排序方式: 共有18条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
为研究钛合金轮盘内部硬α夹杂疲劳裂纹扩展特性,对含预置硬α夹杂钛合金轮盘开展低循环疲劳裂纹扩展试验。结果表明:5229次循环后轮盘破裂;疲劳断口宏观、微观特征显示,预置硬α夹杂为本次疲劳破坏的疲劳源;在裂纹扩展前期,轮盘断口裂纹扩展速率较材料试验数据快;在裂纹扩展中期,断口裂纹扩展速率曲线呈对数线性关系;为了解决疲劳裂纹扩展后期疲劳条带不易识别的问题,使用等效裂纹扩展模型拟合断口裂纹扩展速率曲线,从而可以利用疲劳条带宽度来计算总寿命。同时,利用断口数据,提出和总结了预置硬α夹杂钛合金轮盘裂纹扩展特性仿真研究的方法。仿真研究显示:基于Paris公式建立裂纹扩展模型能较好地预测轮盘裂纹扩展特性;轮盘由于疲劳发生最终断裂破坏时,裂纹前沿的应力强度因子远大于断裂韧性,因此,不宜使用应力强度因子直接作为破裂准则。 相似文献
2.
3.
描述了在室温下用单向压缩实验测试大变形条件下冷拉铝棒的力学性能的方法和步骤,求出了大变形条件下的材料常数。实验结果表明:端面不同摩擦条件对试样压缩后的高度应变,开始时影响较大,随着变形程度的增加影响减小;冷拉铝棒在大变形条件下的实际应力-应变曲线,可以较为准确地用指数形式的硬化曲线表示;加载历史对指数硬化规律有较大的影响;端面不同摩擦条件对试件压缩后的鼓出程度影响很大,垫聚乙烯对降低摩擦影响有明显效果;随着变形程度的增加,鼓出程度明显增加,但当变形程度达到一定的值以后,鼓出程度减小。 相似文献
4.
涡轮转子是燃气涡轮发动机的核心部件。针对SiC/SiC涡轮叶盘设计、制备与考核验证开展研究,采用蛛网仿形(SWS)SiC纤维预制体作为涡轮叶盘的增强体,预制体表面分别沉积BN界面相与SiC基体,通“在线加工”方式对SiC/SiC涡轮叶盘分别进行粗加工和精加工,采用大气等离子喷涂方法制备环境障碍涂层,形成满足设计要求的涡轮叶盘。采用CT对SiC/SiC涡轮叶盘进行无损检测,表征叶盘内部缺陷分布。针对制备的SiC/SiC涡轮叶盘开展性能评价、超转试验、台架试验等考核验证,研究表明:SiC/SiC涡轮叶盘最大破坏强度达到300 MPa;在室温超转试验中,当转速达到n=104 166 r/min时,叶片发生断裂,当转速达到n=108 072 r/min时,轮体发生破裂;在发动机台架试验中,累积完成了N=994次最高转速nmax=60 000 r/min的循环载荷及N=100次最高转速nmax=70 000 r/min的循环载荷试车考核。2022年1月1日,SiC/SiC涡轮叶盘在株洲成功完成了首次飞行试验验证,这也是国内陶瓷基复合材料转子首次配装平台... 相似文献
5.
为了提取压气机转静子的碰摩故障特征,提出一种基于弹性支承振动应变信号的局部均值分解(LMD)谱分析方法。该方法通过在转子系统弹性支承垂直和水平方向的弹条上粘贴应变片,获取转子系统在工作过程中的振动应变信号,通过对振动应变信号进行LMD分解,并对LMD分解所得信号进行循环频率谱和切片谱分析,从而获得碰摩故障特征。分析结果表明:LMD可以对弹性支承振动应变信号进行有效分解;弹性支承振动应变信号经LMD分解得到第1个PF (Production function)分量的循环频率谱和各PF分量的切片谱均可提取转静子的碰摩故障特征频率。叶轮叶片的分解检查结果验证了该方法对转静子碰摩故障识别与诊断的有效性。 相似文献
6.
坡地建筑是建立在起伏较大地面的建筑群体,它具有较好的视线和景观优势,在空间感觉上具有灵活性和想象力。坡地建筑空间具有发散性和多方向性,空间活动范围较大,但是相比于平地建筑,其工程质量的监督的要求都很到,这是因为坡地独特的自然环境和气候条件。本文从分析坡地建筑特征着手,分析了如何对坡地建筑进行质量控制和质量监督。 相似文献
7.
针对GDX1、GDX2包装机一号轮夹紧爪经常出现的由于夹紧爪工作不到位而导致的烟支皱褶、挂破等质量缺陷进行系统分析,发现衬套拨杆与衬套咬死或磨损是造成夹紧爪工作异常的根源,通过将衬套改为轴承,解决了一号轮开合失灵现象,改进后一号轮出现的烟支质量缺陷及因此造成的铝箔纸输送及折叠故障显著减少,保障了产品质量的稳定性,提高了设备的有效作业率,降低了维修的工作量。 相似文献
8.
9.
针对不同状态滚动轴承振动信号之间的时域波形和幅值谱差别不大,难以判断轴承的运行状态,提出基于自适应噪声的完备经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)排列熵和最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LS-SVM)的轴承状态分类方法.首先,该方法将采集的轴承振动信号分成一定数目的训练样本和测试样本.然后,对每个样本信号进行CEEMDAN分解,得到多个内禀模态分量(intrinsic mode functions,IMF),并计算每个样本信号前几个IMF分量的排列熵,将其作为输入LS-SVM分类器中的特征向量.最后,利用LS-SVM分类器对轴承状态进行分类与识别.将该方法应用于4种不同状态轴承的分类中,并与基于原始振动信号排列熵的LS-SVM轴承状态分类进行对比.结果表明:该方法总的分类准确率从后者的62.5%提高到98.75%,有效地证明了本文方法的准确性和优越性.
相似文献10.