一种预测粘弹性材料振动疲劳性能的方法

摘要

本发明介绍了一种预测粘弹性材料振动疲劳性能的方法，将要预测振动疲劳特性的粘弹性材料加工成粘弹仪所需的尺寸大小，并根据材料在实际使用环境下的状态，确定振动疲劳试验样品的受力方式、温度、振动变形幅值等，进行振动疲劳试验，每一固定循环疲劳周期过后，获取材料的各种性能参数，对获得的粘弹性材料性能参数进行分析，预测材料长期性能及寿命周期。通过本发明可以获得粘弹性材料的振动疲劳特性，可预测粘弹性材料在振动疲劳下的长期性能和并可用于预测寿命。

说明书

技术领域

本发明涉及一种材料性能评价与预测技术，特别是一种预测粘弹性材料振动疲劳性能的方法。

背景技术

粘弹性材料在减振降噪工程中大量采用，用于将振动能量衰减，转化为热能或其他形式。而粘弹性材料在这种振动疲劳情况下，性能将发生变化，准确地获得这些性能的变化，并对其长期使用性能进行预测是非常重要的，这将为更好的发挥材料的性能，为材料的全周期管理提供坚实的保证。

目前用于测试各种结构器件，尤其是金属结构件的仪器较多。用于研究粘弹性材料的振动疲劳性能也不少，例如疲劳机，可通过调整变形幅度和振动疲劳次数，考察粘弹性材料或器件的性能变化情况。但获得的材料信息有限，一般仅限于通过研究材料或器件的应力--应变变化情况。公开号为CN101187615A的发明专利《一种橡塑粘弹元器件疲劳性能的评价方法》，通过测试在规定的试验周期内能量损耗变化率，或是测试达到规定的能量损耗变化率时的试验周期来评价不同产品台架疲劳试验寿命，其能量损耗变化率数值与产品疲劳程度的关联性强，便于定量分析和比较，可直接、真实地反映产品自身内在结构的疲劳状况。但该发明采用滞后圈的面积大小为能量损耗的依据，考察的是制品的耐疲劳性能，不能直接反应材料在振动疲劳下的性能变化情况。

美国发明专利5,396,804《Apparatus and method for force-controlled fatiguetesting》发明了一种用于受控应力的疲劳测试装置和方法，驱动装置用来产生施加在测试样品上的应力，获得被测材料样品性能随时间变化情况，将产生的反馈信号作为被测样品性能变化的函数。这样通过反馈信号计算出动作命令信号。计算机通过处理反馈信号，然后向激励器发出动作命令信号。驱动装置对命令信号做出响应，这样在测试样品性能变化期间，驱动器对命令信号产生响应，能够保持施加在样品上的应力处在相对稳定的量值。但是该专利主要侧重于对振动疲劳试验过程中施加应力的稳定控制方面，不涉及粘弹性材料振动疲劳性能的预测。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种预测粘弹性材料振动疲劳性能的方法。

为了实现解决上述技术问题的目的，本发明采用了如下技术方案：

本发明的一种预测粘弹性材料振动疲劳性能的方法，将要预测振动疲劳特性的粘弹性材料加工成粘弹仪所需的尺寸大小，并根据材料在实际使用环境下的状态，确定振动疲劳试验样品的受力方式、温度、振动变形幅值等，进行振动疲劳试验，每一固定循环疲劳周期过后，获取材料的各种性能参数，对获得的粘弹性材料性能参数进行分析，预测材料长期性能及寿命周期。

本发明的一种预测粘弹性材料振动疲劳性能的方法，其具体的技术方案和实施步骤如下：

步骤一：根据要预测振动疲劳特性的粘弹性材料实际所处环境，确定振动疲劳试验样品受力方式；

步骤二：根据受力方式不同，确定所需粘弹性材料的形状和尺寸大小；

步骤三：根据粘弹性材料所处环境，确定振动试验条件，包括温度、振动疲劳周期、振动幅值、试验数据获取的频次以及激励信号的类型；激励信号的类型包括但不限于正弦激励、半正弦激励、三角信号激励等；

