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为提高燃气轮机的可靠性、可用性以及可维护性而进行的寿命预估与减损控制研究,需要对燃气轮机的关键零部件进行结构特性分析。对舰船燃气轮机涡轮叶片在紧急升工况载荷谱下的应力应变状态进行了三维热流固耦合有限元分析,针对典型载荷谱计算了涡轮叶片应力应变的变化规律,对涡轮叶片材料进行了控制应变试验,为叶片寿命预测提供了必要的参数。根据应力应变分析结果利用Basquin公式和Manson-Coffin公式计算了2个危险点处的疲劳裂纹起始寿命。并根据分析结果对涡轮叶片进行了寿命预测,预测结果可以作为燃气轮机使用维修的参考依据。 相似文献
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通过开展材料性能试验与分析,获取材料的循环应力-应变曲线,采用不同方法对Manson-Coffin公式中的疲劳常数进行估算,对R≠–1的应变-寿命曲线进行修正.运用雨流计数法计算得到结构的载荷谱,采用Neuber近似解法求出舵板结构的局部应力应变.分别应用道林公式和兰德格拉夫公式2种方法计算结构的累计损伤效应,并对2种方法的计算结果进行对比分析.提出采用应变能等效原则开展试件的疲劳寿命试验方法,试验结果与仿真计算结果较为近似. 相似文献
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基于灰色理论的舰船装备剩余寿命预测模型 总被引:2,自引:1,他引:1
为方便并精确地预测舰船装备剩余寿命,利用其服役期间的实测资料,采用灰色系统理论建立了舰船装备剩余寿命灰色预测模型。并利用建立的预测模型对舰船装备剩余寿命进行预测,利用实测资料对其模拟计算结果进行残差检验,结果表明预测模型简单、精度高、计算速度快、方便实用,对在役舰船装备维修决策有一定的参考价值。 相似文献
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从低周疲劳损伤可由疲劳过程中的非弹性响应来反映的理念出发,以循环弹性余应变能密度来表征循环应力应变曲线的非线性部分偏离线性的程度,建立了基于循环弹性余应变能密度为基本参量预测低周疲劳寿命的新方法。采用30CrNiMo8钢的疲劳试验结果和文献中对某高温合金的疲劳试验结果,对该预测模型的预测结果和Manson-Coffin公式、三参数幂函数模型预测结果进行了对比分析,结果表明,文中提出的预测模型的预测结果与试验结果吻合良好,预测精度高于Manson-Coffin公式的预测精度,并接近或高于三参数幂函数模型的预测精度。 相似文献
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从低周疲劳损伤可由疲劳过程中的非弹性响应来反映的理念出发,以循环弹性余应变能密度来表征循环应力应变曲线的非线性部分偏离线性的程度,建立了基于循环弹性余应变能密度为基本参量预测低周疲劳寿命的新方法.采用30CrNiM08钢的疲劳试验结果和文献中对某高温合金的疲劳试验结果,对该预测模型的预测结果和Manson-Coffin公式、三参数幂函数模型预测结果进行了对比分析,结果表明,文中提出的预测模型的预测结果与试验结果吻合良好,预测精度高于Manson-Coffin公式的预测精度,并接近或高于三参数幂函数模型的预测精度. 相似文献
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针对某小型发动机剩余寿命问题,提出动态灰色剩余寿命预测理论,建立灰色理论的剩余寿命预测模型。案例表明,模型能较好地利用已有的状态信息预测其剩余寿命,并随着状态信息的不断累积,其预测的平均剩余寿命也越趋近于真实值。 相似文献
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叶片作为舰船汽轮机的核心零部件,其在复杂工况下的低周疲劳寿命一直是备受关注的问题。传统的寿命预测方法大多是基于经验公式进行求解,没有考虑损伤累积对材料固有属性的影响,也没有对裂纹萌生和扩展过程进行全面的分析。文章以损伤力学的基本理论为基础,考虑叶片实际非对称循环的工作状态,引入平均应力的概念,推导叶片低周疲劳寿命的计算公式以及损伤随循环次数变化关系的表达式。同时基于有限元分析软件ABAQUS,使用XFEM方法模拟叶片裂纹扩展并进行低周疲劳寿命分析,并与所给出的理论计算结果进行对比。结果表明,所建立的基于损伤力学的低周疲劳寿命计算结果与基于扩展有限元的裂纹扩展模拟结果吻合较好,其对于舰船汽轮机叶片等工程结构的寿命预测具有一定价值。 相似文献
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FPSO (floating, production, storage and offloading) units are widely used in the offshore oil and gas industry. Generally, FPSOs have excellent oil storage capacity owing to their huge oil cargo holds. The volume and distribution of stored oil in the cargo holds influence the strain level of hull girder, especially at critical positions of FPSO. However, strain prediction using structural analysis tools is computationally expensive and time consuming. In this study, a prediction tool based on back-propagation (BP) neural network called GAIFOA-BP is proposed to predict the strain values of concerned positions of an FPSO model under different oil storage conditions. The GAIFOA-BP combines BP model and GAIFOA which is a combination of genetic algorithm (GA) and an improved fruit fly optimization algorithm (IFOA). Results from three benchmark tests show that the GAIFOA-BP model has a remarkable performance. Subsequently, a total of 81 sets of training data and 25 sets of testing data are obtained from experiment using fiber Bragg grating (FBG) sensors installed on the surface of an FPSO model. The numerical results show that the GAIFOA-BP is capable of predicting the strain values with higher accuracy as compared with other BP models. Finally, the reserved GAIFOA-BP model is utilized to predict the strain values under the inputs of a 10-day time series of volume and distribution of stored oil. The predicted strain results are further used to calculate the fatigue consumption of measurement points. 相似文献
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