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塞斯纳 T-303 飞行中疲劳裂纹扩展监控...
1 Aura Vector Consulting，3041 Turnbull Bay Road，New Smyrna Beach，FL 32168 2 Toyota Technical Center，8777 Platt Road，Saline，MI 48176 摘要 本研究涉及对 Cessna T-303 Crusader 双引擎飞机垂直尾翼疲劳裂纹扩展的飞行中监测。在实验室中对带凹槽的 7075-T6 铝制飞机槽梁支撑结构进行了周期性测试。在这些疲劳测试期间采集了声发射 (AE) 数据，随后将其分为三种故障机制：疲劳开裂、塑性变形和摩擦噪声。然后使用这些数据来训练 Kohonen 自组织映射 (SOM) 神经网络。此时，在 T-303 飞机垂直尾翼的肋骨之间安装了类似的槽梁支撑结构作为冗余结构构件。随后从初始滑行和起飞到最终进近和着陆收集 AE 数据。然后使用实验室训练的 SOM 神经网络将飞行测试期间记录的 AE 数据分类为上述三种机制。由此确定塑性变形发生在所有飞行区域，但在滑行操作期间最为普遍，疲劳裂纹扩展活动主要发生在飞行操作期间 - 特别是在滚转和荷兰滚机动期间 - 而机械摩擦噪声主要发生在飞行期间，在滑行期间很少发生。SOM 对故障机制分类的成功表明，用于老化飞机的原型飞行结构健康监测系统在捕获疲劳裂纹扩展数据方面非常成功。设想在老化飞机中应用此类结构健康监测系统可以警告即将发生的故障，并在需要时而不是按照保守计算的间隔更换零件。因此，继续进行这项研究最终将有助于最大限度地降低维护成本并延长老化飞机的使用寿命。关键词：老化飞机，飞行中疲劳裂纹监测，Kohonen自组织映射，神经网络，结构健康监测 简介 飞机疲劳开裂 如今，飞机的使用寿命通常比汽车更长。这是由于许多因素造成的，包括飞机的成本、政府法规以及故障的严重后果。由于飞机的使用寿命预期如此之长，因此引发了许多问题。问题的主要来源，也是本研究的主题，可能是疲劳裂纹的存在和增长。修复疲劳裂纹造成的损坏的能力一直不是问题，但疲劳裂纹增长的检测和监测已被证明是一个真正的挑战。疲劳开裂是由于低于正常延展性金属的屈服强度的循环载荷导致的脆性断裂。裂纹尖端的高度集中应力导致在裂纹前方形成心形塑性变形区。该塑性区应变随着循环载荷而硬化，当金属的延展性耗尽时会断裂
开发一种用于海洋钢结构腐蚀疲劳分析的新方法
众所周知，腐蚀疲劳是海上结构（如海上风力涡轮机）的主要失效机制，这是由于在高度腐蚀的环境中不断施加循环载荷所致。在本研究中，首先回顾和讨论了现有的腐蚀疲劳裂纹扩展 (CFCG) 理论和模型，随后提出了一种新方法来准确描述各种载荷条件和频率下的腐蚀疲劳行为。为了检验所提出方法的有效性，对 S355G10 + M 中强度钢紧凑拉伸 C(T) 试样在不同载荷水平和频率下进行了疲劳裂纹扩展试验。最初使用传统的断裂力学参数 Δ K 分析实验数据，结果表明该参数在阐明频率对 0.2 – 0.5 Hz 范围内 CFCG 速率的影响方面存在局限性。因此，开发了一个新的断裂力学参数，可以更清楚地看到和解释这些影响。此外，使用引入的断裂力学参数开发了一种新的 CFCG 模型，用于根据空气中的短期测试数据预测海水中的裂纹扩展速率。已发现所提出的模型与本研究中的 S355G10 + M 腐蚀疲劳实验数据以及文献中提供的 S355J2 + N 结构钢数据具有很好的相关性。
疲劳是骨脆性和骨折之间缺失的环节
对于金属、陶瓷和复合材料等工程材料而言，疲劳是迄今为止最常见的失效原因。从断裂力学角度而言，疲劳意味着由于重复（周期性）施加载荷而导致材料机械阻力的下降，而该载荷本身不足以导致材料静态失效。疲劳失效定义为达到预定材料损伤或裂纹扩展水平所需的循环数或时间。对于工程结构（如桥梁），结构不仅设计为抵抗最大静态载荷，而且更重要的是，在需要修复之前，还要支撑一定数量的载荷循环（例如由日常交通引起）。尽管这些概念已被土木工程师广泛且实际地实施，但这些想法尚未彻底融入对骨骼作为结构材料的理解中，或融入人类脆性骨折的临床预防中。在骨骼研究中，主要的断裂机制仍不确定：骨骼是否更容易在循环载荷下因疲劳机制而断裂，就像大多数工程材料一样，还是它们更容易在单次过载下以静态断裂模式断裂，就像大多数关于骨骼脆性的研究所暗示的那样 1 ？有说服力的证据表明疲劳驱动裂纹扩展机制广泛参与骨折
