多尺度疲劳裂纹扩展机理研究和建模

批准号:
51405009
项目类别:
青年科学基金项目
资助金额:
25.0 万元
负责人:
张慰
依托单位:
学科分类:
E0504.机械结构强度学
结题年份:
2017
批准年份:
2014
项目状态:
已结题
项目参与者:
王畏寒、姜珊、李人擎
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中文摘要
金属材料和结构的疲劳损伤是造成机械/机电产品尤其是长寿命高可靠性产品故障的最重要原因之一。本项目将研究建立一种多尺度的疲劳裂纹扩展模型,此模型的最大的优点就是可以在不同的时间和空间尺度下对疲劳损伤进行分析,比如从描述微观裂纹在载荷周期内任意时刻的瞬时行为到估算宏观结构整体的疲劳寿命,从而得到更准确和可信的疲劳寿命预测。本项目基于小时间尺度(Small-Time-Scale)的基本概念,根据扫描电镜(SEM)和光学显微镜下原位疲劳裂纹扩展试验(In-Situ SEM/Optical Microscopy Fatigue Crack Growth Testing)所观测到的微观疲劳裂纹扩展行为和机理,建立小时间尺度下描述疲劳裂纹尖端行为的物理模型,然后在这个微观物理模型的基础上进一步建立多尺度的疲劳裂纹扩展模型,从而实现对疲劳损伤和疲劳寿命准确实时的预测。
英文摘要
Among various damage mechanisms in mechanical/electromechanical products, especially for these long-life and high-reliability products, fatigue damage is one of the most important failure modes of metallic materials and structures. In this project, a fundamentally different and innovative fatigue prognosis methodology based on a small-time-scale concept is proposed. One of the most important advantages is that the proposed fatigue analysis methodology across multiple spatial and temporal scales becomes feasible, such as from material level up to structure level and from a single load cycle to the whole fatigue life. The fatigue crack growth mechanisms and behaviors observed by state-of-the-art experimental techniques (In-Situ SEM/Optical Microscopy Fatigue Crack Growth Testing) are used to establish a small-time-scale fatigue crack growth model. And then, a multi-scale fatigue crack growth methodology is developed for real-time and accurate fatigue life prognosis.
机械结构的疲劳寿命预测问题由来已久,但是其基本理论和方法本质上仍然属于经验模型而非物理模型。较落后的理论和方法制约着机械结构设计和结构健康监控中疲劳寿命预测的精确性和可靠度。本项目基于小时间尺度(Small-Time-Scale)的基本概念,提出了与传统法方有着本质不同的疲劳分析理论和方法,该方法的先进之处在于建立疲劳裂纹的物理模型,将疲劳损伤从微观、细观和宏观上联系和统一起来。申请人成功设计并实施了微观和细观下原位疲劳裂纹扩展试验(In-Situ SEM/Optical microscopy fatigue crack growth testing),观测到在一个载荷周期内疲劳裂纹扩展行为,根据试验观测建立小时间尺度下描述疲劳裂纹尖端行为的物理模型,进而提出多尺度的疲劳裂纹研究方法,实现疲劳损伤和疲劳寿命准确实时的预测。本研究以常用的航空铝合金Al2024、Al7075为主要的材料对象,在大量的谱载荷试验数据的验证下,取得了很好的预测精度。飞行器结构疲劳关键部位的裂纹扩展行为出精确、实时的估计,是新一代先进的飞行器单机健康监控关键技术之一,本研究在飞行器结构寿命和可靠性评估方面有着很好的应用前景。
期刊论文列表
专著列表
科研奖励列表
会议论文列表
专利列表
DOI:10.1155/2018/8707929
发表时间:2018-03
期刊:Advances in Materials Science and Engineering
影响因子:--
作者:Jianguo Wu;Shan Jiang;Wei Zhang;Zili Wang
通讯作者:Zili Wang
DOI:--
发表时间:2015
期刊:Journal of Vibroengineering
影响因子:1
作者:Shan Jiang;Wei Zhang;Zili Wang
通讯作者:Shan Jiang;Wei Zhang;Zili Wang
An Artificial Neural Network-Based Algorithm for Evaluation of Fatigue Crack Propagation Considering Nonlinear Damage Accumulation.
考虑非线性损伤累积的基于人工神经网络的疲劳裂纹扩展评估算法
DOI:10.3390/ma9060483
发表时间:2016-06-17
期刊:Materials (Basel, Switzerland)
影响因子:--
作者:Zhang W;Bao Z;Jiang S;He J
通讯作者:He J
Fuzzy reliability prediction of rotating machinery product with accelerated testing data
基于加速试验数据的旋转机械产品模糊可靠性预测
DOI:--
发表时间:2015-12
期刊:Journal of Vibroengineering
影响因子:1
作者:Liu Le;Li Xiao-Yang;Zhang Wei;Jiang Tong-Min
通讯作者:Jiang Tong-Min
A Comparison Study of Machine Learning Based Algorithms for Fatigue Crack Growth Calculation.
基于机器学习的疲劳裂纹扩展计算算法的比较研究
DOI:10.3390/ma10050543
发表时间:2017-05-18
期刊:Materials (Basel, Switzerland)
影响因子:--
作者:Wang H;Zhang W;Sun F;Zhang W
通讯作者:Zhang W
基于多尺度原位试验和小裂纹理论的腐蚀疲劳机理研究和寿命预测
- 批准号:52375139
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:50.00万元
- 批准年份:2023
- 负责人:张慰
- 依托单位:
基于小时间尺度原位试验的疲劳小裂纹扩展机理研究和寿命预测
- 批准号:51875019
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:60.0万元
- 批准年份:2018
- 负责人:张慰
- 依托单位:
国内基金
海外基金
