基于台架试验的桥壳疲劳分析

利用有限元分析软件ABAQUS对某车型桥壳进行静强度分析,并根据此应力结果运用疲劳分析软件MSC.Fatigue对桥壳进行全寿命分析,得到桥壳疲劳寿命分布和危险的寿命值.与桥壳疲劳台架试验结果对比,CAE预测结果与台架试验结果一致.因此,应用CAE疲劳分析可以在产品的初始阶段就能够发现潜在的结构耐久性隐患,并优化设计.     

车辆道路行驶载荷测量方法研究

对一种微型汽车的车轮道路载荷信号测量和分析方法进行研究。根据有限元分析结果确定车辆前悬架零件上粘贴应变计的位置。搭建静态标定试验台,向车轮施加已知的垂直力FV、侧向力FL、制动力FB和纵向力FX,同时测量各个应变信号,从而确定力与应变之间的关系矩阵。在海南汽车试验场进行道路试验和动态应变测量。应用测量的动态应变信号和关系矩阵计算前轮在紧急制动工况和耐久性试验道路行驶工况中的道路载荷信号。对上述道路载荷信号进行的分析表明,它们是合理的。     

镁合金高温流变应力实验及其数学模型研究

通过采用单向拉伸实验,在高温蠕变试验机上测定了含稀土耐高温ME20M镁合金板料在不同拉伸速度、不同温度下的力学性能,并分析了其特点与原因;利用实验得出的应力应变数据,校验了目前提出的适用于工程实际应用的含常软化因子的镁合金高温流变应力数学模型,在含常软化因子的镁合金高温流变应力数学模型的基础上,提出了适用于更大应变速率范围、温度范围的含非常软化因子的镁合金高温流变应力数学模型。通过与BP神经网络预测结果等比较,上述两个数学模型能较好地预测不同温度、应变速率范围的镁合金流变应力,但精度不如神经网络模型。     

BP神经网络在镁合金流变应力预测中的应用

一般的数学模型对非线性系统进行预测往往造成很大的误差,而BP神经网络能取得较好的效果.本文将BP神经网络应用于镁合金流变应力预测,建立基于BP神经网络的镁合金ME20M流变应力的模型,并在研究以前数学模型的基础上,提出了一个新的数学模型.现场实测数据仿真验证表明BP神经网络模型大大优于一般的数学模型进行预测的精度.