力学参数 篇1
声波速度是一项较好的反映地层岩石综合物理性质的声学指标,国内外的一些研究已经表明,声波在岩石中的传播速度与岩石的力学参数有较好的相关性,但国内外学者建立的表达式类型各不相同。金解放等[1]通过大量实验获得英安斑岩的密度和动弹性模量与纵横波速度有良好的线性相关性,其单轴抗压强度与声波速度有二次相关性关系;王子江等[2]建立了波速与强度的宏观定量关系,得出岩石纵波速度与岩石单轴抗压强度的立方根成正比;燕静等[3,4]建立了用声波速度预测抗压强度、硬度的数学模型,得出砂岩剖面和泥岩剖面的抗压强度与传播速度呈线性正相关关系;Lacy基于动态弹性模量得出单轴抗压强度和杨氏模量的经验关系[5—10],该公式不仅可用于碳酸盐岩还能用于砂岩和泥页岩;刘向君,王利娟,张建仁等[11—13]基于密度和声波纵波时差的横波预测经验公式具有较好的适应性,由预测横波时差计算得到的岩石动态弹性模量在低围压(3 MPa)条件下与静态弹性模量值吻合。
波速只反映了岩石的弹性特征,而衰减系数不仅与弹性性质有关,还和岩石的黏滞、反射、散射、以及微观过程中引起的弛豫效应有关,相对于波速而言,它携带了更多的表征岩石介质性质的信息。孟庆山等验证了声谱衰减特征与岩石强度具有很好的相关性,并指出通过分析声波信号透过岩体后的衰减变化能一定程度反映岩体的风化程度、破碎状态、强度及各向异性特征[14—19]。调研表明:在衰减方面大多学者只表征了衰减特性随抗压强度的变化趋势,很少量化衰减与力学参数之间的关系。
围绕声学参数和岩石力学相关性方面前人已做了大量研究,但很少针对页岩,且大部分都只对声波的波速或者衰减单一特性,很少综合考虑两个变量。笔者认为波速和衰减反映了岩石的不同性质,声波的传播速度是沿着波阻抗最大的路线传播的,所以波速基本上是基质性质的体现,而衰减系数主要受岩石中异体对生波的散射、折射作用和介质的黏滞吸收作用影响,因此衰减系数更倾向于考虑岩石的非均质性,即岩石中异体(包括孔隙,及填充其他介质的孔隙)的影响。所以作者认为综合考虑波速和衰减能更精确的预测岩石的力学参数,为此本文选取了四川盆地的40块页岩进行了声波测试和岩石力学测试,从实验数据入手建立波速和衰减系数的综合模型,并与单一因素模型对比分析,证明了综合因素模型的可靠性。
1 实验方法及原理
1.1 试样的制取
岩样的制取根据《工程岩体试验方法标准(GB/T 50266—99)》的相关要求,共制取30块25 mm×50 mm岩样,试件两端面的不平行度,最大不超过0.05 mm,试件端面垂直于试件轴,最大偏差不超过0.25°。
1.2 超声波测量
利用油气藏地质及开发工程国家重点实验室自行研制的承压型超声波测量仪进行测量,该装置由脉冲发生器、纵横波探头、数字示波器、微机及相应处理软件组成,采样频率为500 MHz,波形峰值误差为0.003 9。测量装置的原理图如下图1所示
为保证计算的波速的精确度,对每块岩样进行多次测量取其算术平均值。波速的计算采用V=L/T,其中L为岩样的长度(m),T为透过试样所需时间(s)。
本文中衰减系数的计算应用信号对比法,衰减系数定义为:单位长度上,入射波首波和透射波首波振幅对数值的差值,分别测量并记录透过岩样(透射波)和探头对接时(入射波)首波的幅度,按公式(1)计算被测岩样的声波衰减系数:
式(1)中:A0为探头对接首波最大振幅(V);A为透过岩样后的首波最大振幅(V);L为岩样的长度(m)。
1.3 岩石力学参数测量
本文中的岩石力学数据来自GCTS公司的RTR—1000三轴力学测试系统,该仪器能模拟的最大围压为140 MPa、孔压为140 MPa,最大轴向载荷为1 000k KN。
测试条件为无孔压、常温、围压20 MPa;加载方式为位移加载,加载速度为0.1 mm/min。弹性模量、泊松比数据由应力应变曲线上的弹性变形阶段获得。
2 实验结果及分析
岩样测试完毕后,剔除数据异常点后,部分岩样的测试结果如表1。
2.1 弹性模量模型的优选
本文所选取的岩心纵横波速、衰减系数与弹性模量的关系曲线如图2、图3所示。从图2、图3弹性模量随纵波波速的增加而增大,呈正相关线性关系,且相关性较好,相关性系数为0.82;纵波衰减系数与弹性模量呈负相关指数关系,相关性系数为0.89,从相关性系数可知由纵波衰减系数与弹性模量建立的模型其拟合效果比波速模型的拟合效果好。
随着横波波速的增大,弹性模量也呈增大趋势,但是数据比较离散,不能建立可靠的以横波波速为因变量的弹性模量预测模型;横波衰减系数与弹性模量呈现负相关指数关系。但与纵波相比,横波波速不能用来反演弹性模量,横波的衰减系数与弹性模量的相关性系数比横波波速有很大提高。
综合考虑波速和衰减系数运用Matlab软件进行多元回归分析,拟合的以波速和衰减系数为因变量的弹性模量表达式如式(2)、式(3)。式(2)是以纵波速度和纵波衰减系数为变量的弹性模量模型,表达式的相关系数为0.947,式(3)是以横波速度和横波衰减系数为变量的弹性模量模型,其相关系数为0.732。由相关系数知综合考虑波速和衰减系数比单一变量更能精确反映弹性模量的变化,且纵波反演效果比横波要更好,其反演误差在5%左右,因此,由纵波波速和纵波衰减系数建立的综合模型是最优的弹性模量预测模型。
式中:E为弹性模量,Vp、Vs分别为纵波和横波速度;αp、αs分别为纵波衰减系数和横波衰减系数。
2.2 泊松比模型的优选
由实验数据绘制的纵横波速度衰减系数与泊松比的关系曲线见图4、图5。由图4知,泊松比随着纵、横波速的增大而减小,横波波速与泊松比的相关性较差,不能用来反演泊松比,纵波波速与泊松比呈正相关线性关系,且相关性良好。从图5可知,纵、横波的衰减系数与弹性模量呈正相关线性关系,相关性系数分别为0.64、0.76,其拟合效果均比波速的拟合效果好,这与前人得到的衰减比波速更好的反映岩石物理性质的结果一致,但是衰减系数模型也不能满足工程需要。
综合考虑波速和衰减系数建立的泊松比的表达式如式(4)和式(5)。纵波波速和纵波衰减系数与泊松比的表系式的相关性系数为0.876,横波波速与横波衰减系数为因变量的泊松比的表系式的相关性系数为0.764,从相关性系数可以看出综合考虑横波波速和衰减系数建立的模型与考虑衰减系数的拟合效果差别不大,但是由纵波波速和纵波衰减系数建立的泊松比的模型,其拟合精度明显变高,是预测泊松比的最优模型。
2.3 抗压强度模型的优选
由表绘制出纵横波的波速、衰减系数与抗压强度的关系如图6、图7。从图中可以看出抗压强度随波速的增大而增大,随衰减系数的增大而减小。波速与抗压强度的相关性较差,衰减系数与抗压强度呈负相关多项式关系,其相关性较好。
综合考虑波速和衰减系数两个变量得到的抗压强度的表达式如式(6)、式(7),以波速、衰减系数为因变量建立抗压强度模型,其纵、横波模型的抗压强度与波速和衰减系数的相关性系数分别为0.86和0.89,比单一因素模型拟合精度高。在综合模型中出现了,横波模型的拟合效果,比纵波的拟合精度高的现象,与弹性模量、泊松比中纵波比横波的模拟效果好的现象相违备,目前的研究中很少涉及横波,本文的横波数据较少,因此该横波模型只是作为参考,在以后的研究会加强横波的研究,在本文中认为抗压强度的最优模型是纵波波速、衰减的综合模型。
3 结论
通过对实验数据的统计规律,得出如下结论。
(1)与横波波速相比纵波波速与力学参数的相关性更好,但只有纵波波速的弹性模量模型能满足工程需要。
(2)声波的衰减系数比波速能更好的反映岩石的力学特性。
(3)综合考虑波速和衰减系数建立的多项式力学参数模型,其模拟结果比单一因素模型更接近实验值。纵波模型反演的弹性模量、泊松比结果比横波模型的误差小,而抗压强度的纵波的综合模型的相关性系数低于横波综合模型。
综上可知运用纵波波速和衰减系数的综合模型求取弹性模量、泊松比、抗压强度,而横波波速和衰减系数模型可以作为求取抗压强度的参考和验证。
摘要：用实验方法探讨了页岩的波速和衰减系数与抗压强度、弹性模量,泊松比的相关性。结果表明:1纵波波速建立的力学参数模型比横波波速模型的相关性要好;2除纵波波速与弹性模量模型的相关性较好外,纵波波速反演抗压强度、泊松比的误差较大;3纵波衰减系数与弹性模量、泊松比、抗压强度分别呈正相关指数、负相关线性和负相关多项式关系,且纵波衰减模型比波速模型的拟合效果好;4综合考虑波速和衰减系数建立的抗压强度模型、弹性模量模型、泊松比模型比单一因素模型反演精度更高,纵波波速和衰减系数。综合模型的相关性系数均大于0.85,完全能满足工程需要。其中横波的波速、衰减系数的抗压强度模型与纵波的波速、衰减系数模型预测结果相近,可用以验证纵波抗压强度预测效果。
力学参数 篇2
