样本信息聚集原理改进及其在铁路车辆结构疲劳评定中的应用
发布时间：2021-08-03 20:56
疲劳S-N曲线是高速动车组结构设计中最重要的基础数据。降低样本数据的离散性和提高寿命预测的准确性一直是铁路车辆结构长寿命安全可靠服役的热点研究课题,经典的样本信息聚集原理（Sample polymerization principle,SPP）能够确保小样本疲劳数据统计处理的准确性,但在寿命估算的可靠性上还有改进空间。通过参数搜索的优化建立应力与标准差之间的关系,实现不同应力水平下标准差的最优取值,从而提出一种新的基于SPP的概率疲劳S-N曲线拟合方法。研究结果表明,与成组法相比,基于（X-x-x-x）型数据的疲劳P-S-N曲线的斜率和截距的相对误差小于3%,估算寿命仅为成组法5%;在处理（x-x-x-x）型数据时,估算寿命约为传统方法的0.1%。在应用于高速列车焊接结构时,改进方法充分考虑了因焊接缺陷引入的离散性,预测的疲劳寿命更加可靠与合理。由此可见,改进的SPP以及标准差参数寻优技术不仅可以确保小样本数据的拟合精度,而且能够获得更加可靠的疲劳P-S-N曲线,工程应用中得到更保守的预测结果。
【文章来源】：机械工程学报. 2019,55(04)北大核心EICSCD
【文章页数】：12 页
【部分图文】：
(X-x-x-x)型数据的处理流程
猓??疲劳P-S-N曲线拟合时，与传统方法相比，考虑到小试样不同应力下分散性的不同，改进的SPP拟合的全尺寸车轴P-S-N曲线不再相互平行而是呈现开口向下的喇叭口状，即随着应力值的降低，疲劳寿命的分散性在逐渐增加，这与实际相符，即拟合的全尺寸车轴P-S-N曲线更加准确。3高铁车轴结构车轴是高速动车组最重要的安全临界部件。为了验证改进方法的准确性与可靠性，本节首先将改进的拟合方法与线路实测载荷谱相结合，预测出全尺寸EA4T钢车轴的疲劳寿命。而标准小试样在高铁车轴上的取样如图6所示。图6高周疲劳试样的取样位置
[19]。表4车轴钢EA4T疲劳数据的σlgSD与CVSD疲劳极限标准差σlgSD变异系数CVSD0.0210.0480.0330.0750.0450.1030.0570.131由表3中的数据可知，拐点处疲劳极限的标准差为σlgSD=0.0314，对应的变异系数为CVSD=0.0678。由表4得到，当σlgSD=0.0314时，对应的变异系数CVSD=0.0722。变异系数的相对误差为6.04%，充分说明该方法预测结果的准确性。若将高周疲劳区间数据按照下式拟合lglglgppppSCbN(8)结合图8，当存活率为97.5%时，两种方法求得的疲劳S-N曲线相关系数如表5所示。表5两种方法预测的疲劳S-N曲线系数参数方法小试样、存活率为97.5%全尺寸车轴、存活率为97.5%截距斜率截距斜率成组法2.8680.05392.9620.0852改进方法2.8710.05532.9650.0866相对误差0.104%2.532%0.101%1.617%由表5可得，当小试样或者全尺寸车轴疲劳数据的存活率为97.5%时，利用成组法和改进方法预测的疲劳S-N曲线斜率的相对误差小于3%，截距的相对误差小于1%，充分说明采用改进方法处理(X-x-x-x)型数据的正确性与可靠性。3.2.2基于实测载荷谱的寿命预测根据式(7)进行车轴疲劳寿命估算时，需要判断载荷谱中载荷与疲劳极限的大小关系。故将图8中斜率修正后的疲劳P-S-N曲线与载荷谱进行比较得到图9。由图9可知，载荷谱的峰值应力低于两种方法算得的疲劳极限，式(7)进一步简化为criD1iDkkiiDSSDnSSN(9)图9疲劳P-S-N曲线与载荷谱的比较对于存活率为97.5%的全尺寸车轴，原始方法对应得车轴寿命为1.82×1012万
【参考文献】：
期刊论文
[1]激光复合焊接7020铝合金的疲劳性能及损伤行为[J]. 胡雅楠,吴圣川,宋哲,付亚楠,袁清习. 中国激光. 2018(03)
[2]超声冲击对SMA490BW钢焊接接头超高周疲劳性能的影响[J]. 何柏林,邓海鹏,魏康. 中国表面工程. 2017(04)
[3]7N01铝合金平滑焊接接头疲劳性能研究[J]. 赵旭,陈辉. 热加工工艺. 2016(21)
[4]基于样本集聚原理的疲劳可靠性评估方法及其在零部件上的应用[J]. 白鑫,谢里阳,钱文学. 机械工程学报. 2016(06)
