基于周期性边界条件颗粒增强金属基复合材料棘轮行为数值模拟

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1、西南交通大学硕士研究生学位论文第1页摘要材料在非对称应力循环加载时，由于平均应力的存在，导致塑性应变沿平均应力方向积累，这种应变积累称为棘轮应变或棘轮效应(ratcheting)。由于复合材料内部结构的复杂性，对其棘轮效应进行的研究成为了难点与热点，并出现了不少实验及理论方面的研究成果。近年来，得益于计算机的迅猛发展，将有限元软件应用到对复合材料棘轮效应的数值模拟研究中，不仅大大提高了计算效率，而且加快了实验及理论的研究进度。本文采用3D弹塑性有限元模型对SiCp／6061A1复合材料的棘轮行为进行研究：(1

2、)借助已有循环本构关系的有限元实现，采用随机序列吸附(RSA)和统计平均方法，建立3．D多颗粒单胞模型对SiC颗粒增强6061A1合金复合材料的单拉行为、单轴棘轮行为进行有限元分析，结果表明：单个数值模拟结果往往具有较大分散性，统计平均方法降低了模拟结果分散性，使所得规律具有较高的可信性‘。(2)通过Hypermesh软件辅助建立可施加周期性边界条件的三维有限元单胞模型。分别采用周期性边界条件与简化边界条件对SiC颗粒增强6061A1合金复合材料的单轴循环变形行为进行模拟，结果表明：两种边界条件的计算结果有较

3、大的差别；与试验结果相比，周期性边界条件比简化边界条件更加合理。(3)使用施加了周期性边界条件的三维有限元单胞模型，模拟SiC颗粒增强6061A1合金复合材料在单轴加载条件下的单拉及棘轮行为，讨论增强颗粒的尺寸、颗粒形状以及分布方式等微结构效应对复合材料力学性能的影响。发现：颗粒数目越多、尺寸越小，复合材料抵抗变形的能力越强；颗粒的边界越尖锐，对复合材料的增强效果越好；颗粒堆积分布，复合材料的流动应力越高。关键词：颗粒增强金属基复合材料；棘轮行为；随机分布；统计平均；周期性边界条件。西南交通大学硕士研究生学位

4、论文第1f页AbstractWhenthematerialsandstructuressubjectedtoa．cyclicstressingwithnon．ZerOmeanstress，acyclicaccumulationofinelasticdeformationwilloccurinthedirectionofaveragestress，whichiscalledratchetting．Duetothecomplicatedinternalstructureofthecomposites，theres

5、earchoftheratchettingeffectofthecompositesisverydifficult．Domesticandinternationalscholarshadalotofresearches，andattainedvaluableexperimentalandtheoreticalachievements．Recently,followingtherapiddevelopmentofcomputer,finiteelementsoflwareshavebeenusedinnumer

6、icalsimulationfortheratchettingeffectofthecomposites，whichgreatlyimprovethecalculationefficiencyandacceleratetheexperimentalandtheoreticalresearchprogress·Three·-dimensionalelastic··plasticfiniteelementmodelswereusedtoanalyzetheratchettingbehaviorofSiC／6061

7、A1composites：Firstly,theeffectsofstochasticpropertiesofSiCparticlesontheratchettingbehaviorofSIC／6061A1compositeswerenumericallyanalyzedbyemployinga3Dmulti-particulateunitcellandusinganexistedcyclicconstitutivemodel．A3Dmulti-particleunitcellcontainingrandom

8、lYdistributedparticlewasgeneratedbyRandomSequentialAdsorption(RSA)methodinthesimulation．Itisshownfromtheresultsthat：results’ofthesinglenumericalsimulationindicateddispersion．Theintroductionofstatistica