海相淤泥是一种以极细的粘土胶状物质为主, 在静水或非常缓慢的流水环境中沉积, 并伴有一定的微生物作用的一种结构性软土, 土中含有一定数量的有机物。此处所提到的海相淤泥并非平日所见的海中的表面浮泥, 而是浮泥层3至5米以下的淤泥质粘土。此种淤泥质粘土结构松散, 其天然含水量大于其液限, 固结后力学性质变化比较大, 具有较强吸附力, 属于饱和多孔介质, 是由土粒固体骨架以及充满在骨架内的孔隙水组成。我国海相淤泥分布极为广泛, 遍布我国东南沿海地区。如:长江三角洲地区丰富的淤泥质土层、渤海海底表层约8米厚的现代海相淤泥沉积层及青岛前湾港区7~14米范围内海相沉积淤泥层等。此类土的强度非常低, 工程物理性质较为特殊, 工程性质较差, 对海底及近海各项工程建设极为不利。近几年, 随着我国沿海地区经济的不断发展, 许多沿海城市需要建设港口、码头及近海油田等建筑, 对于近海软土地基的加固处理变的日趋重要。面对这种现状, 施工及设计单位需要弄清楚此近海地区淤泥质土的各种力学参数及此近海地区地基强度及稳定性, 对此地区的淤泥质土层进行加固处理。而确定地基强度和稳定性的最重要的指标是土的粘聚力c及内摩擦角φ。本实验通过对辽宁省丹东市海洋红村近海地区淤泥质粘土进行不固结不排水快速直接剪切试验, 来测定此地区近海淤泥质土在不同含水率情况下的抗剪强度变化情况, 通过计算提供本地区近海地基强度及地基稳定性计算所用的指标:淤泥质土层的内摩擦角c及黏聚力φ。进一步验证在不同含水率情况下此地区淤泥质粘土的c、φ值呈何种变化规律。从而方便设计和施工单位更为准确的进行其设计及施工工作。
2 实验原理
本文通过对土样进行不固结不排水快剪试验, 得到“剪应力与剪切位移关系曲线”, 取每条曲线的峰值点或稳定值作为抗剪强度。
用所得抗剪强度结合所施加的垂直压力画出“抗剪强度与垂直压力关系曲线”。根据库伦定律公式:
τf=c+σtanφ
得到此处海相淤泥的粘聚力c和内摩擦角φ。
其中:τf指土的抗剪强度 (kPa) ;σ指剪切面上的垂直应力 (kPa) ;φ指土的内摩擦角 (毅) ;c土的黏聚力 (内聚力kPa) 。
3 实验过程
本试验试样取自辽宁省丹东市海洋红村近海地区的淤泥质土, 在运输过程中对土样容器进行了固定处理以尽量小的减少土样的扰动, 以保持土样的完整性。
取土样进行了颗粒分析试验, 对土样进行了简单的分析, 了解到此地淤泥质土属于粉质粘土, 其烘干后土颗粒过0.25mm孔径筛质量达89.5%, 过0.1mm孔径筛质量为70.95%, 过0.075mm孔径筛质量为36.3%。
3.1 试验仪器设备
①ZJ型应变控制式直剪仪 (三速) :由剪切盒、垂直加压设备、剪切转动装置 (自动) 、测力计组成。所用仪器规格如下:垂直载荷:400k Pa, 300kPa, 200kPa, 100kPa, 50kPa;水平载荷:1.2kN;杆杠比:1:12;试件面积:30cm2;电源:220V依10%50Hz;仪器尺寸:850伊550伊1100mm (L伊W伊H) ;仪器重量:40kg;测力计率定系数:1.800N/0.01mm。实物如图1。②环刀:内经61.8mm, 高度20mm。③位移测量设备:量程为5mm, 最小分度值为0.01mm的百分表。④电子天平:最大称量为400g, 最小分度值为0.01g。⑤其他:切土刀、钢丝锯、凡士林及硬塑料薄膜等。
3.2 操作步骤
①试样制备:
试验采用了八组不同含水率的试样, 取土样, 依据规范的土样制备要求每一组土样制备六个试样, 其中两个为备用试样。如图2。
将环刀切下后周边的土样装入铝制小盒中进行含水率试验, 以测定每组土样的含水率。
②垂直压力的施加:
每组的四个试样在4种不同的垂直压力下进行剪切试验。取垂直压力分别为100kPa、200kPa、300kPa、400kPa, 各级垂直压力轻轻施加。
③试样安装与剪切:
对准上下盒, 插入固定销, 下盒内依次放入透水板硬塑料薄膜, 环刀平口朝下, 对上剪切盒口, 刀口上依次放上硬塑料薄膜和透水板, 将试样慢慢推入剪切盒内, 盖上传压板。
转动直剪仪后面的螺栓抵住测力计往前推, 使测力计顶端传力钢珠刚好与剪切盒上盒前段接触, 调整测力计示数为零。将加压框架上螺栓拧到刚刚与传压板接触。
按试验设计分别对一组中的四个试样施加100kPa、200kPa、300kPa、400kPa垂直压力。施加压力后立即拔掉固定销, 选用12rad/min的速率启动直剪仪, 开始以圈为单位记录测力计示数, 待测力计示数稳定或有明显的后退, 表示试样已经剪损, 停止试验。
剪切结束后, 吸去剪切盒内的积水, 开启后退按钮, 移去垂直压力、框架和加压版, 取出剪切盒内剪损试样, 测定剪切面附近的含水率。
4 数据分析
通过对八组数据分析计算, 作出“剪应力与剪切位移关系曲线”如图3至图10。由图3至图10可以看出, 除去误差比较明显的试样, 很明显的可以看出, 对于同一含水率情况下的一组试样, 在同一剪切位移处的剪应力随其垂直压力的增大而增大。取每条曲线峰值点或者稳定值点的剪应力作为抗剪强度值, 做“抗剪强度与垂直压力关系曲线”图。 (如图11至图18)
由图11至图18可以看出, 对于各组不同含水率下的试样, 其各垂直压力与抗剪强度所对应的点总是在某一固定范围内徘徊。根据库伦定律, 对各不同含水率情况下的抗剪强度与垂直压力关系曲线做一元线性回归, 可得到一条与y轴相交的直线, 直线与y轴交点即为此含水率下海相淤泥的粘聚力c, 直线与x轴的夹角即为此含水率下海相淤泥的内摩擦角φ。如表1。
通过对所得表1中数据的观察不难看出第4组试验属于误差较大的试验, 在不影响结果的情况下可以将其排除。分别粘聚力与含水率以及内摩擦角与含水率进行回归得到如图19及图20的分布图。
5 结论
通过对所得数据分析, 可以得出结论:①此地海相淤泥的粘聚力c随其含水率的降低而增大, 其递减函数大致可列为:y1= (0.3471-0.0011x1) *100% (y1≥0, x1≥0) 。其中y1表示含水率, x1表示粘聚力c。并且可以得出在此海相淤泥含水率无限接近0时, 其粘聚力趋近315.5kPa。②此地海相淤泥内摩擦角φ随其含水率的降低而增大, 其递减函数大致可列为:y2= (0.3783-0.0052x2) *100% (y2≥0, x2≥0) 。其中y2表示含水率, x2表示内摩擦角φ。并且可以得出在此海相淤泥含水率无限接近0时, 其内摩擦角趋近72.75°。③综上所述, 随着海相淤泥含水率的降低, 其粘聚力和内摩擦角均增大, 导致其抗剪强度增大。因为随着海相淤泥含水率降低, 分子间孔隙水被排出, 颗粒与颗粒间接触增多, 其分子间相互吸引力增大;并且由于少了孔隙水的缓冲, 淤泥分子间的相互作用增大, 分子间摩擦力随之增大。在内力和外力的共同作用下, 海相淤泥的抗剪强度也随之增大。
6 局限性与解决方法
6.1 局限性
①由于所取淤泥试样脱离了母体, 与实际环境有所出入, 取样工具和方法、运输和保管以及试样切割和操作过程均会在一定程度上使试样原始状态发生变化, 所以会导致试验结果与原状淤泥的力学性质产生一定程度的偏差;并且由于人工操作的不完善会导致试验结果出现一定的误差。②所取淤泥试样数量有限, 所以所测性质并不能代表整个淤泥土的性质。③剪切面限定在上下盒之间的平面, 而不是沿土样最薄弱面剪切破坏;剪切面上剪应力分布不均匀, 土样剪切破坏先从边缘开始, 在边缘发生应力集中现象;剪切过程中, 土样剪切面逐渐缩小, 而计算抗剪强度时却按土样的原截面积计算的。④室内试验应力条件较为单一, 会导致试验结果与实际工程结果产生偏差。
6.2 解决方法
尽量在工程现场取到原状土样来进行试验;提高试验人员的操作准确性, 改进测试技术、研发新的试验仪器;并且需要尽可能多的跟进大量试验, 来减小误差, 优化所得结果。
摘要：实验通过对辽宁省丹东市海洋红村近海地区淤泥质粘土进行不固结不排水快速直接剪切试验, 来测定此地区近海淤泥质土在不同含水率情况下的抗剪强度变化情况, 通过计算提供本地区近海地基强度及地基稳定性计算所用的指标:淤泥质土层的黏聚力c及内摩擦角φ。进一步验证在不同含水率情况下淤泥质粘土的c、φ值呈何种变化规律。
关键词：海相淤泥,粘性土,不固结不排水快速直接剪切试验,库仑定律,抗剪强度,垂直压力,含水率,粘聚力,内摩擦角
参考文献
[1]牛作民.渤海湾海相淤泥土工程物理性质的初步研究.地质矿产部第二海洋地质调查大队.
[2]刘莹, 王清, 夏玉斌, 武雄.青岛前湾港软土物质成分与结构及加固方案设计.长春科技大学环境与工程建设学院;天津海陆岩土工程公司;中国矿业大学.
力学参数 篇3
【关键词】颗粒级配；边坡；缩尺
【Abstract】The mechanical strength of slope filling existing body of common filling material provided， it is difficult to meet the demand for high-Slope. This paper discusses the influence of particle size matching the slope of the filling material， and the use of triaxial tests to determine the mechanical parameters. The results show that： the particle size distribution can affect the mechanical parameters of filling materials； reduced scale use of methods to determine particle size distribution， definitive laboratory test control gangue density of 1.87 g / cm3； simultaneous triaxial test results obtained gangue filler itself intensity values.
