基于粒子滤波算法的铬钼铸钢疲劳寿命预测方法研究

摘要

断裂、腐蚀和磨损是机械装备构件的最为主要的三种失效方式，而最常发生且存在巨大危险的是断裂这一方式，甚至会导致灾难性后果，所以对于科研工作者、工程技术人员而言，开展材料断裂原因的探索及其预防、控制方面的研究具有重要的理论意义和工程实践价值。
　　材料性质及结构、工作应力状态、环境因素、材料缺陷及形状尺寸等多种因素都会对材料的断裂过程产生影响，因此在分析材料断裂这一过程时，往往存在着大量的不确定因素，因此使得断裂控制难度不断的上升。本文以一种全新材料铬钼铸钢为研究对象，利用MTS疲劳试验机试验得出铬钼铸钢随循环次数的应力应变数据，将裂纹的扩展过程看作为一个随机过程，结合Kalman滤波器算法和粒子滤波算法的思想，将裂纹扩展中的不确定性考虑，提出新的裂纹扩展数学模型。具体研究内容包括：
　　（1）对 MTS实验所得的铬钼铸钢应力应变数据进行分析，计算铬钼铸钢在各个循环次数时材料损伤的积累，运用Griffith模型下，分析裂纹和损伤的数学关系。
　　（2）运用 Paris公式，分析裂纹随循环次数的变化规律，同时分析裂纹扩展过程中的不确定性。
　　（3）考虑裂纹扩展过程的不确定性，分别运用 Kalman滤波器算法和粒子滤波算法的思想建立裂纹扩展的数学模型，计算铬钼铸钢裂纹扩展随循环次数的变化规律，分析对比两种滤波器计算得出的结果。
　　（4）利用所得铬钼铸钢随循环次数的变化规律，结合铬钼铸钢本身的一些属性，预测铬钼铸钢在不同应力下的疲劳寿命。
　　运用Kalman滤波器算法和粒子滤波算法可以将裂纹扩展过程中的不确定性考虑在内，得出更加接近实际的裂纹扩展过程，对疲劳裂纹扩展的研究具有一定的指导意义。

目录

声明

第一章 绪 论

1.1 研究背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文创新点

1.4 本文研究内容

第二章 疲劳裂纹与损伤的关系及疲劳裂纹扩展规律的分析

2.1 概述

2.2 铬钼铸钢MTS疲劳试验机实验

2.3 疲劳裂纹随循环次数变化规律的分析

2.4 本章小结

第三章 基于Kalman滤波器算法的疲劳裂纹扩展规律分析

3.1 Kalman滤波器简介

3.2 标准Kalman滤波算法的一般过程

3.3 基于Kalman滤波器的裂纹扩展规律结果分析

3.4 本章小结

第四章 基于粒子滤波算法的疲劳裂纹扩展规律分析

4.1 粒子滤波简介

4.2 粒子滤波算法的原理

4.3 粒子滤波算法求解裂纹扩展规律

4.4 计算结果分析

4.5 本章小结

第五章 铬钼铸钢试件疲劳寿命预测

5.1 疲劳断裂简介

5.2 裂纹扩展速率的计算

5.3 铬钼铸钢试件S-N曲线估算

5.4 总结

第六章 总结和展望

6.1 本文研究内容总结

6.2 展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间取得研究成果