BOB半岛体育4月14日:《机械工程学报》2023年第4期最受关注论文推荐认为,金属构件的主要失效方式是在循环载荷作用下的疲劳破坏,因此金属构件的疲劳寿命预测对于保证结构安全性和可靠性十分必要。能量法是一种既能用于低周疲劳寿命预测,也能用于高周疲劳寿命预测的方法,其以寻找有效的显式能量损伤参量为手段,结合适当的损伤积累方式进行寿命评估。针对材料疲劳寿命预测问题,提出一个基于能量法和人工神经网络算法的疲劳寿命预测方法。为了达到反映不同加载路径影响的目的,从转动惯量的角度引入两个路径相关参量。使用基于应变控制的九种材料的疲劳试验数据对提出的神经网络模型进行训练、测试。结果显示模型对训练数据和测试数据均有良好的预测精度,并可对单轴加载、多轴加载、高周疲劳和低周疲劳寿命进行有效预测,表明本模型在多轴疲劳寿命预测方面具有较广泛的适用性。
重庆大学机械传动国家重点实验室何海风等,随着风电、高铁、掘进等高端装备对齿率密度、服役寿命等要求的提高,齿轮的弯曲疲劳问题日益显著BOB半岛。为提升齿轮弯曲疲劳性能,通过渗碳热处理、喷丸强化等工艺为齿轮引入较高的残余压应力已逐渐成为工业界的标配。为揭示残余应力对齿轮弯曲疲劳性能的量化影响,在最大主应变寿命预测准则中引入残余应力影响项,通过弯曲疲劳试验确定最优残余应力影响系数,进而采用新的试验数据验证模型的准确性。基于工程应用出发,引入修正应力的概念统一不同残余应力状态下的齿轮弯曲应力-寿命(S-N)曲线,研究结果显示,最大主应变准则中,残余应力影响系数取值为0.15时,可实现较高的寿命预测精度,而修正的S-N曲线中,最佳残余应力影响系数为0.25。研究成果可用于工程实际中齿轮弯曲疲劳快速评估。
吉林大学工程仿生教育部重点实验室周剑飞等指出,在长期进化过程中,自然界中的多种动物、植物形成了独特的轻质、高强结构,以此来抵抗外界的复杂冲击载荷,保护自身完整,满足生存需要。生物轻质高强结构的优越性,启发了科研和工程人员采用结构仿生学的方法来对管状和板状两大类吸能结构进行设计优化和改进。对竹子、茎秆/树干、羽轴、骨骼四类管状生物结构和甲虫鞘翅、贝壳、柚子皮、龟壳四类板状生物结构进行综述,阐述了分层、多孔、螺旋、中空等多种结构与轻质高强特性之间的关系。在此基础上,对比和分析了相应的结构元素在单胞管、多胞管、嵌套管、波纹管等管状吸能结构和蜂窝夹芯板、复合材料板、混合结构板等板状吸能机构中起到的作用。进一步对当前仿生吸能领域存在的结构复杂、质量大、缺乏普适性的机理和过渡“桥梁”等问题做出了分析;最后对仿生吸能技术的形式简单化BOB半岛、结构轻量化、理论通用化、“形神兼备”化发展趋势做出展望。
中国航发北京航空材料研究院3D打印研究与工程技术中心张国栋等指出,采用电子束熔丝增材工艺制造了直径260 mm的试环。分析了不同热处理状态的增材制造TC11钛合金微观组织和室/高温拉伸性能及其各向异性。并测试分析了锻件基体晶粒2次热处理和锻件基体与增材界面处的组织和性能。结果表明:沉积态微观组织为沿001β方向生长的柱状晶。晶界存在连续α相,晶体内部由集束和网篮α相组成的片层组织。经950 ℃/2 h/空冷+530 ℃/6 h/空冷的热处理后晶界连续α相破碎,晶内α相宽度从1.1 μm增加至1.8 μm。并形成具有二次α相的双片层组织。锻件与增材过渡区锻件一侧,等轴初生α相转变为“雪花”状初生α相。锻件基体2次热处理后等轴初生α相轮廓光滑,转变β相比例增加,并形成大量细小的针状二次α相。沉积态室温及500 ℃高温拉伸性能均具有明显的各向异性。经过热处理后室/高温拉伸性能均获得改善并高于锻件要求且各向异性明显降低。与沉积态相比,热处理态室温抗拉强度和断后伸长率各向异性分别从4.4%和27.1%降低至1.6%和5.4%。柱状晶及其晶界连续α相是引起塑性各向异性的原因。锻件+增材界面处热处理后其室/高温拉伸性能均满足锻件要求。
北京工业大学材料与制造学部纪辉等认为,水液压技术在水下作业环境中具有鲜明的技术优势,在海洋探测、海洋资源开发等领域具有广阔的应用前景。水下机械手是执行水下作业任务的重要工具,将水液压技术应用于水下作业机械手,可降低水下机器人-机械手系统的复杂程度、提高性能上限。通过阐述当前国内外各研究机构针对不同应用场景所研制水下机械手的结构特点、研究水平和商业化发展现状,对比分析不同驱动形式的优缺点及其对水下机械手性能和设计要点的影响,得出水液压驱动水下机械手是当前水下作业工具的最佳选择。在此基础上分析了水液压机械手设计中需解决的摩擦与润滑、材料、动力学模型、运动控制等关键技术问题,最后对水液压机械手未来发展的趋势进行了展望,以期为相关研究提供参考。
石家庄铁道大学省部共建交通工程结构力学行为与系统安全国家重点实验室李韶华等认为,为了协调智能驾驶车辆的轨迹跟踪精确性和稳定性,提高控制算法对不同工况的自适应能力,提出基于Takagi-Sugeno模糊变权重模型预测控制(Takagi-Sugeno fuzzy model predictive control,T-S FMPC)的轨迹跟踪控制策略。以前轮转角为控制变量建立MPC控制,并以实时横向位移误差和横摆角误差为模糊输入,通过T-S模糊控制在线优化MPC目标函数权重,协调权重矩阵对轨迹跟踪精确性和稳定性的影响。基于Carsim建立分布式驱动电动汽车的整车动力学模型,基于Simulink建立控制策略,通过双移线工况仿真及实车试验,验证了所提控制策略的有效性。仿真结果表明,相比于传统MPC控制,所提出的T-S模糊变权重MPC控制可降低横向位移误差达62.24%,有效提高轨迹跟踪精度;并且可使前轮转角波动减小37.46%、横摆角误差减小84.19%,显著增强轨迹跟踪稳定性;试验结果表明,在20 km/h、沥青路面双移线工况下,横向位移误差在0.12 m以内,横摆角误差在1°以内,且前轮转角控制曲线平滑,说明所提算法具有良好的控制效果和实用性。
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