剩余疲劳寿命（精选9篇）
剩余疲劳寿命 篇1
0引言
桥式起重机(以下简称桥机)是用来提升和搬运货物的起重机械,疲劳破坏是桥机金属结构失效的主要形式,而桥机金属结构作为一个承载结构系统,其失效不仅仅使起重机失去作业功能,还会导致重大事故的发生,给工业生产和人身安全带来巨大危害。桥机的各种疲劳破坏里面最常发生的是梁结构损伤类型的疲劳破坏,经过统计得到梁结构疲劳的表征是裂纹的产生与扩张。故对桥机主梁结构裂纹的产生与扩张的研究对减少桥机事故的发生具有重要的意义。
1焊接箱形梁疲劳裂纹分析
1.1 确定疲劳裂纹的位置
据试验统计可知,桥机的焊接箱形梁裂纹大部分出现于大隔板焊缝和翼缘板点焊缝等处。这是因为对桥架大隔板经常使用断续焊缝,断续焊缝的间断点处受到各种载荷作用会产生应力集中而形成裂纹。桥机的裂纹源常在大隔板的下部,若干半椭圆裂纹源集合,从而会形成腹板穿透裂纹。这样的裂纹,一头向腹板的上方延伸扩展,另一头向受拉翼缘延伸扩展。下盖板的纵向受拉翼缘连续贴角焊缝常演化为椭圆形状的翼缘点焊缝疲劳裂纹,翼缘点焊缝疲劳裂纹从焊缝里面的圆形缺陷的形心位置处开始,进而向下盖板和腹板延伸扩展,直到穿透板厚。
1.2 裂纹形成的原因
因为桥机焊接箱形梁的钢结构材料有内部初始裂隙、夹渣等缺陷,且钢结构焊接区域有例如应力集中这样的缺陷,故这些区域在外来变载的不断作用之下,内部初始裂隙会渐渐地汇聚、延伸以及扩张,进而形成肉眼可见的裂纹。在随机变载的不断作用下,这些肉眼可见的宏观裂纹渐渐扩张,最终会致使桥机焊接箱形梁断裂。
1.3 疲劳裂纹分类
按照力学特性疲劳裂纹可以分为张开型裂纹、滑开型裂纹和撕开型裂纹等,如图1所示。
张开型裂纹最容易引起脆断;滑开型裂纹扩展时在裂纹尖端产生塑性区;撕开型裂纹面受到与其平行的平面内的剪切载荷作用,剪切载荷的方向与裂纹的方向相垂直。通过对桥机焊接箱形梁进行的受力分析可知,因为主梁下盖板受拉应力作用,而且下盖板处的裂纹比较集中,故张开型裂纹对桥机焊接箱形梁影响最为严重。
按几何特性分类,裂纹可分为表面裂纹以及深埋裂纹等等,在桥机的焊接箱形梁上这两种裂纹都会产生。
2疲劳裂纹扩展的一般规律
一般情况下用da/dN-ΔK的双对数坐标下的裂纹扩展速率曲线(如图2所示)来表达疲劳裂纹扩展的一般规律。其中,da/dN是疲劳裂纹的扩展速率,指的是在疲劳载荷循环次数N下的裂纹长度a的变化率,用来表征裂纹扩展的快慢;ΔK为应力强度因子幅。
当作用在裂纹尖端处的循环应力强度因子幅小于门槛值ΔKm时,裂纹不扩张;当应力强度因子幅稍微大于门槛值的时候,裂纹低速扩张并且随着ΔK的增大,裂纹的扩展速率迅速提高,此阶段被叫做近门槛扩展区(图2中Ⅰ区域),其应力强度因子幅为ΔKth;如果应力强度因子幅ΔK持续增大,裂纹的扩展速率由迅速提高演化为以一种近乎恒速的升高速率在升高,此阶段被叫做中部稳态扩展区(图2中Ⅱ区域);如果应力强度因子幅ΔK再进一步增大,裂纹的扩展速率演变为快速升高直至构件最终断裂,此阶段被称为快速扩展区(图2中Ⅲ区域),其应力强度因子幅为ΔKT。
3疲劳裂纹寿命计算公式
裂纹扩展速率可由Paris公式来表示:
da/dN=C(ΔK)m 。 (1)
其中:C、m为与金属结构材料有关的常数,对钢材Q235,常取C=2.61×10-13,m=3。
张开型裂纹的应力强度因子通常可表示为:
undefined。 (2)
其中:σ为应力;β为形状系数,与疲劳裂纹大小和位置有关。将式(2)代入式(1),得:undefined。则:
undefined。 (3)
设构件的裂纹从初始裂纹a0扩展到临界裂纹ac经历的应力循环次数为N,根据Paris公式寿命预估公式为:
undefined。 (4)
即undefined。 (5)
其中:Δσmax=σmax-σmin。式(5)就是剩余寿命方程。
4算例
已知某桥式起重机的额定起重量为16 t,跨度为19.5 m,材料为Q235,初始裂纹为a0=0.8 mm,裂纹当前长度为a1=85 mm,临界裂纹ac=180 mm,在最大应力σ=140 MPa的循环应力下工作,试求在这种工况下这台桥机主梁的剩余寿命。
首先计算总寿命,桥架结构最小应力值σmin=0,则Δσ=σmax=140 MPa,把Δσ、C、m、a0、ac取值代入式(5),计算得N总=1 486 375次。
再计算已经使用了的寿命,把Δσ、C、m、a0、a1取值代入式(5),计算得N用=733 282次。
桥机主梁的剩余寿命N剩=N总-N用=735 093次。
5小结
在各种类型的疲劳裂纹中,对梁结构影响最大的是张开型裂纹。要评估桥机焊接箱形梁的剩余寿命,应该先确定初始裂纹长度、当前裂纹长度与深度、极限裂纹长度,再利用本文的方法,即可计算出桥机焊接箱形梁的剩余寿命。
摘要：研究了含疲劳裂纹的桥式起重机焊接箱形梁裂纹扩展的一般规律。运用断裂力学推导出疲劳裂纹寿命计算公式,用以估算桥式起重机主梁的剩余寿命。
关键词：桥式起重机,焊接箱形梁,剩余寿命
参考文献
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[5]徐格宁.机械装备金属结构设计[M].北京:机械工业出版社,2009.
剩余疲劳寿命 篇2
含腐蚀坑点的管道剩余寿命研究
研究了节流孔板引起的压差对含腐蚀坑点的管道系统的影响.通过Flowmaster2[1]对含节流孔板管路系统进行整体流体特性分析,得到有关节点的压力脉动.利用ABAQUS对含节流孔板并在其前预设一个腐蚀坑点的管路系统中的一段直管进行有限元分析计算,获得腐蚀坑点的.应力响应.提出了综合考虑腐蚀速度和应力疲劳的含腐蚀坑点管道剩余寿命预测方法.
