扭动微动下亚表面接触应力分布规律

求解螺栓连接结构在扭动微动下的应力分布时,通常接触体的亚表面应力是由表面应力推导而得。而扭矩卸载时,由于接触表面切向力的表达式非常复杂,很难获得亚表面应力分布规律,为此引入半解析法求解亚表面应力分布特征。首先,根据加、卸载时的切向力和扭矩方程,获得加、卸载时的表面切向应力分布规律;然后,利用半解析法计算出加载时的亚表面应力,并与解析法的结果进行对比,验证半解析法的正确性,再用半解析法计算出卸载时的亚表面应力;最后,探讨了扭矩和摩擦系数对卸载时应力分布的影响规律。研究表明:卸载时,最大应力出现在接触表面或接触中心的正下方;随着扭矩的减小,整体应力减小,而最大应力先减小后不变;随着摩擦系数的增大,整体应力、最大应力值增大;应力值相对较小时,最大应力点出现在亚表面上。     

螺栓连接的梁–弹簧模型及各齿承载分布

螺栓各齿承载分布严重不均,内外螺纹啮合的第一齿承载较大且齿根存在应力集中,易造成螺栓杆横断失效。本文通过对螺栓连接的受力变形分析,建立梁–弹簧模型,推导了理论模型的力学方程组,并基于此模型编程计算,求解得到螺栓连接件在使用过程中各齿承载的分布情况和齿根应力集中系数。最后进行有限元仿真,对比理论模型和有限元的结果,两者误差在工程可接受范围之内。研究表明,螺栓连接的组合梁–弹簧模型是合理有效的。

     

典型连接结构螺栓的附加弯矩形成机理与承载能力研究及结构优化设计

针对典型连接结构中, 高强螺栓在受拉工况下因产生附加弯矩而极大削弱其承载能力的问题, 开展了螺栓附加弯矩产生的机理研究, 并提出了一种有效降低螺栓附加弯矩的结构优化设计方法. 首先, 建立典型连接结构的等效力学模型, 推导出螺栓附加弯矩的解析解, 进一步开展数值仿真分析, 验证了解析方法的正确性. 考虑螺栓同时承受拉弯耦合载荷工况, 引入梁塑性弯曲理论, 研究了不同拉弯组合下的螺栓截面各类应力分布的交互关系, 并给出了考虑轴力影响的弯矩塑性折减系数. 基于最大应力破坏准则, 开展了考虑附加弯矩和弯曲塑性影响的螺栓载荷失效判据研究, 该判据更加具有工程应用价值. 从机理出发, 开展典型连接结构优化设计以降低螺栓的附加弯矩进而提高其承载能力, 进一步采用解析方法, 阐述了铰支球头的工作机理. 采用数值仿真方法, 开展了螺栓附加弯矩灵敏度分析, 验证了优化设计方法的有效性. 进一步开展试验研究, 获得不同连接状态下螺栓的附加弯矩, 验证了优化设计方法的正确性和可行性. 该方法能够极大降低高强螺栓的附加弯矩, 最大程度发挥螺栓的承载能力, 提高连接结构的可靠性.      

螺栓松动边界下纤维增强复合薄板的振动测试方法

提出了基于预埋压力传感器的量化测试方法,研究了螺栓松动边界对纤维增强复合薄板振动特性的影响。首先,自主设计并开发了带有预埋压力传感器的螺栓松动边界下复合薄板的振动测试系统,并详细介绍了系统各个部件的组成和功能;然后,归纳出一套合理、规范的松动边界下复合薄板的振动测试流程,并对HF10碳纤维/树脂复合薄板进行了实际测试。结果表明:随着螺栓松动程度的不断增加,复合薄板的固有频率逐渐降低,模态振型的节线位置也发生了不同程度的变化,但其阻尼结果呈现先增大后减小的趋势;而共振和非共振响应呈现先减小后增大的趋势。     

