【摘 要】
:
在众多新型智能材料中,形状记忆合金因具有形状记忆效应和超弹性,引起了研究人员的广泛关注。本文首先基于Boyd和Lagoudas本构模型对形状记忆合金材料的相关力学行为进行了有限元模拟研究,对形状记忆合金材料进行了力-热耦合分析和局部循环加载-卸载分析,并分别研究分析了在两者情况下的马氏体体积分数的变化情况。除此之外,对形状记忆合金材料的形状记忆效应也进行了分析。最后通过已有的实验结果验证了有限元数
【基金项目】
:
国家自然科学基金项目《铁磁形状记忆合金智能复合材料力-磁-热耦合效应机理与力学性能分析》(NO.11802206)
论文部分内容阅读
在众多新型智能材料中,形状记忆合金因具有形状记忆效应和超弹性,引起了研究人员的广泛关注。本文首先基于Boyd和Lagoudas本构模型对形状记忆合金材料的相关力学行为进行了有限元模拟研究,对形状记忆合金材料进行了力-热耦合分析和局部循环加载-卸载分析,并分别研究分析了在两者情况下的马氏体体积分数的变化情况。除此之外,对形状记忆合金材料的形状记忆效应也进行了分析。最后通过已有的实验结果验证了有限元数值模拟分析的准确性。其次,利用已有的形状记忆合金的应力-应变关系,在引入拉压不对称系数的情况下,建立了十字形截面形状记忆合金梁的平衡方程,对形状记忆合金梁的弯曲相变过程进行了分析。通过数值模拟分析了十字形截面形状记忆合金梁截面上马氏体体积分数的分布情况,截面上中性轴位移量、曲率、梁变形量与弯矩的关系。并对形状记忆合金梁不同截面上的中性轴位移量、曲率与弯矩的关系进行了数值模拟对比分析。最后,通过形状记忆合金温度与相变临界应力的关系,研究了力-热耦合作用下拉压不对称系数对形状记忆合金梁弯曲变形的影响。通过数值模拟得到了温度和拉压不对称系数对十字形截面形状记忆合金梁截面上中性轴位移量、曲率与弯矩的影响。并对形状记忆合金梁不同截面的数值模拟结果进行了对比分析。
其他文献
列管式金属换热器因结构简单、运行可靠和易于维护,目前占行业总产值一半以上,不仅是现代工业生产的重要设备,还是石化、钢铁和电力等高耗能行业加快企业节能减排(废热利用)利器之一。但长期存在耐腐蚀性差、表面易结垢等诸多问题。列管式塑料换热器能够有效解决列管式金属换热器存在的上述问题,但其传热性能一直是限制其推广应用的关键问题之一。本文针对列管式塑料换热器传热性能不佳的问题,在对聚丙烯(PP)中空纤维换热
随着我国城市建设的更新,城市建筑结构形式愈发多样化,钢结构材料由于其在施工、成本和环保等方面的优势广泛应用于各类大型建筑当中,大跨度钢结构工程的市场份额逐年增多。然而,近年来在大跨度钢结构工程施工过程当中的风险事件时有发生,一旦发生就会造成巨大的经济损失,大跨度钢结构工程由于其结构形式和施工方法的特殊性导致工程风险管理难度大,是一个系统性的管理问题,需要运用科学的理论、方法和技术进行实际案例工程的
随着互联网与共享经济模式的深入普及,众筹作为一种新兴的互联网金融产品受到了广泛的关注并逐渐成长为助推产品和服务创新的高效商业模式。然而,众筹在高速发展的同时也暴露出诸多不足,如信息不对称、信用制度不完善、缺乏高效的退出机制、潜在的违约风险等互联网金融行业痛点,导致了众筹平台发布的项目良莠不齐,部分存在较高违约风险,从而使得投资人受困于众多项目下如何挑选投资对象的问题。本文基于数据驱动模式聚焦于众筹
