,裂纹将进行失稳扩展;在裂纹扩展至接近自由端面时总能量释放率迅速减小并降到界面断裂韧度以下,裂纹不扩展.分析表明,处于高温稳态热载荷条件下的热障涂层系统,不会发生陶瓷层彻底剥落的失效现象.      

S形进气道纤维铺放轨迹规划和优化方法

为研究纤维铺放轨迹规划和优化算法,在分析等铺放角法和等距偏置法两种轨迹规划 方法的基础上,提出基于纤维带边缘曲线的轨迹规划方法和纤维带丝束数量计算方法。在轨 迹铺放角范围满足设计要求的前提下,将等铺放角法和等距偏置法两种轨迹规划方法相结合 ,提出以曲线在曲面内等距偏置为核心的铺放轨迹优化方法。该算法可以提高铺放设备的工 作效率,并对纤维带丝束数量、纤维重叠面积、纤维间隙面积等铺放信息的计算方法进行了 分析。最后将以上分析结果应用到S形进气道曲面的铺放轨迹规划中,证明了该铺放轨迹规 划和优化方法的可行性。
     

纤维铺放设备机械手臂末端运动轨迹的后置处理技术研究

在已知被铺放芯模和芯模铺放纤维轨迹的基础上,对数控铺放设备的后置处理算法 进行了研究。通过铺放设备运动过程的分析,将这种冗余度机器人的七个关节分两个部分处 理：主轴关节部分和机械手臂部分。运用机器人学相关原理建立杆件坐标系,通过机器人运 动学的正解和逆解,得到了机械手臂六关节变量的解。提出利用投影向量法判断铺放螺旋轨 迹方向。同时为了实现铺放过程的运动仿真,系统阐述了铺放轨迹的前期处理方法。分析了 铺放头角度参数和位置参数的关系及铺放头角度参数的合理范围。最后通过铺放运动过程仿 真,证明了所提出的后置处理算法和轨迹数据前期处理方法的正确性。     

DD100镍基单晶合金的高温断裂分析

通过对DD100单晶合金组织、断裂等方面的研究，探讨了影响单晶的断裂延性的因素。当DD100单晶合金中加入适量Hf元素后，单晶合金中无明显的疏松孔洞，γ／γ'共晶数量增加。发生瞬间断裂的不含Hf元素的试样中存在亚晶界、疏松孔洞以及γ／γ'共晶，但亚晶界的危害超过后两者。     

疲劳裂纹扩展随机过程的统计分析

证明了两种疲劳裂纹扩展随机模型 (即以时间为参量的随机过程模型和以裂纹长度为参量的随机过程模型 )在描述裂纹扩展随机过程方面的统一性。建立了由试验数据估计平稳对数正态随机过程相关参数的方法,可以直接由试验数据估计疲劳裂纹扩展随机过程的相关参数。针对 4种机型含紧固孔试件谱载荷下的疲劳裂纹扩展试验数据,给出了用文中方法估计的相关参数和用随机模拟法估算的置信区间。     

影响碳化硅基复合材料机械性能的工艺因素

介绍了纤维及预制体成型、高温处理、界面技术、基体致密化及后处理等工艺因素对碳化硅基复合材料机械性能的影响。基体密化工艺是影响复膈材料性能最为主要的因素,化学气相渗透工艺制备的碳化硅基复合材料的强度和韧性明显高于其它工艺制备的复合材料,预制体高温处理可提高纤维在基体复合材料及使用过程中的高温稳定性,减少纤维／基体界面的热应力,但高温处理会引起纤维强度大幅度下降,在高温处理前先进行中间相涂层处理,不仅     

三维编织工艺参数对复合材料拉伸性能的影响

通过一系列的实验比较和分析研究 ,客观地评价了三维编织工艺参数对复合材料拉伸性能的影响。实验结果表明 :三维编织复合材料具有良好的力学性能 ,纤维表面编织角、纤维体积分数和纤维束细度对复合材料拉伸性能有较大的影响     

激光喷丸强化TC6钛合金的振动疲劳寿命及断口形貌分析

为了研究TC6钛合金激光喷丸强化(Laser Shocking Peening,LSP)处理后对振动疲劳寿命的影响,采用不同喷丸次数的方法对TC6钛合金进行LSP处理,采用振动疲劳测试系统对振动试样进行振动疲劳测试,用X射线衍射仪和显微硬度计测试LSP前后试样的残余应力和硬度,研究LSP对TC6钛合金振动疲劳性能的影响...     

Modified micro-mechanics based multiscale model for progressive failure prediction of 2D twill woven composites

To consider fiber random distribution at the microscale for the multiscale model based on the micro-mechanics failure (MMF) theory, clustering method is used for the extraction of amplification factors. As the clustering method is a kind of unsupervised machine learning method, the elements with similar mechanical behavior under external loading can be included in a cluster automatically at the microscale. With this modification, the fiber random distribution model can be used for multiscale damage analysis in the framework of MMF theory. To validate the modified multiscale analysis method, progressive damage analysis of a kind of 2D twill woven composites is conducted based on different microscale models. The stress values for microscale models with fiber hexagonal and random distribution patterns are compared first. Much higher stress concentration is generated in the fiber random distribution model due to the smaller inter-fiber distance especially under longitudinal shear loading. The obtained cluster distribution results exhibit the characters of the stress distribution in the two microscale models. Thereafter, tensile and compressive responses of the 2D twill woven composite are predicted with the modified multiscale analysis method and accuracy of the method is verified through comparison with published experimental results. From the simulation results, it can be found that the matrix damage initiation from the model based on the fiber random distribution model is premature compared with that from the model based on the fiber hexagonal distribution model. Besides, under tensile loading, the damage all initiates from the fill tows and propagates to the wrap tows. However, under compressive loading, the matrix damage initiates from the wrap tows in the model based on the fiber random distribution model.