纵横波测已紧固螺栓轴向应力

本提出了用纵横波声时测已紧固螺栓轴向应力的一种新方法,解决了用超声精确地测已紧固螺栓应力问题,并且利用超声波沿轴向传播的波速同轴向应力以及三阶弹性常数的关系导出了螺栓应力同其材料声速特性、夹紧距离、温度及纵、横波声时的一种新关系,考虑了受应力作用时温度对声速的影响,简化了测量及计算过程,本还介绍了材料的声速特性实验及测量方法;实验结果表明应力低于２５０ＭＰａ,夹紧距离大于３０ｍｍ时,应力超声测     

超导磁体螺栓结合面低温振动特性研究

振动特性对于超导磁体的各类工程应用具有重要意义,螺栓法兰盘连接是超导磁体系统的一种常见的支撑结构类型,然而螺栓结合面在低温条件下振动特性的相关研究目前尚少见报道.本研究中设计加工了简化的连接结构,在室温和液氮温度对其螺栓结合面进行振动特性的测试分析.接下来,采用集中质量法进行建模,并利用振型、频率与质量矩阵、刚度矩阵的关系求解了不同螺栓预紧力情况下的刚度矩阵,得到了系统总刚度和结合面刚度.使用上述方法对振动测量数据计算发现,该结构的系统总刚度与结合面刚度都随着预紧力增大而增大,同时液氮低温条件可使系统总刚度和结合面刚度进一步增大.     

螺栓连接大变形梁振动特性的实验与数值研究

螺栓连接的柔性梁既有非线性又有几何非线性,本文针对其动力学建模和振动特性开展了实验与数值研究.首先,搭建了含螺栓连接的柔性大变形梁的实验台架,并开展敲击和正弦激振的实验测试.实验结果表明:螺栓连接的柔性梁较(无螺栓连接的)连续梁的模态频率降低,阻尼增加,呈现出随着激励能量增大,模态频率降低的非线性模态特征.其次,为了建...     

基于拉曼热测量技术的铜基复合物法兰GaN基晶体管的热阻分析

采用拉曼热测量技术结合有限元热仿真模型,分析比较新型铜/石墨复合物法兰封装与传统铜钼法兰封装的GaN器件的结温与热阻,发现前者的整体热阻比铜钼法兰器件的整体热阻低18.7%,器件内部各层材料的温度分布显示铜/石墨复合物法兰在器件中的热阻占比相比铜钼法兰在器件中的热阻占比低13%,这证明使用高热导率铜/石墨复合物法兰封装提高GaN器件热扩散性能的有效性.通过对两种GaN器件热阻占比的测量与分析,发现除了封装法兰以外,热阻占比最高的是GaN外延与衬底材料之间的界面热阻,降低界面热阻是进一步提高器件热性能的关键.同时,详细阐述了使用拉曼光热技术测量GaN器件结温和热阻的原理和过程,展示了拉曼光热技术作为一种GaN器件热特性表征方法的有效性.     

基于声发射和GAN-CNN的铝合金管道法兰 连接松动泄漏检测*

面向管道法兰连接松动引起的泄漏检测需求,为解决数据样本不足和减少特征指标手动选取的繁琐环节。本文,考虑到生成性对抗网络（GAN）作为数据扩充工具,已被证明能够生成与真实数据相似的样本数据。同时,卷积神经网络（CNN）作为一种深度学习方法,为自动提取数据的特征提供了一种有效的方法。开展了基于GAN和CNN的铝合金管道法兰连接松动泄漏检测研究。首先,搭建管道泄漏标定和数据采集实验台,利用声发射技术获取不同等级的原始泄漏信号。其次,采用GAN生成样本数据扩充原始数据。同时,为了评估生成模型的性能,引入统计特评估生成质量。最后,将生成的样本数据与原始数据设置为不同训练集,基于卷积神经网络构建智能分类检测模型,应用于管道泄漏检测。同时,分类检测结果与小样本智能分类方法SVM进行了比较,实验结果表明,基于GAN和CNN构建的智能分类模型可显著提高管道法兰连接松动泄漏检测精度。