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单边缺口梁裂纹扩展分析 - IJCST
摘要 金属梁广泛用于汽车行业和机械部件。它们的一些应用包括内燃机的连杆、轴、车轴和齿轮、桥梁结构构件以及机器部件。它们中的大多数在其使用寿命内都会经历各种负载条件，这些负载条件可能会引发裂纹并导致裂纹扩展。这些力可能是拉伸、压缩、内部压力、弯曲或所有这些力的任何组合。裂纹扩展的监测和建模对于机器和结构的稳定性和安全性是必不可少的。基于有限元的二维裂纹扩展模拟器软件 Ansys14.0 用于二维梁中的扩展。在铝梁上进行四点弯曲试验实验并观察裂纹扩展行为。比较了这两个观察结果，即来自 Ansys 和实验的结果。在这项研究中，我们尝试使用指数模型在单边缺口 (SEN) 裂纹梁中开发一种故障预测方法。将预测结果与实验裂纹扩展数据进行了比较。观察结果表明，模型得到的结果与实验数据高度一致。关键词：- SEN
飞机机身结构完整性应用的疲劳裂纹扩展研究
摘要。本文回顾了美国国家航空航天实验室在飞机机身疲劳裂纹扩展预测技术开发方面所做的努力。研究重点是扩展雨流技术用于裂纹扩展分析，以及开发用于谱载荷的加速裂纹扩展计算方法。疲劳裂纹闭合是建模的关键要素，为此开发了断口技术。这些技术与二进制编码事件记录相结合，实现了金属材料中部分贯穿裂纹的裂纹扩展和闭合映射。对缺口处短裂纹的实验研究发现了裂纹闭合的滞后性质，这解释了缺口根部疲劳中众所周知的历史敏感局部平均应力效应。在模拟使用条件下获得的故障光学断口分析表明，在相当的增长率下，短裂纹不会比长裂纹表现出更多的散射。研究了缺口处小裂纹多点裂纹萌生和扩展的性质，并将研究范围扩展到广泛用于飞机机身的凸耳接头。这项研究的结果表明，可以模拟裂纹从小于 50 微米的扩展直至失效的过程，从而解释整个寿命的很大一部分。
裂缝实验中用于表面裂纹检测的机器学习分类器
在进行机械实验时，正确确定断裂的发作至关重要。通常是通过视觉检查进行的，这里提出了一种基于图像的机器学习方法来对破裂和未裂缝的标本进行分类。它产生了客观化和自动化裂纹检测的潜力，从而消除了实验后处理中的不确定性和错误来源。评估了从77个实验获得的三个试样几何形状的30'000以上斑点图案。它们包括单轴张力，缺口张力以及轴对称V弯曲实验。统计纹理特征是从所有图像中提取的。它们包括第一阶（方差，偏度，峰度）和高阶统计纹理特征，即Haralick功能。根据Fisher的判别比率评估纹理信息的歧视能力，并确定并量化特征相关性。高歧视能力的图像纹理特征子集用于解析从简单的ceptron到feed-fordward和cascade神经网络的不同复杂性的神经网络体系结构。发现，对于所有实验，研究的纹理特征的一小部分是高度重要的。获得了多层，非线性和低复杂性馈送网络体系结构的分类精度，以99％的顺序使用。同时，即使使用了高歧视性功能特征，也表明线性分类器不足以鲁棒区分样品的状态。图形摘要：
根据故障时间进行模具裂纹故障机理调查
芯片裂纹失效机制的质量和可靠性问题需要在供应链的每个步骤中得到解决，从晶圆供应商、半导体制造、封装组装、一级制造商组装到最终客户应用。找到芯片裂纹的关键因素对于根本原因调查至关重要，从而可以实施准确的纠正措施。可以采用的各种分析方法有很多，从标准 FA 技术（主要是 SAM 和断口分析）到先进技术，如热莫尔分析或有限元模拟。应用级分析、问题解决和持续改进方法也是解决此类问题的关键成功因素：故障树分析和石川图将实现完整的流程评估，包括封装和芯片完整性、装配流程、表面贴装技术 (SMT) 流程以及最终客户应用的应力条件。本文首先介绍了不同的、互补的 FA 技术，然后介绍了三个案例研究，这些案例研究说明了根据故障时间确定此类模具裂纹原因的难度。© 2015 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
DOT/FAA/AR-95/43 轴向裂纹扩展和机身
进行了混合实验-数值研究，以建立在加压飞机机身中存在或不存在多点损伤 (MSD) 的情况下的实用裂纹扭结标准。修改了 Ramulu-Kobayashi 裂纹扭结标准，以预测沿 MSD 线的自相似裂纹扩展以及随后在撕裂带附近的扭结。进行了仪器化双轴试验样品和小型机身断裂实验，以生成裂纹扭结和裂纹速度数据，然后将其输入到断裂样品的大变形弹性动力学有限元模型中。计算出的混合模式 I 和 II 应力强度因子以及扩展裂纹之前的大轴向应力用于评估自相似裂纹扩展和裂纹轨迹上的裂纹扭结标准。预测和测量的裂纹扭结角度和位置之间具有极好的一致性。通过计算和测量的应变计数据的匹配进行了额外的验证。
挑战“ΔKeff 是疲劳裂纹扩展的驱动力”假设
