晶体塑性模型及其在金属疲劳寿命预测中的应用

作为细观尺度上描述各向异性非均质材料塑性变形行为的重要方法，晶体塑性模型能够基于晶体材料的微观组织结构预测其宏观力学性能，在航空航天金属的力学性能设计及评估中展现出应用前景。本文总结了晶体塑性模型的发展历程和不同变种，从流动准则、硬化模型和内部状态变量演化3个角度对比分析了唯象晶体塑性模型与基于物理机制的晶体塑性模型的特点与差异；然后介绍了基于疲劳指示参数和寿命评估准则的晶体塑性有限元在金属疲劳寿命预测领域的应用尝试，以航空航天常用金属疲劳裂纹萌生寿命预测为例，给出了部分应用实例表明不同模型的预测能力和适用性；最后展望了晶体塑性模型和应用的未来发展趋势和有待加强的研究方向。     

AA7075-T6 Ⅰ-Ⅱ复合疲劳裂纹扩展研究北大核心CSCD

通过AA7075-T6铝合金在不同加载角度下的Ⅰ-Ⅱ复合高周疲劳裂纹扩展试验,利用FRANC3D中M-积分计算了复合型裂纹尖端的等效应力强度因子幅值,结合七点递增多项式对数据处理,得出了复合疲劳裂纹扩展速率曲线,分析了复合疲劳性能,并探讨了复合裂纹扩展的路径及断口特性。结果给出了纯Ⅰ型疲劳裂纹扩展速率曲线在稳定扩展阶段的Paris公式的参数;并表明:Ⅰ型疲劳裂纹扩展寿命最长,复合疲劳裂纹扩展寿命都有不同程度的减少;复合疲劳裂纹开裂方向的数值分析及实验结果与理论吻合;复合疲劳断口表现为脆性断裂。     

基于条纹投射三维测量的铆钉自动化检测技术

针对大型薄壁结构铆接点位自动化检测问题,提出了基于条纹投射三维测量的铆钉检测技术,实现了铆钉镦头尺寸特征高精度测量以及裂纹缺陷自动化识别。在传统条纹投射三维测量的基础上,引入高动态范围(HDR)纹理合成,提出二、三维结合的点云分割策略,实现铆钉尺寸特征高效提取。搭建深度学习神经网络,实现镦头表面缺陷识别。本文搭建了系统原理样机,以铆接桁条样品和标准器作为样件进行系统实验验证。结果表明:实验室条件下,该方法直径测量精度为0.040 mm,高度测量精度为0.013 mm,缺陷识别准确率可达99.30%。与传统方法相比,本文提出的方法更加易于集成,效率高,具有广泛应用价值。