混凝土翼裂纹损伤区与断裂区边界方程探讨

应用西多霍夫损伤模型和断裂力学耦合分析方法,探讨了单向受压的翼形裂纹,推导出混凝土翼形裂纹损伤区与断裂区的边界方程,确定了混凝土翼裂纹初始损伤区和断裂区的径向尺寸,最后确定了不同翼裂纹倾角的起裂点坐标,为研究混凝土翼裂纹的扩展提供了新的可行性思路。     

连续配筋混凝土路面纵向钢筋荷载疲劳断裂分析

采用ANSYS非线性有限元程序,分析标准轴载作用下连续配筋混凝土路面横向开裂稳定后裂缝处纵向钢筋的塑性应变,并利用损伤理论及屈服准则推导重复荷载作用下裂缝处纵向钢筋断裂的疲劳公式,具有一定的理论和现实意义。     

平面应力状态下J积分与KI关系的推导

在文献[1，2]的平面应变状态下J积分与应力强度因子KI关系推导的基础上，详细地推导了平面应力状态下J积分与应力强度因子KI的关系，这方面推导具有重要的理论价值与参考意义。     

焊接钢梁疲劳寿命及其参数研究

焊接钢构件的概率疲劳寿命曲线和概率裂纹扩展速率曲线是进行钢结构疲劳可靠性设计和服役期间剩余疲劳寿命可靠性评估所必须的。为了获得一些构件的概率曲线,对美国NCHRP研究机构所进行的大规模焊接钢梁疲劳试验结果进行再分析。通过原始数据的统计检验,得出了常见构件的全寿命概率分布。根据Paris公式及已有的结论,对原始数据进行推演再分析,获得了Paris公式中参数的概率分布。最后,给出了概率断裂力学方法预测焊接钢梁在给定可靠度下疲劳裂纹扩展寿命的算例。     

旧水泥混凝土路面加铺层反射裂缝力学分析

采用断裂力学有限元的方法对旧水泥路面加铺密级配沥青碎石基层的路面结构进行分析,分析结果表明,增加沥青层厚度、提高沥青碎石基层的回弹模量均能有效地防止沥青路面反射裂缝的产生,建议在实际工程中可采用这两种方法,以减少路面反射裂缝的产生。     

运用二阶摄动方法预测焊接点疲劳微弯裂纹的路径发展

利用二阶摄动方法分析研究了轻微弯曲疲劳裂纹尖端应力强度因子的变化幅度,进一步得到了在循环载荷下直线裂纹微弯延伸尖端应力强度因子变化幅值的近似表达式.以匹配渐进扩张的形式考虑了远区域边界条件的效果,研究了裂尖附近的渐进应力场.利用Irwin公式计算出了由于裂纹发展而引起的应变能释放率变化幅值.预测了在具有非均匀断裂韧度的物质中裂纹的延伸.考虑了循环载荷、残余应力,以及由于焊接而引起的物质衰变等因素,利用了二阶摄动方法预测了沿着焊接点传播的弹脆性裂纹路径.     

CFRP加固损伤钢板的拉伸及疲劳性能研究

文章基于Dugdale模型理论提出CFRP加固含裂纹钢板加固量的计算方法。通过虚拟裂纹闭合法建立模型来模拟塑性钢板的破坏过程,并完成相关试验,验证了CFRP加固含裂纹钢板有效粘贴长度、有效粘贴宽度取值的有效性。同时利用Paris公式预估疲劳寿命,并结合相关试验数据,探究了CFRP加固对含裂纹钢板疲劳寿命的提高作用。研究表明,有效粘贴长度、有效粘贴宽度的理论取值有效;通过CFRP双侧加固竖裂纹、斜裂纹钢板构件可分别使其疲劳寿命得到显著提高。     

中心斜裂纹矩形薄板的极限断裂强度分析

对具有中心穿透斜裂纹在弹性断裂和完全塑性断裂两种破坏模式下的断裂强度进行了分析.在弹性破坏模式下,利用应变能密度因子准则对不同的裂纹倾斜角和不同的矩形板长宽比对斜裂纹的初始扩展角度的影响进行了数值计算和讨论.对于延性材料的完全塑性断裂模式,利用弹塑性有限元对不同裂纹倾斜角下的矩形板的极限拉伸强度进行了分析,并对中心穿透裂纹拉伸强度简化计算公式进行了考虑裂纹倾斜角度的修正.     

神朔铁路钢轨折断风险评估模型研究

钢轨折断是一类严重的线路故障,研究钢轨折断风险评估对保障线路安全具有重要作用。基于模糊推理方法构建钢轨折断风险评估模型,该模型利用设备台账数据、钢轨状态检测数据和维修数据等相关的生产数据,识别钢轨折断致灾因子,量化评定致灾因子状态,建立模糊推理规则库,利用Mamdani模糊推理算法计算钢轨折断风险事件发生的可能性。最后采用神朔铁路神木北至黄羊城区间2013～2015年共3年的实际生产数据对模型的有效性进行验证,结果表明:所建模型可以较好地评估神朔铁路钢轨折断风险事件发生的可能性,对钢轨折断风险管理具有重要指导意义。     

扣件DI弹条非正常部位断裂原因分析及结构优化

通过对DI弹条非正常部位断裂的研究,发现扣件安装时弹条与铁垫板安装孔发生接触,致使弹条在中肢与尾部圆弧过渡区域产生应力集中,发生早期疲劳断裂。本文在研究弹条结构及安装方式的基础上,在弹条的中肢与尾部圆弧过渡区域引入"凹面"结构,对弹条进行结构优化,并通过扣压力和疲劳性能检测、实验室疲劳断裂检验、现场试铺检验等对带有优化"凹面"结构的DI弹条性能进行检测。结果表明:优化后的弹条扣压力和疲劳性能均合格,且能有效抑制因接触产生的非正常部位断裂,提高弹条性能。