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对用FRP加固的破裂钢板的疲劳性能进行了调查
疲劳裂纹是钢结构的常见缺陷，在不同的负载和各种环境因素的长期影响之后[1]。如果没有及时有效治疗，它最终可能导致结构性疲劳失败。维修和加固技术的出现提供了一种解决此问题的新方法。与更换损坏的结构部件相比，维修和加固技术在时间和成本方面都具有很大的优势[2，3]。在裂纹尖端上使用裂纹停止孔是最常用的临时控制技术之一。在过去的几十年中，许多学者研究了裂纹停止孔的工程应用[4，5]。结果表明，裂纹停止孔的形状，尺寸和姿势的合理设计可以有效地降低裂纹的生长速度并增加残留疲劳寿命。但是，当在疲劳裂纹尖端处理裂纹停止孔时，原始结构的机械强度被削弱，并创建了新的容易疲劳的区域。更重要的是，当裂纹从裂纹停止的边缘启动时，由于存在停止孔的存在，新裂纹的膨胀速率不会改变[6]。作为一种复合材料，纤维增强聚合物（FRP）材料具有高强度重量比，良好的耐腐蚀性和疲劳性能，并且几乎可以将其分为几乎所有所需的形状。在过去的几年中，关于结构缺陷大小的影响[7，8]，粘合剂的特性[9，10]和FRP键合法
电线制造的钢板的疲劳测试和分析
电线定向能量沉积（DED），也称为电线 - 弧形添加剂制造（WAAM），是一种金属3D打印技术，以其高效率，成本效益，构建量表的灵活性以及对建筑行业的适用性而闻名。但是，仍然缺乏有关WAAM元素结构性表现的基本数据，尤其是关于其疲劳行为的基本数据。因此，已经进行了对WAAM钢板疲劳行为的全面实验研究，并在此报告。在几何，机械和微观结构表征之后，在单轴高周期疲劳载荷下测试了一系列WAAM优惠券。已经进行了涵盖各种应力范围和应力比（r = 0.1、0.2、0.3和0.4）的正式和加工息票的75次疲劳测试。数值模拟也研究了由其表面起伏引起的局部应力浓度。使用恒定寿命图（CLD）和S -n（应激寿命）di agrams分析疲劳测试结果，该结果基于标称和局部应力。CLDS表明，未建造的WAAM钢的疲劳强度对不同的应力比相对不敏感。S -n图显示，相对于机械加工材料，在疲劳耐力限制的疲劳耐力极限中，表面起伏的降低约为35％，在同一负载水平下疲劳寿命减少了约60％。还为WAAM钢提出了基于标称应力的初步压力和基于局部应力的S-N曲线。表明，AS建造和加工的WAAM优惠券分别表现出与常规钢对接焊缝和S355结构钢板的相似疲劳行为。
通过可穿戴设备监测疲劳：最新进展综述
疲劳的客观测量在职业健康和安全等领域至关重要，因为疲劳会损害认知和运动能力，从而降低生产力并增加受伤风险。可穿戴系统代表了疲劳监测的极具前景的解决方案，因为它们能够在无人值守的环境中持续、长期监测生物医学信号，同时具有所需的舒适度和非侵入性。这是开发实时疲劳监测准确模型的先决条件。然而，通过可穿戴设备监测疲劳带来了独特的挑战。为了概述目前通过可穿戴设备监测与疲劳相关的变量的最新技术，并发现当前知识中的潜在差距和缺陷，进行了系统回顾。在 Scopus 和 PubMed 数据库中搜索了自 2015 年以来以英文发表的文章，标题中包含术语“疲劳”、“困倦”、“警觉”或“警觉”，并提出了基于可穿戴设备的非侵入性疲劳量化系统。在检索到的 612 篇文章中，60 篇满足纳入标准。纳入的研究主要是短期研究，且在实验室环境中进行。