高压管汇材料疲劳性能测试及P-S-N模型曲线的拟合

高压管汇作为压裂设备中的主要易损件之一,其失效危害较大。它的失效原因主要是疲劳、冲蚀、腐蚀或者材料缺陷引起的刺漏和爆裂,其中尤以疲劳失效最不可预估。目前,对于高压管汇材料的疲劳性能研究不够深入,为解决高压管汇材料疲劳寿命的准确描述问题,以某国产高压管汇材料为例,进行了一系列疲劳试验,并基于试验数据,采用多种分布模型和不同S-N模型进行拟合分析,得出综合评价拟合能力最强的P-S-N模型。结果表明,该材料在中长疲劳寿命区,Weibull三参数模型在7级应力水平下综合评价能力最好;在存活率分别为50%、90%、99%、99.9%时,指数S-N模型的拟合系数均大于0.98,拟合能力最好。得出的P-S-N模型曲线可以为高压管汇的疲劳寿命以及安全设计提供依据。

基于小样本量的航空发动机材料高低周复合疲劳P-S-N曲线优化方法

航空发动机材料的高低周复合疲劳P-S-N曲线是评估转子部件寿命的重要依据。然而,P-S-N曲线的确定对实验时间和材料成本均有较高的要求。基于物理信息机器学习方法,提出了基于小样本量的高低周复合疲劳P-S-N曲线的优化处理方法。该方法将等效寿命原理及寿命分布一致性判据通过损失函数引入极限学习机(ELM)模型,并考虑了上层输入变量和下层ELM模型参数的双层优化策略。随后通过应用疲劳实验数据,对比分析该方法与数据驱动机器学习方法以及传统P-S-N曲线拟合方法进行。结果表明:该方法不仅有效地解决了拟合过程中应力水平与高低周复合疲劳寿命标准差不呈线性关系的问题,且拟合得到的概率疲劳寿命分布与母体真值更为接近,具有较高的准确性。

基于P-S-N曲线的岸边起重机疲劳寿命预估的研究

岸边集装箱起重机是中国港口的主要装卸设备,为保证岸边集装箱起重机的安全稳定运行,需对起重机进行疲劳寿命预估。通过有限元分析计算,确定起重机的22个应力监测点,并对岸边集装箱起重机进行应力监测。对起重机工作一个月各测点的应力数据进行统计分析,得到起重机工作一个月的载荷谱,并根据起重机的实际工作情况,外推至全年的起重机应力载荷谱,最终得到岸边集装箱起重机寿命预估所需的载荷谱。针对岸边集装箱起重机实际工作环境及特点,通过查阅相关资料,得到修正后的起重机钢结构的P-S-N曲线,并与全年的起重机应力谱相结合,通过实地考察和理论方面进行详细分析的基础上,利用线性疲劳累计损伤准则进行了岸边集装箱起重机的疲劳寿命预估。

HRB400级钢筋母材疲劳性能试验及P-S-N曲线确定

针对HRB400、HRBF4002种型号及16 mm、20 mm、25 mm、32 mm 4种不同直径的钢筋母材,研究了高强钢筋母材疲劳性能的试验,其应力比为0.4。通过试验结果对比分析不同直径对钢筋疲劳性能的影响,利用数据统计方法对试验结果进行了统计分析并获得了S-N和P-S-N曲线。试验结果表明:对于HRB400与HRBF4002种型号的钢筋来说,其均具有随钢筋直径增大,钢筋母材的疲劳性能不断降低的规律;对比HRB400与HRBF4002种型号的钢筋母材疲劳性能发现,HRBF400级钢筋母材疲劳性能优于HRB400级;分析HRB400与HRBF4002种型号高强钢筋不同直径的总体数据样本,发现400级高强钢筋在中长寿命区的m值约为5.346,同时确定了总体样本下的P-S-N曲线,为400级高强钢筋在后续的疲劳设计及工程建设等方面提供了理论参考。

