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开展了EA4T合金钢材料的低周疲劳试验、旋转弯曲高周疲劳试验与裂纹扩展速率试验, 考虑载荷类型、表面质量与尺寸系数等因素, 修正了标准小试样疲劳极限以预测全尺寸车轴的疲劳性能; 建立了轴箱内置铁路车轴(内箱车轴) 的有限元模型, 分析了内箱车轴与传统轴箱外置铁路车轴(外箱车轴) 临界安全部位的差异; 基于安全寿命设计理论, 结合修正的线性Miner疲劳累积损伤准则和载荷谱, 研究了内箱车轴的疲劳强度与服役性能; 分别采用Paris公式、NASGRO方程和LAPS模型拟合了裂纹扩展速率曲线, 基于损伤容限设计方法估算了内箱车轴和外箱车轴的裂纹扩展寿命。研究结果表明: 标准小试样的疲劳极限明显高于全尺寸车轴, 其疲劳极限均值分别为369、286 MPa; 与传统外箱车轴相比, 由于加载位置的改变, 内箱车轴的临界安全部位从卸荷槽处转移至轴身中部; 内箱车轴疲劳总寿命为2.5×1012 km, 满足30年服役寿命的设计要求; 但是在运输或服役过程中车轴表面不可避免会存在缺陷, 缺陷处存在严重的应力集中, 为裂纹的萌生和扩展提供了便利条件, 使车轴疲劳寿命大幅降低; 当车轴临界安全部位的裂纹深度扩展到5 mm时, 内箱车轴和外箱车轴的剩余寿命分别仅为3.2×105、2.0×105 km, 应根据无损探伤精度合理制定无损检测周期, 确保车轴安全服役。 相似文献
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针对桥梁建造时传统人工尺寸检测在面对海量桥梁预制件时效率低、成本高的难题,使采用地面激光扫描(TLS)技术的智能尺寸检测突破现有数据处理算法的精度与效率瓶颈,建立了基于建筑信息模型(BIM)-TLS的桥梁钢预制件尺寸智检框架,包含构件几何尺寸检测与数字预拼装2个环节;二次开发了BIM点云化处理技术,构建了参照点云模型,采用直通滤波、统计去噪(SOR)滤波、体素化网格(VG)处理等算法预处理点云数据,实现了基于k近邻(kNN)算法的尺寸检测指标评价;通过3D-Harris特征点检测、正态分布变换(NDT)粗配准与迭代最近点(ICP)精配准提出了基于Harris特征与NDT-ICP算法的快速配准尺寸智检策略,并结合工程需求应用于某大跨拱梁组合结构钢箱拱预制件尺寸智检中。研究结果表明：采用提出的智检方法对2个相邻节段钢箱拱进行尺寸检测的最大偏差分别为1.689和1.571 mm,均满足制造偏差(小于2 mm)要求;与传统NDT-ICP算法相比,该方法将点云整体配准精度提高了35.3%,效率提高了61.88%,可见该方法表现高效且结果准确,促进了钢预制件几何尺寸检测智能化;基于该方法的拱肋数字... 相似文献
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