总体而言，研究人员根据运动（MOT）、脑电图（EEG）、光电容积图（PPG）、心电图（ECG）、皮肤电反应（GSR）、肌电图（EMG）、皮肤温度（T sk ）、眼球运动（EYE）和呼吸（RES）数据开发疲劳模型，这些数据均由市场上的可穿戴设备获取。在提出的疲劳量化方法中，监督机器学习模型（更具体地说是二元分类模型）占主导地位。这些模型在检测疲劳方面被认为表现非常出色，然而，在模型开发过程中几乎没有努力确保使用高质量的数据。总之，本综述的结果表明，方法上的局限性阻碍了大多数提出的疲劳模型的普遍性和现实世界的适用性。还需要开展更多的工作来充分探索可穿戴设备在疲劳量化方面的潜力，以及更好地理解疲劳与生理变量变化之间的关系。
在手动和机器人辅助工作中为操作员建模疲劳5.0
职业应用疲劳以及许多其他人类绩效因素，影响工人的健康状况，从而产生了生产质量和效率。采用行业5.0观点，我们建议将人类绩效模型整合到更广泛的工业系统模型中可以提高建模准确性并带来卓越的成果。将我们的工人疲劳模型整合为其工业系统建筑师模型的一部分，使领先的飞机制造商Airbus可以更准确地预测系统的性能，这是劳动力妆容的函数，这可能是人类工人和机器人的组合，或者是经验丰富且经验丰富且经验丰富且经验丰富的工人的组合。我们的方法证明了将人类绩效模型包括在商店地板上引入机器人的重要性和价值，可用于在工业系统模型中包括人类绩效的各个方面，以满足特定的任务要求或不同级别的自动化。
在手动和机器人辅助工作中为操作员建模疲劳5.0
职业应用疲劳以及许多其他人类绩效因素，影响工人的健康状况，从而产生了生产质量和效率。采用行业5.0观点，我们建议将人类绩效模型整合到更广泛的工业系统模型中可以提高建模准确性并带来卓越的成果。将我们的工人疲劳模型整合为其工业系统建筑师模型的一部分，使领先的飞机制造商Airbus可以更准确地预测系统的性能，这是劳动力妆容的函数，这可能是人类工人和机器人的组合，或者是经验丰富且经验丰富且经验丰富且经验丰富的工人的组合。我们的方法证明了将人类绩效模型包括在商店地板上引入机器人的重要性和价值，可用于在工业系统模型中包括人类绩效的各个方面，以满足特定的任务要求或不同级别的自动化。
航空航天结构中的材料退化和疲劳
本报告总结了普渡大学工程与科学学院在为期四年的 AFOSR 大学研究计划期间进行的研究，该计划重点关注处理老化飞机的基本问题。该计划的协调目标分为四个主要类别：损伤发展、裂纹扩展和相互作用预测、故障预防技术和高级分析方法。损伤发展目标解决了腐蚀、疲劳裂纹形成 MI 和微动磨损的失效机制。裂纹扩展和相互作用任务的总体目标是开发预测服务引起的裂纹扩展的技术，并确定大面积开裂对损伤容限的影响。故障预防项目的主题是制定程序，通过延迟服务引起的损坏、修复有裂纹的结构以及采用机队跟踪方法对机队内的维护行动进行优先排序，从而延长“老旧”飞机的使用寿命。最后，研究旨在开发其他研究任务中使用的“高级”分析方法。这些项目涉及在各种材料评估和结构分析中添加统计成分，并制定与飞机材料和结构相关的延性断裂标准。
与静态负载下的性能相比
