旋翼机桨叶疲劳特性分析

发布时间：2017-08-30 10:03

  本文关键词：旋翼机桨叶疲劳特性分析

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【摘要】：旋翼桨叶是旋翼机的主要升力面,旋翼机飞行时,细长的桨叶在周期交变的气动力等载荷作用下产生持续的气弹响应,由此带来的结构振动和疲劳问题直接影响着旋翼机的舒适性和安全性。本文结合某型旋翼机的研制要求,开展桨叶振动载荷计算和疲劳寿命预估方法研究,具有重要的工程应用价值。在振动载荷计算方面,基于汉密尔顿原理,借鉴Hodges等人在中等变形梁方面的研究成果,建立了桨叶挥舞弯曲、摆振弯曲、扭转、拉伸耦合运动方程,使用2节点12自由度的梁单元将运动方程进行有限元离散,得到空间有限元形式的旋翼动力学方程,根据预定的气动载荷,采用Newmark法求解桨叶动响应,采用改进的力积分法求解桨叶振动载荷。通过与参考文献动响应和振动载荷的对比,验证动响应和振动载荷计算方法的正确性。在疲劳寿命预估方面,对旋翼桨叶载荷信号压缩、循环计数和复杂应力合成方法进行研究,通过对数据信号的全部组合类型分类处理,形成了一套全新的“三点法”无效幅值筛选算法。在此基础上,结合某型旋翼机的使用要求和桨叶材料的疲劳寿命曲线,采用Miner疲劳累积损伤模型,对桨叶的疲劳寿命进行了计算和分析。
【关键词】：旋翼机 旋翼桨叶 振动载荷 疲劳载荷谱 疲劳寿命
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：V275.1
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-12
• 注释表12-14
• 第一章 绪论14-21
• 1.1 引言14
• 1.2 国内外研究现状14-19
• 1.2.1 桨叶结构建模研究14-15
• 1.2.2 动响应和振动载荷求解方法研究15-16
• 1.2.3 载荷谱研究16-18
• 1.2.4 疲劳寿命曲线研究18-19
• 1.2.5 疲劳累积损伤理论研究19
• 1.3 本文主要研究内容19-21
• 第二章 旋翼动力学模型21-41
• 2.1 引言21
• 2.2 坐标系21-25
• 2.2.1 桨毂坐标系21
• 2.2.2 旋转坐标系21-22
• 2.2.3 未变形坐标系22-23
• 2.2.4 变形坐标系23-25
• 2.3 旋翼动力学模型25-32
• 2.3.1 无量纲化和阶次准则25-26
• 2.3.2 汉密尔顿方程26
• 2.3.3 应变能变分26-29
• 2.3.4 动能变分29-32
• 2.3.5 外力虚功变分32
• 2.4 旋翼有限元模型32-34
• 2.5 模型验证34-40
• 2.5.1 桨叶固有特性计算34-35
• 2.5.2 Princeton梁固有特性35-36
• 2.5.3 SA349/2“小羚羊”桨叶固有特性36-38
• 2.5.4 某跷跷板旋翼桨叶固有特性38-40
• 2.6 本章小结40-41
• 第三章 桨叶振动载荷计算41-49
• 3.1 引言41
• 3.2 桨叶稳态平衡计算41-43
• 3.2.1 配平计算41-42
• 3.2.2 稳态平衡方程42-43
• 3.3 桨叶动响应计算43-45
• 3.4 桨叶剖面振动载荷计算45-46
• 3.4.1 桨叶任意点位移、速度和加速度45
• 3.4.2 挥舞弯矩和剪力45-46
• 3.4.3 摆振弯矩和剪力46
• 3.5 桨叶动响应和振动载荷验证46-48
• 3.6 本章小结48-49
• 第四章 桨叶疲劳载荷谱49-63
• 4.1 引言49
• 4.2 时域信号压缩49-56
• 4.2.1 连续等值点处理49-50
• 4.2.2 非峰谷值点处理50-51
• 4.2.3 无效幅值处理51-54
• 4.2.4 时域信号压缩算例54-56
• 4.3 循环计数56-60
• 4.3.1 雨流计数法原理56-57
• 4.3.2 雨流计数法实现57-60
• 4.3.3 雨流计数法算例60
• 4.4 复杂应力合成60-61
• 4.4.1 指定方向的应力合成60-61
• 4.4.2 多向应力转化为单向当量应力61
• 4.5 某型旋翼机桨叶疲劳载荷谱61-62
• 4.6 本章小结62-63
• 第五章 疲劳寿命计算63-77
• 5.1 引言63
• 5.2 S-N曲线63-72
• 5.2.1 材料S-N曲线63-66
• 5.2.2 构件P-S-N曲线66-68
• 5.2.3 等寿命曲线68-70
• 5.2.4 构件P-S-N曲线验证70-72
• 5.3 疲劳累积损伤模型72-73
• 5.4 疲劳寿命计算73-76
• 5.4.1 任务谱73
• 5.4.2 疲劳寿命计算方法73-74
• 5.4.3 某型旋翼机桨叶寿命计算74-76
• 5.5 本章小结76-77
• 第六章 总结与展望77-79
• 6.1 全文工作总结77-78
• 6.2 后续工作展望78-79
• 参考文献79-83
• 致谢83-84
• 在学期间的研究成果及发表的学术论文84

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本文编号：758635