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1 褶皱描述
铺层褶皱分为面内褶皱和面外褶皱两种,如图1所示。为了清晰的观测褶皱,本文通过切割后的横截面进行面外褶皱图片采集,面内褶皱则直接进行图片采集。然后采用专业图像处理软件Image J剔除其他元素的影响,将图片处理成8 bit的色素,而后对褶皱进行手动标注,再将褶皱提取成如图2所示的局部特征图。最后采用三次样条曲线或正弦曲线拟合的方式对褶皱进行描述,如图3所示。用于特征描述所采用的元素有三,褶皱幅值、步长和偏轴角。
图1
图2
图3
2 褶皱分布研究
如图4给出了本文所研究的原始褶皱数据的离散分布图,包括面内褶皱和面外褶皱的幅值、偏轴角分布图,并对褶皱的幅值、偏轴角及发生频次进行了威布尔分布拟合,如图5所示。从图5可以看出,褶皱的大部分特征元素的分布符合正态分布。
图4
图5
3 褶皱的缩比测试
为了便于褶皱研究,需要将实际叶片上的较大褶皱通过一定的缩比方式,通过小试件的测试性能实现对实际叶片褶皱的性能的研究。可以通过式1进行不同体积大小的研究对象的强度缩比。从(式1)可以看出,随着试件尺寸的增大,其强度随之减小。
其中,σ为强度,V为体积,m为威布尔分布常量,可以取29.1.
对于小的褶皱试件,本文采用CT进行褶皱及气泡测量。
4 缺陷的危险性评估
4.1 材料性能测试
通过测试含缺陷的材料性能,建立起缺陷与本构的关系,并将此关系应用到全尺寸有限元分析中,评估其危险性。
4.2 危险性及严重度参数识别
本文将创立于1940的美国军方缺陷危险性评估手段FMECA应用到叶片上。FMECA包括如下参数,失效影响可能性,失效模式比例,失效比例,运行时间。这些参数可以通过(式 2)所示的模式危险性系数和项目危险性系数进行危险性评估应用。
其中,β为失效影响可能性,α为失效模式比例,λp为失效比例,t为运行时间。Cm为模式危险性系数,对其求和就是项目危险性系数Cr。
叶片危险性和严重度评估可能用到的参数。
通过对表1中各参数进行定性或定量的评估,绘制图6所示的危险性矩阵,有利于建立叶片的接收或拒收准则。
图6
需要指出的是,一般一个结构或部件在其生命周期内的可靠性符合如图7所示规律。也就是,在生命周期的初始期内,叶片失效比例较高,此后会有一个较长且平稳的相对较低的失效比例,最后,在临近其寿命极限时,其失效率与初始时期接近,存在明显的上升趋势。
图7
本文提供了一套较为完整的常见制造缺陷——裂纹的特征描述方法,测试方法及评估手段,为人们对叶片制造缺陷的研究开辟了奠定了基础。
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