平稳随机载荷历程下的疲劳裂纹扩展规律预测

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1、航空学报ActaAeronauticaetAstronauticaSinicaSep．252014V01．35No．92500．2505ISSN1000—6893CN11—1929／Vhttp：#hkxb．buaa．edu．CRhkxb@buaa．edu．cn平稳随机载荷历程下的疲劳裂纹扩展规律预测白鑫，谢里阳*东北大学机械工程与自动化学院现代设计与分析研究所，辽宁沈阳110819摘要：工程中多数裂纹构件的受载是随机的，为了更合理、更准确地预测出服役裂纹构件的剩余寿命，针对裂纹构件承受平稳随机载荷且载荷历程的具体特征、载荷水平及载荷作用频度未知的情况，提出了一种

2、预测疲劳裂纹扩展寿命的新方法。该方法根据一段时间对裂纹扩展情况的跟踪观测，推断裂纹扩展规律，实现疲劳裂纹扩展剩余寿命预测。根据应力大小与载荷作用频度是否均已知，将该方法分为两阶段观测法与单阶段观测法。结合一个具体的工程案例，详细阐述了该方法的应用，且验证了其可行性。所提出的方法应用方便、操作简单，可作为工程中预测疲劳裂纹剩余寿命的一种依据。关键词：疲劳；裂纹扩展；剩余寿命；寿命预测；平稳随机载荷中图分类号：V19；THl22文献标识码：A文章编号：1000—6893(2014)09—2500—06结构部件服役过程中，可能会由于各种各样的原因产生裂纹并逐渐扩展，甚

3、至发生断裂失效。多数服役结构承受循环载荷作用[1]，因而疲劳失效是其主要失效形式之一。大部分载荷谱经简化后，都比较接近恒幅载荷谱，平稳随机载荷历程更是如此[2。3]。正确、合理地估算裂纹构件的疲劳寿命，对保证结构安全有至关重要的作用[4]。不论裂纹构件受变幅载荷还是恒幅载荷，估算其有效应力强度因子幅值AK。“[5母1都是预测疲劳裂纹扩展寿命的关键步骤。工程中具有载荷谱或详细载荷历程的构件并不多，即有效应力幅值Aa鲋不易确定。为此，许多研究人员尝试了多种方法来模拟载荷谱。美国航空航天局(NASA)根据统计载荷历程信息开发了轴向疲劳试验机，用来模拟随机载荷[10]；

4、Arone[1妇提出了平稳随机载荷历程下的疲劳裂纹生长模型。近年来，研究人员开始使用可靠性理论来研究不确定受载条件下的裂纹扩展。San—kararaman等[12]通过贝叶斯网络，提出了一个概率模型来量化不确定性的疲劳裂纹生长，并阐述了模型的验证方法。Zdrate等[1胡建立了载荷循环数的函数，提出了一种更新的贝叶斯模型来更新和预测裂纹长度。以上方法都是由随机模型来描述随机载荷下的疲劳裂纹扩展。然而，建立一个能精确模拟随机载荷的模型较困难n“。为此，本文提出了一种新的疲劳寿命预测方法，即当只知裂纹构件受平稳随机载荷的情况下，通过一段时间对裂纹扩展情况的跟踪观测来

5、确认裂纹扩展规律、预测剩余寿命，且通过算例验证了该方法的可行性与方便性。收稿日期：2013—11—08；退修El期：2014．04·09；录用El期：2014-05-09；网络出版时间：2014—06—0620：11网络出版地址：WWWcnki．net／kcms／detail／10．7527／$1000-6893．2014．0099．htmI基金项目：国家自然科学基金(51335003，51175072)*通讯作者．Tel．：024-83673915E．mail：lyxie@me．r)eu．edu．cn警l用格式IBaiX，XieLY．Fatiguecrackg

6、rowthlawpredictionbasedonsteadyrandomload[JJ．ActaAeronauticaetAstronauticaSinica，2014．35(9)：2500-2505．白鑫，谢里阳．平稳随机载荷坜程下的疲劳裂纹扩展规律预测[JI．航空学报。2014．35(9)：2500．2505．白鑫等：平稳随机载荷历程下的疲劳裂纹扩展规律预测1裂纹扩展速率裂纹扩展速率是工程构件损伤容限分析的重要依据‘15]，Paris公式[16-171作为疲劳裂纹扩展速率的近似式，其一般形式为—d—a—CAKm(1)dN、‘7式中：da／dN为裂纹扩展速率

7、；C和m为Paris材料常数；AK为应力强度因子幅值，其计算公式为AK—AaF石i(2)式中：幻为应力幅值；F为裂纹形状系数；a为裂纹长度。裂纹扩展速率公式经计算后可获得裂纹长度a与载荷循环次数N的关系曲线——口一N曲线。通过裂纹扩展速率公式计算裂纹扩展增量[1引，即可绘制出试验构件在不同初始裂纹、不同载荷下的a—N曲线。‰-口i+泰×1(3)式中：a：和a川为第i次和第i+1次载荷循环后的裂纹长度。2预测疲劳裂纹扩展寿命的逐步观测法该方法根据一段时间对裂纹扩展情况的跟踪观测，推断裂纹扩展规律，实现疲劳裂纹扩展剩余寿命预测。2．1裂纹扩展量观测法跟据应力大小与载

8、荷作用频度是否均已知，将