[5]金属材料疲劳试验与数据处理方法[J]. 白鑫,谢里阳,任俊刚,胡杰鑫,李强. 理化检验(物理分册). 2015(06)
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[7]Al-Li合金搅拌摩擦焊搭接接头的疲劳性能[J]. 张丹丹,曲文卿,杨模聪,柴鹏. 北京航空航天大学学报. 2013(05)
[8]厚板铝合金FSW和MIG焊接接头疲劳性能[J]. 杨新岐,吴铁,张家龙,秦红珊. 焊接学报. 2012(05)
[9]6N01-T5铝合金焊接接头疲劳断裂分析[J]. 刘雪松,李书齐,王苹,孟立春,吕任远. 焊接学报. 2009(10)
[10]S—N曲线和P—S—N曲线小子样测试方法[J]. 傅惠民,刘成瑞. 机械强度. 2006(04)
硕士论文
[1]SMA490BW激光-MAG电弧复合焊接头疲劳断口定量评价[D]. 赵旭.西南交通大学 2016
本文编号：3320323
【文章来源】：机械工程学报. 2019,55(04)北大核心EICSCD
【文章页数】：12 页
【部分图文】：
(X-x-x-x)型数据的处理流程
猓??疲劳P-S-N曲线拟合时，与传统方法相比，考虑到小试样不同应力下分散性的不同，改进的SPP拟合的全尺寸车轴P-S-N曲线不再相互平行而是呈现开口向下的喇叭口状，即随着应力值的降低，疲劳寿命的分散性在逐渐增加，这与实际相符，即拟合的全尺寸车轴P-S-N曲线更加准确。3高铁车轴结构车轴是高速动车组最重要的安全临界部件。为了验证改进方法的准确性与可靠性，本节首先将改进的拟合方法与线路实测载荷谱相结合，预测出全尺寸EA4T钢车轴的疲劳寿命。而标准小试样在高铁车轴上的取样如图6所示。图6高周疲劳试样的取样位置
[19]。表4车轴钢EA4T疲劳数据的σlgSD与CVSD疲劳极限标准差σlgSD变异系数CVSD0.0210.0480.0330.0750.0450.1030.0570.131由表3中的数据可知，拐点处疲劳极限的标准差为σlgSD=0.0314，对应的变异系数为CVSD=0.0678。由表4得到，当σlgSD=0.0314时，对应的变异系数CVSD=0.0722。变异系数的相对误差为6.04%，充分说明该方法预测结果的准确性。若将高周疲劳区间数据按照下式拟合lglglgppppSCbN(8)结合图8，当存活率为97.5%时，两种方法求得的疲劳S-N曲线相关系数如表5所示。表5两种方法预测的疲劳S-N曲线系数参数方法小试样、存活率为97.5%全尺寸车轴、存活率为97.5%截距斜率截距斜率成组法2.8680.05392.9620.0852改进方法2.8710.05532.9650.0866相对误差0.104%2.532%0.101%1.617%由表5可得，当小试样或者全尺寸车轴疲劳数据的存活率为97.5%时，利用成组法和改进方法预测的疲劳S-N曲线斜率的相对误差小于3%，截距的相对误差小于1%，充分说明采用改进方法处理(X-x-x-x)型数据的正确性与可靠性。3.2.2基于实测载荷谱的寿命预测根据式(7)进行车轴疲劳寿命估算时，需要判断载荷谱中载荷与疲劳极限的大小关系。故将图8中斜率修正后的疲劳P-S-N曲线与载荷谱进行比较得到图9。由图9可知，载荷谱的峰值应力低于两种方法算得的疲劳极限，式(7)进一步简化为criD1iDkkiiDSSDnSSN(9)图9疲劳P-S-N曲线与载荷谱的比较对于存活率为97.5%的全尺寸车轴，原始方法对应得车轴寿命为1.82×1012万
【参考文献】：
期刊论文
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[9]6N01-T5铝合金焊接接头疲劳断裂分析[J]. 刘雪松,李书齐,王苹,孟立春,吕任远. 焊接学报. 2009(10)
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硕士论文
[1]SMA490BW激光-MAG电弧复合焊接头疲劳断口定量评价[D]. 赵旭.西南交通大学 2016
本文编号：3320323
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/sousuoyinqinglunwen/3320323.html
