非对称疲劳载荷作用铆钉连接件疲劳寿命估算.pdf

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1、2013年12月第39卷第12期北京航空航天大学学报JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronauticsDecember2013V01．39No．12非对称疲劳载荷作用铆钉连接件疲劳寿命估算田本鉴熊峻江(北京航空航天大学交通科学与工程学院，北京100191)摘要：基于铆钉传递载荷相同的假设，建立了非对称复杂应力状态下铆钉连接件的传递应力和旁路应力的简化公式，并给出了铆钉孔的应力严重系数计算公式．采用名义应力法和新的应力严重系数公式，计算了谱载下铆钉连接件的疲劳寿命，并与DFR(DetailFatigueRating)方法进行对比

2、，计算结果表明，该法与DFR方法估算结果吻合良好，计算过程更为简便并偏于安全．关键词：非对称载荷；铆钉连接件；应力严重系数；线性累计损伤；细节疲劳额定值中图分类号：V223+3文献标识码：A文章编号：1001-5965(2013)12-1649-05FatiguelifeestimationofrivetedjointssubjectedtoasymmetricalloadingTianBenjianXiongJunjiang(SchoolofTransportationScienceandEngineering，BeijingUniversityofAeronauticsandAs

3、tronautics，Beijing100191，China)Abstract：Basedontheidentityassumptionoftransferloadsoftherivets，novelsimplifiedformulaswerederivedtopredicttransferandbypassstressesofrivetedjointssubjectedtocomplicatedasymmetricalstresses，andtheformulawasthendeducedtocalculatestressseverityfactor(SSF)ofrivethole

4、s．Finally，newSSFformulaswereappliedtopredictfatiguelifeofrivetedjointssubjectedtoagivenasymmetricalstressspectrumandthecalculatedresultswerecomparedwiththosebyusingthedetailfatiguerating(DFR)method，demon—stratingthepracticalandeffectiveuseoftheproposedsimplifiedapproach．Itisshownthatgoodcorrela

5、tionisachievedbetweentheresultspredictedbyresortingtonovelsimplifiedapproachpresentedandinaccordancewiththeDFRmethod，butthecalculatedresultfromsimplifiedapproachismoreconservativethanthatoftheDFRmethod．Keywords：asymmetricalloading；rivetedjoints；stressseverityfactor(SSF)；linearcumulativedam—age；

6、detailfatiguerating(DFR)影响连接件疲劳寿命的因素很多，国内外学者开展了大量的不同连接形式、不同形状和不同材料的连接件的疲劳评估理论与实验研究，其中静力试验和三维有限元(FE，FiniteElements)分析用于评估紧固件传载分布和局部应力场，而疲劳试验(包括部分损伤试验件疲劳试验)则用于获取评估连接形式、几何形状和材料效应的数据⋯．文献[2—3]建立了螺栓连接接头的轴对称有限元模型，分析了螺栓数量、半径、摩擦系数、刚度、位置对传递载荷的影响；蒋持平和张行¨。提出了计算多钉连接件的钉传载荷的解析分析方法；文献[5]建立了铆钉连接件的轴对称FE模型，仿真了铆钉的

7、安装过程的预紧力分布；文献[6—7]建立了螺栓连接件的三维有限元模型，模拟了不同预紧力水平下7075．T6铝合金的应力应变分布，并估算了夹紧刚度；文献[8]建立了轴对称的三维有限元，模拟了铆钉连接应力分布；谢卫东等¨1分析了铆接连接件的干涉配合的应力应收稿日期：2013-Ol-09；网络出版时间：2013-07—2211：04网络出版地址：WWW．cnki．net／kcms／detail／11．2625．V．20130722．1104．002．html基金