地铁齿轮的C-P-S-N曲线研究及其可靠性分析

在对齿轮进行寿命设计与可靠性分析时,了解齿轮的强度和寿命分布极为重要。为此,以弯曲疲劳、接触疲劳实验数据为基础,对某地铁齿轮的C-P-S-N曲线进行了研究,对其可靠性进行了分析。首先,针对P-S-N曲线的失真,提出了一种利用拟合材料参数的修正方法,分别计算了齿轮不同置信度下的接触和弯曲C-P-S-N曲线;然后,以置信度为95%的C-P-S-N曲线为基准,得出了郑州某地铁齿轮箱在不同工况下的疲劳寿命分布参数,并分析了其寿命离散度规律;最后,运用顺序可靠度理论,对齿轮多工况下的综合可靠度进行了评判。研究结果表明:与其他方法相比,采用拟合材料参数的方法得到的疲劳强度差异最大为0.48%,与采用其他方法所得结果具有相同的参考性;随着置信度的增加,齿轮疲劳强度的离散度也随之增加;弯曲疲劳强度的变异系数约为0.096,接触疲劳强度的变异系数约为0.062,且接触疲劳寿命的可靠度小于弯曲疲劳寿命,即小齿轮更容易发生接触疲劳破坏;当地铁运行里程达到1.36×10^(7)km时,不发生接触疲劳破坏的概率约为0.989。

基于贝叶斯神经网络的金属材料P-S-N曲线估计

疲劳破坏是机械结构的主要失效形式,而依据试验数据获取高精度的S-N曲线,是开展机械结构疲劳寿命预测的前提。但疲劳试验数据往往展示出较大的分散性,采用概率疲劳寿命(P-S-N)曲线进行应力循环关系的描述更为恰当。为了克服现有经典机器学习模型在材料疲劳数据分析中仅能给出疲劳寿命的确定值而无法定量其分散性的局限性,文中提出了一种基于贝叶斯神经网络(BNN)模型的金属材料P-S-N曲线估计方法。首先将传统神经网络模型的权重参数视为随机变量,采用贝叶斯参数估计方法,根据训练样本对权重参数的后验分布进行估计;然后,考虑到已有后验分布估计方法容易低估权重参数的不确定性程度,文中引入了一种基于α散度的黑盒(BB-α)算法,对权重参数进行后验估计;最后,采用BNN模型对2524-T3铝合金、2024-T4铝合金和S420MC钢的疲劳数据进行了分析。结果表明:BNN可以作为一个有效、稳健的模型,用于疲劳数据的拟合和不确定性量化;基于BB-α算法的BNN模型,可以更加准确地给出疲劳数据的不确定性量化结果。

基于P-S-N的航空板翅式换热器热疲劳分析

该文以航空板翅换热器为模型,对航空板翅式换热器热疲劳进行模型定义,并使用MSC.Fatigue软件进行热分析、结构分析。最终基于P-S-N(存活率-应力-寿命)分析方法以及工程经验选取保守存活率P对换热器芯体进行热疲劳寿命分析,并结合热疲劳试验进行验证。该过程提供了一种工程热疲劳分析方法,可以在飞机早期设计过程中基于全天候飞行包线的温度交变对板翅式换热器寿命的影响进行评估,辅助产品设计,并替代工程验证试验,以达到缩短周期、降低成本的目的。

估计三种常用疲劳应力-寿命模型P-S-N曲线的统一经典极大似然法

拓展经典极大似然法到Langer模型，提出了估计三参数、Langer和Basquin三种常用疲劳应力-寿命模型P-S-N曲线及其置信限的统一方法。方法用于处理极大似然法疲劳试验得到的S-N数据。该试验在特别关注的参考载荷试验一组试样，其余试样在不同载荷下试验。以参考载荷试验数据的统计参量为基础，按照每个模型中材料常数协同处于相同概率水平原则，将曲线表示为对数疲劳寿命均值和均方差线的广义形式，至多4个材料常数。曲线中的材料常数按极大似然原理采用数学规划法求出。45＃碳钢缺口试样(kt＝20）对称循环加载试验数据的分析说明了方法的有效性。分析还揭示合理模型有必要通过比较拟合效果、预计误差和应用安全性来确定。三参数模型的拟合效果最好，Langer模型稍差，Basquin模型较差。从拟合效果、预计误差和应用安全性角度，Basquin模型不适于描述该套数据。此外，经典极大似然法估计结果可能因受局部统计参量影响而给出非安全估计，有必要发展改进的可以最大限度减小这种影响的方法。

