基于等效结构应力法的镁合金接头疲劳寿命预测

针对镁合金焊接结构疲劳强度评估方法不全面的问题,在等效结构应力法的研究基础上,提出了镁合金焊接接头疲劳寿命预测方法。基于 200 余个包含不同特征的镁合金接头疲劳试验数据,采用有限元数值模拟,计算试件接头焊趾处的等效结构应力。结合 ASME 标准中对曲线拟合的规范,进行镁合金接头寿命曲线拟合,得出了预测疲劳寿命的常系数 C d 和 h 。将拟合结果与铝材的疲劳寿命曲线进行对比,结果表明,镁合金接头在 1×10^7?次循环下的疲劳强度约为 31.6 MPa ,同等条件下约为铝材疲劳强度的 82% 。该镁合金接头疲劳寿命预测方法可用于评估镁合金结构疲劳强度是否满足轨道车辆车体结构使用需求。     

基于改进BP神经网络的焦炭塔热机械疲劳剩余寿命预测

焦炭塔热机械疲劳剩余寿命的分析对于保证焦炭塔的正常运行、防止事故的发生有着十分重要的意义。结合人工神经网络技术,提出了根据有限的材料热机械疲劳试验结果,用改进的BP神经网络预测焦炭塔热机械疲劳剩余寿命的方法,编制了相应的程序,并在实际应用中证明了此方法的有效性。这为研究焦炭塔热机械疲劳剩余寿命提供了一种新的方法。     

多轴疲劳寿命预测方法研究

介绍了进行疲劳分析的车辆部件数字化设计流程和疲劳分析流程,注重叙述了载荷的处理、疲劳模型的选取和疲劳损伤累积的计算.进而根据GB/T5909-1995试验要求,利用多轴临界面法疲劳损伤模型,利用疲劳分析软件FE-SAFE预测某钢制车轮弯曲试验的疲劳寿命.     

多轴低周疲劳寿命预测软件

通过Visual Basic6.0各种控件和算法的运用，编制的“多轴低周疲劳寿命预测软件（MLCFP1.0）”，涉及多种疲劳寿命预测方法，特别适用于结构中出现非比较、多轴应力状态的情况，为多轴疲劳下的寿命预测提供了解决的有力工具。本软件还留有新模型的嵌入接口，数据处理过程实现多文件操作。后处理绘图软件LCF FIGURE1.0，能给出标准的疲劳寿命预测图形，其保存文件形式多样。     

多轴疲劳寿命工程预测方法

介绍了一种预测受多轴交变载荷工程构件的低周疲劳寿命的方法。该方法以实例的应变计响应作为输入,通过一个循环塑性模型计算测量点的弹塑性应力应变分量,然后用多种多轴临界面疲劳损伤模型计算寿命。所发展的程序可处理一般的自由表面疲劳问题,它的应用通过分析一个典型的汽车零部件得到说明。     

高温多轴疲劳损伤与寿命预测研究进展

介绍国内外疲劳一蠕变交互作用研究的一些进展,其中包括微观裂纹萌生及扩展机理的研究、高温多轴疲劳一蠕变实验的发展。对四种具有代表性的疲劳一蠕变损伤累积模型及寿命预测方法,即线性损伤累积模型、损伤率法、延性耗竭法和过应力法进行较为详尽的描述,并对这几种方法在多轴领域的改进和推广进行重点介绍。     

镁合金低周疲劳寿命预测模型探讨

通过铸造镁合金AZ91D和变形镁合金AZ31B室温环境下应力控制的低周疲劳试验,采用Basquin模型、SWT模型、应变能-寿命模型等模型进行了镁合金低周疲劳的寿命预测。在此基础上,基于连续介质损伤力学的不可逆热力学理论,将镁合金的低周疲劳损伤视为一个不可逆的耗散过程,用熵来反映系统的耗散过程,并以每一次循环的平均应变增量来反映平均应力对材料的影响,提出了一种新的镁合金低周疲劳寿命预测模型。用该模型进行了镁合金的低周疲劳寿命预测,预测结果与实测结果符合较好,同时相比上述其他模型,该模型具有较好的预测效果。     

基于BP神经网络扭转条件下40Cr的超低周疲劳断裂研究

以多层前馈神经网络为基本结构,以误差反向传播算法（BP算法）为网络训练方法,研究40Cr在扭转疲劳载荷下的超低周疲劳断裂问题。训练结果表明：疲劳裂纹的形成寿命随着过渡圆角半径的变大而增长,随着径比的增大而呈缩短趋势,径比越大、过渡圆角半径越小,疲劳裂纹的形成寿命越短。BP神经网络模型训练的结果与试验结果基本吻合,说明此神经网络模型有很好的特性,为超低周疲劳断裂研究提供了一种新方法。     

