高纯铜界面Rayleigh-Taylor不稳定性扰动增长的数值模拟
发布时间：2022-02-12 21:52
为深入认识高压高应变率加载条件下影响金属界面Rayleigh-Taylor不稳定性扰动增长的相关因素及物理规律,以高纯铜为例开展金属界面扰动增长行为的数值模拟研究。基于有限差分程序AUTODYN建立爆轰加载下金属界面扰动增长的二维数值计算模型,重点分析界面初始扰动特征和材料强度特性对界面扰动增长行为的影响。相关数值模拟结果表明:高纯铜界面Rayleigh-Taylor不稳定性扰动增长与界面扰动的初始幅值和初始波长均密切相关,并存在一个临界幅值:在初始幅值小于临界幅值情况下,界面扰动的增长随初始波长增加而增大,最终趋于一个稳定值;当初始幅值大于临界幅值时,界面扰动的增长情况则相反。样品初始厚度对扰动幅值发展也起到重要作用,并存在一个临界厚度:在扰动增长初期,扰动幅值增长和纯流体模型的计算结果相似,几乎与材料强度无关;在扰动发展后期,材料屈服强度越大,相应地扰动幅值增长就越小。相比较而言,剪切模量对扰动幅值增长过程的影响可以忽略。
【文章来源】：兵工学报. 2020,41(09)北大核心EICSCD
【文章页数】：8 页
【部分图文】：
RT不稳定性数值模型
式中:p、E和pH、EH分别表示当前状态和Hugoniot状态下的压力和内能;Γ为Gruneisen系数。考虑到固体的RT不稳定性具有高压和高应变率的特点，典型的压力范围从10～100 GPa、应变率更是高达105～109s-1．因此，本文采用目前对高压区描述最好的Steinberg-Cochran-Guinan(SCG)模型来描述金属材料在高应变率(≥105s-1)情况下的RT不稳定性弹塑性变形特性[19-20]，其具体形式表示为式中:G为剪切模量;Y为屈服强度;G0和Y0为常温常压下的剪切模量和屈服强度;η为材料压缩比;ε为等效塑性应变;εi为初始塑性应变(通常情况下为0);β、n为应变硬化参数;T为材料内温度;G"p、G"T和Y"p分别为在参考状态下G和Y对压力p或温度T的1阶偏导数。表1分别给出了无氧铜(OFHC)和工业纯铝(1100-Al)的SCG模型参数。
为了排除网格尺寸的影响并保证计算结果的收敛性，分别对不同网格尺寸下界面扰动幅值的增长行为进行数值计算，并将数值模拟的结果与文献[12]中的实验结果进行了对比。根据Barnes等[12]给出的实验设计，计算模型中的样品材料选为1100-Al，样品厚度为2.54 mm，界面扰动的初始波长为5.08 mm，初始幅值为0.203 mm，模型参数见表1．不同网格尺寸下界面扰动幅值增长的计算和实验结果如图3所示。从图3中可以看出，对于本文所建立的金属界面RT不稳定性二维数值模型，随着模型网格尺寸的减小，界面扰动幅值的计算结果逐渐趋于一致，体现了较好的收敛性，但是相对来讲，网格越细、计算时间就越长，效率也越低。同时将本文计算结果与文献[12]中的实验结果进行对比，结果表明本文计算结果与实验数据基本吻合。此外还将本文计算结果与文献[12]中MAGEE二维拉格朗日程序所计算的结果进行了比较，发现扰动幅值随时间增长的数据也相一致，进一步表明本文数值模拟方法和结果是可靠的。因此，在后文的数值计算中，OFHC数值模型均采用127×127规格的网格划分，最小的网格尺寸约为20μm.