作 者：冯震宙 高行山 刘军 刘永寿 FENG Zhen-zhou GAO Hang-shan LIU Jun LIU Yong-shou 作者单位：西北工业大学工程力学系,西安,710072刊 名：强度与环境 ISTIC英文刊名：STRUCTURE & ENVIRONMENT ENGINEERING年，卷(期)：35(4)分类号：V414.6关键词：节流孔板 压差 腐蚀坑点 剩余寿命
机械设备焊接结构的疲劳寿命研究 篇3
【关键词】机械设备；焊接结構；疲劳寿命；断裂
机械设备在使用的过程中，焊接结构容易出现疲劳开裂或者断裂的情况，如果开裂失效达到一定程度，会出现无法修复的问题，从而导致整台设备报废，增加了施工单位的经济成本。为了及时修复设备，相关工作人员需要加强对机械设备焊接结构的疲劳寿命研究工作。本文介绍了一种以断裂力学为基本原理与公式的研究方法，结合有限元分析软件，可以保证检测的准确性。笔者结合某工程实例，对机械设备焊接结构疲劳寿命研究中采用的流程、方法以及应用情况进行了简单的介绍，以供参考。
1、研究实例
1.1焊接主梁结构简介
某厂采用的桥式起重机，主梁采用的是空腹桁架式主梁，主梁结构是一种典型的焊接结构，如图1所示。
在对该设备进行探伤时，工作人员在北主梁工字梁下盖板位置发现了组合裂纹，如图2所示。在进行仔细的观察后发现，组合裂缝的源头是在板宽中部与腹板间的焊缝处，有的裂纹长度已经达到了150mm，这严重影响了设备的质量以及使用的安全。
1.2起重机基本参数
起重机主梁采用的材质为16Mn，主小车重量为73G/t，起重机经常的起重载荷为100Q/t，水平加速度为0.18as/m·s-2，运行冲击系数为1.1，起升动载系数为1.07。
2、研究的理论依据
在对该设备焊接裂缝进行疲劳寿命的研究时，是以断裂力学为基础，以设备存在初始类裂纹为前提，对裂纹扩展规律以及设备的寿命进行计算。根据断裂力学相关概念，存在裂纹的构件，其寿命与裂纹扩展速率有着直接关系。在对裂纹扩展速率进行计算时，计算公式如下：
3、应力计算
在对应力进行计算时，采用了有限元分析软件，根据ANSYS软件提供的子模型技术，可以减小后期处理时产生的误差，从而保证计算的精度。应力计算前，首先需要建立起重机主梁的整体模型，然后再进行加载计算，从而得到主梁下盖板最大弯曲应力和最小弯曲应力云图，根据最大与最小应力值的差，可以得到应力幅度。
4、主梁结构寿命评估
4.1参数确定
4.2寿命计算
在本文的研究实例中，实测的长裂纹为150mm，将其带入式（2），可以得到理论应力循环次数，该主梁的理论剩余应力循环次数为：Np一NL=5 220次，5220次循环大约还能继续工作43天。
5、焊接疲劳的预防措施
5.1降低应力集中
通过研究发现，机械设备焊接结构出现疲劳破坏的原因主要是应力集中，为了延长设备的使用寿命，可以采用降低应力集中的方法。在对焊接结构的形状进行设计时，应减小断面发生突变的可能，还要将结构中拐角以及尖角改为圆弧形状，从而增加曲率半径。在对焊接结构的载荷分布进行设计时，应保证分布的均匀性，避免局部承载过大。在对焊接接头进行设计时，也要降低应力集中，可以选择对接的接头，最好能磨平余高。焊接时选用连续焊缝的方式，焊缝之间还应保持一定距离，另外，尽量避免在受拉构件上设置横向焊缝。
5.2降低焊接残余应力
为了避免设备焊接结构出现疲劳开裂的现象，设计与加工人员应对焊接工艺进行调节与控制，降低焊接残余应力。采用振动时效处理、加热、锤击以及局部压缩的方式都可以改善残余应力场。设计人员在优化焊接结构时，可以减少焊缝的数量，减小焊缝的尺寸。如果焊缝过于集中，也会出现应力分布不均匀的问题，而采用较小的焊缝形式，则可以降低残余应力。另外，设计人员还要合理安排焊缝的顺序，可以先对收缩量比较大的焊缝进行处理，然后按照从中间向两边的方式进行焊接。如果构件同时存在对接焊缝与角焊缝，则应先处理前者。在优化振动时效时，可以采用敲击的方式，激起构件共振，从而消除残余应力。敲击时效是根据构件固有的频率做渐振运动，使金属部件产生的塑性变形硬化，从而达到提高疲劳强度的效果，提高抗疲劳能力。设计人员还可以通过调节残余应力场的方式降低残余应力，这需要利用专业的加工设备，对焊缝或者焊趾进行修整。采用局部加热的方式也可以提高焊接疲劳强度，设计人员应结合工作经验，制定出切实可行的施工方案。
5.3焊接缺陷妥善处理
在焊接时，施工人员一定要提高焊缝的质量，控制施工的强度，做好焊接缺陷的妥善处理，从而延长设备的使用寿命。磨光是处理焊缝的有效措施，其可以改善焊缝的形状参数，可以消除焊缝表面的缺陷。在对角焊缝磨光时，采用的工艺比较复杂，这对施工人员提出了较高的要求，其必须保证焊缝尺寸达标。在对局部进行磨光时，需要采用砂轮，这项工作的强度比较小，可以保证焊趾周围的圆顺性。只有优化焊接处理技术，才能提高焊接结构的疲劳强度。
6、结语
机械设备焊接结构出现疲劳裂纹后，对设备的使用带来了较大的安全隐患，如果处理不够及时，会缩短设备的使用寿命。本文对常用的探伤技术以及优化焊缝的方法进行了介绍，希望相关工作人员合理的利用这些技术，降低设备出现质量问题的概率。在设计焊缝的数量与尺寸时，应尽量减少焊缝的数量，这可以降低焊接结构出现疲劳失效的概率。研究人员采用断裂力学与有限元分析法结合的方式，可以快速、准确的检测出机械设备存在的断裂隐患，从而延长设备的使用寿命。
参考文献
[1]郝红力，丁建人，李海超，杨宏科.大型铸件改焊接结构的研究与推广[J].装备制造技术，2015（12）.
[2]张胜跃，卿黎，张宇栋.焊接结构承压管道有限元与可靠性分析[J].焊管，2016（01）.
剩余疲劳寿命 篇4
断裂力学作为在20世纪70年代才逐渐发展起来的学科, 尽管出现较晚, 但由于与实际材料和结构安全性息息相关, 在其理论已有了长足的发展。断裂力学可分为断裂静力学和断裂动力学。其中, 断裂动力学由于出现较晚, 其理论还不算很完善[1];而在断裂静力学中又分为线弹性断裂力学与弹塑性断裂力学, 在分析线弹性材料时, 线弹性断裂力学的研究方法不仅简单易行而且有较高的精度[2]。故本文以断裂静力学中的线弹性断裂力学为基础, 对预应力CFRP板加固钢结构的高周疲劳剩余寿命进行研究。
由于结构在使用的过程中, 所承受的荷载随着时间变化而呈周期性或非周期性的改变, 这种所施加在结构上的、变化着的荷载称为交变载荷, 现今许多机械设备都是在承受这种交变载荷的情况下进行正常工作的。疲劳失效的行为过程较为繁琐, 依照其发展过程, 疲劳可大致分为以下三步[3]: (1) 裂纹出现阶段; (2) 裂纹平稳扩张阶段; (3) 失稳扩展直至破坏阶段。
本文研究高周疲劳下的剩余寿命, 忽略裂纹迅速扩张的第三阶段, 则可以得到前两阶段的寿命表达式:
式中, Ntotal为结构材料总寿命;Ninitiation为加固前初始的循环次数;Npropagation为剩余疲劳寿命。
1 加固前梁损伤量的估算
文中所提及的由CFRP板所加固的钢梁是受到长时间疲劳荷载后, 内部存在一定疲劳损伤的试件, 其加固时刻的已损伤量的计算是对其加固剩余疲劳寿命计算非常重要的一个组成成分。试件所受到的疲劳荷载为高周疲劳荷载, 因此, 可以使用线弹性断裂力学理论对其裂纹进行计算[4]。
已知所加固的钢梁寿命由两部分组成, 第一部分是加固前已经损伤的量n1, 这一部分量需要在加固前用一定的定损试验进行测量, 然后再运用所得数据进行估算;第二部分是加固后的剩余疲劳寿命, 这一部分通过断裂力学的方法进行估算。本节对已损伤的量n1进行估算。
在对所加固钢梁的定损试验中, 假定对试验中未加固的损伤钢梁做荷载为P, 作用点距支座距离为a的三分点梁式加载, 并在纯弯段钢梁下翼缘粘贴电阻应变片, 可得荷载工况下跨中纯弯段下翼缘测点的钢梁翼缘受弯应变。则可由GB50017-2003《钢结构设计规范》中得到对应型钢相应下翼缘应力计算式和它所对应的塑性发展系数γ值:
又对试验下翼缘应变进行测量, 并根据材料力学[5]的公式对此时试件的刚度进行计算。因在高周疲劳荷载下材料仍未进入塑性范围, 本文取钢材本构关系为双折线理想弹塑性模型, 可得:
为了便于后文中研究材料的损伤, 引入损伤变量D进行研究[11]:
式中, A1为有效截面面积;E1为有效弹性模量;A为初始面积;E0为初始弹性模量。