工程断裂力学 - DORA 4RI
纤维金属层压板 (FML) 是组合粘合结构大家族中的一员，由薄金属板和纤维增强聚合物层粘合而成 [1]。FML 的混合概念因其卓越的抗疲劳性能以及抗冲击、耐腐蚀等优异的机械特性而闻名。FML 的一种变体 Glare 由交替粘合在一起的薄铝板和玻璃纤维环氧层制成，已被大规模用作空客 A380 的机身蒙皮和尾翼前缘蒙皮材料。与整体式金属板相比，FML 的卓越疲劳性能归因于疲劳裂纹尖端尾流中完整纤维提供的桥接机制，如图 1 所示。抗疲劳纤维保持完整并抑制金属层中裂纹的张开，从而使载荷从破裂的金属层转移到桥接纤维。这种桥接机制显著提高了金属层对疲劳裂纹扩展的抵抗力，因为它降低了裂纹尖端的应力严重程度。同时，由于开裂的金属层和桥接纤维之间以剪切形式传递的循环载荷，在复合材料/金属界面处发生了分层，这是 FML 中的一种伴随失效机制 [2] 。FML 中显著改善的抗疲劳性以及失效机制非常具有代表性，在一般组合结构中非常具有代表性
用于偏差补偿的物理信息神经网络 ...
我们提出了一种新颖的物理信息神经网络建模方法，用于腐蚀疲劳预测中的偏差估计。混合方法旨在将深度神经网络中的物理信息层和数据驱动层合并。结果是一个累积损伤模型，其中物理信息层用于模拟相对容易理解的现象（通过 Walker 模型进行裂纹扩展），数据驱动层用于解释难以建模的物理现象（即由于腐蚀导致的损伤累积偏差）。使用数值实验来展示所提出的物理信息神经网络在损伤累积方面的主要特征。测试问题包括预测飞机机翼面板上使用的 Al 2024-T3 合金的腐蚀疲劳。除了循环载荷外，面板还受到盐水腐蚀。物理信息神经网络使用对输入的全面观察（远场载荷、应力比和腐蚀性指数 - 每个机场定义）和对输出的非常有限的观察（仅对一小部分机队进行检查时的裂纹长度）进行训练。结果表明，物理信息神经网络能够学习原始疲劳模型中由于腐蚀而导致的修正，并且预测足够准确，可以对机队中不同飞机的损坏进行排名（可用于确定检查优先级）。
用于腐蚀疲劳偏差补偿的物理信息神经网络
我们提出了一种新颖的物理信息神经网络建模方法，用于腐蚀疲劳预测中的偏差估计。混合方法旨在将深度神经网络中的物理信息层和数据驱动层合并在一起。结果是一个累积损伤模型，其中物理信息层用于模拟相对容易理解的现象（通过 Walker 模型的裂纹扩展），数据驱动层用于解释难以建模的物理现象（即由于腐蚀导致的损伤累积偏差）。数值实验用于展示所提出的物理信息神经网络在损伤累积方面的主要特征。测试问题包括预测用于飞机机翼面板的 Al 2024-T3 合金的腐蚀疲劳。除了循环载荷外，面板还受到盐水腐蚀。物理信息神经网络使用对输入的全面观察（远场载荷、应力比和腐蚀性指数 - 按机场定义）和对输出的非常有限的观察（仅对一小部分机队进行检查时的裂纹长度）进行训练。结果表明，物理信息神经网络能够学习原始疲劳模型中由于腐蚀而产生的修正，并且预测足够准确，可以对机队中不同飞机的损坏情况进行排名（可用于确定检查的优先顺序）。
高强度的低周期疲劳行为42CRMO4钢在淬火和回火条件下
本研究旨在研究在淬火和回火条件下42CRMO4钢的微结构特征，环状轴向行为和应变反应。42CRMO4钢以杆状形式制备，并进行淬火和回火。进一步进行了微观结构分析，以确保所有方向的晶粒尺寸和分布均匀。此外，还进行了拉伸测试，以确定材料的最终应力和平均屈服强度分别为1113.182 MPa和736.634 MPa。还以0.35％，0.50％，0.65％，0.80％，0.95％和1.10％的应变幅度进行低周期疲劳测试。结果表明，所有指定的应变幅度均表现出循环应激软化。应变控制的疲劳测试进一步表明，合金在前几个周期后经历了循环软化，直到失败。以较高的应变幅度增加了以软化比（SR）为特征的软化程度，稳定在0.58％至1.10％之间。磁滞回路的形状通常是对称的，这归因于滑移变形模式。这种42CRMO4钢易受相对于应变振幅和负载方向的动态应变老化的影响。使用Coffinmanson方程和塑性应变能量密度方程式，在中年确定的应变控制的轴向疲劳特性与良好的生活预测相关。因此，研究观察到，使用SEM的分子分析表明，在单调和循环载荷下，在42CRMO4钢上进行了多个裂纹启动，其特征是同时滑移出现。