【参考文献】：
期刊论文
[1]拉拔成型无氧铜管在爆轰加载下的膨胀及断裂特性研究[J]. 沈飞,王辉,李彪彪,张皋. 兵工学报. 2019(08)
[2]“反尖端”界面不稳定性数值计算分析[J]. 王涛,汪兵,林健宇,柏劲松,李平,钟敏,陶钢. 高压物理学报. 2019(01)
[3]内爆加载金属界面不稳定性的数值分析[J]. 郝鹏程,冯其京,胡晓棉. 爆炸与冲击. 2016(06)
[4]柱面内爆驱动金属界面不稳定性的数值模拟研究[J]. 刘军,冯其京,周海兵. 物理学报. 2014(15)
[5]激光间接驱动聚变内爆流体不稳定性研究[J]. 张维岩,叶文华,吴俊峰,缪文勇,范征锋,王立锋,谷建法,戴振生,曹柱荣,徐小文,袁永腾,康洞国,李永升,郁晓瑾,刘长礼,薛创,郑无敌,王敏,裴文兵,朱少平,江少恩,刘慎业,丁永坤,贺贤土. 中国科学:物理学 力学 天文学. 2014(01)
[6]Experimental and numerical investigation of inclined air/SF6 interface instability under shock wave[J]. 王涛,刘金宏,柏劲松,姜洋,李平,刘坤. Applied Mathematics and Mechanics（English Edition）. 2012(01)
[7]强动载荷下金属材料塑性变形本构模型评述[J]. 刘旭红,黄西成,陈裕泽,苏先樾,朱建士. 力学进展. 2007(03)
本文编号：3622446
【文章来源】：兵工学报. 2020,41(09)北大核心EICSCD
【文章页数】：8 页
【部分图文】：
RT不稳定性数值模型
式中:p、E和pH、EH分别表示当前状态和Hugoniot状态下的压力和内能;Γ为Gruneisen系数。考虑到固体的RT不稳定性具有高压和高应变率的特点，典型的压力范围从10～100 GPa、应变率更是高达105～109s-1．因此，本文采用目前对高压区描述最好的Steinberg-Cochran-Guinan(SCG)模型来描述金属材料在高应变率(≥105s-1)情况下的RT不稳定性弹塑性变形特性[19-20]，其具体形式表示为式中:G为剪切模量;Y为屈服强度;G0和Y0为常温常压下的剪切模量和屈服强度;η为材料压缩比;ε为等效塑性应变;εi为初始塑性应变(通常情况下为0);β、n为应变硬化参数;T为材料内温度;G"p、G"T和Y"p分别为在参考状态下G和Y对压力p或温度T的1阶偏导数。表1分别给出了无氧铜(OFHC)和工业纯铝(1100-Al)的SCG模型参数。
为了排除网格尺寸的影响并保证计算结果的收敛性，分别对不同网格尺寸下界面扰动幅值的增长行为进行数值计算，并将数值模拟的结果与文献[12]中的实验结果进行了对比。根据Barnes等[12]给出的实验设计，计算模型中的样品材料选为1100-Al，样品厚度为2.54 mm，界面扰动的初始波长为5.08 mm，初始幅值为0.203 mm，模型参数见表1．不同网格尺寸下界面扰动幅值增长的计算和实验结果如图3所示。从图3中可以看出，对于本文所建立的金属界面RT不稳定性二维数值模型，随着模型网格尺寸的减小，界面扰动幅值的计算结果逐渐趋于一致，体现了较好的收敛性，但是相对来讲，网格越细、计算时间就越长，效率也越低。同时将本文计算结果与文献[12]中的实验结果进行对比，结果表明本文计算结果与实验数据基本吻合。此外还将本文计算结果与文献[12]中MAGEE二维拉格朗日程序所计算的结果进行了比较，发现扰动幅值随时间增长的数据也相一致，进一步表明本文数值模拟方法和结果是可靠的。因此，在后文的数值计算中，OFHC数值模型均采用127×127规格的网格划分，最小的网格尺寸约为20μm.
【参考文献】：
期刊论文
[1]拉拔成型无氧铜管在爆轰加载下的膨胀及断裂特性研究[J]. 沈飞,王辉,李彪彪,张皋. 兵工学报. 2019(08)
[2]“反尖端”界面不稳定性数值计算分析[J]. 王涛,汪兵,林健宇,柏劲松,李平,钟敏,陶钢. 高压物理学报. 2019(01)
[3]内爆加载金属界面不稳定性的数值分析[J]. 郝鹏程,冯其京,胡晓棉. 爆炸与冲击. 2016(06)
[4]柱面内爆驱动金属界面不稳定性的数值模拟研究[J]. 刘军,冯其京,周海兵. 物理学报. 2014(15)
[5]激光间接驱动聚变内爆流体不稳定性研究[J]. 张维岩,叶文华,吴俊峰,缪文勇,范征锋,王立锋,谷建法,戴振生,曹柱荣,徐小文,袁永腾,康洞国,李永升,郁晓瑾,刘长礼,薛创,郑无敌,王敏,裴文兵,朱少平,江少恩,刘慎业,丁永坤,贺贤土. 中国科学:物理学 力学 天文学. 2014(01)
[6]Experimental and numerical investigation of inclined air/SF6 interface instability under shock wave[J]. 王涛,刘金宏,柏劲松,姜洋,李平,刘坤. Applied Mathematics and Mechanics（English Edition）. 2012(01)
[7]强动载荷下金属材料塑性变形本构模型评述[J]. 刘旭红,黄西成,陈裕泽,苏先樾,朱建士. 力学进展. 2007(03)
本文编号：3622446
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