多位置损伤平板的疲劳裂纹扩展试验与寿命预测方法研究

发布时间：2021-12-23 11:38

　　多位置损伤（multiple site damage,MSD）是飞机结构损伤容限设计的一个复杂但重要的问题。由此引发的航空事故及潜在的威胁对飞机结构的设计与分析提出了严峻的挑战。多位置损伤平板的疲劳裂纹扩展寿命预测是十分必要的。由于多位置损伤结构中,裂纹长度及裂纹分布形式随机多变,裂纹之间以及裂纹与孔之间的相互影响十分复杂,高效、可靠地计算共线孔边多裂纹的应力强度因子方法是进行多位置损伤结构寿命预测的关键,与此同时,高效地进行多位置损伤疲劳裂纹扩展实验也将直接影响多位置损伤试验分析与验证的进展,为此本文开展了以下三部分的工作:（1）对裂纹跟踪设备进行了改进。传统的裂纹观测设备操作繁琐且效率低。本文在已有数字摄像机和步进电机的基础上,针对金属裂纹的图像特点,采用机器学习与图像识别结合的技术,对已有裂纹观测系统进行了改进,使其在满足测试精度要求下,基本实现了对不同试样裂纹进行自动跟踪识别,并实时记录裂纹长度和载荷加载次数,且具有效率高、自动化等特点,有力地提高了多位置损伤疲劳裂纹扩展试验的效率。（2）采用改进的裂纹扩展跟踪设备,进行了相关实验,研究了多孔多裂纹平板的疲劳裂纹扩展行为。试验结... 

【文章来源】：上海交通大学上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

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【学位级别】：硕士

【部分图文】：

裂纹观测设备Fig.2-1Equipmentforcrackobservation

(b) 试验过程中的观测效果图 2-5 裂纹观测系统的效果图2-5 The effect diagram of the crack observation system观测系统对裂纹进行观测时，还需要根据裂的 s。如果裂纹扩展过长，会导致裂纹超出此还需要试验人员在试验过程中关注裂纹长本文使用机器视觉的相关算法，对试验过程。当裂纹增长时，算法计算得到的裂纹长度相机移动范围，使其视野始终覆盖到裂纹的行识别，根据裂纹长度来决定 s 的大小。对要的识别对象是裂纹。从拍摄的画面可以很

上海交通大学硕士学位论文使用 Python 对图形进行处理，所有相关程序基于 Opencv2 及其依赖的库，如numpy、PIL 等。将相关模块导入：import cv2import numpy as npfrom PIL import Image下图 2-6 所示，为同一位置在不同时间点时拍摄的图像。从图中可以清楚地看到裂纹的增长。

【参考文献】：
期刊论文
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博士论文
[1]飞机结构多位置损伤分析的权函数法与剩余强度预测[D]. 徐武.上海交通大学 2012



本文编号：3548408