【Key words】Particle size distribution；Slope；Reduced scale
1. 引言
（1）挡墙实际施工中填筑料主要有三种，即：煤矸石、灰岩和风化土。而煤矸石用量最大，是主要填土，属于粗粒土范畴。煤矸石层分布广泛，储量较大，岩层破碎严重，岩石强度低，软化系数较小，遇水和在碾压过程中极易破碎，用挖掘机即可进行料场开挖。
（2）但对于粗粒土填筑材料而言，颗粒的级配组成对其填筑密度、强度与变形特性有较大的影响，是进行试验的基本参数，必须首先选择[1～5]。同时粗粒土三轴试验中，试样的直径为300 mm，而施工中粗粒土最大粒径一般超过了300 mm，因此需要探索级配等效缩减的方法。本文以具体工程需要的填筑料力学参数为研究内容，探讨级配等因素的影响。
2. 原始级配的影响
（1）实际填筑过程中填料级配检测曲线见图1所示，将该族曲线的平均线作为填筑料试样的原始级配曲线，见图2。相应的颗粒分布见表1所示。
（2）从表1中可以看出，煤矸石的原始级配最大粒径为300 mm，小于4.75 mm的颗粒粒径为14.55%。而三轴试验仪器直径为300 mm，一般允许土料的最大粒径应该小于试样直径的1/5～1/6，也就是说，试验级配最大粒径不能大于60 mm，因此需要按照规范的要求对原始级配进行缩尺得到试验级配。
3. 缩尺方法和试验级配的确定
（1）缩尺的方法一般根据粒径的组成按照剔除法、等重量代替法和相似级配法进行。剔除法一般适用于超粒径含量小于5%的情况，等重量代替法一般适用于超径含量小于30%的情况，而相似级配法一般适用于细粒含量较小，缩尺后不会造成细粒含量增大较大的情况。煤矸石填筑料的原始级配的超径（大于60mm）含量小于40%，依据规范用等重量代替法较为合适。因此，采用等重量代替法进行试验级配缩尺。缩尺后的试验试样颗粒组成见表2，其试验级配曲线见图3。
（2）同时填筑干密度也是进行强度试验的重要基本参数，其值对土体强度影响较大，需要慎重确定。
4. 试验密度的确定
4.1粗粒土与细粒土不同，其颗粒组成变化较大。颗粒组成不同，其性能差别甚大。在我国，一般又将粒径为5 mm（也可以是4.75 mm）作为分界粒径，将小于5 mm的颗粒成为细料，大于5 mm的颗粒成为粗料，其含量用P5表示。也就是将粗粒土分为细料和粗料两部分。大量研究表明：粗料形成骨架，细料充填孔隙，充填的越好，土体密度越大，强度愈高。石头河水库等几种典型的粗粒土填料的粗粒含量（即：大于5 mm颗粒含量占总重量的百分比，用P5表示）与干密度实测资料如图4所示：
4.2圖中P5表示了粗料含量的大小，其值越大说明粗料含量越大，细料含量越小；其值越小说明粗料含量越小，而细料含量越大。
4.3从图中可以看出，在粗粒含量小于30%时，细料占绝大多数，粗粒颗粒被细料包围不起控制作用，粗料含量增大对土体干密度影响较小；在粗料含量在30%～70%时，土体的干密度随着粗料含量的增大而增大，其原因是：粗粒颗粒粒径大，个数少，用之代替同重量的个数多、比表面积大很多的细粒土，势必造成单位体积的土体重量增加；当粗料含量等于70%时，土体的干密度达到最大，其原因是粗粒形成的骨架被细粒土完全充填致使土体干密度达到最大；当粗料含量达到70%以后，土体的干密度随着粗料含量的增大而减小，其原因是粗粒形成的骨架不能再被细粒土充满，致使土体干密度减小。以上分析表明：粗粒含量30%和70%是两个重要的界限，是衡量粗粒土性质的重要界限指标。
4.4对于本工程而言，煤矸石填筑料其粗粒含量均在85%以上，其细粒土无法填充粗粒形成的骨架，其干密度将随着粗粒含量的增加而减小。在用等重量替代法由原始级配确定试验级配的过程中，虽然粗粒含量不会改变，但是相当于将颗粒较大、个数较少的料用颗粒较小、个数较多的较细的料进行代替，势必增加土体颗粒的比表面积，也就是增大了土体的体积。又对于煤矸石料而言，其本身的强度较小，在碾压的过程中极易破碎，因此，试验干密度选择时不能简单按照实测干密度确定，而应该进行论证分析，综合确定试样的干密度。
4.5根据现场密度检测结果：“煤矸石最大密度在2.15～2.36 g/cm3之间，2.15 g/cm3左右偏多，强风化和中风化土石最大干密度在1.95～1.98 g/cm3之间”。根据以上数据，初步确定煤矸石的制样密度为2.15 g/cm3。在试验过程中发现，煤矸石按此密度无法达到，采用极大的击实功能均不能达到制样密度，最后在试样制样破碎极大的情况下才勉强达到制样密度。
4.6鉴于以上原因，我们采用比重试验、最大密度试验等多种试验队现场实测密度进行了验证如下：
4.6.1颗粒视比重试验。
（1）土的颗粒视比重是土在105～110℃下烘至恒值时的质量与土粒同体积4℃纯水质量的比值。
（2）试验中灰岩和煤矸石用虹吸筒法进行，强风化和中风化土石对于5.0 mm以上用虹吸筒法，小于5.0 mm的颗粒用比重瓶法进行，按加权平均计算其颗粒比重。经试验，煤矸石样品的颗粒比重为2.61。
（3）按此比重值，根据提供的密度计算其孔隙率分别为煤矸石：9.6～17.6（对应的干密度为2.36 ～ 2.15 g/cm3）。
（4）从以上的孔隙率结果看，煤矸石的孔隙率明显偏小，该孔隙率对现场原型级配碾压可能容易达到，但对于级配缩尺后的试样，由于级配缩尺使颗粒组成均匀化，要达到该密度比较困难，因此室内对煤矸石在进行了如下试验。
4.6.2最大干密度试验。
（1）本次试验选择的试样筒直径为30 cm，高度为40 cm；加重物的总压力为18 KPa，振动台频率为40～60 Hz，振幅为0～2 mm，满足规程JTG E40-2007要求。
（2）试验中试样分三层添加，三次振动，每次振动8min，经试验不同最大粒径下土样的最大干密度见表3：
（3）因而煤矸石级配模拟后干密度要达到2.00 g/cm3比较困难，要达到2.10 g/cm3更加困难，所以初期确定的2.15 g/cm3的试验密度是不合理的，即使室内试样的密度达到该值，其颗粒组成变化太大，试样破碎率太大，做出的力学结果偏差也大。而实际填料的设计要求为：“每施工层填筑高度40cm，32KJ碾压≥8遍，压实度≥95%，固体体积率≥83%”。按照这个要求并参照相关资料，考慮到现场干密度实测资料有偏大的可能，并从偏于安全的角度考虑，确定煤矸石的室内试验控制干密度按室内试验结果最大干密度的95%控制，即1.97×0.95=1.87g/cm3。
（4）最终确定的室内试验控制密度为：煤矸石1.87 g/cm3，这样控制得到的强度指标偏于安全，对工程安全有利。
5. 三轴试验结果
（1）三轴压缩试验是测定土的抗剪强度的一种常用方法，通常用几个圆柱形试样，分别在不同的恒定周围压力下，施加轴向压力，进行压缩直至破坏；然后材料强度分别按摩尔·库仑强度公式求得抗剪强度参数和材料本构模型参数，为应力、应变计算提供依据。
（2）根据工程的实际情况，确定本次三轴压缩采用饱和固结排水剪，周围压力分级按0.1 MPa、0.2 MPa、0.4 MPa、0.8 MPa。试验采用大型三轴压缩仪进行，试样直径为300 mm，试样高度为600 mm。具体试验结果如图5、6与表4。
6. 结论
通过文中分析可以看出，颗粒级配会影响填筑料的力学参数；文中利用缩尺的方法确定颗粒级配，最终确定的煤矸石室内试验控制密度为1.87 g/cm3；同时三轴试验结果得出煤矸石填料本身的强度值为c=165.0 KPa，φ=37.8o。
参考文献
[1]艾长发，彭浩，胡超，等. 机制砂级配对混凝土性能的影响规律与作用效应[J]. 混凝土，2013，01：73～76.
[2]赵婷婷，周伟，常晓林，等. 堆石料缩尺方法的分形特性及缩尺效应研究[J]. 岩土力学，2015，04：1093～1101.
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[4]高成雷，严战友，李建军，等. 颗粒级配对无粘性土压实性的影响分析[J]. 武汉理工大学学报（交通科学与工程版），2016，02：227～232.
力学参数 篇4
针对机器人动力学参数识别问题,提出了基于有限遥测信息的空间机器人动力学参数在轨辨识方法.首先深入分析了各动力学参数对系统角动量的影响程度,并进行了参数重组,然后依据空间机器人系统的角动量守恒原理,推导了动力学参数与系统角动量之间的映射关系,最后,利用Gauss-Seidel迭代方法获得辨识结果.仿真表明,该方法能够快速地辨识出相关的`动力学参数,方法利用遥测获得的飞行数据不需要额外的测量设备或者操作程序,为空间机器人动力学参数在轨实时辨识提供了理论方法.
作 者：董蕾 李言俊 张科 黄雄 作者单位：董蕾(西北工业大学航天学院,陕西,西安,710072;海军驻温州地区军事代表室,浙江,舟山,316000)
李言俊,张科,黄雄(西北工业大学航天学院,陕西,西安,710072)
力学参数 篇5
高强度钢板车身零部件的广泛采用是实现汽车轻量化的重要途径之一。然而高强度钢板强度高, 在常温下冲压成形存在易开裂、回弹严重、复杂形状零件成形困难等问题。目前, 一种可淬火硼钢板进行热冲压成形的新工艺可以克服上述难题并成为欧美日等各大汽车生产厂商及研究人员关注的热点。高强度钢板热冲压车身零部件主要包括前、后保险杠, 车门防撞梁, A、B、C柱加强板, 地板中通道和车顶加强梁等[1,2,3]。
热冲压技术原理是把特殊的高强度硼合金钢加热使之奥氏体化。随后将红热的板料送入有冷却系统的模具内冲压成形的同时实现淬火, 其微观组织由奥氏体转变成马氏体, 因而得到超高强度的热成形件。国内外很多科研单位都对热成形硼合金钢的高温流变行为、成形性等进行了研究。这些研究主要基于板料的高温拉伸基础力学、材料实验, 对实际热冲压的工艺研究涉及较少, 具有一定局限性[4~8]。大量热冲压工艺参数对板料的成形性和成形后零部件的力学性能的影响都有待研究, 而成形温度是最关键工艺参数之一。本文通过U形热冲压实验及数值模拟过程, 研究了成形温度对热冲压零件冷却速率、温度分布、微观组织和机械强度的影响。基于不同成形温度的热冲压车门防撞梁准静态弯曲实验和动态冲击仿真, 验证了最佳热冲压成形温度的合理性, 对实际热冲压工艺的制定有重要指导意义。
1 U形热冲压实验及仿真
1.1 22Mn B5材料性能
本文使用目前已广泛应用于热冲压汽车结构件生产的高强度锰硼合金钢22Mn B5, 其原始组织由铁素体和珠光体组成, 淬火后能获得均匀的马氏体组织。其化学成分如表1所示。
在热冲压数值仿真预测过程中, 材料在高温下的热流变曲线是必需的, 其流变应力受温度、应变和应变率的影响, 即其本构模型可表示为:
其中, ε为材料变形应变, ε觶为成形过程应变率, T即为成形温度。从本构关系构成即可看出, 成形温度是除材料应变、应变率因素外结合工艺因素下的重要关键参数。
热冲压钢22Mn B5的高温应力-应变曲线如图1所示, 随着成形温度T的升高, 材料的流变应力显著降低, 峰值从500℃的700MPa降低到800℃的320MPa左右。可以看出, 流变应力曲线逐渐趋于水平, 温度越高曲线越接近水平, 即加工硬化指数随温度升高而有所降低。
1.2 U形热冲压实验及有限元建模
