發(fā)布時(shí)間：2018-03-29 07:38

  本文選題：焊接接頭　切入點(diǎn)：疲勞壽命　出處：《電子科技大學(xué)》2016年博士論文

【摘要】：為滿足大型復(fù)雜機(jī)械結(jié)構(gòu)的輕量化要求,焊接技術(shù)被越來越多地應(yīng)用到工程實(shí)際中。由于大型復(fù)雜機(jī)械結(jié)構(gòu)的受力狀態(tài)異常復(fù)雜,服役環(huán)境愈趨惡劣,導(dǎo)致焊接結(jié)構(gòu)的疲勞問題變得尤為突出。而焊接接頭中通常存在的裂紋、氣孔、夾雜、未熔合、未焊透等缺陷,使得焊接接頭成為整個(gè)焊接結(jié)構(gòu)的薄弱環(huán)節(jié)。針對(duì)焊接接頭開展疲勞壽命預(yù)測(cè)研究,以制定安全評(píng)估及健康管理決策,實(shí)現(xiàn)焊接結(jié)構(gòu)的最大化利用,可以大大降低經(jīng)濟(jì)損失和減少人員傷亡。因此,研究復(fù)雜應(yīng)力狀態(tài)下焊接接頭的疲勞壽命預(yù)測(cè)方法具有重要的理論意義和工程價(jià)值。目前,用于焊接接頭疲勞壽命預(yù)測(cè)的方法主要有兩類,一類是基于S-N曲線和疲勞累積損傷理論的方法,另一類是基于斷裂力學(xué)理論和裂紋擴(kuò)展率曲線的方法。針對(duì)上述兩類方法在工程應(yīng)用中的局限性,以及焊接結(jié)構(gòu)的復(fù)雜承載狀態(tài),本文開展了焊接接頭的疲勞累積損傷和概率疲勞壽命預(yù)測(cè)方法研究。其主要研究內(nèi)容包括:(1)提出考慮載荷間相互作用效應(yīng)的改進(jìn)Manson-Halford模型及剩余壽命預(yù)測(cè)方法工程中,焊接接頭的疲勞壽命預(yù)測(cè)模型通常忽略了載荷順序效應(yīng)和載荷間相互作用效應(yīng)的影響,導(dǎo)致預(yù)測(cè)精度常常不能滿足工程要求。針對(duì)此,由于Manson-Halford模型對(duì)疲勞累積損傷受外部載荷施加順序的影響有較好的考慮,本文將載荷間相互作用效應(yīng)以指數(shù)函數(shù)形式引入到該模型中,提出改進(jìn)Manson-Halford模型。改進(jìn)Manson-Halford模型可同時(shí)考慮不同加載順序和載荷間相互作用對(duì)疲勞累積損傷的影響。通過分析剩余壽命的模型預(yù)測(cè)值和試驗(yàn)值,改進(jìn)Manson-Halford模型具有較高的預(yù)測(cè)精度,可應(yīng)用于工程中復(fù)雜應(yīng)力狀態(tài)下焊接接頭的疲勞壽命預(yù)測(cè)。(2)提出考慮損傷程度和應(yīng)力狀態(tài)的改進(jìn)Corten-Dolan模型及剩余壽命預(yù)測(cè)方法應(yīng)用于工程的焊接結(jié)構(gòu),如列車焊接構(gòu)架、焊接車體、焊接搖枕等,主要承受低于其疲勞極限的小載荷的作用,疲勞損傷亦主要由小載荷引起并進(jìn)行累積。Corten-Dolan模型能考慮小載荷對(duì)累積損傷的影響,然而,目前對(duì)模型中影響疲勞壽命預(yù)測(cè)精度的關(guān)鍵參數(shù),即指數(shù)d的確定方法仍存在爭議。針對(duì)此問題,考慮到疲勞失效是材料或結(jié)構(gòu)在一定損傷情況下,應(yīng)力繼續(xù)作用的結(jié)果,本文在Corten-Dolan模型的基礎(chǔ)上,對(duì)指數(shù)d的確定方法進(jìn)行研究,并提出能綜合考慮某一時(shí)刻的損傷程度和當(dāng)前應(yīng)力狀態(tài)的改進(jìn)Corten-Dolan模型,該模型滿足二元失效判據(jù),能更好地描述復(fù)雜應(yīng)力狀態(tài)下疲勞破壞的物理機(jī)制。經(jīng)驗(yàn)證,當(dāng)應(yīng)用改進(jìn)Corten-Dolan模型預(yù)測(cè)常用焊接材料、焊接接頭在二級(jí)、多級(jí)載荷下的疲勞壽命時(shí),預(yù)測(cè)誤差均在50%以內(nèi),且計(jì)算過程較為簡單,可用于復(fù)雜應(yīng)力狀態(tài)下焊接接頭的疲勞壽命預(yù)測(cè)。(3)提出基于廣義多項(xiàng)式混沌法的S-N曲線不確定性分析及概率疲勞壽命預(yù)測(cè)方法試驗(yàn)過程中,由于所采用的試件、條件、操作以及數(shù)據(jù)讀取等存在不確定性,使得焊接接頭常幅載荷下的疲勞壽命存在分散性,造成S-N曲線具有不確定性。