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31.
二维三轴编织复合材料压缩失效行为的细观有限元模拟 总被引:2,自引:2,他引:0
为研究典型二维三轴编织复合材料(2DTBC)的压缩破坏机理,建立了细观有限元模拟方法体系。提出了反映编织复合材料真实几何特性的单胞模型建模策略,根据Murakami-Ohno损伤理论建立了各向异性损伤模型来模拟纤维束中的损伤起始和扩展行为,通过引入波动系数描述了纤维束的起伏状态,并采用内聚力单元来模拟界面分层。在此基础上,分析得到了二维三轴编织复合材料在压缩载荷下的破坏过程,研究了压缩载荷下纤维束和界面层的损伤演化,探讨了纤维束波动对压缩性能的影响规律。通过与相关试验结果对比,该模型能够准确预测二维三轴编织复合材料在面内压缩载荷下的力学响应和主要失效行为,以及自由边效应。细观失效过程分析结果表明,二维三轴编织复合材料轴向压缩的破坏是由轴向纤维束的纤维压缩失效主导的;横向压缩破坏则是由偏轴纤维束的纤维压缩失效引起的。 相似文献
32.
本文以谐调叶盘有限元模型解析模态和失谐系统的实验测量模态作为基础信息,提出了一种整体叶盘结构失谐识别方法。该方法基于SNM降阶技术,大大降低了识别过程的计算花费以及对基础信息的要求;采用了子矩阵型技术使得失谐参数定义更加的自由,并使得该方法具有模型修正的功能;利用最可能向量技术处理实验测量模态振型,有效的限制了测量噪声、非线性等因素对识别过程的影响。最后以一个真实叶盘结构的数值仿真分析证明了该方法的正确及有效性。 相似文献
33.
基于系统混沌指数的航空发动机状态监测 总被引:1,自引:0,他引:1
从混沌理论、分形学的角度研究了航空发动机失稳工作,计算了发动机失稳过程系统混沌特征量的变化.采用小波降噪对压气机压力数据作预处理,重构了系统相空间,改进了关联积分的计算方法,在此基础上采用滑动窗口方法计算了发动机失稳过程中系统李雅普诺夫指数、关联维数的变化.计算结果显示,发动机失稳过程中系统的混沌指数有显著的改变,系统进入失稳状态李雅普诺夫指数增大0.19,而关联维数则减小0.45,表明混沌指数可用于发动机系统的状态监控,亦为发动机失稳运动的特性研究提供了新思路. 相似文献
34.
2.5维机织复合材料纬向拉伸过程初始屈服准则 总被引:1,自引:0,他引:1
2.5维机织复合材料已有较为广泛的应用,而目前对该类复合材料的破坏机理和失效原因尚未形成统一的认识。根据三维机织复合材料的拉伸试验现象,基于经纱曲面层板纬向纤维和树脂应力相等的假设,建立了2.5维机织结构复合材料纬向拉伸过程的初始屈服条件和屈服准则。通过对2.5维机织复合材料3种结构12个试件进行纬向拉伸试验及文献中的三维机织复合材料拉伸试验,与计算预测结果的对比表明本文中建立的初始屈服准则的合理性。研究表明,树脂横向裂纹是2.5维结构复合材料纬向拉伸过程初始屈服产生的直接原因;2.5维机织复合材料出现纬向拉伸屈服的条件仅和经纱曲面板内的经纱体积含量、纤维和基体的弹性模量及基体的拉伸破坏强度等因素有关,而与经纱曲面板的走向和层数无关。因为组分弹性模量不同,在纬向拉伸过程中,树脂应变高于复合材料的应变。树脂的初始横向裂纹首先发生在纤维密集处,并向富树脂区扩展;裂纹在向纤维方向扩展过程中受到纤维的阻碍而受到限制。 相似文献
35.
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。 相似文献
36.
就如同矢量发动机不能与矢量喷管划等号一样,二维喷管、三维喷管也不可以和矢量喷管混为一谈。无论是二维喷管,还是三维喷管,只有设置了专门的喷口偏转装置才能实现喷流(推力)的换向,也才可以被称之为矢量喷管,即演变成二维矢量喷管和三维矢量喷管。三维矢量喷管的类型和特点从主要的使用功能上分,三维矢量喷管大致可划分为两大类: 相似文献
37.
38.
庚桂平 《航空标准化与质量》2010,(2)
描述了二维条码的主要用途,二维条码与精确保障的关系;阐述了航空标准化二维条码工作的主要内容,给出了每个工作内容的工作要点,最后提出了应用建议。 相似文献
39.
40.
针对经典型最大熵概率密度函数模型及其计算目前存在的非线性程度高,优化不收敛,求解效率低等问题,提出了一种对偶型最大熵概率密度函数模型+逐次优化的方法.根据优化过程不稳定,重新推导了拉格朗日系数的线性变换公式.针对几种常见及一种复杂的概率密度函数,采用经典型与对偶型最大熵概率密度函数模型分别计算概率密度及可靠度的对比表明:与经典型最大熵概率密度函数模型相比,对偶型最大熵概率密度函数模型优化函数形式简单,非线性程度低.逐次优化法求解拉格朗日系数不仅克服了初始值敏感性问题,而且计算效率高.对偶型最大熵概率密度函数模型+逐次优化法与其他方法相比,计算精度最高,且能很好的应用于复杂概率分布及可靠性问题. 相似文献