燕尾榫结构微动疲劳寿命可靠性分析研究

燕尾榫结构微动疲劳寿命可靠性分析研究

论文摘要

微动疲劳是航空发动机中燕尾榫结构失效的主要形式之一,对燕尾榫结构的微动疲劳寿命进行评估是结构设计的重要环节。在微动条件下,燕尾榫结构的接触区域处于复杂应力状态,利用多轴疲劳参数预测微动疲劳寿命更加合理和精确。此外,燕尾榫结构在实际加工和使用过程中,材料属性、几何尺寸等参数存在随机性,导致其微动疲劳寿命也存在一定的分散性,而且其分散性比静强度的大许多。因此发展一种燕尾榫结构微动疲劳寿命可靠性分析方法具有重要的理论意义和工程使用价值。本文简要介绍了目前微动疲劳寿命的预测方法以及可靠性分析方法,并在此基础上,研究发展了一种燕尾榫结构微动疲劳寿命可靠性分析方法。首先,以多轴疲劳理论为基础,建立了三种多轴微动疲劳寿命预测模型,并对其进行评估分析。分别选择在低周和高周载荷下适应性较好的多轴疲劳SWT参数和CCB参数,并基于应力比参数对高周微动疲劳寿命预测模型进行修正,基于线性累积损伤理论建立了高低周复合载荷作用下微动疲劳寿命预测的混合模型。经与试验对比表明,该模型的寿命预测误差最大为22.2%,效果较好。其次,将弹性模量、摩擦系数和寿命预测模型中的相关系数视为随机变量,通过响应面法和Monte-Carlo模拟技术,分别获得了低周和高周载荷下燕尾榫结构微动疲劳寿命的样本数据,利用概率加权矩参数估计方法得到其寿命可靠性模型;利用概率Miner准则,建立了高低周复合载荷作用下燕尾榫结构的微动疲劳寿命可靠性模型。经与试验数据对所建立的寿命可靠性模型进行检验,结果表明:低周和高周载荷作用下,微动疲劳寿命在置信度为99%时服从三参数Weibull分布;高低周复合载荷作用下微动疲劳寿命分布服从对数正态分布。再次,在对上述四个随机变量进行敏度分析的基础上,选取其中对微动疲劳寿命的影响较大的材料常数bL、bH和弹性模量E,建立了简化的概率寿命预测模型。最后,分析了材料常数bL和bH、摩擦系数等参数的变异系数和分布形式,以及高低周载荷比对可靠寿命的影响。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 选题背景
  • 1.2 国内外研究概况
  • 1.2.1 结构微动疲劳寿命研究
  • 1.2.2 多轴疲劳理论及其在微动疲劳中的应用
  • 1.2.3 燕尾榫结构微动疲劳研究
  • 1.2.4 结构可靠性分析方法研究
  • 1.2.5 结构疲劳可靠性分析方法研究
  • 1.3 本文研究内容
  • 第二章 燕尾榫结构的有限元接触分析
  • 2.1 接触问题的描述方法
  • 2.2 接触分析的主要过程
  • 2.2.1 接触体的定义
  • 2.2.2 接触探测
  • 2.2.3 施加接触约束
  • 2.2.4 时间步长的选择
  • 2.3 燕尾榫结构的有限元分析
  • 2.3.1 结构模型
  • 2.3.2 材料模型
  • 2.3.3 有限元计算
  • 2.4 本章小结
  • 第三章 燕尾榫微动疲劳寿命预测方法研究
  • 3.1 微动疲劳寿命预测模型
  • 3.2 微动疲劳寿命预测
  • 3.2.1 低周微动疲劳寿命预测
  • 3.2.2 高低周复合载荷下的微动疲劳寿命预测
  • 3.3 本章小结
  • 第四章 燕尾榫结构微动疲劳寿命可靠性分析
  • 4.1 Monte-Carlo 模拟方法
  • 4.2 响应面方法
  • 4.2.1 响应面模型
  • 4.2.2 响应面分析
  • 4.2.3 试验设计
  • 4.3 燕尾榫结构低周微动疲劳寿命可靠性分析
  • 4.3.1 低周响应面模型
  • 4.3.2 低周微动疲劳寿命分布的确定
  • 4.3.3 低周微动疲劳寿命分布参数的检验
  • 4.3.4 低周微动疲劳寿命可靠性模型
  • 4.4 燕尾榫高周微动疲劳寿命可靠性分析
  • 4.4.1 高周响应面模型
  • 4.4.2 高周微动疲劳寿命分布的确定
  • 4.4.3 高周微动疲劳寿命分布参数的检验
  • 4.4.4 高周微动疲劳寿命可靠性模型
  • 4.5 燕尾榫结构高低周微动疲劳寿命可靠性分析
  • 4.6 本章小结
  • 第五章 微动疲劳概率寿命模型的简化与可靠性影响因素分析
  • 5.1 微动疲劳概率寿命预测的简化模型
  • 5.1.1 燕尾榫结构微动疲劳寿命参数的敏度分析
  • 5.1.2 燕尾榫结构微动疲劳概率寿命预测的简化模型
  • 5.2 可靠性影响因素分析
  • 5.2.1 低周微动疲劳寿命可靠性影响因素分析
  • 5.2.2 高周微动疲劳寿命可靠性影响因素分析
  • 5.2.3 高低周载荷循环比对高低周微动疲劳寿命可靠度的影响
  • 5.3 本章小结
  • 第六章 总结与展望
  • 6.1 全文总结
  • 6.2 展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 在学期间发表的论文
  • 附录
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