自相关规范可以取得对应的钢材在未受任何损伤时的初始弹性模量E0。规范中对钢结构疲劳寿命的计算是基于Miner线性损伤累积准则和材料的S-N曲线进行计算的。此方法的计算方法及理论简单, 对裂纹的萌生阶段计算误差较小[6]。而本文中所估算的高周疲劳试件, 在钢梁损伤的初始阶段, 运用规范推荐的方法计算疲劳损伤, 其误差量较小。将式 (3) 和查得的初始弹性模量代入式 (4) 可以得到加固时的钢梁损伤度D。取文献[7]所得到的应力-疲劳寿命曲线, 如图1。
图中, N为常幅疲劳应力循环次数;σa是疲劳荷载应力幅, 假设此前受到的应力为常幅疲劳应力, 取得此时等效应力幅进行定损。假设受到σa=200 MPa常幅疲劳作用, 由曲线式可得循环次数Nf=106.05次, 其n1=DNf, 即在常幅疲劳荷载200 MPa情况下钢结构受到应力循环DNf次为损伤钢梁加固前的状态。
由于在加固时的钢梁内部已存在一定的损伤量, 且应力幅和最大、最小应力在加固后都有所改变, 同时还存在着CFRP板加固对疲劳寿命的影响, 因此, 这时使用材料的S-N曲线对钢梁进行剩余疲劳寿命进行计算是不合理的, 本文使用线弹性断裂力学的裂纹扩展理论对其剩余疲劳寿命进行计算。
首先计算出加固时的内部裂纹长度a, 假定破坏前试件受到的疲劳荷载为高周疲劳荷载作用。裂纹扩展速度用da/d N表示, 其中da是裂纹扩展的微增量, d N是疲劳荷载循环的微增量。对于裂纹稳定扩展的中心区, Paris公式表示为:
式中, C、t为已知的材料常数;K为裂纹尖端应力强度因子 (应力强度因子) , 表示裂纹尖端应力场强弱的物理量;△K则是应力强度因子差值, 则上式为da/d N关于△K幂指方程方程。由于初始时钢结构试件是无损伤试件, 因此, 对此方程积分可以得到下式:
对于本试件的应力强度因子, 为:
式中, σ为对应位置的应力幅;Paris认为Y是关于试件形状、材料等固有状态的量。此计算是对于裂纹稳定开展阶段, 为了便于计算在加固前应假设裂纹萌生阶段以a0=1为起点以。将 (7) 式代入 (6) 式可得如下式:
上式中加固前裂纹稳定扩展阶段的循环次数N如下式:
式中, an为裂纹失稳破坏时的裂纹宽度, 由文献[4]可得, 失稳破坏时的裂纹宽度在100 mm左右, 则可以得到加固前钢梁试件的裂纹宽度, 以便进行剩余疲劳寿命的计算。
2 加固梁剩余疲劳寿命的计算
对于裂纹稳定开展阶段的Paris公式中ΔK, Elber[8]认为只有在应力水平大于某个量时, 裂缝才会张开, 这个量被称为张开应力, 记做σop。卸载时应力小于某个量则裂缝闭合, 记闭合应力为σop1。Elber还认为闭合应力与张开应力基本相同, 得到只有σmax-σop的部分对裂纹的张开有所贡献, 记为有效应力幅Δσe:
由应力强度因子定义式 (7) 可得:
对于Paris公式, Veer[9]提出用有效强度因子幅值ΔKe代替ΔK对paris进行修正, 即得到Paris公式为:
现定义有效强度因子比U、有效应力比q为:
设B为应力强度因子比值, 记:
将 (14) 、 (15) 式代入U定义式 (13) 中可以得到:
且得到修正后的Paris式子为:
由文献[10]提出的经验公式如下:
现可将 (18) 式代入 (16) 式当中, 得到U关于变量B的关系式U (B) 如下:
非预应力加固时, 应力与应力比变化很小, 几乎可忽略不计。本节只对非预应力加固进行讨论, 则讨论中假设加固前后的B值不变。综上所述, 可得到修正后的Paris式如下:
将应力强度因子定义式 (7) 式代入 (20) 可得到:
可以设关于B, Y, Δσ的变量R如下:
则简化的修正后Paris式如下:
取倒数然后积分可得到剩余疲劳寿命表达式可记为:
式中, a2为破坏时的裂纹的长度;a1为前文计算出的加固时的裂纹长度;材料常数C、t由文献[4]可以分别取值1.547×10-12和2.6。
因为Paris公式适用于裂纹中心稳定发展的钢材, 因此, 加固前可运用式 (9) 进行损伤量估算, 得到加固前的疲劳循环次数。因而, 对于已加固的损伤钢梁, 可综合运用式 (9) 与式 (24) , 依据Miner线性疲劳累积准则, 相加计算试件的疲劳寿命值。在应力强度因子计算式 (7) 中存在一变量Y, 此变量值与钢梁试件的尺寸、应力幅、以及试件是否加固等相关。现由文献[4]得到试验数据对变量Y进行拟合, 由于所取钢梁型号一样, 则取应力幅和是否加固为变量对函数Y进行计算。文献中的试件设计如表1所示。
取文献[4]中7组数据进行拟合。拟合过程中, 选则matlab软件中的Gaussian (高斯函数) 进行数据的拟合。可以得到加固前钢梁的拟合函数图如图2所示 (X轴为应力幅Δσ;Y轴为函数Y值) 。
加固前数据所拟合的函数Y (Δσ) 为下式:
用CFRP板加固后的钢梁剩余疲劳寿命的计算式中的函数Y (Δσ) 拟合的函数图如图3所示 (X轴为应力幅Δσ;Y轴为函数Y值) 。
加固后数据同加固前数据拟合一样, 用matlab软件中的Gaussian函数进行拟合, 并拟合出的具有95%保证率的函数Y (Δσ) 为下式:
上式计算出的钢梁寿命与文献[4]中另外11组数据进行对比如表2所示。
3 数据分析
将表2中的试验疲劳寿命值除以计算寿命值, 可得到计算误差 (见图4) 。
1) 由表2中数据可得, CFRP板加固后的钢梁疲劳寿命明显增加, 且应力幅越小, 疲劳寿命增量越大。
2) 由表2可得, 在大部分的计算疲劳寿命与试验疲劳寿命比较中发现, 计算值比试验值偏小, 这是由于在计算的过程中以钢梁内部存在1 mm起始微观裂纹进行计算, 因此寿命会比试验值稍少。由图4可见, 计算值的相对误差很小, 本文的计算理论与试验值非常接近。
摘要：对将要加固的钢梁剩余疲劳寿命进行计算, 以线弹性断裂力学为基础, 对在役钢梁已使用寿命, 和对其加固后的剩余寿命计算式进行推导;并使用相关数据进行拟合和对比。结果表明, 计算公式与试验结果拟合度较好, 可作为碳纤维板加固钢结构剩余疲劳寿命的有效计算式。
关键词：碳纤维板,加固,剩余寿命
参考文献
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汽车钢圈疲劳寿命研究 篇5
汽车车轮是介于轮胎和车桥之间承受整车负荷的旋转件,是汽车行驶系统中重要的安全部件,起着承载、转向、转动、制动等作用。汽车与地面之间的所有相互作用力以及力矩都是通过车轮传递的,所以车轮对汽车的多种性能有重要影响,特别是安全性和可靠性。疲劳寿命是指结构或机械直到破坏所作用的循环载荷的次数或时间,钢圈最主要的失效形式是疲劳破坏,钢圈的弯曲疲劳和径向疲劳是检验车轮钢圈疲劳寿命的最主要指标。
王波[2]等人对钢圈进行准动态弯曲疲劳试验,用电阻应变花测量钢圈上危险点的应变数据,确定测点的应力状态,对钢圈的疲劳寿命进行预测。韦倾[1]等人对轿车车轮钢圈弯曲试验的疲劳寿命进行分析并用ANSYS有限元分析软件对钢圈受力状态进行模拟。
本文对汽车钢圈进行径向疲劳试验,分析钢圈制造过程中的各参数对其疲劳寿命的影响,为提高钢圈的疲劳寿命提供理论依据。
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2 试验条件及设备
试验选用的轮辐材料为5.7mm厚的DP-600,选用的轮辋材料为4.0mm厚的B380CL,材料的化学成分及力学性能分别见表1和表2。轮辐和轮辋的焊接采用CO2气体保护焊,焊丝牌号为ER50-6,图1为焊接示意图,焊接参数如表3所示。按国标GB/T5334-2005《乘用车车轮性能要求和试验方法》在LT-1型车轮轮胎转毂试验台上进行径向疲劳试验,每种参数的车轮进行5次试验。试验选用的轮胎充气气压为550kPa,试验载荷为28190N,螺母拧紧力矩为200Nm,频率为500r/min。出于试验费用的考虑,疲劳寿命达到规范值(100万次)未失效后直接停止试验。
3 结果与分析
3.1 过盈量对钢圈径向疲劳寿命的影响
轮辐与轮辋的装配状态为过盈配合,过盈量的大小直接影响钢圈的受力状态,从而影响钢圈的疲劳寿命,本文选用了过盈量分别为0.3mm、0.8mm、1.0mm和1.2mm进行径向疲劳试验,考察过盈量对钢圈疲劳强度的影响。图2为过盈量与钢圈疲劳寿命的关系,从图中可以看出,随着过盈量的增加,钢圈的疲劳寿命逐渐提高,当过盈量为1.2mm时,疲劳寿命大于100万次。