基于P-S-N曲线的强度退化随机模型

强度退化一般具有随机性和不可逆性,而Gamma过程是一个独立非负的增量过程,具有描述强度退化特性的基本属性。由于强度退化过程中,表征退化状态(磨损、裂纹、腐蚀等)的数据很难直接测量,属于典型的缺失数据,而表征材料疲劳性能的P-S-N曲线一般易于获得。因此,本文假定Gamma过程的形状参数为线性函数,并利用材料的P-S-N曲线对Gamma过程的特征参数进行估计,由此建立基于P-S-N曲线的强度退化随机模型。最后,利用20CrMnTi钢的疲劳试验数据对所建模型的有效性进行验证和分析。结果表明,所建模型能够有效描述材料强度退化的宏观趋势。

样本信息聚集原理与P-S-N曲线拟合方法

基于不同应力水平下试样疲劳寿命对应的概率分位点的一致性,研究小样本疲劳试验数据信息提取原理与P-S-N曲线试验数据统计处理方法。通过聚集不同应力水平下的寿命试验数据、融合不同应力水平下的寿命分布信息,实现各级应力水平下寿命分散性信息的集成应用。借助失效迹线和等效寿命概念,以及等效寿命分布与真实寿命分布一致性判据,提出确定寿命标准差与循环应力水平之间关系的方法。在寿命中值(均值)-应力水平关系已知、寿命标准差-应力水平关系待定的情况下,基于等效寿命分布与真实寿命分布一致性的统计检验,应用摄动寻优技术确定疲劳寿命标准差-循环应力水平方程。这种方法相当于把不同应力水平下的疲劳寿命试验数据转换为任一指定应力下的等效寿命,从而得到等效大样本数据,拟合出较为精确的P-S-N曲线。试验表明,此方法能在较小样本量(20～30)的条件下,获得与传统成组法(40～60个样本)接近的P-S-N曲线,且容易应用。

基于样本信息重构的小子样P-S-N曲线拟合方法

为了在小子样条件下拟合出精度较高的P-S-N曲线,本文提出基于样本信息重构并符合疲劳寿命等效原理的极大似然法和基于样本信息重构的最小二乘法。样本信息重构有效解决了在部分相邻的应力水平下样本的对数寿命标准差与对数应力水平不呈线性关系的问题,同时该方法考虑了各应力水平下样本数量效应对整体样本分布的影响,有效降低了部分应力水平下小样本与异常样本对疲劳寿命均值与标准差的影响,保证疲劳寿命的等效精度。最后通过应用疲劳试验数据对本文提出的2种方法与传统的极大似然法和最小二乘法进行对比分析,结果表明基于样本信息重构并符合疲劳寿命等效原理的极大似然法拟合的P-S-N曲线精度高且偏于安全。

水工混凝土S-N和P-S-N曲线特性研究

在已知混凝土静压强度分布的基础上使用S N曲线模型推导出一种疲劳寿命满足的分布 ,并对水工混凝土做了大量的等幅抗压疲劳试验 .通过分析发现 ,实验数据能较好地符合该分布 ,同时得出了该种混凝土的S N曲线和P S N曲线 .