步骤四：进行振动疲劳试验，如有必要可改变试验条件包括温度、振动疲劳周期、振动幅值、试验数据获取的频次以及激励信号的类型进行多轮次试验，获得不同振动周期下的材料性能数据；

步骤五：分析处理这些材料性能数据，研究测试温度、变形幅度、振动疲劳周期等对粘弹性材料性能的影响作用规律，建立材料性能随振动次数增加的数学模型，并分析模型参数的意义以及模型参数的影响因素，具体如下：

A、利用粘弹仪振动疲劳模式，测试粘弹性材料在特定温度条件、特定频率和特定变形幅度的振动疲劳状态下的性能随振动周期的变化，这些性能包括动态杨氏模量、损耗因子等；

B、分析处理这些材料性能数据，建立特定条件下，粘弹性材料动态模量和损耗因子随振动周期的函数关系模型，并赋予粘弹性材料性能参数物理意义，E₁′(T₁，d₁，N，f₁)＝A_1，0exp(-N/N_1，0)+E_1，0(Pa)，其中T₁振动疲劳试验温度，d₁为振动疲劳试验的振动幅度，N为振动疲劳周期，f₁为振动频率，A_1，0、N_1，0、E_1，0为模型参数；

C、若需要了解粘弹性材料在其他试验条件下的振动疲劳性能，依据材料所处的环境条件，确定振动疲劳试验的温度、振动幅度和振动频率，分析E₂′(T₂，d₂，N，f₂)＝A_2，0exp(-N/N_2，0)+E_2，0(Pa)模型参数的物理意义；若需要采用加速老化振动疲劳试验，可提高振动幅值、测试温度，开展一系列振动疲劳试验；并根据试验数据建立材料性能与试验条件的数学模型；包括E₃′(T₃，d₃，N，f₃)＝A_3，0exp(-N/N_3，0)+E_3，0(Pa)...E_n′(T_n，d_n，N，f_n)＝A_n，0exp(-N/N_n，0)+E_n，0(Pa)；

D、对振动疲劳前后的粘弹性材料进行变温度和频率的动态力学性能试验，并采用经验公式(1)和经验公式(2)，进行主曲线拟合；对比振动疲劳前后粘弹性材料性能变化和主曲线拟合参数变化情况，将振动疲劳数学模型的温度和振动频率相关的模型参数进行进一步的优化；

主曲线应用的基本原理为通过WLF方程建立移动因子与温度之间的关系，利用模量和损耗因子在橡胶区-玻璃化转变区-玻璃态区变化的典型曲线形状，利用经验公式(1)和经验公式(4)，利用非线性最小二乘法获得残差最小时，典型曲线的几个参数，从而将测试得到的数据拟合成主曲线。

E′-F_R曲线的经验公式(1)为：

${\log E}^{\prime }=\log E_L+\frac{2\log \frac{E_0}{E_L}}{1+{\left(\frac{F_{R0}}{F_R}\right)}^N}---\left(1\right)$

其中，E_L、E₀、F_R0、N是决定E′曲线的形状的参数，E_L是低频时渐近线值，E₀、F_R0时曲线的拐点坐标，N为拐点的斜率。F_R为折算频率。

经验公式(2)、(3)为

F_R＝f·α_T                         (2)

logα_T＝-C₁(T-T_s)/[C₂+(T-T_s)]，    (3)

式中，C₁，C₂对于任一给定的聚合物而言，为常数；T₀为参考温度。这一关系式给出了温度与频率的内在联系；

粘弹性材料损耗因子β-F_R的经验公式(4)为：

$\log \beta =\log {\beta }_0+1/2(S_L+S_H)\log \frac{F_R}{F_{R0}}+\frac{C}{2}(S_L-S_H)[1-\sqrt{1+{\left(\frac{1}{C}\log \frac{F_R}{F_{R0}}\right)}^2}]---\left(4\right)$