Paris、Gomez 和 Anderson 提出了描述疲劳裂纹扩展 (FCG) 的先锋方法，表明 FCG 速率 da/dN 与应力强度因子 (SIF) 范围 Δ K [1] 有很好的相关性。基于这一想法，Paris 和 Erdogan 提出了经典抛物线方程 da/dN = A ⋅ Δ K m ，其中 Δ K = K max – K min 如果 K min ≥ 0 [2] ，该方程通常可以很好地模拟固定载荷条件下的第二阶段 FCG。已经提出了许多类似的方程来考虑由其他参数引起的相关 FCG 效应，例如峰值 SIF K max 或载荷比 R = K min /K max、SIF 范围 FCG 阈值 Δ K th 和断裂韧性 K C ，例如在 [3] 中进行了综述。另一种 FCG 模型是 Elber 的 da/dN = f ( Δ K e ffi ) 假设，该假设基于塑性诱导裂纹闭合 (PICC) 概念，其中，如果 K op > K min ，则 Δ K e ffi = K max – K op ，否则，如果 K op < K min ，则 Δ K e ffi = Δ K ，将 K op 定义为裂纹张开 SIF。通过测量裂纹板在载荷循环过程中的柔顺性，Elber 发现疲劳裂纹可能需要拉伸张开载荷 P op > 0 才能完全张开其表面，因为它们会在包裹它们的塑性尾流内生长 [4] 。然后他假设，只有在载荷 P > P op 下裂纹完全张开后，它们才能暴露尖端，并在其前方承受进一步的疲劳损伤，这样就假设 Δ K e eff 是 FCG 的实际驱动力 [5] 。Elber 的概念可以合理地解释许多 FCG 特性。它们可以解释例如假设裂纹尖端前的塑性区 pz OL 因
残余应力对复合涂层疲劳裂纹扩展速率的影响
通讯作者：Christine M. Smudde 加州大学材料科学与工程系 One Shields Ave. Davis, CA 95616, USA 电话：(714) 356-0477 电子邮箱：cmsmudde@ucdavis.edu
从小裂纹扩展到疲劳寿命 - NATO STO
金属合金的疲劳裂纹扩展速率 (FCGR) 曲线通常分为三个区域，区域 I 和 III 的斜率较陡，区域 II 的斜率适中，这通常称为巴黎制度。然而，文献中有许多例子表明区域 II 的斜率发生了变化。一些研究人员假设区域 I 和 III 呈线性行为，并导致对整个 FCGR 曲线的多线性描述。在本文中，我们假设疲劳裂纹扩展在所有裂纹长度和所有应力强度因子范围 (ΔK) 下都受幂律行为支配。为了适应多线性 FCGR 曲线的变化，在 FCGR 方程中引入了数学枢轴点，这使得可以直接拟合裂纹长度与循环数曲线以获得 FCGR。能够拟合区域 I 中扩展的裂纹的小裂纹和长裂纹扩展曲线，证实了区域 I 裂纹扩展速率受幂律行为支配。 FCGR 结果表明，小裂纹速度更快，但从区域 I 到区域 II 的过渡发生在特定的疲劳裂纹扩展速率下，无论是小裂纹还是长裂纹。这导致过渡时 ΔK 明显偏移，并指出不均匀采样是小裂纹阈值较低的原因。精确的小裂纹扩展速率测量与长裂纹扩展速率测量相结合，可根据初始不连续尺寸计算疲劳寿命，这与光滑样品的实验获得的疲劳寿命结果相对应。
从小裂纹扩展到疲劳寿命 - NATO STO
金属合金的疲劳裂纹扩展速率 (FCGR) 曲线通常分为三个区域，区域 I 和 III 的斜率较陡，区域 II 的斜率适中，这通常称为巴黎制度。然而，文献中有许多例子表明区域 II 的斜率发生了变化。一些研究人员假设区域 I 和 III 呈线性行为，并导致对整个 FCGR 曲线的多线性描述。在本文中，我们假设疲劳裂纹扩展在所有裂纹长度和所有应力强度因子范围 (ΔK) 下都受幂律行为支配。为了适应多线性 FCGR 曲线的变化，在 FCGR 方程中引入了数学枢轴点，这使得可以直接拟合裂纹长度与循环数曲线以获得 FCGR。能够拟合区域 I 中扩展的裂纹的小裂纹和长裂纹扩展曲线，证实了区域 I 裂纹扩展速率受幂律行为支配。 FCGR 结果表明，小裂纹速度更快，但从区域 I 到区域 II 的过渡发生在特定的疲劳裂纹扩展速率下，无论是小裂纹还是长裂纹。这导致过渡时 ΔK 明显偏移，并指出不均匀采样是小裂纹阈值较低的原因。精确的小裂纹扩展速率测量与长裂纹扩展速率测量相结合，可根据初始不连续尺寸计算疲劳寿命，这与光滑样品的实验获得的疲劳寿命结果相对应。
基于图像的混凝土裂纹检测方法使用中值绝对偏差
摘要：本文提出了一种创新的方法，用于使用基于图像中中位绝对偏差（MAD）的自适应阈值方法来检测和量化混凝土裂纹。该技术应用有限的预处理步骤，然后根据像素的灰度分布，动态地确定适用于每个子图像的阈值，从而导致定制的裂纹分割。使用拉普拉斯边缘检测方法获得裂纹的边缘，并为每个中心线点获得裂纹的宽度。该方法的性能是使用检测概率（POD）曲线作为实际裂纹大小的函数来测量的，从而揭示了显着的功能。发现所提出的方法可以检测到狭窄至0.1 mm的裂纹，对于具有较大宽度的裂纹的概率为94％和100％。还发现该方法的精度，精度和F2分数值比OTSU和Niblack方法更高。