几种有效的P-S-N曲线的数据处理方法

选取具有一定代表性的Ｐ—Ｓ—Ｎ曲线作为理论Ｐ—Ｓ—Ｎ曲线，对升降法和成组法按不同处理方法进行计算机模拟试验，提出了几种简单实用的实验方法。结果表明，文中提出的试验方法，既能有效控制试验费用，又可以给出高精度的统计量。

S135材料疲劳性能测试及P-S-N模型的优选

钻具的失效大多为疲劳断裂,钻具的疲劳失效严重制约了安全施工。为解决钻杆材料疲劳寿命的准确描述问题,以S135钻杆材料为例,首先采用疲劳试验机测得材料的疲劳性能,基于试验数据分别采用正态分布模型、对数正态分布模型、Weibull两参数分布模型、Weibull三参数分布模型和指数分布模型进行数据处理,综合评价优选出描述能力最好的概率分布模型,并用该模型计算一定存活率下的疲劳寿命;然后通过一定存活率下的疲劳寿命和应力水平分别采用Basquin S-N模型、指数S-N模型和三参数幂函数S-N模型建立材料的P-S-N曲线模型;最后通过综合评价优选出拟合能力最强的P-S-N模型,并绘制P-S-N曲线。结果表明：S135材料在中长疲劳寿命区,Weibull三参数模型在四级应力水平下的线性相关系数均大于0.99,综合评价能力最好;在存活率分别为50%、90%和99%时,三参数幂函数S-N模型的拟合系数均大于0.974,综合拟合效果最好。研究表明,采用Weibull三参数概率分布模型和三参数幂函数S-N曲线模型能准确描述S135钻杆材料的疲劳性能,得出的P-S-N曲线为S135钻杆的疲劳寿命设计提供依据。

链板零件P-S-N曲线的理论研究及应用

链条传动在工程领域中应用广泛。疲劳试验研究和现场使用失效表明,链条的主要失效形式是链板疲劳断裂,链板零件P-S-N曲线是链条可靠性研究的重要基础。合理可行的链板零件理论P-S-N曲线可以避免开展疲劳试验或者仅仅进行少量疲劳试验,节省时间和费用,且便于工程应用。提出了链板零件P-S-N曲线的理论处理方法,基于链板零件理论P-S-N曲线,进行了链条寿命预测的实例分析。将分析结果与板式链条常规设计原则相对比,验证了链板零件P-S-N曲线理论处理方法的可行性。

给定置信度下的三参数P-S-N曲线

等幅疲劳 P- S- N曲线采用三参数幂函数方程形式 .利用对数疲劳寿命符合正态分布的特性 ,可靠度一定时 ,可借助单侧容限系数给出具有置信度 r的对数疲劳寿命 .通过最小二乘法拟合来确定 P- S- N曲线参数 ,并采用割线法进行迭代求解 .该方法具有迭代收敛快。

建立海洋平台管节点P-S-N曲线的模糊统计方法

基于马氏距离的隶属函数,给出了模糊统计特征值的计算公式,采用模糊统计方法对海洋平台管节点疲劳试验的结果进行统计分析,建立了P-S-N曲线.计算结果表明,模糊方差和模糊变异系数比常规统计方法所得出的方差和变异系数小.该方法优于传统的统计方法,尤其适合处理分散性较大的小子样疲劳试验数据.

P-S-N曲线测定的最大似然法

本文提出了一种测定P-S-N曲线的最大似然法。这种方法利用了三参数S-N曲线方程,并用最大似然法和矩法求参数的估计值。通过对光滑试件和缺口试件在轴向加载下疲劳试验数据的处理,说明了该方法的应用,并分析了该方法的精度。

平均应力对45钢P-S-N曲线的影响

根据金属材料试验统计分析方法,求出了45钢棒材的P-S-N曲线,在此基础上对不同平均应力条件下的试验数据进行了可靠性分析比较,探讨了中值S-N曲线和99.9%可靠度S-N曲线的变化规律。研究结果表明,可以恰当地考虑平均应力的影响,便于结构可靠性设计。

高低周复合载荷下的P-S-N曲线研究

在高低周复合载荷作用下,对45钢进行了5级应力水平下的疲劳寿命试验,并对试验结果进行了统计分析,得出了P-N图和P-S-N曲线.结果表明:高低周复合疲劳寿命满足对数正态分布,每级应力水平下疲劳寿命的分散程度相同.