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复合材料的层间开裂是复合材料破坏失效的主要形式。复合材料中粘结层的粘结强度对材料整体强度具有直接影响,而实际的工业生产中粘结层会不可避免地存在孔洞缺陷。通过有限元仿真、双悬臂梁(DCB)拉伸实验及内聚力参数反演辨识等工作对含有孔洞的粘结界面的失效表征进行了研究。对比了双线性内聚力模型和多线段插值型内聚力模型在当前问题的应用情况。其结果表明,多线段插值型内聚力模型的模拟结果更好,更适用于复合材料层间开裂的失效预测。 相似文献
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Delta机器人动力学建模与弹性误差分析 总被引:1,自引:0,他引:1
针对Delta机器人运动过程中因弹性变形导致的误差问题,基于有限元理论对其弹性动力学问题建立了数学模型并进行了研究。根据机构特点,将机器人的各构件分别划分为刚性体与弹性体,形成了一个刚柔结合的系统,并充分考虑机构中平行四边形机构的运动协调关系,推导出了各构件的运动协调矩阵,由此装配出了系统的弹性动力学方程,在此基础上,采用Newmark积分方法对系统方程进行了求解,最后据此分析了Delta并联机器人杆件截面尺寸对其运动过程中弹性误差的影响。研究结果表明:增加驱动杆截面的尺寸时,其弯曲刚度随之增加,可以减少机器人弹性变形;而从动杆截面的尺寸增加时会因为机构自重增加导致变形增大。 相似文献
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采用非线性有限元方法,分析了CSP封装形式的焊点在给定功率循环下的应力应变.单一内变量的统一粘塑性Anand本构方程,描述了63Sn37Pb焊料的粘塑性变形行为.考虑封装体内温度梯度的存在,更加真实地模拟芯片实际发热机制,采用间接法将CSP功率循环模拟方法具体分为瞬态热分析和热应力分析两个阶段.热分析得到的温度场分布结果作为热应力分析的栽荷.通过基于以能量为基础的疲劳寿命预测公式预测焊点的失效循环数.对1/8CSP模型作寿命预测,并和简化模型作比较分析.结果表明,两者焊球温度分布和等效应力基本一致,焊球失效循环数相差不起过5%. 相似文献
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对于常用的陶瓷/金属(PSZ/NiCrAlY)功能梯度材料(FGM)的弹塑性本构参数确定问题,提出了一种改进的基于扩展卡尔曼滤波算法(EKF)的反演分析方法。该法以压痕试验中获得的荷载-压痕深度响应曲线为依据,结合有限元模拟,对材料参数进行反演辨识。反演过程中事先对实验和有限元模拟结果作逐步均化处理,以此降低系统和测量随机误差对反演结果的影响,提高问题解的收敛精度;同时,基于数值模拟结果,利用拉格朗日插值函数构建载荷-压痕深度响应面,以便插值获取任意参数组合下的响应值及其梯度值,从而提高反演的效率;另外,采用不同尺寸压头的荷载-压痕深度曲线来进一步地提高问题解的收敛性、精确性和适定性。该文从多个角度,对有效地获取FGM材料参数问题进行了详细的探讨,为材料参数的反演辨识研究提供了有益的参考。 相似文献
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近年来有限元方法应用于模拟加工成型过程的研究取得了较大的发展。稳态化混舍有限元法由于避免了伽辽金有限元方法存在的问题,引起越来越多学者的重视。首先使用罚因子将材料的体积近似不可压缩性或不可压缩性条件引入有限元基本平衡方程,针对Anand粘塑性材料模型争超塑性材料模型,导出了压力-位移(速度)稳态化混舍有限元方程,给出了各种材料模型的有效粘度表达式,找出它与等效应变速率之间的关系,算例的结果与ANSYS有限元分析软件进行比较;验证了结果的可靠性。 相似文献
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焊球界面层裂是微电子封装器件的主要失效模式之一。针对微电子封装器件的界面层失效问题,首先利用焊球剪切实验,得出在剪切速度增加的情况下,焊球失效形式由脆性断裂转变为韧性断裂。基于实验结果,利用有限元程序LS-DYNA,采用内聚力模型的方法,模拟在高速冲击下焊球的裂纹扩展情况,得到与实验结果相似的仿真结果。研究表明:内聚力模型法应用于微电子封装材料的界面层失效分析,可准确模拟微电子封装器件的界面层开裂问题,对进一步研究整个器件在生产、制造、测试及使用过程中界面层裂的产生与扩展奠定基础。 相似文献
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组件级高速剪切测试是用来研究芯片封装中Sn-Ag-Cu焊点冲击可靠性问题的一个重要手段。实验研究表明:随着冲击速度的增加,焊点封装结构的失效会由焊锡母材的韧性破坏向界面金属间化合物(IMC)的脆性断裂过渡;同时,其荷载-位移响应曲线形态也会发生显著的改变。为了能够更详细地了解封装结构的冲击失效行为,并进一步改进其结构设计,该文提出结合焊锡材料应变率相关的动态硬化特性,利用渐进损伤模型来模拟其动态损伤过程;同时,引进一种能够有效表征复合型裂纹扩展的内聚力模型来模拟IMC的脆性动态断裂。与实验结果的对比表明:该文提出的方法能够较为有效地表征焊点封装结构在不同冲击速度下的失效行为。 相似文献
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充足的故障样本是基于深度学习的故障诊断方法取得良好效果的保证。然而,数据不平衡是工业大数据的典型特征。为了减小智能诊断方法对样本数量的依赖,同时为了解决小样本下同种设备以及不同设备间的故障诊断问题,提出了一种基于一维卷积生成对抗网络(1D-DCGAN)与一维卷积自编码器(1D-CAE)的轴承故障诊断方法。首先,利用一维卷积层构建了1D-DCGAN网络,凭借其强大的数据生成能力扩充了故障数据集;然后,利用一维卷积层构建了1D-CAE网络,通过无监督学习的方式,有效地提取出了故障样本中的潜在特征,实现了对设备的故障诊断功能;基于迁移学习思想,通过对1D-CAE模型参数进行迁移,进一步地对小样本下的轴承故障进行了跨域诊断;最后,为验证基于1D-DCGAN和1D-CAE的轴承故障诊断方法的效果,采用了美国凯斯西储大学(CWRU)以及西安交通大学(XJTU)轴承数据集进行了实验。实验结果表明:基于1D-DCGAN和1D-CAE的方法明显优于其他对比模型,同种设备的故障识别精度达到了99.21%,不同设备之间的跨域故障识别精度达到了98.87%。研究结果表明:即使在样本数量较少的场景下,基于1D-... 相似文献