[发明专利]一种预测粘弹性材料振动疲劳性能的方法有效
申请号: | 201010298637.5 | 申请日: | 2010-10-08 |
公开(公告)号: | CN101975704A | 公开(公告)日: | 2011-02-16 |
发明(设计)人: | 王兵;张晓玲;李宏伟;王雯霏 | 申请(专利权)人: | 中国船舶重工集团公司第七二五研究所 |
主分类号: | G01N3/32 | 分类号: | G01N3/32 |
代理公司: | 洛阳市凯旋专利事务所 41112 | 代理人: | 王自刚 |
地址: | 471039 河*** | 国省代码: | 河南;41 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 预测 粘弹性 材料 振动 疲劳 性能 方法 | ||
技术领域
本发明涉及一种材料性能评价与预测技术,特别是一种预测粘弹性材料振动疲劳性能的方法。
背景技术
粘弹性材料在减振降噪工程中大量采用,用于将振动能量衰减,转化为热能或其他形式。而粘弹性材料在这种振动疲劳情况下,性能将发生变化,准确地获得这些性能的变化,并对其长期使用性能进行预测是非常重要的,这将为更好的发挥材料的性能,为材料的全周期管理提供坚实的保证。
目前用于测试各种结构器件,尤其是金属结构件的仪器较多。用于研究粘弹性材料的振动疲劳性能也不少,例如疲劳机,可通过调整变形幅度和振动疲劳次数,考察粘弹性材料或器件的性能变化情况。但获得的材料信息有限,一般仅限于通过研究材料或器件的应力--应变变化情况。公开号为CN101187615A的发明专利《一种橡塑粘弹元器件疲劳性能的评价方法》,通过测试在规定的试验周期内能量损耗变化率,或是测试达到规定的能量损耗变化率时的试验周期来评价不同产品台架疲劳试验寿命,其能量损耗变化率数值与产品疲劳程度的关联性强,便于定量分析和比较,可直接、真实地反映产品自身内在结构的疲劳状况。但该发明采用滞后圈的面积大小为能量损耗的依据,考察的是制品的耐疲劳性能,不能直接反应材料在振动疲劳下的性能变化情况。
美国发明专利5,396,804《Apparatus and method for force-controlled fatiguetesting》发明了一种用于受控应力的疲劳测试装置和方法,驱动装置用来产生施加在测试样品上的应力,获得被测材料样品性能随时间变化情况,将产生的反馈信号作为被测样品性能变化的函数。这样通过反馈信号计算出动作命令信号。计算机通过处理反馈信号,然后向激励器发出动作命令信号。驱动装置对命令信号做出响应,这样在测试样品性能变化期间,驱动器对命令信号产生响应,能够保持施加在样品上的应力处在相对稳定的量值。但是该专利主要侧重于对振动疲劳试验过程中施加应力的稳定控制方面,不涉及粘弹性材料振动疲劳性能的预测。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种预测粘弹性材料振动疲劳性能的方法。
为了实现解决上述技术问题的目的,本发明采用了如下技术方案:
本发明的一种预测粘弹性材料振动疲劳性能的方法,将要预测振动疲劳特性的粘弹性材料加工成粘弹仪所需的尺寸大小,并根据材料在实际使用环境下的状态,确定振动疲劳试验样品的受力方式、温度、振动变形幅值等,进行振动疲劳试验,每一固定循环疲劳周期过后,获取材料的各种性能参数,对获得的粘弹性材料性能参数进行分析,预测材料长期性能及寿命周期。
本发明的一种预测粘弹性材料振动疲劳性能的方法,其具体的技术方案和实施步骤如下:
步骤一:根据要预测振动疲劳特性的粘弹性材料实际所处环境,确定振动疲劳试验样品受力方式;
步骤二:根据受力方式不同,确定所需粘弹性材料的形状和尺寸大小;
步骤三:根据粘弹性材料所处环境,确定振动试验条件,包括温度、振动疲劳周期、振动幅值、试验数据获取的频次以及激励信号的类型;激励信号的类型包括但不限于正弦激励、半正弦激励、三角信号激励等;
步骤四:进行振动疲劳试验,如有必要可改变试验条件包括温度、振动疲劳周期、振动幅值、试验数据获取的频次以及激励信号的类型进行多轮次试验,获得不同振动周期下的材料性能数据;
步骤五:分析处理这些材料性能数据,研究测试温度、变形幅度、振动疲劳周期等对粘弹性材料性能的影响作用规律,建立材料性能随振动次数增加的数学模型,并分析模型参数的意义以及模型参数的影响因素,具体如下:
A、利用粘弹仪振动疲劳模式,测试粘弹性材料在特定温度条件、特定频率和特定变形幅度的振动疲劳状态下的性能随振动周期的变化,这些性能包括动态杨氏模量、损耗因子等;
B、分析处理这些材料性能数据,建立特定条件下,粘弹性材料动态模量和损耗因子随振动周期的函数关系模型,并赋予粘弹性材料性能参数物理意义,E1′(T1,d1,N,f1)=A1,0exp(-N/N1,0)+E1,0(Pa),其中T1振动疲劳试验温度,d1为振动疲劳试验的振动幅度,N为振动疲劳周期,f1为振动频率,A1,0、N1,0、E1,0为模型参数;
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