[发明专利]一种冷却液壶蠕变性能评估及结构优化方法在审

专利信息
申请号: 201910588082.9 申请日: 2019-07-02
公开(公告)号: CN110390142A 公开(公告)日: 2019-10-29
发明(设计)人: 姜欣;孙芳 申请(专利权)人: 昆山泽元信息科技有限公司
主分类号: G06F17/50 分类号: G06F17/50
代理公司: 北京同辉知识产权代理事务所(普通合伙) 11357 代理人: 刘洪勋
地址: 215000 江苏省苏州市昆山市玉*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 冷却液壶 结构优化 蠕变性能评估 蠕变 仿真计算模型 可靠性验证 材料特性 仿真技术 工况模拟 工作流程 结构几何 实际结构 最大应变 导出 建模 泄漏 优化 数据库 参考 外部 重复 预测 统计
【说明书】:

发明公开了一种冷却液壶蠕变性能评估及结构优化方法,利用蠕变仿真技术,根据冷却液壶实际结构进行精确建模,参考冷却液壶的材料特性,对冷却液壶工作过程中的温度和压力及其持续时间进行不同等级的统计,选取最低等级和最高等级进行对应工况模拟,通过各工况最大应力和壳外部最大应变对使用后的冷却液壶泄漏情况进行预测;具体工作流程包括,导入冷却液壶结构几何模型,建立精确的仿真计算模型;从环境条件数据库中导出温度、压力、时间等组合,针对现有结构,进行优化,提出结构优化方案;重复步骤一至四,进行优化后结构的蠕变可靠性验证。

技术领域

本发明涉及塑料制品性能预测领域,具体地说,是一种利用蠕变分析对冷却液壶使用过程出现泄漏的预检测方法,以便在前期设计中迅速评估冷却液壶的可靠性。

背景技术

冷却液壶是确保发动机正常运行的重要部件,必须具有较高的可靠性。当前对冷却液壶可靠性的评估主要依靠冷却液壶可靠性台架试验,即在规定的试验条件下进行一定时间的试验后,通过检查冷却液壶内外表面是否存在裂缝评估冷却液壶的可靠性。当冷却液壶在保持应力不变的条件下,其应变随时间延长而增加的现象,这就是蠕变效现象。当前已存在针对塑料的拉伸蠕变试验标准,该标准中使用测定拉伸性能的试样,并将试样安装在对应的夹具上,加载后每隔一段时间测量样件的伸长量,由此获得样件的蠕变性能。另外,针对材料的蠕变寿命预测方法,主要是利用短时松弛过程涵盖非常宽的蠕变应变速率的性质,导出比通常蠕变试验宽十几倍的蠕变数据,这些数据是针对材料基础数据。对成形部件的蠕变破坏剩余寿命的评估需预先获知不同负荷作用时间与微孔数量的关系,再通过X线测量目标试样的微孔数量,预测部件的剩余寿命。

冷却液壶可靠性台架试验可对在试验中产生裂纹的试验样件进行识别和筛选,但这种方法无法对试验后存在潜在裂缝或即将产生破坏的情况进行识别,从而会使得可靠性评估偏高。尤其是对冷却液壶在高低温交替条件下产生蠕变的情况,无法检查其当前状态的可靠性。塑料的拉伸蠕变试验标准中所使用的样品结构较为简单,与实际的冷却液壶产品存在较大差异,并且其试验条件与冷却液壶实际工作条件也存在较大差异,因而不能直接用于冷却液壶的蠕变性能预测。另外,针对材料的蠕变寿命预测方法,其主要目的是获取不同材料的蠕变基础数据,其对实际产品的借鉴作用有限。对成形部件的蠕变破坏剩余寿命的评估方法受工艺引起的个体差异的影响较大,在实际产品测试中可信度差。

发明内容

本发明针对现有技术中的上述不足,采用蠕变仿真技术,获取不同条件和时间时冷却液壶的应力和应变情况,及时对冷却液壶是否会产生泄漏做出预测,更能对可能产生退化的位置进行预测。可在产品前期设计中迅速评估冷却液壶的可靠性,并对可靠性低的产品进行结构优化,从而在前期设计中确保产品具有较高的可靠性。

为解决以上技术问题,本发明是通过如下技术方案实现的:冷却液壶蠕变性能评估及结构优化方法,利用蠕变仿真技术,根据冷却液壶实际结构进行精确建模,参考冷却液壶的材料特性,对冷却液壶工作过程中的温度和压力及其持续时间进行不同等级的统计,选取最低等级和最高等级进行对应工况模拟,通过各工况最大应力和壳外部最大应变对使用后的冷却液壶泄漏情况进行预测。定义综合安全系数:S1=[许用应力]/最大应力;S2=[许用应变]/最大应变;S=min[S1,S2];若安全系数高于标准值,则表明冷却液壶无泄漏;否则,则需要对冷却液壶结构进行优化;具体工作流程如下:第一步,导入冷却液壶结构几何模型,建立精确的仿真计算模型;第二步,从材料蠕变曲线库中导入材料蠕变曲线,计算材料蠕变特征常数;第三步,从环境条件数据库中导出温度、压力、时间等组合,生成典型工况条件;第四步,进行蠕变仿真计算,提取相关工况条件下的应力和应变分布云图,以及最大应力和应变,评估蠕变的安全性系数及潜在退化位置;第五步,针对现有结构,进行优化,提出结构优化方案;第六步,重复步骤一至四,进行优化后结构的蠕变可靠性验证;

本发明的重要创新点在于:将材料蠕变数据用于实际产品结构,通过试验和仿真的结合,实现蠕变退化后的可靠性预测。本方法可操作性强,不仅能用于可靠性评估,还能用于结构优化和及其之后的可靠性验证。

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