同样，β₀、S_L、S_H、C、F_R0是决定曲线形状的参数，β₀影响曲线的上下位置，F_R0决定曲线的水平位置，S_L、S_H分别是高频端和低频端的斜率，C是使曲线沿水平轴伸长或者压缩；

步骤六、运用这些模型，即可预测粘弹性材料振动疲劳性能，并可根据性能的演化情况，确定材料的寿命。

本发明的一种预测粘弹性材料振动疲劳性能的方法，其更具体的技术方案可以是：所述的步骤一中，其具体确定振动疲劳试验样品受力方式的方法是：如果粘弹性材料处于拉伸、剪切或压缩等工作环境，那么相应对材料样品的受力方式为拉伸、剪切或压缩等相同的受力状态，振动疲劳试验所采用的振动幅值的大小应与粘弹性材料所处的实际环境的振动幅值一致。

本发明的一种预测粘弹性材料振动疲劳性能的方法，其更具体的技术方案还可以是：所述的根据粘弹性材料所处环境，确定振动试验条件，其具体的方法是：对粘弹性材料所处的环境进行分析，分析环境温度、振动疲劳的频率特性、材料的振动幅值以及材料所处的应力状态类型，从而确定振动疲劳试验所采用的温度、振动疲劳周期、振动幅值、试验数据获取的频次以及激励信号的类型，应使振动疲劳试验条件与材料使用环境条件一致。激励信号的类型包括正弦激励、半正弦激励、三角信号激励等。

本发明的一种预测粘弹性材料振动疲劳性能的方法，其更具体的技术方案还可以是：所述的步骤五中建立特定条件下粘弹性材料动态模量和损耗因子随振动周期的函数关系模型，其具体模型为：D₁′(T₁，d₁，N，f₁)＝A_1，0 exp(-N/N_1，0)+E_1，0(Pa)。其中，D′为动态模量或损耗因子等目标函数，T₁、d₁、N、f₁均为自变量。T₁振动疲劳试验温度，d₁为振动疲劳试验的振动幅度，N为振动疲劳周期，f₁为振动频率，A_1，0、N_1，0、E_1，0为模型参数，它们均与振动疲劳试验条件以及粘弹性材料的特性相关。也可采用其他的数学模型，建立动态模量或损耗因子与T₁、d₁、N、f₁等自变量之间的联系。

本发明的一种预测粘弹性材料振动疲劳性能的方法，其更具体的技术方案还可以是：所述的步骤五中采用数理方程进行主曲线拟合的具体方法和方程是：通过WLF方程建立移动因子与温度之间的关系，利用模量和损耗因子在橡胶区-玻璃化转变区-玻璃态区变化的典型曲线形状，利用经验公式(1)和经验公式(4)，利用非线性最小二乘法获得残差最小时，典型曲线的参数，从而将测试得到的数据拟合成主曲线。

本发明的一种预测粘弹性材料振动疲劳性能的方法，其更具体的技术方案还可以是：所述的步骤五中将振动疲劳数学模型的温度和振动频率相关的模型参数进行进一步的优化的具体方法是：根据对振动疲劳老化后的粘弹性材料的变温频动态力学性能数据进行分析，得到WLF方程的具体表达式，建立温度与频率的联系，将数学模型E₁′(T₁，d₁，N，f₁)＝A_1，0 exp(-N/N_1，0)+E_1，0(Pa)中的温度与频率变量合并变为E₁′(F_R，d₁，N，f₁)＝A_1，0 exp(-N/N_1，0)+E_1，0(Pa)。

本发明的一种预测粘弹性材料振动疲劳性能的方法，其更具体的技术方案还可以是：所述的步骤五D中所述的主曲线拟合方法也可采用其他的模型。所述步骤五中B中，粘弹性材料性能参数可以为动态模量、损耗因子，也可为刚度、静态模量、每疲劳周期损耗能量等。

