形状记忆合金的一维连续超弹性滞回模型.pdf

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1、第25卷第4期华中科技大学学报(城市科学版)VO1．25N0．42008年12月J．ofHUST．(UrbanScienceEdition)Dec．2008形状记忆合金的一维连续超弹性滞回模型赵海燕，阎石，王伟(沈阳建筑大学土木工程学院，辽宁沈阳110168)摘要：当前，关于形状记忆合金(SMA)滞回模型的种类很多，其中Graesser模型被认为是较为实用且相对简单的以连续方式表达的模型。然而，Graesser模型并没有考虑应变速率的影响，因此仅对低速加载的SMA比较理想。在利用SMA的超弹性(PE)进行被动耗

2、能时，SMA是在一定速度下进行的，因此考虑应变率的影响更具有普遍意义。本文目的是以SMA拉伸滞回试验为基础，建立考虑应变率影响的一维连续超弹性滞回模型。在Graesser模型的基础上，采用数值分析和实验验证相结合的方法，重点考虑应变率的影响。首先，进行不同条件下的SMA循环拉伸试验，明确主要影响因素；其次，在循环试验的基础上建立超弹性状态下的滞回模型，并确定有关参数；最后，通过其它实验条件下的结果验证所提出模型的有效性，并进行数值仿真分析。数值分析和实验结果均表明所建立的考虑应变率影响的SMA一维超弹性滞回模型

3、可以有效体现其基本力学性能，且简单实用，可用于利用SMA超弹性的结构的动力反应分析。关键词：形状记忆合金(SMA)；超弹性：循环拉伸试验；连续滞回模型；应变率中图分类号：TG139+．6文献标识码：A文章编号：1672—7037(2008)04—0309—04形状记忆合金(ShapeMemoryAlloy，简称据，在考虑应变速率影响的前提下，提出改进的SMA)是一种对形状有记忆功能的材料，这种材连续的超弹性恢复力模型，并进行了数值分析和料本身具有自感知、自诊断和自适应的功能[1】。实验验证，结果表明改进的模型能

4、更好的描述1932年，美国学者Olander在研究Au2Cd合金时SMA超弹性滞回性能。发现了形状记忆效应(ShapeMemoryEfect，简称SME)。1963年，美国海军武器试验室的1Graesser模型Buehler偶然在研究NiTi合金中发现了SMEJ，此后对SMA的研究和应用才真正开始。对于虽然Graesser模型，。是以SMA在等温状态SMA的研究和应用虽然只有40多年历史，但其下的应力一应变导数形式来表示的恢复力模型，已经历了从“概念化热潮”、“应用化热潮”到“产但并没有考虑应变率的影响。Gra

5、esser模型的一业化热潮”的发展过程，SMA已经成为一种具有维表达式如(1)式广泛应用前景的智能材料【3l4]。近年来，随着材料加工技术和工业化生产能力的提高，SMA在土木-㈣工程中的研究与应用也有了较快的发展，这主要得益于对SMA特殊力学行为的掌握。如何建立：{￡．+，Trf(ae)(．)}(2)高效的SMA超弹性滞回模型始终是人们关注的热点【5l6J。当前，关于SMA超弹性滞回模型的种式中，和￡分别为一维应力和应变；E为弹性类很多，其中Graesser模型被认为是较为实用且模量；Y为屈服应力；为一维背应力

6、；n，，T，相对较简单的以连续方式表达的模型。然而，a，c为与材料有关的常数，它们直接影响滞回曲Graesser模型并没有考虑应变速率的影响，并且线的形状；t2'为由o-一曲线的斜率决定的常数，当应变较大时模型的误差相对较大。其表达式为=e,／(e—)，为SMA屈服时本文在Graesser模型的基础上，依据试验数收稿日期：2008．05—30作者简介：赵海燕(1982．)，女，吉林敦化人，硕士研究生，研究方向为智能材料与结构，syan1962@gmail．com。基金项目：辽宁省教育厅重点实验室开放基金(JG一

7、200606)；沈阳市人才资源开发专项基金(20O7140203002)。·310·华中科技大学学报(城市科学版)2008年一￡曲线斜率；erf(x)、“()分别为误差函数和块供给，传感器转换器，附属平台，控制板，输单位阶跃函数，其表达式分别为入控制器和计算机。试验过程为：选用相同状态、，，．相同直径的SMA合金丝，在室内温度下，通过erf(x)：÷[e-tzdt(3)7c改变其加载速度及加载应变，得出SMA超弹性Sg的应力一应变之间的关系图。在进行正式循环加，Jnl、(1)：=j{“o(4)J【oX<0载前，

8、先预拉SMA丝l0个循环，目的是消除残、●，lI，●●●，●●●，(连续的滞回模型根据SMA的超弹性特征，在背余应变的影响。●+●10应力中引进误差函数，卸荷时误差函数使背应力降低，当参数n，厅，a，c选择适宜时，可以达>：O0到零卸荷时应变的完全恢复，从而很好地模拟SMA的超弹特性。Graesser模型具有形式简单，可以模拟SMA的滞回曲线等优点，但其在应变率较大的时候，误差比较大。