车轮总成所产生的应力主要有残余应力、静态初始应力、动态应力。残余应力是在制造过程中产生的,轮辋的静态初始应力是由轮胎的充气压力造成的,轮辐的静态初始应力是在往轮毂上安装时产生的,残余应力与静态初始应力相矢量和为动态应力。汽车在行驶过程中,车轮总成由于汽车自身重量及地面的支撑作用处于受压状态,在承受超过疲劳极限的高峰负荷时容易产生疲劳失效。钢圈最主要的疲劳失效方式为轮辋开裂导致轮胎气压下降,如图3所示,在压力作用下,轮辐与轮辋所受力的作用相反,导致裂纹沿轮辋与轮辐的贴合面逐渐向焊缝延伸,最终断裂于焊缝根部强度相对较弱的轮辋。轮辐与轮辋装配过盈量相当于给焊缝施加预置压应力,与车轮在行驶过程中所受的压力相反,过盈量越大,预置压应力越大,钢圈的变形抗力越大,有利于延长钢圈的疲劳寿命。当过盈量进一步增大时,轮辋与轮辐的装配较困难。
3.2 轮辐与轮辋接触量长度对钢圈径向疲劳寿命的影响
本文将钢圈中轮辐与轮辋装配接触的直线段定义为接触量长度,如图4所示。文中选用了过盈量为1.2mm,接触量长度分别为5mm、8mm、10mm、12mm,分析接触量长度对钢圈疲劳强度的影响。图5为接触量长度与钢圈疲劳强度的关系,从图中可以看出,在过盈量一定的情况下,随着轮辐与轮辋的接触量长度越大,钢圈的疲劳寿命越大,当接触量长度为1.2mm时,疲劳寿命大于100万次。
当接触量长度较小时,轮辐与轮辋接触面积较小,钢圈的预置压应力较小,在循环载荷作用下,钢圈的变形抗力较小,裂纹沿轮辐与轮辋的接触面向焊缝根部延伸,钢圈的疲劳寿命较短。随着接触量长度的增加,轮辐与轮辋接触面积增大,对应的预置压应力逐渐增大,钢圈的变形抗力也逐渐增大,在轮辋开裂前所承受的力越大,因此钢圈的疲劳寿命越长。当接触量长度继续增加时,由于轮辐的高度超过了轮辋焊接的直线段,不符合钢圈的焊接规范。
3.3 轮辐外圆的加工状态对钢圈径向疲劳寿命的影响
现有所有产品的轮辐都是需要车削外圆的,然后再与轮辋装配才能达到钢圈的技术标准,而且车前轮辐外圆增加钢圈的制造成本。本文提出利用不车削轮辐外圆的钢圈进行疲劳寿命测试,图6为轮辐外圆的加工状态与钢圈疲劳寿命的关系,图6(a)为相同过盈量及接触量长度时,车削轮辐外圆和不车削轮辐外圆钢圈疲劳寿命对比,图6(b)为相同疲劳寿命时,轮辐与轮辋过盈量的对比。
当轮辐与轮辋的过盈量及接触量长度相同时,轮辐不车削外圆钢圈的疲劳寿命远远小于车削外圆的钢圈;达到相同疲劳寿命的钢圈,轮辐外圆车削钢圈的过盈量远大于不车削外圆的钢圈。这主要是因为轮辐在翻边成型存在回弹,不车削外圆装配时轮辐端面与轮辋接触而其根部存在间隙没有贴合,在相同过盈量时,轮辐不车削外圆时与轮辋的接触面积小于车削外圆的轮辐,钢圈的预置压力相对较小,在循环载荷作用下,轮辋更容易开裂从而导致疲劳失效,如图7所示。因此,若要达到相同的疲劳寿命,轮辐不车削外圆时需要更大的过盈量。减少轮辐外圆车削工序可有效降低钢圈的制造成本,有利用提高钢圈的生产效率及效益。
4 结语
(1)钢圈的疲劳寿命随着轮辐及轮辋的装配过盈量和接触量长度的增加而增加,当过盈量为1.2mm、接触量长度为16mm时疲劳寿命达到最大值,大于100万次。
(2)当轮辐外圆未车削时,在较大的过盈量下,钢圈可达到较高的疲劳寿命。减少轮辐外圆车削工序可有效降低钢圈的制造成本,提高工厂的生产效益。
摘要：汽车车轮是介于轮胎和车桥之间承受整车负荷的旋转件,是汽车行驶系统中重要的安全部件。钢圈的主要破坏形式是循环载荷产生的疲劳破坏,它是导致钢圈破坏的主要原因。文中研究了轮辐与轮辋的装配过盈量、接触量长度及轮辐外圆的加工状态对钢圈径向疲劳寿命的影响。结果表明,当接触量长度一定时,钢圈的疲劳寿命随着过盈量的增加而增大;当过盈量一定时,随着接触量长度的增加,钢圈的疲劳寿命逐渐增大,钢圈的最大疲劳寿命大于100万次。轮辐外圆未车削时,在较大的过盈量下,钢圈可达到较高的疲劳寿命。
关键词：钢圈,疲劳寿命,过盈量,接触量长度
参考文献
剩余疲劳寿命 篇6
随着国家经济的迅猛发展, 对交通运输能力的要求也在不断提高, 而不少现役桥梁已老化, 再加之不可测自然破坏力 (如地震、洪水等) 与超载, 常会使桥梁结构遭受严重破坏甚至突然垮塌, 并造成了严重的人员伤亡和经济损失。例如, 韩国汉城横跨汉江的圣水大桥于1994年10月中央断塌50 m, 死亡32人, 事故原因是长期超负荷运营, 下部钢桁架螺栓及杆件疲劳破坏所致;陇海铁路西安段的溺河特大桥在2002年6月被洪水冲垮, 使得铁路停运数日, 造成严重经济损失[1]。因此, 对现役重大桥梁结构进行实时的监测和分析, 及时发现结构损伤或性能退化, 评估其安全性, 预测桥梁结构的剩余使用寿命并提出桥梁维护加固措施, 现已是重中之重的举措。
许多现有重大桥梁都建立了健康监测系统, 如:美国的Golden Gate桥, 日本的明石海峡桥, 英国的Foyle桥, 丹麦的Great Belt桥, 中国内地的江阴大桥、润扬桥、苏通大桥、东海大桥、钱塘江四桥等, 中国香港的青马桥、丁九桥、汲水门桥等[2]。但其中大多为大跨径斜拉桥、悬索桥, 梁桥中应用较少, 所以, 本文提出对梁式桥的健康监测和剩余寿命预测, 为后续健康监测在梁桥中的应用提供理论依据。梁桥健康监测和剩余寿命预测流程如图1所示。
1 梁桥的健康监测
结构健康监测是利用现场的无损传感技术, 实时监测结构运行状况, 采集数据, 经处理后再分析评估桥梁的结构特性及健康状况, 并可预测结构剩余使用寿命, 以保证桥梁正常运行。
1.1 健康监测系统
桥梁健康监测系统一般分为传感器子系统、数据采集与传输子系统、结构综合状态评价子系统和数据库管理子系统四个子系统。
传感器子系统由各种不同类型的传感器构成, 将被测的不同形式的物理量转变成便于记录及再处理的电压、电流或光等信号;数据采集与传输子系统负责信号采集、传输、处理和分析控制;结构安全评价子系统主要负责对桥梁危险状态进行预警、对桥梁状态参数和损伤状况进行识别、对桥梁综合性能进行评估, 给出养护建议, 其包括结构安全预警模块、结构状态与损伤识别模块、结构综合评估模块;数据库管理子系统是各子系统数据的支撑系统, 完成数据的归档、查询、存储、维护和打印输出等工作。
桥梁健康监测系统应根据桥梁的建设规模、重要性、投资、使用环境及其使用期限内性能退化情况, 进行监测等级划分, 确定系统监测的内容和功能模块。
1.2 系统监测项目
监测项目和监测参数的选取应能反映桥梁结构的工作状态, 应根据桥梁结构类型、结构特性、力学性能以及具体需求确定监测项目, 桥梁监测内容一般分为作用监测和结构响应监测[3]。对于梁式桥, 作用监测项目有车辆荷载、温度、湿度、地震作用 (对于无抗震要求的梁式桥可不测地震作用) ;结构响应监测的项目有应力、挠度、桥梁振动、桥墩沉降、伸缩缝变位、桥梁几何线形、支座反力等。其中桥梁结构的应变和扰度是确定桥梁安全性的重要指标。
1.3 传感器的选用与布置
根据桥梁健康监测系统的监测内容, 应选用不同类型的传感器, 并安装在适当的监测位置, 以满足适用性、可靠性、耐久性、可维护性和经济性的原则[3]。对于梁式桥, 所用主要传感器及其布置位置[3]如表1所示。
1.4 数据采集与传输子系统
数据采集系统包括硬件和软件, 硬件包括主控制器、数据存储器、A/D模数转换部分和数据通讯通信部分;软件一般分为模拟信号采集与处理程序、数字信号采集与处理程序、脉冲信号处理程序、开关信号处理程序、运行参数设置程序、系统管理 (主控) 程序和通信程序[2]。监测系统所得的数据宝贵, 故此对数据传输的稳定性和可靠性都有较高要求。可采用高效率和高稳定性的光纤网络。
1.5 结构综合状态评价子系统
结构综合状态评价主要进行安全性、适用性 (包括刚度、裂缝、振动性能) 、耐久性 (主要是材料性能、外观质量) 三方面的评估。结构的安全性评价首选要进行结构的损伤识别, 再进行安全评价。安全性评估包括结构承载力评估和结构稳定性评估两方面。结构健康监测的损伤识别是一种实时、在线和连续的监测方法, 分为动力指纹分析法、模型修正与系统识别法、神经网络法、遗传算法、小波变换法和Hilbert-Huang变换法[4]。安全性评定的评估方法所用的理论主要有可靠度理论、层次分析法、模糊理论、基于人工神经网络算法以及专家系统等[2]。
1.6 数据库管理子系统
