应力集中、尺寸和表面对金属疲劳强度影响的研究

论文摘要

随着世界范围内能源危机的出现和材料价格上涨,产品和市场竞争日趋激烈,迫使大部分机械工程和建筑工程领域都要应用疲劳理论和方法,以设计出既安全又经济的产品和工程。现今,人们对疲劳防治对策和疲劳失效分析已有较为深刻的理解,但就其强度影响因素方面而言,目前的研究成果在很多情况下与工程实际还有一定的差距,还不能为实际应用提供精确、有效的指导。因此,疲劳强度影响因素的问题至今仍然是一个有待于进一步研究的课题。材料的S-N曲线和疲劳极限,只能代表标准光滑试样的疲劳极限,而实际零件的尺寸、形状和表面情况是各式各样的,与标准试样有很大差别。因此,在进行零件的疲劳强度设计时必须考虑这些因素对疲劳强度的影响。影响机械零件疲劳强度的因素有很多,有应力集中、零件尺寸、表面状态、环境介质、加载顺序和频率等,其中以前三种最为重要。本文从应力集中、尺寸效应、表面状态影响疲劳强度的作用机制着手,在总结和评论前人提出的Kf与Kt关系式后,发现现有的二者关系式均为线性关系。在对大量疲劳实验数据的分析后,本文提出疲劳缺口系数Kf与理论应力集中系数Kt之间满足二次多项式关系,而且与材料的热处理方式有关,并选取相应的试验数据对其关系做以验证。对采用不同试验方法过程中,尺寸对疲劳强度的影响机制作详细分析。分析表面微观形貌与微应力集中的关系,在考虑表面加工对疲劳缺口的影响后,对敏感度法求疲劳缺口系数的公式进行修正,从而得出更合理的抗疲劳设计中综合影响系数的计算方法。应用改进的BP神经网络分析应力集中、尺寸和表面对疲劳强度的影响关系,利用文献中的试验数据,建立一个双隐含层的BP神经网络模型,在MATLAB程序中实现该神经网络的训练和验证过程。通过该模型可以计算任意零件的疲劳强度综合影响系数,进而得到零件的疲劳强度。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景和选题意义
• 1.2 金属疲劳的基本理论
• 1.2.1 疲劳的基本概念和分类
• 1.2.2 金属疲劳破坏机理
• 1.2.3 抗疲劳设计方法
• 1.3 疲劳强度影响因素的研究现状
• 1.3.1 应力集中的影响
• 1.3.2 尺寸的影响
• 1.3.3 表面状态的影响
• 1.4 发展动态
• 1.5 课题研究的主要内容
• 第2章 应力集中
• 2.1 缺口周围的弹性应力分布
• 2.1.1 弹性力学理论分析
• 2.1.2 ANSYS有限元分析
• 2.2 应力集中表征量
• 2.2.1 理论应力集中系数
• 2.2.2 疲劳缺口系数
• 2.3 缺口试样在零平均载荷下的试验数据
• f与K_t的关系'>2.4 K_f与K_t的关系
• f与K_t相等关系'>2.4.1 K_f与K_t相等关系
• f与K_t线性关系'>2.4.2 K_f与K_t线性关系
• f与K_t二次关系'>2.4.3 K_f与K_t二次关系
• 2.5 本章小结
• 第3章 尺寸效应
• 3.1 尺寸效应的机制和影响因素
• 3.2 尺寸系数的确定
• 3.3 不同试验方法与尺寸的影响
• 3.3.1 试验数据
• 3.3.2 影响机制
• 3.4 本章小结
• 第4章 表面状态
• 4.1 影响机制
• 4.1.1 切削加工的影响
• 4.1.2 电抛光的影响
• 4.1.3 消除应力的影响
• 4.1.4 锻造表面的影响
• 4.2 表面加工系数确定
• 4.3 表面微观形貌与微应力集中的关系
• 4.4 本章小结
• 第5章 基于BP神经网络疲劳影响因素分析
• 5.1 BP网络理论
• 5.1.1 BP网络建模特点
• 5.1.2 BP网络结构
• 5.1.3 BP网络学习规则与计算方法
• 5.2 BP网络的应用
• 5.2.1 数据的预处理
• 5.2.2 神经元层数和节点数的确定
• 5.2.3 初始权值和学习率的确定
• 5.2.4 激活函数的选择
• 5.2.5 BP网络学习算法的改进
• 5.3 BP神经网络分析疲劳强度影响因素
• 5.3.1 确定神经网络结构
• 5.3.2 神经网络的公式化
• 5.3.3 网络模型的验证
• 5.4 本章小结
• 第6章 结论
• 参考文献
• 致谢