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材料强度的统计计算

材料强度的统计计算. 多尺度力学分析的典型算法 作者:张鹏 指导教师:苏先樾. 计算力学课程报告 作者:张鹏. 强度统计计算与多尺度力学. 计算力学课程报告 作者:张鹏. 算法介绍 1. 脆性材料的强度 对 裂纹分布非常敏感. 微裂纹平均密度 微裂纹平均长度 长度的涨落 密度的涨落. 影响. 材料强度. 原 因. 微裂纹串接过程取决于裂纹间的 强相互作用. 算法介绍 2. 为揭示强度对微裂纹分布的敏感性,需要采用统计计算方法. 材料破坏概率(与统计变量的关系) 裂纹扩展后的期望长度 拟和破坏曲线 ……. 微裂纹平均密度

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材料强度的统计计算

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Presentation Transcript


  1. 材料强度的统计计算 多尺度力学分析的典型算法 作者:张鹏 指导教师:苏先樾 计算力学课程报告 作者:张鹏

  2. 强度统计计算与多尺度力学 计算力学课程报告 作者:张鹏

  3. 算法介绍1 • 脆性材料的强度对裂纹分布非常敏感 微裂纹平均密度 微裂纹平均长度 长度的涨落 密度的涨落 影响 材料强度 原 因 微裂纹串接过程取决于裂纹间的强相互作用

  4. 算法介绍2 • 为揭示强度对微裂纹分布的敏感性,需要采用统计计算方法 材料破坏概率(与统计变量的关系) 裂纹扩展后的期望长度 拟和破坏曲线 …… 微裂纹平均密度 微裂纹平均长度 长度的涨落 密度的涨落 统计计算

  5. 问题描述1 • 无限大平板,包含N个共线裂纹,无穷远处作用有均匀拉应力σ∞

  6. 问题描述2 • a:半裂纹长 • c:裂纹间距 • a和c都是统计变量,它们的统计分布用函数f(a)、p(c)来表示,c-,c+,a-,a+是c和a的下届和上届。

  7. 问题描述3 • 目标 • 求出σ∞作用下的材料破坏概率 • 用直接数值模拟进行校验 • 用适当的分布函数拟和破坏概率曲线

  8. 简化问题 • 主要考虑相邻的两个微裂纹之间的强相互作用

  9. 裂尖应力强度因子 • A点的SIF(stress intensify factor): • 其中F是无量纲函数

  10. 一个特例 ( a’=a’’=a0 ) • N个长度相同的裂纹,间距不同(即a’=a’’=a0) • 则f(a)是Dirac delta 函数δ(a-a0)当a’=a’’= a0时,c的分布函数p(c)是一个正态分布,c的取值范围为(c-,c+),平均间距记为c0

  11. 不同c0/ a0比率下的KA- c/ a0图 • 当a’=a’’= a0时,KA是一个c/ a0单调递减函数

  12. σ∞的临界值σth∞ • σth∞:满足使裂纹扩展的σ∞最小值 • KIC是基体断裂刚度

  13. 对应给定σ∞的临界裂纹间距ccr1 • ccr1:σ∞作用下不至于连通的最小裂纹间距

  14. 不同σ∞对应的不同情况 • 如果σ∞ < σth∞,应力小于使基体断裂的最小应力,裂纹不会扩展。 • 如果σ∞ ≥ σth∞,则间距小于ccr1的相邻裂纹将连通。

  15. 裂纹长度与间距分布函数的变化 • 裂纹连通后,裂纹长度和间距的分布函数p(c)和f(a)将改变 Heaviside step函数 连通概率 没有连通的裂纹 连通的裂纹

  16. 扩展后的微裂纹长度及间距的期望值

  17. + 计算流程图 σ∞+f(a)+p(c) f1(a) + p1(c) Repeat a0+c0 KA>KIC? KA>KIC? ccr1 ccr2

  18. 重复n次后 • 裂纹长度 • 第k次扩展后的裂纹间距期望值 • 第k次扩展的临界裂纹长度 • 总循环次数M

  19. 破坏概率 • 根据WLT以及有关的统计学知识,我们可以得到材料的破坏概率Pfail为 1 (M=1) 其中 (M > 1)

  20. 直接数值模拟 • Kmax达到KIC时,我们就把相邻的这两个裂纹连接,然后分析得到新的裂纹状态下的远处的应力状态。这一过程可以逐步循环实现。 统计预测与直接数值模拟的对比

  21. 用Weibull分布拟和破坏概率曲线 • Weibull提出用如下带三个参数(m, σu,σ0)的分布函数描述脆性材料的强度 • W(σ)是应力为σ时的破坏概率(横轴为 ) • σu表明累积破坏概率开始增长的位置 • σ0标示了破坏概率曲线的过渡区的尺度 • 无量纲的参数m(称为Weibull模量)描述了脆性材料中的裂纹分布特性

  22. 用Weibull分布拟和破坏概率曲线 即上式在一个lnln-ln的Weibull图中为一条斜率为m的直线

  23. 用Weibull分布拟和破坏概率曲线 • 如果前面分析的累积破坏概率函数可以用Weibull分布近似,那么它应该在lnln-ln的Weibull图中呈直线。 • 我们可以把数据在Weibull图中标示出测定Weibull模量m,也可以估计m,σu,σ0这三个参数与s和N之间的关联。

  24. Weibull图(s=0.2)

  25. Weibull图(N=300)

  26. THE END 张鹏2003.5.27

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