为研究热冲压成形过程关键工艺参数对实际零部件性能的影响规律, 本文设计了U形热冲压实验。采用热电偶采集板料中心的温度变化曲线, 板料首先加热至950℃并保温3min, 使其充分奥氏体化, 随后将板料转移到U形热冲压模具, 当板料温度达到预先设定的成形温度500℃、600℃、700℃和800℃时, 启动压机, 完成板料的冲压成形和保压淬火。U形热冲压实验流程如图2所示。
基于有限元仿真软件ABAQUS建立U形热冲压弹塑性有限元模型并实现热-力耦合仿真分析。引入温度相关的材料流动特性曲线、热容、热导率以及压力相关的界面换热系数, 模具初始温度定义为25℃, 板料初始温度与实验成形温度相同。U形热冲压模具和有限元模型如图3所示。
2 U形热冲压结果分析
2.1 不同成形温度下冷却速率及温度分布分析
成形温度对U形件冷却速率和温度分布的影响如图4、图5和表2所示。板料从950℃出炉, 转运及等待后分别在800℃、700℃、600℃和500℃冲压成形, 保压淬火至马氏体转变开始点410℃, 用时7.5s、12.0s、18.3s和40.6s, 板料的平均冷却速率分别为73.3℃/s、45.8℃/s、30.1℃/s和13.5℃/s, 可见成形温度直接影响到板料的冷却速率。U形件肩部和底部温度较低、冷却速度快, 侧壁温度较高, 冷却速度慢;成形温度800℃、700℃、600℃和500℃对应板料淬火后的最高最低温差分别为68.7℃、53.0℃、37.8℃和29.0℃, 温差随着成形温度的降低而减小, 成形温度越低板料不同位置淬火均匀性越好。
图6是22Mn B5的连续冷却转变曲线, 冷却速率将直接影响材料微观组织的转变过程, 进而影响热冲压件的力学性能。22Mn B5的淬火临界冷却速率为27℃/s, 所以实验中500℃成形温度没有实现板料的充分淬火, 而600℃、700℃和800℃开始的冲压实现了板料的淬火, 其微观组织转变为马氏体、抗拉强度可以达到1400MPa以上。为此, 进一步分析了成形件的微观组织和机械强度。
2.2 成形温度对冲压件微观组织及力学性能的影响
从U形件不同位置切割试样进行金相分析以及单向拉伸实验、三点弯曲实验, 研究成形温度对冲压件微观组织、抗拉强度、伸长率和抗弯强度的影响, 图7为测试位置示意图。
不同成形温度U形冲压件底部 (位置3) 的微观组织如图8所示。可以看出, 500℃冲压的成形件微观组织主要是贝氏体、基本没有马氏体, 600℃成形件的组织为条状马氏体和极少贝氏体, 700℃和800℃成形件的组织全部为均匀细小的条状马氏体。这与2.1的分析一致, 600℃、700℃和800℃开始的冲压实现了板料的淬火, 其微观组织转变为均匀的板条状马氏体。
图9是U形件底部 (位置3) 拉伸曲线对比。可以看出, 抗拉强度随着成形温度的升高而增加, 500℃成形件抗拉强度只有1182MPa, 600℃、700℃和800℃成形件抗拉强度都达到1400MPa以上, 其中800℃成形件抗拉强度达到1606MPa。但随着成形温度的升高U形件底部材料的伸长率显著减小, 500℃成形件的伸长率达到10.3%, 而800℃成形件的伸长率只有6.5%, 其塑性变差。
图10是U形件不同位置抗拉强度对比。可以看出, 肩部1、5和底部3与上下模接触压力大、冷却速度快, 因而抗拉强度较大;侧壁2、4与模具接触压力小、冷却速度慢, 抗拉强度较小。同一成形温度U形件不同位置抗拉强度相差不到100MPa, 且成形温度越低抗拉强度相差越小、成形件强度分布越均匀, 此结果与2.1中对温度分布情况的分析一致。
图11是U形件不同位置抗弯强度对比。可以看出, 抗弯强度随着成形温度的升高而增加, 500℃成形件抗弯强度只有1536MPa, 600℃、700℃和800℃成形件抗弯强度都达到1900MPa以上, 其中800℃成形件抗弯强度达到2092MPa。但800℃成形件底部 (位置3) 试样出现裂缝, 其塑性变形吸能能力变差。与抗拉强度的结果相同, 成形温度越低抗弯强度相差越小、成形件不同位置抗弯强度分布越均匀。
通过上述分析可见, 600℃、700℃和800℃开始的冲压实现了板料的淬火, 其微观组织转变为均匀的条状马氏体。冲压件的抗拉强度、抗弯强度随着成形温度的升高而增大, 塑性、强度分布均匀性随着成形温度的升高而减小。成形温度为600-700℃时, U形热冲压件兼具高强度和高塑性。
3 车门防撞梁弯曲实验及冲击仿真
根据U性热冲压的结论, 设计了实际热冲压车门防撞梁的准静态弯曲实验及动态冲击数值模拟, 进一步研究成形温度对防撞梁承载能力的影响。车门防撞梁使用22Mn B5板料, 加热至900℃并保温3min, 分别冷却到500℃、650℃和800℃开始热冲压成形。车门防撞梁准静态弯曲实验装置如图12所示, 弯曲压头直径为300mm, 弯曲压头速度为500mm/min, 弯曲跨距为860mm。
图13为不同成形温度防撞梁准静态弯曲实验的抗弯载荷-挠度曲线。可以看出, 在弯曲挠度达到130mm左右时抗弯载荷达到峰值, 800℃和650℃热成形防撞梁的最大抗弯载荷分别为14.6k N、14.1k N, 抗弯能力强;而500℃热成形防撞梁的最大抗弯载荷只有10.8k N, 不能满足使用要求。防撞梁变形主要在中心附近区域, 800℃热成形防撞梁最先出现裂缝并断裂失效, 容易对人员造成二次伤害;而650℃热成形防撞梁没有出现明显的裂缝, 综合性能最优。
动态冲击数值模拟使用带有一定初速度的刚性质量块撞击车门防撞梁, 刚性质量块重25kg, 初速度50km/h。在HYPERMESH软件中进行前处理, 建立有限元模型如图14所示, 然后将该模型输入LS-DYNA进行求解。
不同成形温度热冲压防撞梁动态冲击吸能-时间曲线对比如图15所示。800℃热冲压防撞梁最先发生局部塑性破坏, 吸能2.19k J;500℃热冲压防撞梁能够持续变形吸能, 最终吸能2.15k J, 但变形大容易对乘员造成伤害;650℃热冲压防撞梁吸能最大2.25k J, 变形吸能能力比800℃的更优, 能够有效保护乘员安全。
通过上述热冲压车门防撞梁抗弯载荷-挠度曲线、动态冲击吸能-时间曲线的分析可见, 650℃热冲压防撞梁兼具高强度和良好的塑性变形吸能能力, 综合性能最优, 适合用作车门防撞梁抵抗侧面碰撞。
4 结论
(1) 成形温度为600℃、700℃和800℃的U形件冷却速率达到27℃/s以上, 其微观组织转变为条状马氏体, 抗拉强度超过1400MPa;500℃成形件没有实现淬火。
(2) U形件底部和肩部强度高, 侧壁强度低。抗拉强度、抗弯强度随着成形温度的升高而增大, 伸长率 (塑性) 、淬火均匀性随着成形温度的升高而减小。成形温度600~700℃可以实现板料的均匀淬火, U形冲压件兼具高强度和高塑性。
(3) 650℃热冲压车门防撞梁兼具高强度和良好的塑性变形吸能能力, 综合性能最优, 适合用作车门防撞梁抵抗侧面碰撞。
参考文献
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力学参数 篇6
泡沫材料的力学性能主要依赖于基体力学性能、相对密度及表征材料内部几何结构的参数等。许多研究者从这些方面入手,以理论、实验或数值模拟的方法研究了泡沫金属材料的力学性能。如Gibson和Ashby[2]利用立方体交错模型对不同种类泡沫材料的压缩变形机制进行简单解释,给出了宏观力学性能的半经验公式。Vander Burg等[3],Zhu等[4]用Voronoi模型模拟泡沫材料的微结构,研究了材料的弹性模量和压缩性能。Warren和Kraynik[5]利用支柱型四面体微结构模型建立了开孔泡沫材料的弹性非线性本构关系,但它只适用于泡沫材料因支柱屈曲而导致屈服变形前的单轴变形行为。Nieh等[6]研究了泡孔尺寸对材料屈服强度和弹性模量的影响,并认为这种影响可以忽略。Onck等[7]利用数值模拟对泡沫材料进行分析,认为开孔尺寸对泡沫材料力学性能是有影响的。国内学者也在这方面作了众多研究,如卢子兴等[8]、赵隆茂等[9]、胡时胜等[10]通过理论和实验研究了泡沫材料相对密度对材料整体力学性能的影响,刘培生等[11]总结了近年来用于多孔材料的分析模型,曹晓卿等[12]从理论和计算两方面探讨了微结构对多孔材料力学性能的影响。
纵观整个研究领域,对开孔泡沫金属力学行为的研究,理论方面主要通过对典型胞元结构进行分析,采用简化模型和有限元模拟方法来得到泡沫材料的力学行为;而在实验方面,采用准静态或动态冲击实验。绝大多数的研究表明,相对密度对材料的力学行为起主导作用。但是,在孔隙尺寸对其力学性能影响方面的研究报道相对较少。本工作以国内市场上典型的多孔泡沫铜产品为对象,通过静压实验对多孔金属介质的力学行为进行研究,得到了材料力学性能与相对密度、孔隙尺寸等材料参数之间的相依关系。在此基础上,重点分析了孔隙尺寸对材料性能的影响机理。
1 实验
实验材料为开孔泡沫铜,由上海某新型材料生产商提供,其采用电解沉积工艺制成[13]。在生产过程中,阴极镀件是聚氨酯制成的开孔基体,电解过程利用电子流的作用,使电解液中金属阳离子还原成金属单质而沉积在阴极镀件表面。当还原的金属铜沉积量达到要求时停止电镀,然后在熔炉里对电镀好的材料进行热处理,烧掉基体,从而得到了开孔泡沫铜。因此,泡沫铜孔径的大小取决于聚氨酯泡沫基体孔径的大小,而相对密度可由电镀时间加以控制。网状的聚氨酯泡沫孔大小可以做到5ppi到130ppi,其中ppi指每25.4mm范围内的平均孔洞数量。利用同一种聚氨酯泡沫基体可以制得相同孔径但相对密度不同的泡沫金属材料。
本实验采用三种不同平均孔径的多孔泡沫铜,其ppi参数分别为40,70和100。由于材料为10mm厚的板料,通过电火花线切割方法将材料制成20mm×20mm×10mm尺寸的方形试件。图1 分别为40ppi和70ppi的泡沫铜面内SEM显微照片,可以看出材料的孔洞基本处于连通状态,但其孔径大小呈概率分布。经过初步测量,每英寸的平均孔洞数量和供应商提供的参数基本一致。
图1多孔泡沫铜的SEM形态(a)40ppi;(b)70ppi Fig.1 Microstructure of porous copper foams(a)40ppi;(b)70ppi
准静态压缩实验在多功能材料实验机(MTS)上进行,实验时将两块试件叠在一起进行压缩,则试件厚度为20mm。加载速率为5mm/min,名义加载应变率约0.0042s-1。由于材料的相对密度在板内有一定的分散性,按照ppi不同将其分为三组进行实验,所对应的试件分组编号分别为A,B和C,每组选出11个不同相对密度的试件。由于基体材料的密度ρs= 8.9g/cm3,通过测量试件的尺寸和质量得到各个试件的名义密度ρ。试件的相对密度如表1所示,ppi为40和70的材料,其相对密度均在0.06~0.085之间,而ppi为100的相对密度则在0.075~0.1之间。
2 实验结果与讨论
2.1 准静态压缩下材料的应力-应变行为