气膜冷却是应用于燃汽轮机涡轮叶片上的一种重要冷却技术,行业内对此技术的研究一直致力于提升气膜冷却性能。主要的提升方式有发展高效孔型和发展扰流结构两种。其中,在简单圆柱孔外部设置扰流结构的方式在兼顾冷却性能的同时能够相对降低加工的难度和成本。近年来,研究人员提出了一种新型的月牙形挡块结构,并对其进行了初步的实验研究。但关于该挡块的流动机理,冷却性能以及是否能够通过优化进一步提升冷却效率等方面还有待探
近年来,化石燃料的大量使用加剧了能源消耗的同时,也造成了严重的环境污染,开发清洁和可再生的新型能源显得尤为重要。目前,质子膜燃料电池、金属-空气电池、分水电解槽等能源转化设备因环保、转化率高等优点受到广泛关注。其中,分水电解槽阴极的析氢反应和燃料电池阴极的氧还原反应是核心反应,涉及的催化剂主要是铂基催化剂。然而,由于Pt的稀缺性和高价格,且在恶劣环境下缺乏足够的稳定性和耐久性,严重阻碍了其大规模的
光解水制氢是一种很有前途的获取氢气的方法。而Ti O2纳米材料作为优秀的光催化剂受到了研究人员的广泛关注。本文通过水热法合成了Ti O2纳米片,并利用贵金属Pd负载、金属离子掺杂和碳量子点(CQD)复合对Ti O2纳米片进行改性,制备了系列Ti O2基光催化剂。通过研究催化剂的光催化产氢(HER)效率,评价了催化剂的光催化活性,提出了光催化反应机理,主要内容如下:1.通过水热法制备了主族金属离子(
随着互联网的飞速发展,在相关领域产生了大量的数据,硬件的计算能力也产生了翻天覆地的变化,逐渐地使得深度学习在人工智能领域有了更多的发展。但是很多深度学习方法依赖于大量的标注数据,数据量的庞大让标注变得费时费力,为应对这种实际情况,弱监督学习引起了研究者们浓厚的兴趣。多示例学习作为弱监督学习中的不确切监督算法,在诸如计算机视觉,音频检测等相关领域得到大量应用。本文将对基于包空间的多示例学习算法进行研
白细胞是人体免疫系统的重要组成部分。白细胞的类别和数量提供了关于人体健康状况的重要信息。近些年来,白细胞的自动检测是医学图像处理中具有代表性的课题之一。现有一些专门针对医学图像分割的网络,但对于多尺度和多染色情况的白细胞显微图像,还没有更合适的方法。针对上述问题,本文做了如下工作:本文建立了一个新的白细胞数据集,由两部分组成,一部分是由天津医科大学提供的白细胞显微图像,共302张;另一部分是来自公
全固态锂金属电池因其高能量密度和高安全性能而引起科研人员的广泛关注。然而,固态电池中的关键部分固态电解质还存在一系列亟待解决的问题,比如离子电导率低,电化学窗口窄,金属锂负极-固态电解质的界面接触差、锂枝晶易生长等问题。本论文以PEO基固态电解质为基础,通过加入双填料(即活性填料LLZTO颗粒和惰性填料纳米Ti O2)的方法,对PEO基固态电解质进行改性,着重研究了纳米Ti O2填料对PEO基复合
随着碳达峰、碳中和目标的提出,全球各国家对清洁能源的需求不断增加,可再生能源得到了广泛的关注。风能资源丰富,具有高可用性和高成本效益,是目前全球发展最快的可再生能源领域之一。然而,大多数风电厂通常位于低温、高湿度的海上或高原山区,导致风机常常面临叶片积冰的问题。叶片上积冰不仅会影响风力涡轮机的发电性能,还会对风机本身造成损害,甚至可能会给电厂附近带来安全问题。所以风机叶片积冰检测工作至关重要。传统