在役桥（门）式起重机金属结构疲劳寿命预测分析

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1、第20卷第2期中国安全科学学报Vo1．20No．22010年2月ChinaSafetyScienceJournalFeb．20l0在役桥(门)式起重机金属结构疲劳寿命预测分析吴晓副教授罗薇刘璐黄园园(西南交通大学机械工程学院，成都610031)学科分类与代码：6203030(安全设备工程)中图分类号：X943；TH215文献标志码：A基金项目：高等学校博士学科点专项科研基金资助(200806131014)；中央高校基本科研业务经费专项基金资助(201o)。【摘要】针对在役桥(f-j)式起重机金属结构安全性能评估中的疲劳寿命预测问题，以Paris公式的等幅

2、载荷疲劳裂纹扩展寿命计算公式为基础，结合Miner线性累积损伤理论，推导了一种用于变幅和随机载荷的起重机金属结构疲劳寿命计算模型。结合相关的试验数据，对模型ee的多个参数进行分析，用试验推荐值进行随机载荷下集装箱门式起重机金属结构的疲劳寿命计算，并对影响疲劳寿命的主要因素进行分析说明。模型假设条件少，公式简便，适用于桥(门)式起重机金属结构的疲劳寿命预测。【关键词】起重机；金属结构；裂纹扩展；累积损伤；疲劳寿命PredictionofMetalStructureFatigueLifeofBridgeandGantryCraneinServiceWUXia

3、o．Asso~．Prof．LUOWeiLIULuHUANGYuan-yuan(SchoolofMechanicalEngineering，SouthwestJiaotongUniversity，Chengdu610031，China)Abstract：Fatiguelifepredictionisoneofthedifficultsafetyperformanceevaluationsoftheservicegan—trycranesteelstructure．BasedontheParisformulasofloadamplitudefatiguecr

4、ackpropagationlife，combinedwithMinerlinearcumulativedamagetheory，acalculationmodelfortheamplitudeandrandomloadingfatiguelifeofcranemetalstructurewasdeduced．Accordingtorelevanttestdata，themodelofthemultipleparameterswereanalyzed，therandomtestloadcontainergantrycranesteelstructureo

5、fthefa—tiguelifewascalculatedbyusingtherecommendedvalues，andthemainfactorsafectingthefatiguelifewereanalyzed．Duetofewassumptionsandsimpleformula，themodelissuitableforthesteelstructurefa—tiguelifepredictionofgantrycranes．Keywords：crane；metalstructure；crackpropagation；cumulativedam

6、age；fatiguelife于损伤的累积，金属结构性能退化，形成了极大的安0引言全隐患，威胁正常的生产秩序，其中因金属结构疲劳破坏造成的重大事故屡见不鲜。起重机械的安全问桥(门)式起重机作为一种主要装卸机械，广泛应用于工厂、港口和铁路货场。目前全国在役桥题已经成为影响安全生产的重要问题之一，对这些(门)式起重机约30万余台，其中大约40％是在在役设备进行寿命预测和安全性能评估具有重要的1985年前投入使用的，已经达到或接近设计使用年现实意义。限。随着经济的发展，老龄和超龄服役起重机数量疲劳破坏是桥(门)式起重机金属结构失效的呈逐年增长之势。大批老龄和超

7、龄的起重设备，由主要形式之一。目前对桥(门)式起重机的疲劳寿}文章编号：1003—3033(2010)02—0095—05；收稿日期：2009—11—06；修稿日期：2010一Ol一31中国安全科学学报第2O卷·96·ChinaSafetyScienceJournal2010正命计算主要采用两种方法：名义应力估算法和疲劳式中，卜与裂纹形状、裂纹位置和加载方式有关裂纹扩展寿命估算法¨I4j。其中，名义应力估算法的修正系数；由于统计数据的精确性不足，结构初始缺陷无法定——结构应力。量记入而使计算结果误差较大；疲劳裂纹扩展寿命将式(2)代入式(1)得：估算法比

8、较符合起重机金属结构天生具有裂纹的焊=C(FA)(3)接特征，能较好地预测其疲劳