图2(a)和图2(b)分别给出了ppi为40和100材料的五条典型压缩应力-应变曲线,并给出了每条曲线对应的试件编号和相对密度。由图2可以看出,其压缩应力-应变曲线符合典型泡沫材料压缩应力-应变曲线的特征,即表现为明显的3 个阶段-线弹性变形阶段、塑性屈服平台阶段和密实化阶段。首先,材料经历短暂的线弹性压缩,达到屈服后进入平台段,此时应力不再增长或者增长缓慢。直到应变超过一定值之后,材料被压至密实。此外,随着相对密度的增加,材料的弹性模量和平台应力都有显著提高。
为进一步得出材料参数影响规律,开孔泡沫铜的弹性模量E取加载曲线初始线性段的斜率,平台应力σpl定义为从应力-应变曲线进入平台段的第一个点到应变达到50%时所对应的点之间曲线段的应力平均值。由于密实应变的定义目前还没有一个统一标准,为研究方便取50% 应变处的应力值为 σ0.5,而将1.5σ0.5应力值所对应的应变定义为密实应变εD。根据应力-应变曲线求出各个试件的弹性模量、平台应力及密实应变等力学参数。
图2不同相对密度泡沫铜应力-应变曲线(a)40ppi;(b)100ppiFig.2Quasi-staticcompressionstress-straincurvesatdifferentrelativedensities(a)40ppi;(b)100ppi
2.2 材料参数对其力学性能的影响
2.2.1 相对密度对弹性模量和平台应力的影响
实验用开孔泡沫铜材料的基体材料为纯铜,其弹性模量为Es=115GPa,屈服应力σys=200MPa。实验得出了3种孔隙度材料的相对弹性模量E/Es和相对平台应力σpl/σys随相对密度ρ/ρs的变化关系,如图3所示。图3还给出了每种孔隙度材料的弹性模量和平台应力的幂函数拟合,其变化规律与文献[2]给出结论基本符合。
由图3可以看出,对同种孔隙参数的材料,随相对密度的增大,材料的弹性模量和平台应力都有显著的增大趋势。材料的平台应力大小直接关系到材料的吸能特性,这说明材料的相对密度是影响其力学性能的关键因素。图3还显示当相对密度相同时,材料的孔径大小对其力学参数也是有影响的。
图3泡沫铜力学参数与相对密度的关系(a)相对弹性模量;(b)相对平台应力Fig.3 Mechanical properties of porous copper with respect to pore-size(a)relative modulus;(b)relative yield strength
2.2.2 相对密度对密实应变的影响
在大压缩变形条件下,开孔泡沫材料的孔穴棱杆屈服后被完全压垮,整个试件的孔隙全部被压实。此情形发生时,应力-应变曲线陡然上升,达到密实应变εD时,斜率将最终趋于基体材料的弹性模量Es。将εD的实验数据绘于图4,并对其进行线性拟合,可见三种孔隙度材料的密实应变均随相对密度的增大而有下降的趋势,这是因为相同孔径的情况下,材料相对密度越大越接近密实化状态,达到密实化所需的应变就越小。
2.2.3 孔洞尺寸对弹性模量和平台应力的影响
此前,众多研究仅仅考察了相对密度对多孔材料力学性能的影响,并认为其弹性模量和屈服应力只受材料相对密度的影响。但由图3和图4可以看出,材料的密实应变只与相对密度有关,而弹性模量和平台应力不但受相对密度的影响,而且在相对密度一定时,随ppi的不同而不同。当相对密度低于0.077时,ppi为40的材料,其弹性模量和平台应力明显高于ppi70的情况。而在相对密度大于0.08的情况,ppi越大其平台应力越低,即平台应力随孔径的增大而增大。
实验证明,多孔泡沫金属孔径大小对弹性模量和平台应力都是有影响的。类似的研究结果,也在其他的研究中发现[10]。为进一步分析其中的原因,考虑到实验所用材料为板料,对具有相同相对密度的三种不同孔径的开孔泡沫铜材料面内和厚度方向分别拍摄了SEM显微照片,如图5所示。由图5可见,该材料的微观结构在面内和厚度方向存在明显的差异,即面外方向孔径长度明显比面内方向要大。
图5不同孔隙度多孔泡沫铜材料的显微结构(a)40ppi面内方向;(b)40ppi厚度方向;(c)70ppi面内方向;(d)70ppi厚度方向;(e)100ppi面内方向;(f)100ppi厚度方向Fig.5 Microstructure of the porous copper materials(a)in-plane for 40ppi;(b)out-plane for 40ppi;(c)in-plane for 70ppi;(d)out-plane for 70ppi;(e)in-plane for 100ppi;(f)out-plane for 100ppi
为了对此作详细分析,采用如图6所示的模型,设面内方向为xy方向,而面外为z方向,孔隙沿面内方向的平均孔径为lxy,而厚度方向(即面外方向)的平均孔径为lz,则通过对上述微观结构图的测量,得到了三种不同孔隙度材料面内方向和厚度方向孔径比(lxy/lz),如图7所示。由图7可见,该材料两个不同方向孔径比随着ppi的增大而增大,并且逐渐趋于均匀。为分析该材料微结构特征对其宏观力学性能的影响,借助如图6所示的立方体交错模型对该材料微结构特征对其宏观力学性能的影响进行分析。假设孔隙的棱柱截面为正方形,且其宽度为t,则根据文献[2]的结论,多孔材料的宏观体积和质量分别可以表示为如下关系:
则材料的宏观相对密度:
另一方面,材料在厚度方向的弹性模量和平台应力分别有如下规律:
以上各式中C1,C2,C3为比例常数。 根据式(3),在相对密度相同的条件下lxy/lz越小,则t/lxy越大。因此,由式(4),(5)可知,其厚度方向的无量纲弹性模量以及平台应力也会变大。该分析结果显示,该材料ppi不同所造成的力学性能差异主要来自于其面内和面外方向的结构各向异性。
3 结论
(1)多孔泡沫铜材料的平台应力和弹性模量均随相对密度的增大呈幂函数变化规律,材料的密实应变随相对密度的增大而降低。另外,在相对密度相同的条件下,该材料的平均孔径对弹性模量和平台应力也有非常明显的影响。
(2)通过对材料微观特性的分析发现,其原因主要体现在材料孔棱的长度在材料面内和面外两个方向上的分布差异有关。随平均孔径的增大材料面内和厚度方向的孔径比越大,从而造成材料平台应力和弹性模量的明显增大。因此,该多孔金属材料力学性能对其平均孔径的依赖性是由材料微结构的各向异性造成的。该研究成果为该材料的力学设计和工程应用提供了相关参考。
摘要：采用万能材料试验机(MTS)和扫描电子显微镜(SEM)对几种典型多孔泡沫铜的准静态力学特性及其微观特征进行研究。结果表明,材料的压缩过程为典型的三阶段形式:弹性段、平台段和密实段;其力学性能不但依赖相对密度,而且受平均孔径的影响。材料力学性能的孔径依赖性主要是由其结构的各向异性所致。
力学参数 篇7
1 全浮动芯棒钢管连轧过程的运动状态分析
1.1 全轧程热力耦合有限元分析模型
8机架连轧机组相邻机架成90°交错排列, 由于具有对称性, 为减小计算量, 采用1/4对称简化模型进行计算 (见图1 (a) ) 。轧辊设为离散刚性壳, 芯棒设为解析刚性壳, 毛管 (连轧坯料) 为变形实体。为节省计算时间, 机架间距缩短为200mm (实际机架间距为1000mm) , 毛管长度缩短为1000mm (实际毛管长度约为8000mm) 。本研究采用ϕ152.5mm孔型系, 毛管规格为ϕ179mm×14.5mm (外径×壁厚) , 荒管 (连轧产品) 规格为ϕ151.5mm×5mm, 芯棒直径为138mm。
图1 (b) 为计算网格划分。毛管采用八节点线性六面体单元, 为保证计算精度, 在厚度方向划分了6层网格, 头部局部细化。轧辊采用四节点三维双线性刚性四边形单元。芯棒采用的是解析刚体面, 因此无需划分网格。整个计算模型单元数为53829, 节点数为61544。
轧辊与毛管之间设为库伦摩擦, 摩擦系数取为0.3。考虑到芯棒采取了润滑措施, 且按照现场大量实验的推算, 毛管与芯棒之间也采用库伦摩擦, 摩擦系数取为0.07。
除了对模型分别进行x, y方向的对称约束外, 还对轧辊和芯棒进行平动与转动约束, 仅保留轧辊在其轴向的转动和芯棒在其轴向的平动。考虑到对称关系, 毛管及工具 (轧辊, 芯棒) 在对称面上的热流均设定为0, 即对称面上作绝热处理。毛管与空气的对流换热系数取10W· (m2·℃) -1[3], 毛管与工具的接触换热系数取20×103W· (m2·℃) -1[4,5], 毛管的发射率设定为0.8。
连轧模拟研究采用钢种T91, 其材料本构关系与热物理特性由实验测得, 如图2, 3所示。根据现场数据, 毛管与芯棒的初始速度约为1.88m·s-1, 各机架轧辊转速如表1所示。参照工业生产测试结果, 毛管开轧温度、工具温度、环境温度分别设定为1060, 250℃和25℃。
(a) 1/4对称简化模型; (b) 计算网格
(a) 1/4 symmetrical simplified models; (b) calculation mesh
1.2 连轧过程的运动状态
钢管连轧过程中, 轧件的运动同时受到轧辊和芯棒工作状态的制约, 使得轧件与芯棒运动状态的理论分析比较困难。通过仿真分析及实际测定[6], 图4给出了钢管连轧过程的速度图, 图4中虚线所对应时刻表示毛管头部 (尾部) 咬入 (抛出) 各机架的时刻。从图4可以看出, 连轧过程分为三个阶段: (I) 毛管头部依次进入各机架的咬入阶段; (II) 毛管同时在8个机架连轧的稳定轧制阶段; (III) 毛管尾部依次抛出各机架的抛钢阶段。
在咬入阶段, 从第1道次到第6道次, 轧辊转速的增加使得毛管头部速度呈阶跃式增加, 并带动芯棒速度的增加。第7, 8道次为松棒及规圆道次, 其轧辊转速略有降低, 相应的毛管头部速度也略为降低。当毛管头部轧出第8机架后, 头部速度基本保持恒定。
稳定轧制阶段, 芯棒所受到的轴向摩擦合力为零, 速度维持恒定。从图4中可以看出, 芯棒的稳定速度模拟值大约与第3机架的轧件速度相当, 且大于第1, 2机架而小于第4～8机架。因此, 稳轧时各机架的轧件速度与芯棒速度的关系可用图5表示。其中1, 2机架为滞后机架, 轧件速度小于芯棒速度, 毛管对芯棒产生向后的摩擦合力;第3机架为同步机架, 轧件速度与芯棒速度基本相同, 毛管对芯棒的摩擦合力约为零;4～8机架为导前机架, 轧件速度大于芯棒速度, 毛管对芯棒产生向前的摩擦合力。
抛钢阶段, 毛管尾部逐一从各机架抛出, 速度呈阶跃式上升, 同时也带动芯棒速度上升。抛钢结束后, 整个轧件与芯棒的速度趋于一致。
2 浮动芯棒速度对钢管连轧力学参数的影响分析
2.1 单机架限动芯棒轧制模型
分析可知, 浮动芯棒钢管连轧过程中, 芯棒速度与各机架轧辊的线速度是不一致的。导前机架 (第4, 5, 6机架) 轧辊线速度及轧件速度大于芯棒速度, 滞后机架 (第1, 2机架) 轧辊线速度及轧件速度小于芯棒速度, 这种变化的异步轧制状态对浮动芯棒连轧过程产生复杂的影响。
以ϕ140mm连轧管机组第一机架为原型, 建立单机架“数字试验轧机”模型 (见图6) , 采用限动芯棒方法轧制T91钢, 通过改变限动芯棒的速度, 研究芯棒-轧辊不同的速比情况对轧制力和轧制力矩的影响, 并以此为基础, 研究浮动芯棒轧制过程中芯棒速度对轧制力的影响。
