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1.
用A2参数描述裂纹尖端约束效应,考虑裂纹尖端约束水平对断裂阻力的影响,对R6失效评定曲线进行修正。以X80钢为例,根据不同约束水平试件测试得到的JR–△a曲线,给出了与裂纹尖端约束相关的失效评定曲线。在使用有限元对带裂纹内压管道进行弹塑性分析的基础上,利用失效评定曲线对失效载荷进行预测;与试验结果比较表明:采用约束修正失效评定曲线,在对存在缺陷的构件进行安全性评定、寿命评估、失效概率计算时,考虑约束效应对断裂韧度的影响可以更充分地发挥构件的强度潜力。  相似文献   
2.
GM(1,1)建模方法的改进及其应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
应用微分方程的两种数值解法估计GM(1,1)模型中的待辩参数a、u,并对模型的边界条件做了改进,建立了灰微分方程的时间响应表达式,讨论了由此建立的GM(1,1)模型的适用范围和预测精度.通过实例的分析计算,证明改进的模型具有良好的预测精度,满足工程实际需要,拓广了GM(1,1)模型的适用范围.  相似文献   
3.
半平面多边缘裂纹反平面问题的奇异积分方程   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用复变函数和奇异积分方程方法,求解弹性范围内半平面多边缘裂纹的反平面问题.提出了满足半平面边界自由的由分布位错密度表示的单边缘裂纹的基本解,此基本解由主要部分和辅助部分组成.将半平面多边缘裂纹问题看作是许多单边缘裂纹问题的叠加,建立了一组Cauchy型奇异积分方程.然后,利用半开型积分法则求解该奇异积分方程,得到了裂纹端处的应力强度因子.最后,给出了几个数值算例.  相似文献   
4.
GM(1,1)改进模型及其应用   总被引:34,自引:1,他引:33  
根据 GM( 1 ,1 )灰色模型的指数特性 ,通过在区间上求积分给出了关于背景值的一个比较确切的计算公式 ,讨论了由此建立的 GM( 1 ,1 )改进模型的适用范围和预测精度 .结果表明改进模型比原 GM( 1 ,1 )模型适用性要强、模拟和预测精度要高 ,不仅适用于低增长序列、也适用于高增长序列 ,不仅适用于短期预测 ,同样也适用于中、长期预测  相似文献   
5.
利用复变函数和奇异积分方程方法,求解反平面弹性中半平面边缘内分叉裂纹问题。提出了满足半平面边界自由的由分布位错密度表示的半平面中单裂纹的基本解,此基本解由主要部分和辅助部分组成。将半平面边缘内分叉裂纹问题看作是许多单裂纹问题的叠加,建立了以分布位错密度为未知函数的Cauchy型奇异积分方程组。然后,利用半开型积分法则求解奇异积分方程,得到了裂纹端处的应力强度因子。文中给出两个数值算例的计算结果。  相似文献   
6.
采用BP神经网络算法预测断裂参数J和A2.将三点弯曲试件有限元数值实验结果作为神经网络的训练样本,经过训练得到拓扑结构为4-25-2的BP网络模型.建立了J-积分、约束参数A2这二者与裂纹尺寸、裂纹尖端附近三个应变值之间的非线性映射.结果表明:应用BP网络时,只要选取适当的传递函数、训练函数、隐含层数目、神经元个数、学习速率就可以得到较好的预测,满足应用要求.  相似文献   
7.
王钟羡  孙欣 《力学季刊》2007,28(1):98-102
在对X60管钢弹塑性断裂分析中,采用J-A2双参数方法来预测带表面裂纹管道的破坏压力.为将实验室得到的X60钢标准试件的JR-Δa曲线的实验数据应用到实际裂纹构件中,对单边缺口紧凑拉伸(CT)试件和带轴向表面裂纹管道进行有限元分析.用J-A2方法来量化裂纹尖端区域的约束情况,结果表明,在裂纹深度相同的情况下,管道的内侧和外侧裂纹端的约束水平基本接近,内侧裂纹的略高一些,但二者与CT试件裂纹端的约束水平相比要低一些.同时,根据带裂纹管道的有限元计算结果,对管道的断裂破坏压力进行了预测,内侧裂纹的断裂破坏压力比外侧裂纹时的稍低.对X60管钢,断裂力学预测结果要比PCORRC准则的预测结果低.  相似文献   
8.
GM(1,1)模型参数的神经网络算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
GM(1,1)模型的实质是小样本、贫信息下的预测模型,其目的是得到误差尽可能小的预测值.在分析GM(1,1)模型建模机理的基础上,提出了GM(1,1)模型中参数a,b的一种新算法——神经网络算法.把神经网络中的BP算法应用于GM(1,1)模型的建模过程,实例表明可使预测精度得到提高.  相似文献   
9.
建立超静定杆系变形协调方程的能量方法   总被引:4,自引:1,他引:3  
由能量法并利用各杆的静力关系,推导超静定杆系的变形协调方程.  相似文献   
10.
裂纹尖端约束效应的评估在结构完整性分析中十分重要.基于J-A2双参数弹塑性理论,用有限元对裂纹尖端应力、应变场进行数值模拟.研究用BP神经网络预测裂纹尖端的约束效应,采用单边缺口弯曲(SENB)试件韧带上三个点的应变值作为网络的输入数据,J-积分和约束参数A2作为输出,建立神经网络.实例数值结果表明,神经网络可以很好地模拟韧带上应变值和J-积分及约束参数A2之间的非线性关系,它可用于预测带裂纹构件裂纹尖端的约束效应.  相似文献   
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