因此,為使焊接接頭復(fù)雜應(yīng)力狀態(tài)下的疲勞壽命預(yù)測(cè)結(jié)果能較好地反映實(shí)際情況,應(yīng)用對(duì)不確定性有較好處理能力的多項(xiàng)式混沌理論,結(jié)合改進(jìn)Manson-Halford模型和改進(jìn)Corten-Dolan模型,提出了考慮S-N曲線不確定性的概率疲勞壽命預(yù)測(cè)模型。結(jié)果表明,基于廣義多項(xiàng)式混沌法的疲勞壽命預(yù)測(cè)方法能以較高的計(jì)算效率得到與Monte Carlo方法相接近的預(yù)測(cè)效果,這對(duì)廣義多項(xiàng)式混沌法應(yīng)用于疲勞壽命預(yù)測(cè)的合理性進(jìn)行了驗(yàn)證,拓展了多項(xiàng)式混沌理論的應(yīng)用范圍,并對(duì)基于S-N曲線和累積損傷理論的疲勞壽命預(yù)測(cè)方法進(jìn)行了完善。(4)提出基于初始裂紋與等效裂紋的概率疲勞壽命預(yù)測(cè)方法目前,當(dāng)采用斷裂力學(xué)理論結(jié)合裂紋擴(kuò)展率曲線的方法對(duì)焊接接頭疲勞壽命進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),初始裂紋尺寸的確定和隨機(jī)載荷下壽命預(yù)測(cè)過程復(fù)雜是亟需解決的問題。針對(duì)此,基于當(dāng)量初始缺陷尺寸、應(yīng)力強(qiáng)度因子模型以及裂紋萌生與擴(kuò)展的分界,提出了考慮應(yīng)力水平的初始裂紋尺寸的確定方法,該方法可減少對(duì)人為經(jīng)驗(yàn)的依賴,同時(shí)可節(jié)省試驗(yàn)成本和時(shí)間。另外,為降低隨機(jī)載荷下疲勞壽命計(jì)算過程的復(fù)雜度,提出等效裂紋尺寸概念及其計(jì)算模型,并考慮模型不確定性。經(jīng)驗(yàn)證,確定初始裂紋尺寸時(shí)考慮應(yīng)力水平的影響是可行的,等效裂紋尺寸的提出簡化了概率疲勞壽命的計(jì)算過程,而模型不確定性的考慮使得該模型更利于材料或結(jié)構(gòu)的安全性和可靠性評(píng)估。
[Abstract]:In order to meet the requirement of light weight for large and complex mechanical structures , the welding technology has been applied more and more in engineering practice . The fatigue life prediction method of welded joints has important theoretical significance and engineering value . ( 2 ) In this paper , we propose an improved Corten - Dolan model to predict the fatigue life of welded joints under the condition of complex stress . ( 4 ) The method for predicting the fatigue life of welded joints based on initial crack and equivalent crack is proposed . The method of determining the initial crack size is proposed to reduce the fatigue life of welded joints . The method can reduce the dependence of the initial crack size and the calculation model of the crack initiation and extension . In addition , to reduce the complexity of the fatigue life calculation process under the random load , the equivalent crack size concept and its calculation model are proposed , and the model uncertainty is considered .

【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TG405

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1680154