由于长期采集的数据容量较大, 应对其进行数据压缩, 并确保压缩后的监测数据必须能够保留原数据的关键特性, 如最大 (小) 值、平均值、变异系数值及其它统计特征值等应能在压缩后的数据中得到有效反映。异常值剔除及数据压缩完毕后应通过图表对数据实现可视化。将数据在时域或频域图形化能有效地帮助理解采集数据所反映的现象本质[5]。此外, 可以对监测数据建立动态数据库, 并进行监测数据的定期更新、备份和恢复。
2 基于梁桥健康监测数据的剩余寿命预测
对桥梁结构进行定期或连续监测便可获得结构状态变化的趋势性规律, 进而对结构的剩余寿命做出估计。
2.1 剩余寿命预测
剩余寿命是指桥梁在当前状况下, 在不加维修或正常维护以及正常使用条件下, 结构可能继续使用的年限[6], 即桥梁使用寿命与已使用的年限的差值, 其是对结构正常使用极限状态的研究。使用寿命预测的一般方法有基于经验的预测方法、基于类比的预测方法、基于加速试验的预测方法、基于数学理论模型的方法、基于力学理论模型的预测方法、基于灰色理论的预测方法、基于可靠性理论的预测方法等[7]。可根据桥梁结构实际使用和管理中所可能监测与分析得到的数据信息的不同, 选择采用不同的预测模型。对于有进行定期或连续监测的健康监测数据的桥梁结构, 可使用的剩余寿命预测模型主要有回归分析预测模型、灰色理论预测模型、神经网络预测模型和基于可靠性理论的预测方法等。本文主要介绍神经网络预测模型。
2.2 神经网络预测模型及其算法
神经网络预测模型是利用BP神经网络的高度非线性去模拟桥梁损伤系数与桥梁使用年限之间的关系, 采集已有的评估样本, 通过对样本的反复学习对神经网络进行训练, 寻找到最优权重, 即得到预测模型中所需要的各种参数, 从而实现对桥梁剩余使用寿命的估计[8]。
BP算法属于δ算法, 是一种多级网络的非循环训练算法, 由输入层、隐层、输出层组成, 一般采用二级网[9]。其基本思想是:对于p个输入学习样本:x1, x2, …xp, 已知与其对应的输出样本为:t1, t2, …tp, 将实际的输出y1, y2, …yp与t1, t2, …tp的误差来修改连接权和阈值, 使yl (l=1, 2, …, p) 与期望的tl尽可能的接近, 即使网络输出层的误差平方和达到最小[10]。
对于仅含有一个隐含层, 输入层单元有n个, 隐含层单元节点数有s个, 激活函数为fi, 输出层单元m个, 对应的激活函数为fk, 输出Y, 目标矢量T, 则隐含层第i个单元的输出为:
式中, yi为节点i的输出, wij是节点之间的连接权值, bi为阈值。而输出层第k个单元的输出为:
误差函数定义为:
则输出层权值变化为:
式中, η为学习速率, δki= (tk-yk) f'k=ekf'k, ek=tk-yk, 同理可得:
对于隐含层的权值变化, 即从第j个输入到第i个输出的权值为:
式中, δij=ei·f'i, ei=mk=∑1δkiwki, 同理可得:
以上公式给出了一种通过误差反向传播的方式计算网络权值偏导数的递推算法, 此即BP算法, 其有信息的正向传递和误差的反向传播两部分[10]。正向传递时, 输入信息从输入层经隐含层逐层计算传向输出层, 且每一层单元的状态只影响下一层单元的状态;若在输出层没有得到期望的输出, 则转为反向传播。误差的反向传播是通过计算输出层误差ek, 然后将其与输出层激活函数的一阶导数f'k相乘求得δki。因隐含层中没有直接给出目标矢量, 故利用输出层的δki进行误差的反向传递来求得隐含层权值的变化量Δwki, 进而计算ei, 然后通过将ei与该层激活函数的一阶导数f'k相乘求得δij, 从而求出前一层权值的变化量Δwij。若前面还有隐含层, 则用上述依次类推, 一直将输出误差反推到首层止。重复以上两计算过程, 直到达到期望目标。
BP算法参数主要有网络层数、输入和输出节点数、隐含层含节点数及功能函数, 输入层单元代表影响桥梁寿命的因素, 输出层单元为想要得到的参数, 此处为桥梁的使用年限, 其中参数的选取主要集中在网络隐含层层数和隐含层含节点数的选择上。
各不同的隐含层节点数一般都能使网络收敛, 但当其数目小于某值时, 网络工作性能会很差, 然而增加隐含层层数和隐含层节点数不一定总能提高网络的精度和表达能力, 故根据经验, 隐含层节点数一般取5~10个, 隐层层数一般不超2个, 也可根据具体问题结合优化方法 (如遗传算法) 进行优化后确定[9];Mukherjee等[11]认为, 当隐含层节点数大于2倍的输入层数目时, 应设置两个隐含层, 此时一个隐含层收集信息, 另一个隐含层对所收集的信息进行分类, 但这种做法仅由经验得出并未有理论论证。
鉴于传统的和经典的BP网络在训练学习时易出现收敛速度较慢或陷入局部极小等问题, 本文采用自适应调整学习率法和附加动量法两种方法, 从而提高了训练收敛速度并增加了该算法的可靠性。其中动量法可降低网络对于误差曲面的局部细节的敏感性, 有效地抑制网络陷入局部极小;学习率自适应调整有利于调整学习时间以提高收敛速度[11]。按以上方法, 根据实测各参数值时桥梁已运行的年限, 即可实现对其剩余寿命的预测。
3 算例
某省混凝土桥梁已使用29年, 经健康监测, 试用神经网络模型预测其剩余寿命。
对于本算例, 首先根据观测数据建立神经网路, 神经网络的输入层有1个单元, 即桥梁损伤系数, 而输出层单元为桥梁的使用年限, 中间仅设一个隐含层, 其节点数通过网络训练得出。输入函数选用Sigmoid型, 输出采用线性函数。本例采用附加动量法和自适应调整学习率相结合来训练网络。其中初始学习率取为1.05, 动量系数选为0.9, 最大训练次数为7 000, 误差精度为4×10-4。经训练学习发现隐层含节点6个、训练次数为6 332时, 网络达到收敛。
现取使用终结的损伤系数为0.80, 并输入训练好的神经网络模型, 得使用寿命为53.38年, 因此剩余使用寿命为24.38年 (53.38-29) 。
4 结论
由于现役桥梁逐步老化, 而交通负荷却日益加重, 不可抗力因素还时有发生, 因而对现役桥梁进行健康监测和剩余寿命预测, 进而对其进行加固改造或调整交通负荷的工作显得日益重要。由于BP神经网络特点显著, BP算法预测桥梁剩余寿命在工程中得到广泛应用, 但神经网络方法需建立在一套完整的维护检测与数据采集系统之上, 其还处在初级阶段, 仍有待于研究、改进和完善的不足之处, 如: (1) 初始值的选取, 随机选取初始值会导致其他参数不变时训练收敛性不同; (2) 如何确定合适的隐含层层数和隐含层含节点数以提高误差精度; (3) 期望误差的选取, 当期望误差选取的不合适时, 常会出现振荡现象, 而训练误差收敛不到期望误差。
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剩余疲劳寿命 篇7
埋地输气管道发生腐蚀将会导致输气管道的穿孔、泄漏甚至破裂, 造成巨大的财产生命损失, 有必要对存在腐蚀缺陷的输气管道进行检测并对其剩余寿命的预测。以输气管道为研究对象, 分析其管道的腐蚀特征及防护措施, 并结合各检测技术的优缺点, 采用CIPS与DCVG互相结合的手段对输气管道腐蚀实施检测。另外引用灰色理论预测跟人工神经网络两者互相结合的手段来预测输气管道的剩余寿命[1,2,3,4]。
1管道腐蚀特征及防护
埋地管道的电化学腐蚀创造了有利的条件, 同时地层水中含有O2、H2S、CO2等溶解腐蚀性气体, 加强了土壤的腐蚀性, 而由于输送的输气都采取了脱硫、脱碳和脱水工艺技术, 达到符合要求的标准, 管道内的腐蚀程度不高。因此, 外腐蚀就是造成输气管道腐蚀的最重要原因。
外部防腐蚀技术手段常用的是把阴极保护和输气管道外腐蚀层互相结合实施保护作用。而阴极保护技术方法的基本技术方案:对输出电流阴极技术完成强制性保护, 牺牲阳极技术保护。此系统保护的范围也相对比较大, 受周围一些环境的影响比较小。因此在电力供给很足的单位, 输气管道的外防腐技术方式都常常运用强制电流阴极保护手段[5,6,7,8]。
2输气管道常用的腐蚀检测技术
输气管道发生腐蚀的最主要原因就是其外部被腐蚀, 所以输气管道腐蚀的检测相关技术首先是对集输管道的外部覆盖层面及阴极保护情况进行检测研究, 当下集输管道的外腐蚀主要检测技术大概分为两类, 第一类方法是对集输管道的外部覆盖层保护情况进行检测研究, 第二类方法是对阴极保护效果的分析检测, 例如密间距电位测量法[9,10]。
现在的国内输气管道发生腐蚀主要是外部腐蚀, 防护技术一般都引用CIPS跟DCVG两种技术互相联合检测的方式实施对管道外涂层及阴极保护联合防护的地面检测技术, 它的检测技术方式如下。
