外来物损伤对叶片疲劳寿命的影响

 本文对进气边遭受外来物损伤的叶片的疲劳寿命进行了试验研究。首先对叶片进气边分区进行了模拟外来物损伤试验,并对外伤叶片和损伤后的修理叶片分别进行了疲劳试验。根据对比试验原理,分析了外来物损伤对叶片疲劳寿命的影响,提出了损伤叶片的允修范围。     

FATIGUE DAMAGE AND LIFETIME PREDICTION OF AERONAUTIC WELDED STRUCTURES UNDER HIGH TEMPERATURE

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单轴非线性连续疲劳损伤累积模型的研究

首先在连续疲劳损伤理论的基础上,根据疲劳损伤过程中金属材料韧性的变化特点,建立一种新的非线性疲劳损伤累积模型。该模型考虑了疲劳极限、平均应力以及损伤参量与加载参数的不可分离的特点,并且能够反映出加载顺序的影响。然后推导出该疲劳损伤累积模型在多级加载下的递推公式。经３种金属材料的疲劳试验数据验证结果表明,用该模型预测疲劳寿命,其结果令人满意的。     

根据损伤理论计算树脂材料的断裂性能

基于损伤理论,计及裂尖前方空穴和微裂纹等缺陷的影响,利用材料在性能实验中变形过程的损伤变化与含裂纹材料在裂纹扩展过程中的损伤变化的相似性,得到用材料的性能曲线计算材料断裂韧性的方法,并将计算结果与实验结果相比较,结论较为吻合。所提出的用材料的性能曲线直接计算其断裂韧性的方法有可能推广于其他高分子材料。     

基于临界面法的多轴疲劳损伤参量的研究

以薄壁管拉扭疲劳试件为研究对象,在分析多轴损伤临界面上的应力与应变变化特性的基础上,根据多轴疲劳临界损伤平面原理,利用多轴临界面上的剪切应变幅与相邻两个最大剪切应变值γｍａｘ之间的法向应变幅ε＊ｎ作为形成多轴疲劳损伤参量的主要参数,提出基于拉伸和剪切两种形式的多轴疲劳损伤参量。所提出的多轴疲劳损伤参量不含有任何材料常数,并可同时适用与多轴比例与非比例加载情况,且可退化成单轴的形式。     

缝纫对复合材料层合板强度和抗冲击性能的影响

主要研究了缝纫对复合材料层合板的强度和抗冲击性能的影响。通过对不同缝纫密度、缝纫方向、缝线材料和缝线直径的试件进行试验研究 ,分析了缝纫参数对层合板的压缩强度、层间剪切强度、断裂韧性 GIC和 GIIC、低速冲击损伤以及冲击后压缩 ( CAI)强度的影响。结果表明 :缝纫使层合板的 GIC和 GIIC有明显提高 ;随缝纫密度的增大 ,层间剪切强度和 CAI强度有显著提高 ,冲击分层损伤面积有一定程度的减小 ;但它们与缝线的直径关系不大。     

DD6单晶合金的高温蠕变/疲劳损伤研究

利用高频感应加热的方法对DD6单晶合金的高温蠕变／疲劳损伤性能损伤统一本构方程对其各向异性特点和损伤发展规律进行了有限元数值计算。研究发现，DD6单晶合金的高温蠕变／疲劳性能存在明显的方向性，同时在高温条件下蠕变损伤对试件破坏起重要作用，蠕变与疲劳的交互作用会大大缩短材料的循环寿命。     

薄板的后屈曲损伤分析与疲劳寿命预估

针对薄板在面内压缩载荷作用下的后屈曲损伤问题进行了研究,并进一步考虑屈曲与疲劳损伤的耦合作用,预估了薄板的疲劳寿命.首先建立了薄板的有限元模型,通过线性屈曲分析得到屈曲临界载荷和屈曲模态,进而采用大变形理论,将线性屈曲的一阶屈曲模态作为初始位移扰动,进行薄板的非线性屈曲分析,得到屈曲临界载荷.其次,根据损伤力学理论与方法建立了薄板材料在单次加载过程中的损伤演化方程,并根据材料疲劳试验结果进行参数识别,获取损伤演化参数.根据非线性屈曲分析结果和损伤演化方程进行了后屈曲损伤分析.最后,考虑疲劳载荷的作用,基于损伤力学理论,采用有限元数值方法求解,考虑每次加载引起的损伤与后屈曲应力应变场分析的耦合作用,通过反复迭代计算,给出了结构疲劳寿命.本研究为工程结构的后屈曲损伤分析以及考虑后屈曲损伤的疲劳寿命分析提供了一种新方法和实现手段.      

基于考虑时间效应UH模型的一维固结分析

结合考虑时间效应的统一硬化(UH)模型得到一维固结下土的一维应力-应变关系,以此建立一维固结控制微分方程,可以统一考虑土的主、次固结变形.采用差分方法对单面排水固结问题进行了分析,加载初期不透水层处存在有效应力减小的松弛现象,推导了不透水层处有效应力随时间减小的公式并进行分析.随后,采用数值方法分析了次固结系数、超固结度、压缩回弹系数等因素对固结的影响规律,分析结果也验证了所得公式的结论.此外,通过室内试验对控制方程预测规律进行了验证分析.当主固结基本完成后,变形主要由次固结产生,基于这个条件推导了平均固结度与时间的关系,该公式可以用于计算固结基本完成需要的时间.      

基于验前信息的测试性验证试验方案确定方法

针对目前测试性验证试验方案样本量过大、工程上实现困难的问题,提出了基于验前信息的复杂设备的Bayes测试性验证试验方案.首先,利用Beta分布对测试性验前信息的不确定性进行描述,运用不同来源的验前信息确定验前分布超参数;然后,定义了验前分布不确定性测度和支持度作为验前信息加权因子,设计了相应的融合算法;接着,利用融合后的验前信息建立成败型装备测试性验证试验方案的Bayes决策模型;最后,通过实例分析表明,与经典验证试验方案相比,新方案减少试验样本量40%左右,又克服了传统Bayes验证试验方案的冒进.