碳纤维增强聚合物（CFRP）复合材料由于其出色的强度与重量比，广泛用于工程应用中。这些复合材料受到恒定和可变的各种负载，这使它们容易在结构中损坏积累。这降低了他们的使用寿命并对他们的表现产生负面影响。这项研究研究了使用低周期疲劳（LCF）程序在一个标本和可变载荷的恒定载荷下进行CFRP层压板的故障行为，直到在两种测试中都达到完全失败为止。实验过程涉及使用专门设计的设备，一旦将其牢固地固定到位，就可以通过内部气压施加载荷。根据其最大挠度测量值对标本的观察到的变形进行跟踪。实验结果与理论结果吻合良好。在试样失败时，样品在静态载荷下的最大挠度为（8.975 mm）；相比之下，在样品的内部结构逐渐恶化之前，在样品的内部结构逐渐恶化后，试样失败时样品在低周期疲劳下的最大挠度为（12.32 mm）。在低周期疲劳（LCF）测试下，使用扫描电子显微镜（SEM）分析样品。硬度测试是在实验工作之前和之后进行的，以跟踪失败机制，其中包括逐渐的故障阶段。结果和讨论将详细说明材料硬度的明显恶化。实验结果表明，在复合材料的两种测试中，都与理论值和高级见解相吻合。
纤毛中的特定基因家族
1个国家主要实验室基础基本的土著药用植物资源利用，新疆物理与化学技术研究所，中国科学院，乌鲁姆奇，乌鲁姆奇，中国人民共和国2中国科学院2中华人民共和国Urumqi的新疆Uyghur自治区5广东省级化学测量和紧急测试技术主要实验室，广东省省级工程研究中心质量与安全研究中心，中国分析中心，中国国家分析中心，广场分析中心，中国广场分析中心，中国人民分析中心，中国人民分析中心
改善3D印刷纳米软人造心脏和心脏瓣的疲劳寿命
摘要：在当前的工作中，设计，制造和测试了使用纳米复合材料和合成材料的新人造人类软心和人造心脏瓣膜的开发模型。检查了制造的机械人造心脏瓣膜，以确定每种类型的最佳使用寿命。通过在每个产生的值上使用瞬态重复并连续施加血压来模拟每个脉冲周期中自然心脏中发生的舒张期和收缩压，从而实现了疲劳寿命。获得的结果表明，实施了新一代软性人造心脏的3D打印作为永久替代品的替代品，以替代高成本可用的临时植入物机械心脏，该植入物可能会超过价格和数十万美元的价格，其工作寿命不超过五年。随着阀门运动部位运动的复杂性，使用不同材料和设计的生产人造阀获得的疲劳安全系数降低。在使用单向式扁平，简单运动的阀（如单叶型阀门）时，获得了最高速率，其中所有使用的材料都适合于生产此类阀门。达到了最高的安全系数（15）。使用高度柔韧性和强大的PSN4纳米复合材料来制造二尖瓣三叶叶阀（厚。= 1.0 mm）时，记录了最低速率。使用相同的类型和阀门时，此值降至0.99，但厚度等于0.5 mm。可以在这里注意到，唯一适合于这种人造阀类型的制造的是纳米复合材料聚醚酰亚胺/硅胶橡胶带有纳米二氧化硅（PSN4），而其他使用的材料失败了，因为疲劳因子值小于1。 div>。 div>。 div>。该材料的使用寿命约为9200 x 106周期，相当于大约290年，其次是SIBSTAR 103，默认年龄为209.6 x 106周期或9年。
在手动和机器人辅助工作中为操作员建模疲劳5.0
职业应用疲劳以及许多其他人类绩效因素，影响工人的健康状况，从而产生了生产质量和效率。采用行业5.0观点，我们建议将人类绩效模型整合到更广泛的工业系统模型中可以提高建模准确性并带来卓越的成果。将我们的工人疲劳模型整合为其工业系统建筑师模型的一部分，使领先的飞机制造商Airbus可以更准确地预测系统的性能，这是劳动力妆容的函数，这可能是人类工人和机器人的组合，或者是经验丰富且经验丰富且经验丰富且经验丰富的工人的组合。我们的方法证明了将人类绩效模型包括在商店地板上引入机器人的重要性和价值，可用于在工业系统模型中包括人类绩效的各个方面，以满足特定的任务要求或不同级别的自动化。