(1) 运用DCVG的检测方法对输气管道外部的防腐层进行技术检测, 找到输气管道外部防腐层上的基本破损位置, 以及破损位置的大概破损面积大小。研究破损位置的腐蚀活性, 分析输气管道的外部防腐层是不是已经发生腐蚀或者局部位置发生了腐蚀。记录下全部的检测数据。
(2) 运用DCVG方式研究判断输气管道外部防腐层发生破损的级别以及优先修复的等级。
(3) 通过CIPS密间隔电位检测方式可以削弱土壤IR降的作用, 进而评价阴极保护装置的性能。
这项技术能准确找到发生腐蚀缺陷的地方, 并对发生缺陷的地方实施预测, 确定缺陷位置的面积, 分析发生腐蚀的级别, 进而就能减小开挖。这项检测方法的技术的在逐步进行更新、实际使用也越来越广泛。
3输气管道腐蚀理论的分析
输气管道的电化学腐蚀分为2类:析氢腐蚀和吸氧腐蚀。
4试片试验方法
在试验设定的条件下, 将试片悬挂入腐蚀溶液浸泡一定时间, 由于试片发生腐蚀导致试验前后产生质量差, 用下式计算腐蚀速率:
这里面v是腐蚀的速度, 单位是mm/a;K数值为87600, m是试片试验前的重量;m1是试验后试片的重量, 单位是mg;s是试验所用试片的面积, 单位是cm2;t为腐蚀持续周期, 单位为h;d为试片的材料密度, 单位是g/cm3。
4.1试验使用材料和器材
试验所用的腐蚀试片的材料是21#的钢, 试片面积大小是30×45×2.6 mm, 挂片孔的直径大小是4 mm。
试验前期条件: (1) 试验的周期大概为6天; (2) 进行高压反应, 然后模拟出发生腐蚀时的周围环境压力。 (3) 实验所用试片的外部面积需求液量在22ml/m3以上、液面和试片距离大于0.88 cm。试验数据分析如表1。
试验步骤: (1) 去除试片表面油污; (2) 用无水乙醇擦洗试片, 用吹风机吹干, 然后干燥称量至恒重; (3) 在试验条件下, 将试片悬挂在介质溶液里6天; (4) 从溶液中拿出试片, 选取典型试片开展电镜扫描研究, 对腐蚀产物类型进行研究; (5) 把试验用过的试片上面的腐蚀产物清理掉, 沉在介质溶液里面大概6分钟; (6) 从溶液中拿出试片, 冲洗试片, 将试片滤干后, 再将它浸入Na OH溶液里面1分钟, 再此冲洗试片, 重复进行2次操作; (7) 将试片上用滤纸弄干净然后放在真空中干燥器里面, 一天以后在对其进行称量, 记录下数据; (8) 分析计算试片的平均腐蚀速度。
4.2试验的影响因素
(1) 试验周围温度。试验研究在各种温度前提下21#钢的腐蚀基本速率。其温度和腐蚀基本速率的关系如图1。
由图1了解, 随着周围温度的逐步上升, 腐蚀速率随之慢慢变大, 因为42~81℃差不多就是21#钢管工作时的温度, 所以在这个温度范围内, 21#钢管的发生腐蚀的速度很快。电极的反应也跟着钢管周围温度的提升而加快, 这也加快了钢管的腐蚀反应;同时氧的溶解度也跟着周围温度的提升而变低, 腐蚀速率也降低, 但针对封闭集输管道系统, 氧的浓度不变, 温度的提升反而加剧了21#钢的腐蚀速度, 而且周围温度太高也会损害钝化膜。
(2) Cl-含量的作用。固定的介质溶液, 试验分析了在不同温度下、不同Cl-浓度对21#钢的腐蚀速率的作用, 试验数据资料能了解, 81℃时钢管的腐蚀速率为最高, 溶液中Cl-浓度在3 010 mg/L以内, 则钢管的腐蚀速率跟着溶液中Cl-浓度的增多而变大;而溶液中Cl-浓度高过3 000 mg/L外, 溶液中的Cl-浓度越大, 则钢管的腐蚀速率随之逐渐变缓。主要原因是随着Cl-浓度的变大, 在钢管金属表面附着的一些去极化剂离子被Cl离子替代, 阻碍钢管的腐蚀反应持续, 进而对钢管的腐蚀起到了减缓。Cl-浓度对钢管腐蚀的作用如图2所示。
(3) HCO3-含量对腐蚀的作用。HCO3-含量对钢管的金属腐蚀的作用相对比较大, 试验研究分析了中转站掺水温度在51℃、61℃、72℃、83℃前提下HCO3-浓度含量对钢管腐蚀速率影响。两者关系如图3。
(4) 矿化度的作用。试验研究不同矿化度前提下21#钢的钢管腐蚀速率, 做试验发现, 溶液中矿化度变大, 则21#钢管的腐蚀速率也随之变大, 矿化度为20 050 mg/L时, 则钢管的腐蚀速率为最高值, 主要原因是跟着矿化度的逐步变大, 溶液中的一些离子浓度也随之增大, 这样就造成溶液中电导率越来越强, 溶液中的电化学反应速度也加快, 从而腐蚀速率就慢慢增大。然后到达一定数值, 它又跟着溶液中矿化度的变大, 反而逐步减少。其首要原因是个别离子浓度增加达到固定数值后会加强离子的结垢作用, 所以腐蚀速率逐步减少。
(5) 溶液p H值。试验的溶液介质p H数值在8.2~8.9之间, PH值对其腐蚀速率的作用并不是很大。
5剩余寿命预测
输气管道发生腐蚀后, 管道的壁厚就会慢慢变薄, 造成输气管道对压力的承受能力慢慢变弱, 造成输气管道对泄漏和破裂的抵抗性能减弱。所以对输气管道的工作剩余寿命实施分析预测, 而对管道的剩余预测要知道金属腐蚀管道的厚度大小、相对剩余厚度数值及相对腐蚀速率的均值。
预测方法: (1) 测量管壁的最小允许壁厚。 (2) 腐蚀速率的确定。 (3) 通过方程式 (2) 就能求出输气管道腐蚀剩余寿命。
6总结
(1) 动态腐蚀速率试验数据资料分析跟现场实际情况更为贴切, 大概是静态下的2~8倍, 试验介质腐蚀情况能知道中转站的介质大部分都是高级腐蚀, 其余的则是中级腐蚀。
(2) 试验能谱结构图可以看出, 21#钢的腐蚀情况比较严重, 腐蚀的大体状况主要是均匀腐蚀。
(3) Cl-、HCO3-浓度及介质温度是影响该地区腐蚀的主要原因。掺水钢质管线可采用环氧粉末涂层作为内防腐涂层, 对于腐蚀性强的重点部位可选用3RE60作为管线材质;针对输气管道的腐蚀穿孔情况比较严重的地方, 就使用环氧粉末涂层作为内防腐涂层。
(4) 目前对输气金属管道的相对剩余寿命预测技术的条件下, 把灰色原理预测技术和人工智能神经网络两者结合的办法对输气金属管道的剩余寿命实施研究预测。
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剩余疲劳寿命 篇8
丝杆作为地铁电动塞拉门的关键传动部件,其运行状态直接关系到机械设备本身的运行安
全,同时也会对后续的运行造成直接影响。据统计,润滑不良所造成的机械故障约占整个机械故障的75%[1],润滑不良同时也是地铁车辆客室电动塞拉门的主要故障之一[2]。因此,对地铁电动塞拉门丝杆润滑不良的故障进行预测具有十分重要的理论研究与工程实用价值。目前,已有一些利用振动信号实现机电设备故障预测的方法,而基于电机电流信号进行机电设备故障预测的研究正逐步成为热点[3]。基于数据驱动的故障预测[4]方法是通过对采集到的相似设备历史数据集进行建模的,因此,设备劣化过程数据的采集是实现基于数据驱动预测的关键。文献[5]利用PCA方法对轴承振动信号中的多种特征参数进行融合,然后输入已构建的极限学习机模型,实验结果表明该方法有较好的预测精度。文献[6]提出了一种融合最小二乘支持向量机和统计过程控制技术的故障预测方法,该方法能够及时地判断风电机组齿轮箱的异常状态。文献[7]构建了SVM与马尔可夫模型,对轴承进行了寿命预测。文献[8]结合粗糙集与灰色理论,利用粗糙集进行特征提取,然后通过灰色模型对设备实现了准确预测。
隐马尔可夫链[9](hidden Markov chain,HMC)模型可以很好地描述内部状态与外部测量结果之间的关系,并能根据观测序列识别出隐含的状态转移矩阵。为了更加全面准确地反映设备地铁车辆客室电动塞拉门丝杆的劣化状态,本文采用自组织映射(self-organizing feature map,SOM)网络对提取的多个电机电流信号进行特征融合,构建了基于自组织映射网络、HMC和蒙特卡罗(Monte Carlo,MC)仿真的剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测方法,相比文献[5,6,7,8],该方法的优点在于,不仅可以得到设备劣化过程模型,而且可以估计剩余使用寿命。最后,将该方法应用于地铁电动塞拉门丝杆润滑不良实验。
1 基于SOM-HMC-MC的剩余使用寿命预测方法