天然橡胶在海洋环境中的疲劳行为
摘要：天然橡胶已在海洋环境中成功使用多年。然而，大多数应用涉及低动态载荷。由于海洋能量回收的出现，波浪和潮汐能转换器正在开发中。在一些这样的装置中，橡胶受到严重的循环载荷，与它们以前在空气或水中的使用非常不同。因此，这种橡胶必须适合在高疲劳载荷的海水中长期使用。本文介绍了一项使用新型疲劳机的研究，该研究可以将橡胶在海水中的疲劳行为与在空气中的疲劳行为进行比较。结果表明，当天然橡胶在海水中使用时，非松弛条件对其疲劳寿命的益处会显著降低，尤其是在最小应变与最大应变之比 R = 0.2 时。为了理解这一新结果，研究了疲劳循环过程中抗氧化剂和最小应变的影响。发现抗氧化剂的影响在海水和空气中是相同的，即稳定剂水平的增加会导致疲劳寿命的增加，因此看来抗氧化剂的浸出并不是海水中疲劳寿命减少的根源。值得注意的是，当天然橡胶在海水中完全松弛循环中使用时，不会发生这种失效循环次数的减少，这表明应变诱导结晶（非松弛循环对抗疲劳性的有益影响的原因）可能会受到海水的不利影响，此时最小应变与最大应变之比 R 等于 0.2。亮点
金属 - 语义学者
初步观察记录于 19 世纪初欧洲工业革命期间。在此期间，多条铁路、重型机车和发动机在经过长时间运行后意外发生故障。1829 年，W.A.S. Albert 在对铁链进行循环载荷试验时发现了这种故障 [1,2]。随后，在 1837 年，他在一本杂志上报道了循环载荷与金属寿命之间的关系。根据这一观察，铸铁车轴设计师 J.V. Poncelet 使用了“fatigare”一词，英国的 F. Brainthwaite 于 1854 年将其命名为疲劳 [3,4]。1842 年，法国凡尔赛附近发生了最严重的铁路灾难之一。途中几台机车的车轴断裂。经 W.J.M. 检查后，英国铁路的 Rankine 发现后，证实车轴发生了脆性断裂 [2]。根据这一观察，August Wöhler 在机车车轴失效方面进行了一些开创性的工作，为疲劳理解奠定了基础。Wöhler 绘制了克虏伯车轴钢数据与应力 (S) 和失效循环数 (N) 的关系图。该图后来被称为 S-N 图 [5,6]。S-N 图可用于预测金属的疲劳寿命和持久极限，即应力的极限阈值，低于该阈值，工程材料将表现出很高或无限高的疲劳寿命。因此，A. Wöhler 被认为是现代疲劳技术的鼻祖 [7]。1886 年，J. Bauschinger 发表了第一篇
圆柱形件数控车削加工同轴度误差分析及优化
摘要 在工业应用中，具有精确几何公差的高精度旋转轴通常以微米级的间隙安装在齿轮和壳体之间。在大多数此类应用中，动态循环载荷是不可避免的，这会对关键部件的疲劳寿命产生不利影响。在加工过程中确保严格的尺寸公差和同轴度是非常必要的，因为它会影响许多应用中的旋转特性。因此，同轴度误差的控制在旋转轴和高精度机床中起着至关重要的作用。然而，使用高精度加工会大大增加制造成本。因此，一种能够潜在地降低同轴度误差的经济高效的加工工艺具有很高的工业重要性。本研究试图通过优化参数（切削速度、进给速度、切削深度和切削刀尖半径）来实现圆柱形加工零件的最小同轴度误差。计划进行以下实验：中心复合设计矩阵和统计分析应用响应面法确定了机器参数对高强度 Al 7075 合金同轴度误差的影响。进给速度和切削深度因素对同轴度误差有显著影响。所有加工参数对同轴度误差均表现出非线性影响，这定义了强相互作用因素的影响。通过确定一组加工参数，即应用 Big-Bang 和 Big Crunch 和 Rao（Rao-1、Rao-2 和 Rao-3）算法，利用推导出的经验方程来最小化同轴度误差。Rao 算法在计算工作量和求解精度方面均优于 Big-Bang 和 Big Crunch 算法。通过实验验证了 Rao 算法的结果，同轴度误差降低了 1.013 µm，与 CCD 实验相比提高了 72.6%。