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。