SOM-HMC-MC剩余使用寿命预测方法由四个步骤组成:(1)数据处理和特征提取,即首先对采集到的电机电流信号进行滤波,再分别提取均方根、峰峰值、偏度指标、峭度指标和Shannon小波能量熵值特征参数的过程;(2)利用SOM方法对获取的全寿命多维特征向量进行信息融合并编码的过程;(3)将编码后的结果作为特征向量输入HMC进行训练并得到状态转移矩阵的过程;(4)利用Viterbi算法获取观测序列下的状态,再用MC方法在线估计设备RUL的过程。
1.1 电流信号特征提取
采集到的大量原始数据不可避免地存在一些冗余以及与劣化状态不相关的监测数据,这会导致预测过程中计算量增大、精度下降。因此,在原始数据中提取出能有效表征其劣化特征的参数,对于后续预测分析尤为重要。
Shannon能量熵值反映了信号能量概率分布的均匀性[10],它能提供信号在动态过程中的有用信息,因此,选择容错性强的Shannon能量熵作为时频特征向量。本文选取sym4小波对信号进行3层小波包变换,分解得到8个频段,计算出不同频段能量cj,k(i),再根据下式:
分别提取出8个频段的能谱熵向量W=(W3,0,W3,1,…,W3,7)。其中,cj,k(i)为第j层节点k上的小波包能量,同时为了得到劣化数据更多的信息,进一步提取均方根、峰峰值、偏度指标、峭度指标作为时域特征向量。
1.2 S OM神经网络信息融合
信息特征融合可将高维特征数据降至较低空间中,并保留原始空间中的一些基本性质。将具有共同特点的样本数据在降维后聚集在一起的同时,也能够将多个特征数据之间的冗余信息予以消除。S OM是实现该方法的理想选择[10]。
S O M是一种无监督、自组织、自学习的神经网络[11],可以根据自己的学习规律对输入数据之间的相似度进行自组织分类。在网络结构上,它由输入层和映射层构成,映射层之间各神经元为相互连接,且各神经元之间通过相互兴奋、抑制和竞争来获取对输入模式的响应机会。通过训练得到以最优神经元为中心、其相邻区域Nj*(t)内的若干神经元共同来表示输入模式的聚类结果。
本文在进行地铁车辆客室电动塞拉门传动装置剩余使用寿命预测的过程中,首先通过训练好的S OM建立一种分类模型,通过向该模型输入多维特征向量,输出该特征向量的编码实现信息的融合,作为后续HMC模型的输入观测值。
1.3 HMC模型原理
HMC模型是一种状态空间模型,其真实劣化状态是不可见的,通过对观测序列的随机过程来感知某一状态的存在,故该模型的状态转移矩阵表现为隐式随机过程,与其相关联的观测值为显示随机过程。HMC模型不仅可体现各状态之间的相关性,而且考虑到在各状态下的观测序列的独立性,HMC模型一般用5个主要参数表示:
式中,N为隐状态数;M为每个状态可能对应的观测值个数;A为状态转移矩阵;π为初始状态的概率分布矩阵;B为观测值概率矩阵。
将HMC模型应用到实际工程中,通常采用Forward-Backward算法来解决模型参数估计问题,即在给定的模型结构和观测序列条件下,计算并估计最优的模型参数,能够有效地得出产生观测序列的概率。采用Viterbi算法求解出最优状态序列,即给定观测序列和模型,得到某一时刻的最佳状态。采用Baum-Welch算法通过不断的迭代计算获得HMC模型修正后的参数,即给定初始模型参数和观测序列,得到调整后的参数。
综上所述,在考虑润滑不良故障时,基于S OM-HMC-MC的电动塞拉门丝杆的RUL预测过程如图1所示。其中,“参数初始化”设定如下:当前使用寿命长度Rul=0,仿真循环次数阈值Ns=10 000,已仿真的使用寿命周期数Cyct=1,dmax为故障状态。
本文采用平均绝对百分误差(mean absolute percentage error,MAPE)Emap、累积相对精度(cumulative relative accuracy,CRA)Acr、拟合系数(R-square)Rsqu以及均方根误差(root mean square error,RMSE)Erms对S OM-HMC-MC算法的预测性能进行评估。其中,MAPE、CRA和RMSE越小,拟合系数越高,表明模型预测性能越好。各变量表达式分别为
式中,y(t)为实际值;为预测值;为实际值y(t)的平均值。
2 故障劣化模型
地铁车辆客室塞拉门丝杆的润滑状态从正常到失效需要经历一系列的劣化状态,最终到达故障状态。在不考虑设备维修的情况下,其劣化过程是不可逆的,每个状态有一定概率向自身进行状态转移,同时也可能转移到其右侧更高的状态编号[12],其拓扑结构如图2所示。
由于机械类故障的渐变几乎都服从指数退化模型[13],其劣化过程需要数月甚至数年之久,故较难获得其充分的故障劣化数据。本文基于文献[14]提出的人为模拟润滑不良劣化过程的思想,在实验中通过对其负载逐渐的增大来模拟润滑不良劣化过程。
在无先验信息的条件下,不同样本下的劣化过程由下式给出[13]:
其中,Φ为模型常数;β为正态分布随机变量(均值为μβ,标准差为σβ);ε(ti)为误差项,服从标准正态分布N(0,σ2)。考虑到本文故障模拟实验条件和特点,其中参数确定为Φ=0.1,μβ=0.9,σβ=0.15,其结果如图3所示。图3为10组全寿命下的数据样本,其中纵轴表示人为施加的劣化过程(分为10个劣化状态,例如y取值从1.5到2为劣化2),横轴表示每个劣化过程所持续的时间。后文基于上述样本数据,根据劣化曲线组合成不同全寿命下劣化样本进行预测分析。
3 实验仿真与结果分析
3.1 数据采集
本文针对地铁车辆客室电动塞拉门的丝杆润滑不良故障进行故障模拟实验。如图4所示,实验设备包括一台24V直流电机,与之连接的是减速比为3的减速箱,减速后额定转速为600r/min,并通过联轴器驱动有效行程为300mm、导程为10mm的丝杠来模拟地铁电动塞拉门丝杆润滑不良故障。实验中利用±5V电流传感器采集直流电机工作电流,采用研华PCI1710采集卡与LABVIEW数据采集软件对模拟信号进行连续采集,并传输计算机以文本形式保存。
实验中每隔4.5s采样保存一组数据,采样频率为512Hz,故一组数据长度为2300,通过在丝杆垂直方向上施加负载,即在没有施加任何负载工况下(仅有固定负载模拟车门),视为丝杆运行处于正常,随后逐渐施加不同质量负载模拟为一种劣化情况进行采集。实验中共准备了9块不同质量的铁块,并且将铁块的质量以从小到大施加到设备上,以模拟润滑不良劣化过程的指数趋势。每施加一次负载都代表一个离散劣化过程(并非实际状态)。每施加一次负载都代表一个劣化过程(并非实际状态),负载全部施加上表示故障状态。在实验中,模拟10种劣化过程,每种劣化情况下均取15组数据,共组成150组实验数据,再根据第2节的劣化曲线从这150组数据中组成10组样本数据。图5所示为塞拉门从润滑良好到故障过程中采集并滤波得到的电流信号,其中横坐标“数据点数”表示采集得到的数字信号的序号。
A.润滑良好健康状态B.润滑不良劣化过程C.故障状态
通过对采集到信号采用sym4进行小波包分解,再分别提取出第3层的8个频率的能量值,最后根据式(1)获得Shannon能量熵值。同时分别提取信号的均方根、峰峰值、偏度指标、峭度指标,劣化过程的部分特征向量见表1、表2。
3.2 基于SOM-HMC-MC的剩余使用寿命预测分析
首先,将10组全寿命劣化样本分为8组训练集(共166组数据)、2组测试集。其次,通过上述特征提取方法提取出电机电流信号中的多种特征指标,时域为均方根、偏度指标等,频域为Shannon能量熵值。因此,每组数据可用一个1×12的特征向量表示。最后利用SOM自适应聚类能力融合样本特征数据,实现对观测数据的编码,结果见表3。本文设置SOM的最大编码数为6。
为了增加模型的泛化特性,通过建立多观测样本HMC,即选取前8组融合编码处理后的全寿命劣化样本(表3前8行),并将其用来训练HMC。模型的隐状态数目N=4,观测值数目M=6。通过调整使各观测样本序列等长,且假定每一个观测样本都独立于其他样本。初始条件下,初始状态概率分布矩阵为π=[1 0 0 0],状态转移概率矩阵A和观测概率矩阵B采用随机方法选取。经过7次迭代训练模型达到收敛(本文中收敛误差设置为0.0001),训练曲线如图6所示。再用Viterbi算法计算t时刻观察序列下最优的劣化状态,若所获得结果无状态的返跳变或某状态缺失,则认为该模型能够满足实际预测,并获得全寿命下的状态转移矩阵A,这是求取RUL的基础。
利用已训练好的HMC模型,基于Viterbi算法计算出该观测序列下最优的劣化状态,再根据得到的转移矩阵通过MC仿真获得预测的数据样本,在每次仿真过程中,通过在(0,1)均匀分布产生随机数与状态转移矩阵Aij依次相比较,来决定是否跳变到下一状态。每次获得的下一状态都将作为当前状态,直至到达故障状态。最后通过对转移次数的统计来获得RUL值。