这些技术方案，包括具体的技术方案以及更具体的技术方案也可以互相组合或者结合，从而达到更好的技术效果。

通过采用上述技术方案，本发明具有以下的有益效果：

通过本发明可以获得粘弹性材料的振动疲劳特性，可预测粘弹性材料在振动疲劳下的长期性能和并可用于预测寿命。

附图说明

图1是周期25万次、振动幅值20μm、振动频率30Hz振动疲劳的储能模量数据。

图2是周期25万次、振动幅值20μm、振动频率30Hz振动疲劳的损耗因子数据。

具体实施方式

实施例1

预测应用于设备基座的某粘弹性阻尼材料的振动疲劳性能如下：

1)根据该粘弹性阻尼材料实际所处环境，确定振动疲劳试验样品受力方式为拉伸疲劳，变形量为20μm，拉伸疲劳试验采用振动幅值控制；

2)根据拉伸受力方式，确定所需粘弹性阻尼材料的形状为长条状，尺寸大小为15mm×5mm×2mm左右；

3)根据粘弹性材料所处环境，确定振动试验条件：温度20℃、振动疲劳周期25万次、振动幅值20μm、振动频率30Hz，试验数据获取周期为每1万次振动疲劳周期一次，采用正弦激励信号；

4)进行振动疲劳试验，如有必要可改变试验条件进行多轮次的，获得不同振动周期下的材料性能数据；

周期25万次、振动幅值20μm、振动频率30Hz振动疲劳的储能模量数据见图1。

周期25万次、振动幅值20μm、振动频率30Hz振动疲劳的损耗因子数据见图2。

5)将粘弹性材料性能随振动疲劳周期的变化做图，如图1和图2所示，储能模量E′和损耗因子tanδ随振动次数N变化，做出性能随振动次数的变化曲线图，分析曲线形状和典型特征，建立性能随振动次数N变化的数学模型，并分析模型参数的意义以及模型参数的影响因素；

E′(20℃，20微米，次数N，30Hz)＝12×10⁷×exp(-N/10⁴)+5.35×10⁸(Pa)

tanδ(20℃，20微米，次数N，30Hz)＝-6.5×10^-2×exp(-N/10⁴)+0.823

6)运用以上这些模型，即可预测任意振动疲劳周期下粘弹性材料振动疲劳性能，并可根据不同测试条件下粘弹性材料性能的演化情况，确定材料的寿命。

实施例2

预测应用于某设备的某约束型粘弹性阻尼材料的振动疲劳性能如下：

1)根据该粘弹性阻尼材料实际所处环境，分析振动疲劳试验样品受力方式为剪切变形，变形量为60μm，变形量为0.005％。确定剪切疲劳试验采用振动幅值控制，变形量为0.005％；

2)根据剪切受力方式，确定所需粘弹性阻尼材料的形状为原柱状，尺寸大小为φ10mm×2mm左右；

3)根据粘弹性材料所处环境，确定振动试验条件：温度25℃、振动疲劳周期500万次、振动幅值0.005％、振动频率10Hz，试验数据获取周期为每1万次振动疲劳周期一次，采用正弦激励信号；

4)进行振动疲劳试验，如有必要可改变试验条件进行多轮次的，获得不同条件下的材料性能数据；

5)将粘弹性材料性能随振动疲劳周期的变化做图，储能模量G′和损耗因子tanδ随振动次数N变化，做出性能随振动次数的变化曲线图，分析曲线形状和典型特征，建立性能随振动次数N变化的数学模型，并分析模型参数的意义以及模型参数的影响因素；

G′(25℃，0.005％，次数N，10Hz)＝8×10⁷×exp(-N/10⁴)+3.36×10⁸(Pa)

tanδ(25℃，0.005％，次数N，10Hz)＝-4.2×10^-2×exp(-N/10⁴)+0.912

6)运用以上这些模型，即可预测任意振动疲劳周期下粘弹性材料振动疲劳性能，并可根据不同测试条件下粘弹性材料性能的演化情况，确定材料的寿命。