XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System疲劳损伤
利用数字孪生信息进行海上风电子结构可靠性更新
摘要：本文提出了一种基于数字孪生信息更新海上风力涡轮机子结构可靠性的概率框架。具体来说，从数字孪生获得的信息用于量化和更新疲劳损伤累积中与结构动力学和载荷建模参数相关的不确定性。更新后的不确定性包含在用于更新结构可靠性的疲劳损伤累积概率模型中。更新后的可靠性可用作输入，以优化现有结构的运行和维护以及新结构设计的决策模型。该框架以两个具有代表性的海上风力涡轮机的数值案例研究和从先前建立的数字孪生中获取的信息为基础。在此背景下，研究了更新土壤刚度和波浪载荷的影响，这两个参数构成了两个高度不确定和敏感的参数。研究发现，更新土壤刚度会显著影响靠近泥线的接头的可靠性，而更新波浪载荷会显著影响位于溅区局部的接头的可靠性。用于更新波浪载荷的虚拟传感会增加不确定性，从而降低结构可靠性。
飞机机翼机身吊耳拓扑优化...
摘要：拓扑优化已成为轻量化和性能设计的有效工具，尤其是在航空航天工业中。事实证明，它能够满足生产更坚固、更轻便的复杂零件的要求。该技术已证明具有成本效益、提高了有效载荷能力并提高了航空航天领域的燃油经济性，并使结构部件能够在使用更少材料的情况下提供相同或增强的性能。在飞机中，机身和机翼是重要的结构部件。机翼机身耳状连接支架是连接机翼和机身的连接元件。支架的灾难性故障有时会导致飞机结构分离。这项工作专注于飞机机翼机身耳状连接支架的建模、形状优化和分析。该方法涉及使用不同材料组对支架进行建模和形状优化。进行了有限元建模和结构分析，以研究支架上的应力和变形。进行疲劳损伤评估以研究支架在重复循环载荷下的行为。关键词：- 拓扑优化、机翼机身连接支架、疲劳损伤、静态结构、载荷系数、质量减轻。
高灵敏度非线性识别，用于追踪柔性结构中的早期疲劳迹象
本研究描述了一种基于物理和数据驱动的非线性系统识别 (NSI) 方法，用于检测由于振动载荷造成的早期疲劳损伤。该方法还允许实时跟踪损伤的演变。几何刚度、立方阻尼和相角偏移等非线性参数可以根据疲劳循环进行估算，这已通过实验使用暴露于振动的柔性铝 7075-T6 结构进行了证明。NSI 用于创建和更新非线性频率响应函数、主干曲线和相位轨迹，以可视化和估算结构健康状况。研究结果表明，动态相位对早期疲劳损伤的演变比几何刚度和立方阻尼参数等非线性参数更为敏感。引入了一种改进的 Carrella - Ewins 方法，从非线性信号响应计算主干，这与数值和谐波平衡结果高度一致。提出了相位追踪方法，该方法似乎可以在疲劳寿命的大约 40% 后检测到损伤，而几何刚度和立方阻尼参数能够在生命周期的大约 50% 后检测到疲劳损伤。[DOI：10.1115/1.4052420]
通过在多轴疲劳标准中实施与寿命相关的材料参数来计算疲劳寿命
热载荷或机械载荷引起的应力状态非单调变化可能导致材料微观结构的永久性变化，并导致疲劳裂纹的产生。自19世纪的先驱工作以来的研究表明，疲劳现象是一个非常复杂且多尺度的问题，正如Schütz [1] 等人所评论的那样。为了在机械结构设计过程中克服这一问题，所提出的疲劳损伤模型的适用性通常限于给定的材料类型、载荷条件、温度、疲劳寿命范围等，这些条件接近于模型验证的条件。据观察，工程实践特别广泛地使用最不复杂的模型。人们倾向于修改这些模型并扩展其操作范围。因此，近几十年来已经开发了大量多轴疲劳损伤模型[2 – 8]。处理多轴应力状态问题的损伤模型包括一个将空间应变/应力状态降低为等效损伤标量值的功能。在疲劳寿命计算算法中，将此标量值与适当的参考疲劳特性进行比较，从而估算出疲劳寿命。这种相对简单的方法已经获得了相当大的普及，并且在过去几年中已经提出了几种新模型[9 – 23]。Apar
复合材料损伤检测 - ASTM 国际标准
用于表征聚合物材料，评估层压石墨/热塑性样品的损伤。本研究确定了疲劳损伤对承受不同疲劳载荷的层压板的时间、温度和频率响应的影响。作者根据其他常规疲劳响应测量方法（如动态刚度和残余强度的变化）解释了 DMA 结果。他们得出结论，尽管还有很多工作要做，但该技术在复合材料中的应用对于界面行为表征以及损伤检测和表征等应用具有巨大潜力。
润滑脂质量变化下主轴承疲劳预测的混合物理信息神经网络
风力涡轮机主轴承的疲劳寿命受用作润滑剂的油脂状态的极大影响。遗憾的是，由于与降解机制和油脂批次质量变化相关的不确定性，通过预测模型监测油脂状况可能是一项艰巨的任务。最终，油脂质量变化导致的油脂寿命预测差异可能导致轴承疲劳寿命预测不准确。问题的复杂性需要一种新颖的解决方法；在本文中，我们提出了一种新的混合物理信息神经网络模型。我们构建了一个嵌入为循环神经网络单元的轴承疲劳损伤累积混合模型，其中用于轴承疲劳损伤累积的降阶物理模型和表示油脂降解机制的神经网络，该机制量化最终加速轴承疲劳的油脂损伤。我们概述了一种两步概率方法来量化油脂质量变化。在第一步中，我们利用混合模型来学习当质量为分布中位数时的油脂降解。在第二步中，我们采用第一步中的中值预测器，并通过检查每台风力涡轮机的油脂样本来跟踪质量分布的分位数。我们最后通过数值实验展示我们的方法，在该实验中，我们测试了质量变化的随机实现和样本数量的影响
从 sl -7 舱口角应变数据分析验证
预测结构细节疲劳寿命的能力是现代船舶设计中必不可少的要素。经常进行疲劳分析以确保这些结构的安全性和可靠性。然而，很少有人使用全尺寸测试和仪器来验证疲劳分析预测。本报告提供了 SL-7 级集装箱船上出现疲劳开裂的详细案例。使用船舶服役期间获得的舱口角应变计数据，对原始结构设计和后续修改进行了疲劳损伤评估。提供了评估方法和结果以及相关的海况和应变数据。