表2为本研究芯棒速度的设定情况。轧辊转速按照工业生产实测第1机架转速设定为11.983rad·s-1, 结合孔顶直径200.7mm, 可以计算出孔顶线速度为2396mm·s-1。研究过程取不同的限动芯棒速度, 以孔顶速度为基准, 可以求出芯棒-轧辊的速比R, 即
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式中:VM为芯棒速度;VR为轧辊孔顶线速度。
2.2 芯棒速度对力学参数的影响分析
图7显示了芯棒-轧辊速比对稳轧阶段轧制力及轧制力矩平均值的影响。
从图7 (a) 可以看出, 当速比小于1时, 轧制力随速比的增加而显著增加;当速比约为1时, 轧制力具有峰值;当速比大于1时, 轧制力随速比的增加而减小;但是当速比大于1.25以后, 轧制力变化趋势不明显。从图7 (b) 可以看出, 轧制力矩随速比的增加单调减小;当速比大于1.25后, 轧制力矩变化不再明显。
如果从张力的角度来看图7 (a) 的结果, 则有, 当芯棒-轧辊速比小于1时, 芯棒对轧件施加逆于轧向的摩擦力, 相当于给轧件施加了一个后张力;当速比大于1时, 芯棒对轧件施加轧向的摩擦力, 相当于给轧件施加了一个前张力。图7 (a) 的结果表明, 当速比远离1时, 芯棒对轧件施加的张力越大, 轧制力则越小, 即对轧件施加张力减小了轧制力, 且明显看出后张力对轧制力的影响大于前张力。
如果从能量角度来看图7 (b) 的结果, 则有, 随芯棒-轧辊速比的增加, 芯棒为轧制变形提供的能量增加, 从而减小了轧辊的负担, 使得轧制力矩不断减小。
基于以上分析, 可以得出:当芯棒速度小于轧辊线速度时, 随芯棒速度的增加, 轧制力增加。为进一步验证该结论, 采用上述单机架“数字试验轧机”对芯棒速度突变情况进行模拟轧制。图8给出了模拟结果。从图8可以看出, 在芯棒速度小于轧辊孔顶线速度的情况下, 芯棒速度从1000mm·s-1突然增加到2000mm·s-1, 轧制力也立即响应而增加。
图8的结论实际上就是对浮动芯棒钢管连轧咬入与抛钢阶段, 芯棒速度突变对轧制力的影响以及荒管产生“竹节”缺陷 (荒管头尾外径和壁厚的异常增加) 的有力证据。
根据实际生产可知, 第7, 8道次的轧制对荒管头尾外径及壁厚影响不大, 第5, 6机架是结束荒管减径和减壁的实际道次, 所以此处重点研究第5, 6机架的情况。
图9给出了钢管连轧过程中芯棒的速度变化以及稳轧阶段第5, 6机架轧辊的孔顶线速度。
从图9可以发现, 毛管头部咬入第5, 6机架时, 芯棒速度发生了两次阶跃, 即芯棒-轧辊速比在小于1的情况下, 芯棒速度两次增加, 速比也相应增加。按照上述单机架模拟轧制的结果可以推断出, 这两次速比的增加必然导致第5, 6机架轧制力的增加。当然, 此时的速比较小, 因而第5, 6机架的轧制力也相应较小。
抛钢阶段, 当轧件尾部抛出第1～4机架时, 对于5, 6机架来说, 芯棒-轧辊速比连续四次阶跃增加, 且速比逐步接近或略超过1。因此可以推断, 这个阶段第5, 6机架的轧制力将显著增加。
由以上分析可知, 轧件头部咬入第5, 6机架时, 轧制力的增加所导致的辊缝增大会使荒管头部的外径和壁厚增加, 从而形成“前竹节”;轧件尾部抛出第1～4机架时, 第5, 6机架轧制力的增加所导致的辊缝增大会使荒管尾部的外径和壁厚增加, 从而形成“后竹节”;且由于抛钢时的芯棒-轧辊速比大于咬入时的速比, 使得“后竹节”比“前竹节”更加明显。
为了验证以上分析结论, 对连轧过程的轧制力变化进行分析。咬入过程中, 第5, 6机架轧制力的增加除了与芯棒-轧辊速比的增加有关外, 还与毛管头部对轧辊的瞬时冲击相关, 因此难以判断某一个因素对轧制力增加的影响。因此, 本研究仅分析毛管抛出第1～4机架时, 第5, 6机架的轧制力变化情况。
图10列举了毛管尾部抛出前4机架过程中, 第5, 6机架轧制力的变化情况。可以看出, 无论是实测曲线还是模拟曲线, 随着轧件尾部从1～4机架每抛出一个机架, 第5, 6机架的轧制力就提高一次。其中模拟轧制力曲线的变化尤为明显, 原因在于, 模拟轧制时轧辊为刚性辊且轧辊转动中心在垂直轧制方向被约束, 因而不会像实际轧制时那样发生弹跳而使轧制力减小, 因此轧制力的增加比实际轧制时更为明显。
上述分析表明, 刚性辊 (不发生弹跳) 模拟轧制虽然不能直接模拟出“竹节”问题, 但是可以从轧制力变化角度间接反映出“竹节”产生的实质原因。图11为文献[7]中现场实测的同一套连轧管机组所生产荒管的外径和壁厚情况, 可以看出明显的前后竹节, 且后竹节大于前竹节。
3 结论
(1) 当芯棒-轧辊速比小于1时, 轧制力随速比的增加而显著增加;当速比约为1时, 轧制力具有峰值;当速比大于1时, 轧制力随速比的增加而减小。轧制力矩随芯棒-轧辊速比的增加单调减小。当速比大于1.25后, 轧制力和轧制力矩的变化都不再明显。
(2) 毛管头部咬入第5, 6机架时, 芯棒-轧辊速比的增加导致轧制力的增加, 使荒管形成“前竹节”;毛管抛出第1～4机架时, 芯棒-轧辊速比的增加亦使5, 6机架的轧制力增加, 使荒管形成“后竹节”。由于抛钢时的芯棒-轧辊速比大于咬入时的速比, 使得“后竹节”比“前竹节”更加明显。
参考文献
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力学参数 篇8
目前,机械行业正在高速不断发展,过去的机械产品是大批量少品种,目的是为了降低生产成本,现在的机械产品是以提高设计效率为主,目的是生产出能够满足客户定制设计的产品,企业不仅以大批量进行生产为目的,也可以根据客户的要求和需求而改变[1]为了满足这些需求,可根据企业的原创产品,对产品基础模型进行快速设计。参数化设计是指根据客户要求的理念,并确定参数信息,通过修改产品模型参数值,产生类似的零件、组件和装配体。吴庆鸣等[2]通过分析复杂的模型和参数,研究了产品的的参数化设计和模型中参数的参数关联和传递;Wilkes[3]等对产品模型参数化设计方法的研究,目的是使设计的过程实现自动化;匡兵等[4]研究零部件尺寸参数化设计的基本思想,得到了关于尺寸变化的规律。
但当前的参数化设计实质是对三维产品模型的尺寸进行直接驱动。但对模型驱动后的工程有效性研究比较少, 既满足强度,刚度,稳定性,又满足材料使用量最少。
剪式升降平台参数化设计系统是指不破坏原有设计的基本原理和基本结构特征,而产生满足工程有效性且和原有设计相似的新产品,本系统以Solid Works2012为开发平台,利用Sold Works的应用程序编程接口API为开发工具, 以VB.net作为开发环境,用SQL Server数据库建立零件事物特性表,开发了剪式升降平台参数化设计系统。
1参数化设计的原理
本文是将参数化设计、力学特性分析和模型尺寸结构设计的思想结合起来。首先利用Solid Works建立三维基准主模型,用参数化设计的思想对模型进行力学特性分析和参数分析,最后将设计参数结合力学分析公式写入程序驱动三维产品模型,生成新的相似产品,实现变型设计。图1为剪式升降平台结构示意图。
2参数化设计的关键技术
2.1参数化设计的技术
参数化设计的前提是三维产品主模型是参数化设计,设计的产品都是在主模型的基础上修改后得到的, 在Solid Works平台上设计出产品所有的零件及部件,然后按照一定的配合关系装配成主模型。因此参数化设计的首要条件是建立好产品主模型。
参数化设计是本系统的核心步骤,参数化设计包括总体参数分析、零件参数分析、非标准零件参数分析、 标准件参数分析和关联分析。
1)总体参数分析:目的是分析产品的主要功能参数,控制整个产品的结构和合理性。剪式升降平台的总体参数包括最大伸展高度H,承载平台长度L,宽度W,距离x,承载重量G等,利用这些参数算出机构的其他参数。
2)零件参数分析:目的是对零件和部件参数进行分类,并提取出零件的主要参数作为驱动参数[5],可以将零件参数大致分为A、B、C三类,A类是是主动参数,功能是直接驱动的参数,B类是从动参数,通过力学分析公式计算出来的,C类是不需要改变的参数。
3)关联分析:目的是建立零部件参数间的关联[6], 主要分为三类:零件与零件之间参数关联、零件与部件之间参数关联、部件与部件之间参数关联,一部分通过Solidworks自带的方程式定义关联,另一部分通过VB.net编写关联。
2.2力学特性分析及实现
为了使零部件能够满足工程有效性,参数驱动之前需要对各个零部件进行力学特性分析,计算出能够满足工程有效性的参数再进行参数驱动。计算的参数主要包括非标准零件参数和标准零件参数。图2为零件参数更新流程图。
1)非标准零件参数分析:目的是使非标准零件能够满足强度,刚度。首先查询非标准零件的许用应力, 再根据输入的设计参数,结合受力分析公式,计算出能够满足强度、刚度的非标零件的参数,最后进行零件模型更新,例如计算K点的销轴直径,首先对DH杆和DB杆力学特性分析,计算出K点力学公式,然后将该公式写入代码计算出K点最大的力,最后结合该销轴的许用切应力[ τ] 计算出该销轴的直径进行参数驱动,图3为DH杆(a)和DB杆(b)受力分析图。
根据平衡方程计算出计算出销轴的直径,最后根据安全系数放大。其中:
60°为JM与BD的夹角,35°为KI与DH夹角。
2)标准零件参数分析:目的是使标准零件能够满足强度,刚度。根据设计参数、力学分析公式、许用应力,计算出标准零件特性参数,根据特性参数到数据库SQL Server提取零件参数,最后进行零件模型更新,例如对DH杆进行参数选取,首先对DH杆和DB杆力学特性分析,计算出DH杆K点和F点的弯矩公式,然后将该公式写入代码计算出DH杆的最大弯矩,最后结合该弯矩的许用弯曲应力[ σ ]及截面系数,提取出GE杆的参数进行参数驱动。
根据平衡方程计算出GE杆K点和F点弯矩:
2.3零件事物特征表的数据库的设计
建立SQL Server事物特性表数据库是指对零件的几何特性、功能特性等的信息几何进行分类,通过这些特性把零件中的参数提取出来,方便对零部件进行精确的驱动。
本系统建立了剪式升降平台各零件、安全系数、数据管理的事物特性表,存放到数据库中,矩形钢的事物特性表如图4所示。
3参数化设计系统的程序设计及实现
本案例选用Solid Works作为三维CAD系统平台, SQL Server作为数据库,VB.net语言作为开发环境, Solid Works API接口技术作为开发工具,Solid Works API接口技术中主要对象有Sld Works,Model Doc2, Part Doc,Assembly Doc等,利用这些对象成员的属性和方法,实现了了简式升降平台参数化快速设计系统。
1)用户界面:方便设计人员能够清楚、简单地进行模型设计,目的是设计的过程中能方便地对参数进行输入、计算、修改和保存。图5为参数设计界面。
2)程序代码:控制驱动模型的主要方法,每个零件、部件中的参数以及零部件之间的参数都有相应的程序代码,程序代码大致可以分为三大类:(1)根据输入参数直接进行驱动;(2)根据输入参数计算出零件的参数,然后进行赋值驱动;(3)根据输入参数计算出零件特征参数,经过力学特性分析,然后到数据库提取零件的参数,最后进行赋值驱动。利用程序代码可以达到驱动模型的目的。
