基于最大临界损伤平面转子寿命预测方法

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1、第56卷第3期汽轮机技术V01.56No.32014年6月TURBINETECHN0L0GYJun.2014基于最大临界损伤平面的转子寿命预测方法王羽,杨自春(海军工程大学动力工程学院,武汉430033)摘要:基于损伤力学的临界平面理论,将结构的最大损伤平面作为临界面,针对汽轮机转子建立了一种新的多轴疲劳寿命预测模型。该模型综合了Fatemi—Socie模型和s模型的优势,能够更好地反映非比例加载时所产生的附加强化现象。运用该模型对某型船用汽轮机高压转子进行了多轴损伤寿命预测,计算结果表明,该模型和算法具有较高的计算精度

2、,并具有良好的工程适用性。关键词:多轴疲劳;临界平面;汽轮机转子;寿命预测分类号:TK263.6文献标识码:A文章编号:1001-5884(2014)03~217-04LifePredictionMethodofSteamTurbineRotorBasedonMaximumDamageCriticalP1ane—WANGYu.YANGZi.chun(CollegeofPowerEngineering,NavalUniversityofEngineering,Wuhan430033,China)Abstract:Based

3、onthecriticalplanemethod,amultiaxialfatiguelifepredictionmethodwasproposed.Thismodeltookthemaximumdamageplaneasthecriticalplane,integratingtherespectiveadvantagesofFatimi—SociemodelandSWTmodel,whichreflectedtheadditionalcyclichardeningwiththenon—proportionalloadi

4、ngbetter.Thelifepredictionofsteamturbinerotorusingthismethodgavemoresaticfactoryandaccurateresults,provingthismodelwouldgowellwiththeengineeringapplication.Keywords:multiaxialfatigue;criticalplaneapproach;turbinerotor;lifeprediction一定的突破,但多数模型中含有经验参数和物理意义并不明0前言确的

5、材料常数,通常情况下,经验参数及材料常数的选取具有一定的误差,从而影响结构的多轴疲劳寿命预测精度。转子是汽轮机组的核心部件之一,结构复杂并在高温、本文基于损伤力学的临界面法,借鉴Fatemi—Socie模型高转速、蒸汽环境等条件下工作,在运行中长期承受着多轴(Fs模型)和SWT模型的优势,定义最大损伤平面作为临界载荷的作用,容易导致恶性事故。建立汽轮机转子在多轴载面,采用有限元方法对船用汽轮机转子的二维轴对称模型进荷下的疲劳寿命预测模型,对减少疲劳断裂事故的发生、保行计算分析,得出其正常暖机起动和冷态紧急启动的应力场证设

6、备的正常安全运行具有重大意义。和温度场,在此基础上,运用本文提出的基于最大临界损伤目前的多轴疲劳寿命预测模型主要有基于静强度准则平面的多轴疲劳寿命预测模型,对某船用汽轮机转子的疲劳的预测方法、能量法和临界平面法等,其中,由Brown和Miller寿命进行计算分析。提出的临界平面法考虑了材料的损伤机理,具有相对清晰的物理意义,因而成为预测多轴疲劳寿命最为有效的方法。1多轴损伤参量的确定Kandile等在此基础上提出Kandile—Brown—Miller(KBM模型),以剪应变和法向应变的线性组合作为A型裂纹的简化Kand

7、ile等简化了Brown-Miller模型,提出了一种便于实形式J。Fatemi和Socie将最大剪应变幅和最大正应力进行际应用的多轴疲劳寿命模型(KBM模型)J组合作为疲劳损伤参量,考虑了非比例加载下的平均应力的A^影响j。Wang等将KBM模型中的法向应变范围以相邻最+SAE=Ⅳ,)(1)二大剪应变折返点之间的法向应变变程替代,以反映非比例加式中,△为最大剪应变变程;△s为临界面上的法向应变载条件下的附加强化作用。李静等提出对正应力幅进行变程;Js为疲劳常数。平均应力修正,以应力相关因子反映非比例加载下的附加强Fat

8、emi认为完全基于应变的模型不能有效地反映非比化作用’]。除此之外,Smith等提出了适合拉伸破坏的Smith.Watson.Topper模型(SWT模型),并由Bannantine将该例加载下附加强化作用对多轴疲劳寿命的影响,提出了一种模型由单轴损伤推广到多轴,能够更准确的描述正应力和应包含有最大剪应变幅和作用在最

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