对识别后的状态序列根据Aij进行10 000次MC仿真,可统计得到当前设备的剩余使用寿命概率分布。为了作进一步说明,本文根据全寿命为19的劣化样本1分别提取出其第1,3,6,8,10,12,14,18次开关(推拉)后的数据,给出了其剩余使用寿命概率分布,如图7所示,其中,采集i表示第i次开关(推拉)动作时的剩余使用寿命概率分布。由图7可知,随着设备润滑不良过程的逐渐劣化,RUL的概率分布逐渐减小,RUL的预测精度不断提高。
为了更有效地估计RUL,对蒙特卡罗仿真得到的预测值给出了其80%置信区间。其预测区间上下限即在所有的RUL的概率分布中最小范围的值。预测区间的公式如下:
其中,r表示RUL预测值,s表示MC仿真数,b和e分别表示预测下限和上限,cf表示置信区间。本文以样本1为例对其RUL进行预测分析,给出了其80%的置信区间,结果如图8所示。
从图8中可看到,设备使用初期,即润滑良好情况下,预测区间的宽度较大,预测精度较差。随着设备在使用过程中润滑不良程度的增加,其预测区间的宽度逐渐减小,预测精度得到了提高,预测结果更接近真实值,表明本文方法的预测结果更具有理论价值。图9分别给出了10组全寿命劣化样本的预测RUL与实际RUL,其中前8组为训练集,后2组为测试集,由于各样本求取预测区间方法与样本1相类似,故不再给出其置信区间。
从上述预测结果中可看到,本文提出的预测方法对塞拉门润滑不良的故障具有较好的预测效果。为了定量分析,利用式(5)~式(8)所示的平均绝对百分误差、累积相对精度、拟合系数以及均方根误差对测试集预测值进行预测评估[15]。从表4可以看出,模型预测精度较高且具有较高的准确性。模拟实验结果表明,考虑润滑不良情况下,本文方法能较好地实现电动塞拉门丝杆的剩余使用寿命预测。
4 结语
焊接部件全寿命疲劳分析 篇9
在产品设计中,许多部位采用焊接连接,这种连接方式会在焊缝处不可避免地存在各种缺陷,常发生开焊、开裂甚至断裂等现象。对于不同类型的焊接结构,由于焊接接头的疲劳强度与母材静强度、焊缝金属静强度、热影响区的组织性能以及焊缝金属强度匹配没有必然的关系,因此其疲劳强度需要特别考虑。
目前,产品设计中已大量使用计算机仿真技术,在提前确保产品的可靠性、降低故障率等方面常利用有限元大型仿真软件技术来分析产品的疲劳强度。这种方式对疲劳寿命设计有较大帮助,利用有限元疲劳仿真分析并计算出零部件表面的疲劳寿命分布,可在产品设计阶段就明确零部件的疲劳寿命薄弱位置,再通过进一步的修改设计能预先避免一些不合理的寿命分布。因此,该方法能够减少试验样机的数量,缩短产品的开发周期,进而降低开发成本,提高市场竞争力。
1构件疲劳分析理论基础
产品在实际工程运用中,其疲劳现状有许多种类,如机械疲劳、接触疲劳、热疲劳等。大多数时候,这些疲劳现象多是疲劳破坏区,疲劳是产品焊接部位发生破坏的地方,也是产品使用过程中出现故障率最高的地方。疲劳破坏特征的主要表现:
(1)疲劳断裂形式与脆性断裂形式从概念上有明显的区别。虽然两者断裂时形变都很小,但疲劳断裂需要有多次载荷加载,而脆性断裂一般不需要多次载荷加载;疲劳裂纹的扩展时间缓慢,有时需要数年,而结构脆断则是瞬时完成的;疲劳断裂和脆性断裂受温度的影响是不同的,对于脆性断裂来说,温度的影响是随着温度的降低危险性增大,但疲劳强度不会;此外,疲劳断裂和脆性断裂相比还有不同的断口特征。
(2)疲劳强度难以准确定量确定。疲劳过程受相互关联的诸多因素影响,往往在同一组试验中或同一个问题不同试验之间均存在试验结果不集中现象,因此难以准确预测。如果仅依靠一般的技术资料和理论知识而不直接进行实际工作条件下的疲劳强度试验,那么这种预测的可靠性只能作为表征设计、制造和使用等工作是否恰当的一种指标。
(3)疲劳破坏一般是从应力集中的地方开始,而焊接结构的疲劳又往往是从焊接接头处开始产生。对于金属结构的疲劳抗力常取决于其本身材料、构件的形状、尺寸大小、表面状态等。任何材料的疲劳断裂过程都经历裂纹萌生、稳定扩展和失稳扩展(即瞬时断裂)3个阶段。
2疲劳寿命估算方法
2.1名义应力法
名义应力法是最早出现的一种安全疲劳寿命估算方法,该方法以构件危险点的名义应力为出发点。在计算名义应力时,把构件或材料看成是理想的连续体,且所受载荷较小,应力与应变成线性关系。在构件危险部位及其疲劳载荷谱已经确定的情况下,用名义应力法估算一般构件的疲劳寿命时,首先得出构件的应力-寿命(即S-N)曲线,如果需要可靠性寿命估算,则需要得出构件的P-S-N曲线(P为可靠度)。
2.2局部应力-应变法
局部应力-应变法是在20世纪70年代中期发展起来的一种估算疲劳裂纹所形成部件寿命的估算方法。该方法构件的疲劳破坏总是发生在应力集中的局部危险区域,其疲劳性能取决于该局部的应力-应变状态,在估算裂纹的形成寿命时,首先要确定构件的应力集中部位,并进行局部应力应变分析。应力-应变分析较精确的方法有弹塑性有限元法或试验应力分析法,但工程上常采用比较简便实用的近似方法,如Neuber法、修正Neuber法或修正Stowell法等,其中应用较广的是修正Neuber法,在应力-应变分析中需要用到材料的循环应力-应变曲线。
2.3断裂力学方法
断裂力学是研究具有初始缺陷的材料和结构在各种使用环境下裂纹的扩展、失稳和止裂的规律,并以裂纹的尺寸大小和裂纹的扩展速率为结构损伤的判据,来估算疲劳裂纹的扩展寿命(即剩余寿命)。
3 MSC.Fatigue疲劳寿命分析
3.1 MSC.Fatigue特点
MSC.Fatigue是专用疲劳分析有限元软件。该软件可灵活用于预测多种复杂零件或不同结构的疲劳寿命,能对产品的设计初级阶段提供疲劳分析,从而优化产品的寿命;进一步预测产品在任何与时间相关或频率相关的荷载作用下的寿命,并优化产品的重量和形状。
MSC.Fatigue作为专业的耐久性疲劳寿命分析软件系统,可用于结构的初始裂纹分析、裂纹扩展分析、应力寿命分析、焊接寿命分析、整体寿命预估分析、疲劳优化设计、振动疲劳分析、多轴疲劳分析等等。该软件还能够可视化疲劳分析各类损伤、寿命结果。
3.2应用MSC.Fatigue对焊接部件进行疲劳分析
几何模型与加载如图1所示,简单的支架结构的设计寿命为61 320h(约7年),载荷作用在焊接的短截面端部,组件主梁的2个端面被约束。工作状况:组件经历载荷方向的载荷为3000lbs,随后经历相反方向的载荷为7000lbs,载荷周期为0.5h。设定破坏发生在焊接处,要求只有4%的破坏率。
其静力有限元分析结果(von Mises应力分布)如图2所示。
3.2.1结构的疲劳特性(结构S-N曲线)
焊接结点的S-N特性数据见表1,可通过测量研究点附近的应力-应变情况获得。
S-N曲线可由下式给出:
式中,UTS为材料极限强度值;S为应力值;N为周期寿命。由给定的数据生成的S-N曲线如图3所示。
3.2.2疲劳加载工况
组件先经历载荷方向的载荷3000lbs,随后经历相反方向的载荷7000lbs,载荷周期为0.5h,在MSC.Fatigue中可表示为如图4所示周期荷载。
3.2.3疲劳计算
疲劳计算结果如图5所示。结点514疲劳寿命见表2。
由表2可知,结点514寿命周期大约为1303,即6515h,不满足设计要求(设计寿命约为61320h)。进一步可进行危险点的优化设计(分别考虑荷载和材料疲劳属性)。Fatigue后处理(基于Patran)可以分析塑性、几何形状、残余应力、表面状态对材料疲劳特性的影响。
4结语
需要说明的是,允许4%破坏率的焊接部件,在疲劳计算中需要设置96%的可靠度,而对于没有指定破坏率的情况下,疲劳分析软件一般默认其可靠度为50%。在用MSC.Fatigue进行疲劳分析时,设定较高的可靠度得到的预期寿命值比设定较低可靠度时的小,但更能保证结构在预期寿命内无故障工作;反之,设定较低的可靠度,得到的预期寿命值相对偏大,但结构在预期寿命内出现故障的可能性提高。需要设置怎样的可靠度,可根据结构的具体工作情况而定。
摘要：采用计算机仿真软件MSC.Fatigue预先分析焊接部件的全寿命,可提高产品的可靠性,降低故障的发生率,有利于节约成本、优化产品设计。
关键词：疲劳断裂,焊接,全寿命,仿真
参考文献
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