基于BP神经网络的1550冷轧机寿命预测研究

1550冷轧机作为钢铁企业的重要设备,其工况要求24h不间断运行,对此类设备进行寿命预测研究,实施适时的停机检修和工作任务安排,对钢铁企业具有重大意义。首先建立了基于神经网络的设备剩余寿命预测过程模型;其次分析了神经网络在设备剩余寿命预测领域的应用,分别构建了基于BP神经网络的设备状态识别与剩余寿命预测模型;最后以某钢铁企业1550连轧机齿轮箱的寿命预测为例,验证了该方法的有效性。     

基于临界面法的缺口件多轴疲劳寿命预测

基于多轴损伤临界面原理，根据多轴疲劳损伤和裂纹萌生与扩展的特点，在所建立的统一型多轴疲劳损伤模型的基础上，进一步推广应用到缺口件的多轴疲劳寿命预测中，经多轴疲劳试验验证表明，所建立的多轴疲劳损伤模型可以较好地预测比例与非比例加载下缺口件的多轴疲劳寿命。     

镁合金非对称应力载荷下的低周疲劳损伤演化和寿命预测

将弹性模量、等效模量、总应变能密度及平均应变的变化作为损伤变量,对镁合金非对称应力载荷下的低周疲劳损伤演化进行分析,建立了相应的寿命预测模型。结果表明：选取总应变能密度或平均应变的变化作为损伤变量可以描述镁合金非对称应力载荷下的低周疲劳损伤演化,相应的寿命预测模型预测效果较好;选取平均应变的变化作为损伤变量所得损伤曲线具有更好的代表性。     

红外热像法预测镁合金的疲劳性能

对AZ31B镁合金板材在室温下的高周疲劳性能进行了研究,用红外成像仪测量了疲劳试验过程中合金表面的温度变化;根据疲劳试验过程中温度-应力关系及试样表面温度分布差异,确定疲劳断裂位置和疲劳极限。结果表明:根据合金表面温度变化可以预测疲劳断裂位置;以此法确定的AZ31B镁合金的疲劳极限为107.5MPa,与常规疲劳试验测得的疲劳极限吻合较好;加载初期镁合金升温到一定温度后又下降至室温左右,在断裂前温度快速升高。     

基于BP神经网络数控机床热误差建模的研究

热误差是影响数控机床加工的最大误差因素。采用变惯性因子粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值的方法对数控机床进行热误差建模,不仅可以克服基本BP算法收敛速度慢和易陷入局部极值的局限,而且精度相对较高,可以很好的提高BP网络的学习能力与泛化能力。仿真实验表明,变惯性因子PSOBP优化模型性能优于BP网络和标准PSOBP算法优化模型。     

基于初始不连续状态预测LY12铝合金缺口结构件的疲劳寿命

对LY12铝合金缺口试样进行了疲劳试验,并根据此试验数据建立了计算初始不连续状态(IDS)的力学模型,得到了LY12铝合金的IDS值,用IDS值对含缺口结构件疲劳寿命进行了预测.结果表明:LY12铝合金的IDS值符合三参数威布尔分布;预测的疲劳寿命与试验结果吻合良好,从而为把基于断裂力学中裂纹扩展的损伤容限方法向传统疲劳研究领域延伸提供了依据.     

基于BP神经网络的加工误差动态监测研究

通过研究箱体零件上的孔在数控铣床上的加工过程,采用BP神经网络模型完成了其信息提取和分析,构建了加工误差分析的网络模型,建立了实时工况监测系统,为数控加工工艺过程中加工精度的实时分析研究奠定了基础。     

基于神经网络的涡轮盘榫接触部位疲劳寿命可靠性仿真

在同时考虑材料性能、几何参数和载荷随机性基础上,以遗传算法优化后的三层BP神经网络模拟非线性接触部位应变幅分布。而后建立应变-寿命分布模型,用蒙特卡洛法模拟随机化的Manson-Conffin公式,得出相应可靠性下的疲劳寿命。对航空发动机低压一级涡轮盘榫接触部位进行了疲劳寿命可靠性仿真,结果与实际吻合较好。     

一种基于参数影响的数据驱动下的疲劳寿命预测方法

金属构件的主要失效方式是在循环载荷作用下的疲劳破坏,因此金属构件的疲劳寿命预测对于保证结构安全性和可靠性十分必要。能量法是一种既能用于低周疲劳寿命预测,也能用于高周疲劳寿命预测的方法,其以寻找有效的显式能量损伤参量为手段,结合适当的损伤积累方式进行寿命评估。针对材料疲劳寿命预测问题,提出一个基于能量法和人工神经网络算法的疲劳寿命预测方法。为了达到反映不同加载路径影响的目的,从转动惯量的角度引入两个路径相关参量。使用基于应变控制的九种材料的疲劳试验数据对提出的神经网络模型进行训练、测试。结果显示模型对训练数据和测试数据均有良好的预测精度,并可对单轴加载、多轴加载、高周疲劳和低周疲劳寿命进行有效预测,表明本模型在多轴疲劳寿命预测方面具有较广泛的适用性。