根据上面的步骤,可以完成对简式升降平台进行快速设计,设计人员输入好相应的参数,配置好安全系数和零件参数,点击“模型驱动”按钮,系统自动生成简式升降平台。图6为驱动后的模型结果图。
4结束语
通过剪式升降平台的力学特性分析结合事物特性表技术建立主模型,同时利用VB.net编程语言、SQL Server数据库表功能和Solid Works API函数进行联合, 构建了剪式升降平台参数化快速设计系统,达到了对其进行快速建模的目的。因此可得到如下结论:
力学参数 篇9
传统柴油机属于喷雾扩散燃烧,在燃烧过程中由于缸内燃油浓度的非均匀性不可避免地同时穿过碳烟和氮氧化物的生成区域[1],而排放法规日益严峻,未来排放法规对柴油机排放提出了更加苛刻的要求。两级增压具有提高空燃比和废气再循环(EGR)能力的优点[2],被认为是重型柴油机实现超低排放的重要技术之一[3]。但是,高比例EGR引入通常会造成空燃比降低,导致烟度、HC和CO排放升高,燃油经济性变差[4],因此需要耦合其他技术以改善燃烧和提高热效率。其中,采用高效的高增压空气系统并降低泵气损失是提高热效率的重要方法之一。要降低泵气损失提高燃油经济性,需深入分析泵气损失的决定因素。
文献[5]对某高速高功率密度柴油机进行了可调二级增压系统的设计计算,研究发现在总压比维持基本不变的前提下,随着发动机转速的不断提高,低压级压气机增压压比不断增加,高压级压气机增压比逐渐减小。文献[6]从两级增压系统最小驱动功角度,发现合理控制中冷强度、两级压气机的运行效率耦合压比分配技术,有助于提高整机性能;但是,本文中并未解释降低驱动功和提高整机性能之间的内在关系。
目前,常用的一维计算软件(如GT-Power、WAVE等)在分析增压系统特性时需增压器厂商提供MAP。事实上,对于给定增压器MAP耦合缸内热力学模型无法分析增压系统单个参数变化对两级增压系统性能的影响,这就需要建立两级增压系统热力学模型以研究参数变化对增压系统的影响规律。本文中以最低泵气损失为出发点,建立了一个两级增压系统零维分析模型,单独分析了两级增压系统参数(压比分配、级间中冷、增压器效率和排气温度等)对泵气损失和有效热效率的影响,从而为两级增压系统增压器选型及优化提供指导。
1 热力学模型
两级增压系统示意图及状态点如图1所示。图2为压气机和涡轮机状态变化的h-s图。图2中h、W和p分别为比焓、压气机压缩功(或涡轮输出功)和压力;下标1、2、3等阿拉伯数字代表在图1两级增压系统中的位置;下标hp、lp分别代表高压级和低压级,c和t分别代表压气机和涡轮机;ad代表绝热状态,Δhcooler为工质流经级间中冷后的焓降。两级增压的总增压比是高、低压级压气机压比的乘积,在此引入压比分配的概念,即高压级压气机压比与低压级压比的比值,记为Rprd。计算时忽略管道的传热损失和压力损失。
低压级压气机的驱动功为
式中,cp为比定压热容;为质量流量;T为图1中不同位置的温度。
低压级压气机等熵效率为
式中,γ为比热比。将式(3)代入式(1)和式(2)得:
同理,对高压级压气机有:
由于级间中冷器的存在,中冷器的流量系数和冷却系数分别为Cp和ε,则有:
式中,Tcool为中冷器冷却液温度;ρ、v分别为流经中冷器工质密度和流速。
与压气机类似,对高压级涡轮有:
然而,由于高压级涡轮废气放气阀的存在,流经高压级涡轮的工质质量不能直接获得,因此必须引入等效涡轮机等熵效率η′hp,t的概念。设k为旁通比,即流经废气放气阀质量流量与总排气流量之比。
式中,为总排气流量;为流经高压级涡轮做功工质流量。
则式(10)和式(11)可转换为
由式(11)和式(14)可知:
同样,对低压级涡轮机有:
对整个高压级涡轮增压器有:
式中,ηmech为机械效率。将式(14)和式(6)代入式(17)则可推导出高压级涡轮膨胀比:
式中,λ为燃空比。对无低压EGR回路的空气系统有:
式中,为燃油质量消耗率。
同理可求低压级涡轮机膨胀比:
从而可求高压级涡轮背压:
定义涡轮增压器总等熵效率ηtc,对高压级有ηhp,tc=ηhp,c·η′hp,t,对低压级有ηlp,tc=ηlp,c·ηlp,t
流入气缸的总工质质量可用充量系数表示:
式中,ηv为充量系数;V为单缸排量;n为转速;i为气缸总数。
内燃机换气过程中一个重要的变量就是泵气损失或者泵气平均有效压力(PMEP),当PMEP为正值时换气过程中工质将对活塞做功,当PMEP为负值时将消耗功。本文中认为PMEP与进排气压差呈线性关系,即:
式中,α1和α2为待定系数,可由试验数据拟合得到。
另一个重要的变量是有效热效率或者平均有效压力(BMEP),BMEP可视为平均总指示压力(IMEP)与摩擦平均压力(FMEP)及PMEP的和,即pbmep=pimep+pfmep+ppmep,其中机械损失主要和转速和最高燃烧压力(pmax)有关,计算时可采用ChenFlynn半经验公式[7]来表示,即:
式中,α3、α4、α5和α6为待定系数,亦可由试验数据拟合得到。从而,有效热效率可表示为:
式中,regr为EGR率;HLHV为低热值;ηi,gross为总指示热效率。若总指示热效率一定时,有效热效率主要由泵气损失决定。
依据上述热力学公式即可分析不同参数对泵气损失及有效热效率的影响。
2 模型验证
为验证模型的准确性,有必要在增压压力相同时,对比两级增压系统试验和模拟的涡端压力。试验采用欧洲稳态测试循环十二工况点(怠速除外)。发动机相关参数见表1。计算所需常数见表2。
图3为不同工况下有无EGR两种情况时涡前压力和涡间压力的试验值和模拟值对比。模拟所用的增压器效率依据涡端及压端温压参数计算得到。从图3可以看出,试验值和模拟值有很好的一致性,两者的差异主要由系统误差造成。
3 结果与讨论
增压器匹配过程中压气机的压缩比和涡轮机膨胀比是两个重要的参数,两者共同影响了气缸进气充量及换气泵气损失的大小。本文研究的基本思路是在给定总增压比、空燃比和EGR率的情况下,改变单个增压系统参数(其他参数取值参考表2),分析其对泵气损失及有效热效率的影响,并确定该参数下的最佳压比分配。
3.1 压比分配的影响
图4为高、低压级压气机入口温度和高、低压级增压器总效率都相同时,压比分配对泵气损失及有效热效率的影响。从图4可以看出,压比分配为1可获得最低泵气损失和最高有效热效率。同时可以发现,高增压压力导致PMEP也更大,但高增压压力能够实现的最高热效率也更高。
图5为级间无中冷(即冷却系数ε=0)且高、低压级增压器总效率相同时,压比分配对泵气损失和有效热效率的影响。从图5可以看出,压比分配为1已经不能获得最低的泵气损失,且泵气损失对压比分配变化不敏感。以增压压力420kPa为例,压比分配从0.5增加到1.8,泵气损失和有效热效率仅分别变化了1.88%和0.13%。不同参数对应的最佳压比分配将在下文中讨论。
3.2 级间中冷的影响
图6为级间中冷器冷却液温度及冷却效率对泵气损失和有效热效率的影响。此时高、低压级增压器总效率相等。从图6可以看出,降低冷却液温度和提高冷却效率能明显降低泵气损失,低冷却液温度时泵气损失对冷却效率的变化非常敏感。
图7为增压压力为420kPa时,不同级间中冷后温度下压比分配对泵气损失的影响,其中黑实线为不同温度对应的最低泵气损失线。显然高压级压气机入口温度的降低能显著降低泵气损失,如高压级入口温度从373K降低到273K后,最低泵气损失pPMEP从-92kPa降低到-10kPa,由式(26)及可推导出最低有效燃油消耗率可降低3.35%,这对提高燃油经济性有显著的作用。
图8为不同高压级压气机入口温度时的最佳压比分配。从图8可以看出,最佳压比分配随着高压级压气机入口温度的降低而增大,即降低高压级压气机入口温度允许高压级分配更多的压比,此外最佳压比分配对增压压力变化不敏感。
3.3 增压器效率的影响
两级增压系统涉及的增压器效率共有四个,分别为高、低压级压气机和高、低压级涡轮机的等熵效率。同时考虑四个参数对泵气损失及有效热效率的影响是非常困难的,而从热力学模型中的推导公式可以看出,增压器效率常以总效率的形式出现,即ηhp,tc和ηlp,tc。本节先在涡轮增压器总效率一定的情况下考虑涡端和压端效率的非一致性对泵气损失的影响,然后考虑高、低压增压器总效率对泵气损失和有效热效率的影响。
图9为高、低压级增压器总效率都为45%且高压级涡端和压端的效率相等时,低压级涡轮机和压气机效率的非一致性对泵气损失和有效热效率的影响。图10为高压级涡轮机和压气机效率的非一致性对泵气损失和有效热效率的影响。可以看出,在总效率一定的情况下,泵气损失随压气机效率的增加而减少,即随涡轮机效率的增加而增加。其原因可由膨胀比推导式(18)和式(21)解释,以低压级效率的非一致性为例,当级间无中冷且总效率不变而压气机效率增加时,式(18)和式(21)中影响涡轮机膨胀比的唯一因素是高压级压气机入口温度T3,低压级压气机效率的增加将使T3下降,从而高、低压级的膨胀比同时下降。显然,增压器效率的非一致性可通过级间中冷弱化或消除。因此在级间无中冷的两级增压系统匹配过程中应先保证压气机的效率,以期达到最低的泵气损失。
图11为高、低压级增压器总效率对泵气损失和有效热效率的影响。此时,增压器压端和涡端的效率相等。可见提高总增压效率能显著降低泵气损失,以增压压力为420kPa为例,高、低压级增压器总效率都从40%上升到50%后,泵气损失ppmep从-248kPa降低到-57kPa,有效热效率从40.4%增加到43.7%。图9~图11的结果都是在级间无冷却的情况下计算得到的。
然而,同等增压器效率的情况下,压比分配的不同也会造成泵气损失的差异,因此有必要讨论不同增压器效率下的最佳压比分配。图12和13分别为高、低压级压气机入口温度相同时和无级间中冷时不同增压器效率对应的最佳压比分配,两图都以增压压力350kPa为例,此时压比分配的范围为~3.5。
对高、低压级压气机入口温度相同的两级增压系统而言,高、低压级增压器总效率相等时最佳压比分配为1,这与3.1节的讨论是一致的;一旦高压级总效率高于低压级总效率,最佳压比分配逐步变成高压级压比大于低压级压比,并最终变成完全由高压级增压;一旦低压级总效率高于高压级总效率,最佳压比分配逐步变成低压级压比大于高压级压比,并最终变成完全由低压级增压。
对级间无中冷的两级增压系统而言,最佳压比分配存在突变。以增压压力350kPa为例,当高、低压级增压器总效率相等时,压比分配为3.5和1/3.5对应的ppmep相等且都为最小值,即只由低压级增压或者只由高压级增压时的泵气损失相等且最低;当高压级总效率高于低压级总效率时,压比分配为3.5时ppmep最低,此时仅由高压级压气机增压;反之,压比分配为1/3.5时ppmep最低,此时仅由低压级压气机增压。这三个因素使级间无中冷时增压器效率对应的最佳压比分配存在突变。但根据3.1节分析,级间无中冷时泵气损失和有效热效率对压比分配的变化并不敏感,即不同压比分配对应的最高泵气损失和最低泵气损失差异并不大,此时影响泵气损失的主要因素为增压器效率。
3.4 涡前温度的影响
对柴油机新型燃烧方式而言,其排气能量相比传统燃烧会有所降低[8,9],因此两级增压系统必须考虑排气温度对泵气损失的影响。图14为ppmep随涡前温度的变化。从图14可以看出,ppmep随涡前温度的降低呈线性增加。因此,新型燃烧方式要想同时兼顾高增压压力和低泵气损失必须提高增压器效率,这对涡轮增压器的设计和匹配提出了更高的要求。
4 结论
(1)构建了两级增压系统热力学模型,对比模拟结果和试验数据时发现二者有较好的一致性。
(2)高、低压级压气机入口温度和高、低压级增压器总效率都相同时,压比分配为1可获得最低泵气损失。
(3)降低高压级压气机入口温度能显著降低泵气损失;最佳压比分配随高压级压气机入口温度的增加而减小,且最佳压比分配对增压压力的变化不敏感。
(4)级间无中冷且涡轮增压器总效率一定时,泵气损失随压气机效率的增高而减少;总增压效率的提高能显著降低泵气损失;级间无中冷时,不同增压器效率对应的最佳压比分配存在突变,但此时泵气损失对压比分配变化不敏感;高、低压级压气机入口温度相同时,最佳压比分配随效率均匀变化,并取决于高、低压级增压器总效率大小。
(5)泵气损失随涡前温度的降低呈线性增加,这对新型燃烧方式的涡轮增压器设计和匹配提出了更高的要求。
参考文献
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力学参数 篇10
现有研究表明[11,12,13],使金属镁及其合金在高温条件下发生动态回复与再结晶,可细化组织晶粒,提高金属韧性。本研究对AZ31镁合金钨极氩弧焊焊接接头在一定温度下使其发生一定的热压塑性变形,通过细化晶粒、开通新滑移系将有助于提高焊接接头强度和塑性。据此提出利用镁合金熔焊焊接接头余高进行热压形变,使其发生塑性变形进而韧化焊接接头的构想。
本工作对Mg-Al-Zn系AZ31镁合金钨极氩弧焊(TIG焊)焊接接头的微观组织和力学性能开展了细致的研究,控制形变速率和温度,研究不同变形条件对AZ31镁合金熔焊接头热压变形过程中显微组织变化的影响规律,并探讨该合金接头组织动态再结晶的形核机制。
1 实验方法
本实验所用镁合金AZ31材料的化学成分(质量分数/%)为:Al 3.5,Zn 1.5,Mn 0.5,Ca 0.04,Si0.1,Mg余量;采用化学成分完全相同的AZ31镁合金经轧制、拉拔成3mm丝材作为焊接时的填充材料。用尺寸为200mm×60mm×4.6mm的2块板材组成1副对接焊试板。焊接试板开60°的V型坡口,根部间隙控制在2~3mm。将焊接区域用砂纸打磨,坡口面经刮削清除氧化膜,用交流钨极氩弧焊进行填丝焊接。焊接电流I=110~120A,焊接电压U=21~23V,焊接速率v=8~11mm/s。将焊接无缺陷的对接试板用线切割方法以焊缝为中心沿垂直焊缝横向截取120mm×24mm尺寸的试验用长条试样。截取出的试样一部分用作热压形变试验。采用专门制作的陶瓷电加热装置,将试样两端插入加热箱中,中间露出焊缝区域待热挤压变形,加热箱用石棉保温以保持温度恒定。形变温度为250~400℃,应变速率为0.001s-1,最大变形程度为60%,试验时通电加热至热电偶测得的焊接接头温度达设定温度时保温30min;之后对焊接接头余高处进行垂直热压,压力为100MPa,热压至与母材平整,并经20min保压以继续发生蠕变变形。
按照GB2649—89《焊接接头机械性能试验取样方法》的国家标准[14],进行拉伸试样取样,采用CMT-5105型微机控制电子万能试验机上进行焊接接头拉伸力学性能常温性能测试。采用光学电子显微镜(OM)进行焊接接头金相试样观察,试样用硝酸、酒精按1∶1比例配制成腐蚀液进行浸蚀。采用JSM-6360LV扫描电子显微镜(SEM)进行镁合金焊接接头拉伸试样断口形貌观察,配合附带能谱仪进行微区成分分析。
2 实验结果
2.1 焊接接头力学性能
对在不同温度下进行热压形变的焊接接头进行力学性能测试,结果如表1所示。由表1可以看出:随着热压温度的升高,抗拉强度先升高后降低。热压温度为250℃时,由于焊接接头组织与焊态接头组织大体相同,未出现再结晶组织,导致接头抗拉强度较低,仅为母材的60%,伸长率低至6%,断裂位置在热影响区;热压温度为350℃时,接头抗拉强度达到了228MPa,几乎与母材抗拉强度一致,伸长率为10.2%,断裂同样发生在热影响区;热压温度为400℃时,抗拉强度有所降低,为母材抗拉强度的70%,伸长率为7%,断裂也发生在热影响区,这表明热影响区是焊接接头的薄弱环节,随着热压温度的增加,热影响区晶粒长大、粗化,导致力学性能降低。可见热压温度对焊接接头的力学性能影响较大,热压温度为350℃时,焊接接头的力学性能最好,抗拉强度和伸长率都达到了最高。
2.2 焊接接头显微组织
图1是AZ31镁合金焊接接头在不同温度下相同应变速率(250~400℃,0.001s-1)发生变形后的金相组织形貌。从图1(a),(b)中可以看出:随着热压温度的升高,接头焊缝区再结晶现象越来越明显,组织发生了细化。在较低温度250℃变形时,其组织和母材相差不大,主要是由α-Mg基体和网状分布的β-Mg17Al12相组成。由于此时变形机制主要以滑移为主,出现了少量的变形孪晶;在300℃变形时,开始出现明显的孪晶现象,如图1(b)中A处所示,在某些原始晶粒的晶界上出现了非常细小的动态再结晶晶粒,如图1(b)中B处所示。此时可以看到这些晶粒被明显拉长,表明动态再结晶已开始发生。在350℃时,动态再结晶已很明显,原始基础晶粒被大量的新生成再结晶晶粒包围,晶粒比较细小,大小也比较均匀,≤18μm,此时孪晶几乎观察不到。随着变形温度的不断升高,生成的动态再结晶晶粒的平均尺寸也不断增大,在400℃时,动态再结晶晶粒由大小不一的混合尺寸的晶粒组成,基本在20μm以上,最大的尺寸达到了46μm,并且可以很清楚地分辨出新晶粒的晶界;同时在新生成的晶粒中观察到β相,如图1(d)中箭头所示,表明原先主要在晶界析出的β相在热挤压变形过程中又经固溶,随后在晶内又重新析出。这对熔焊接头的强度提高无疑有着重要作用。由此可见,热压形变温度对AZ31镁合金焊接接头的动态再结晶有较大影响。
(a)250℃;(b)300℃;(c)350℃;(d)400℃(a)250℃;(b)300℃;(c)350℃;(d)400℃
2.3 焊接接头断口形貌
将AZ31镁合金焊接接头在不同温度下变形后的试样做拉伸试验,其断口在扫描电镜下作断口形貌观察。图2示出了热压的断口SEM照片。通过断口分析发现,在250℃热压形变下的试样断口由较多解理小平台组成,且平台内分布大致平行的断裂裂纹走向沟槽,沟槽内壁为光表面,表明裂纹扩展较为通畅,为典型的脆性断裂,与母材断裂机制一样,表明此时未发生动态再结晶;300℃时的断口,出现少量的韧窝,韧窝浅而小,无规则地分布在小平台以外的其余部位,断口内分布有较多形如脚印状的小平台,断口中也局部分布有一些具有韧型断裂特征的韧窝,韧窝数量总体较少且尺寸小而浅;呈现脆性和韧性混合断裂特征。350℃时的断口,韧窝所占的比例明显增大,且韧窝大小趋于均匀、密集。而小平台形貌所占的比例大为减小,有相当部分已被韧窝取代。400℃时的断口,也呈现出混合断裂特性。
金属Mg常温下滑移系较少,位错层错能低,扩展位错宽度大,难以发生滑移,发生塑性变形时多是在孪晶变形协调下进行单滑移。这就使得常温断口在某些小平面内形成一组平行线,此即250℃时断口形貌观察到的脚印状小平台形成原因,也是造成断裂强度及塑性低的重要原因。但焊后经历热碾压使其发生热塑性变形,利用镁合金低层错能及位错宽度大特性,可诱发其发生动态再结晶。特别是350℃时,在热-力机械作用下,塑性变形使基体组织晶粒发生重结晶重组,原先分布在原始晶粒晶界处的β相在随后的近平衡冷却条件下将主要在晶内重新析出。由此通过细化晶粒,起到弥散强化效应,使AZ31镁合金TIG焊接接头强度显著提高,塑性也在一定程度上得到改善。
3 分析与讨论
AZ31镁合金经热压后的力学性能表明,350℃时对接头的抗拉强度和塑性有明显改善作用。热压后由于动态再结晶作用,晶粒组织细小,同时,热压处理也消除了焊接接头中残留的焊接热应力,降低了焊缝区位错密度,提高了接头的塑性和强度。
(a)250℃;(b)300℃;(c)350℃;(d)400℃(a)250℃;(b)300℃;(c)350℃;(d)400℃
再结晶是伴随着热的一个新晶粒形成与核心长大的过程。再结晶的驱动力是变形金属中晶粒间的畸变能差,此畸变能差是由位错密度及其分布状况决定的,而再结晶往往在位错数量多且分布密集的区域形核。由于动态再结晶是通过形核和晶核长大两个步骤完成的,不管镁合金再结晶采用何种形核机制,形核的多少与核心长大的速率,均受位错运动能力的控制[15,16]。当热压形变温度较低时(250℃),位错难以通过运动而实现重组,因而再结晶不易发生。当温度升高到350℃,合金中原子热振动及扩散速率增加,位错的滑移、攀移、交滑移比温度低时更容易,形核率增加,同时晶界迁移能力增加,促使镁合金再结晶的发生。在本实验条件下,AZ31镁合金焊接接头在低于300℃时,形核成为动态再结晶过程主要影响因素;新晶粒主要通过原始晶界的局部迁移形核,更多的有利于形核的位置得到保留,形核在动态再结晶过程成为控制因素,这在宏观组织上表现为在晶界处形成大量细小均匀的再结晶晶粒(见图1(b))。而高于400℃变形时,晶核长大则成为动态再结晶的主要影响因素,晶核快速长大在动态再结晶过程占有优势,导致宏观组织上出现尺寸较大的新晶粒,晶粒大小不一(见图1(d))。
金属镁低温下仅有{0001}基面上沿〈1120〉方向一个滑移系,晶内变形多是在孪晶变形协调下的单系滑移,这样滑移线容易在基面形成一组平行线,这是镁合金断口呈现脚印状小平台形貌的原因(见图2(a))。当在355℃以上进行热压变形时,镁在{1010}〈1120〉棱柱面上的滑移系将被开通,此时将发生多滑移,动态再结晶组织完全取代枝晶组织,产生弥散强化效应。
4 结论
(1)AZ31镁合金焊接接头在不同温度下经热压变形后,接头晶粒组织呈现先细化后增大的趋势;抗拉强度和伸长率也是先升高后降低。
(2)热压温度为350℃时,接头的抗拉强度和伸长率均达最高值,分别为228MPa和10.2%。
(3)低温变形时,断口呈现典型的脆性断裂,在300℃以上呈现出混合断裂特征;350℃断裂时,断裂前晶界发生一定的滑动协调变形量,有较明显的剪切唇。
摘要：采用与母材同质的焊丝对AZ31镁合金板材进行手工钨极氩弧焊,利用真空热压炉及专门设计的夹装模具对焊接接头分别在250,300,350,400℃,应变速率为0.001s-1进行真空热压试验,通过电子拉伸试验仪、光学显微镜(OM)及扫描电镜(SEM)技术,研究镁合金焊接接头的力学性能和组织演化规律。结果表明:随着热压温度的升高,接头抗拉强度和伸长率不断增大,在350℃时,接头表现出最大的抗拉强度228MPa和伸长率10.2%,400℃时,强度和伸长率有所降低。在该工艺过程中,随着变形温度的升高,接头组织再结晶现象越来越明显,350℃时出现较多的动态再结晶核心和再结晶小晶粒,平均晶粒尺寸由46μm细化至16μm左右,随着温度的升高,动态再结晶晶粒数量逐渐增加,400℃时,晶粒尺寸有所长大,平均晶粒尺寸为26μm,分布较均匀。