[发明专利]一种预测复合材料疲劳寿命的方法

说明书

本发明提供了一种预测复合材料疲劳寿命的方法，所述方法包括以下步骤：(1)对复合材料进行模态测试，得到频率值；将频率值代入疲劳寿命预测模型，得到预测的疲劳寿命，其中，所述疲劳寿命预测模型为关于交变循环次数与频率的疲劳寿命预测模型，所述交变循环次数与频率的数据通过交变疲劳载荷下同时进行疲劳试验和模态试验得到。本发明的方法只需采用简便易得的振动采集设备就能实现频率的采集，并进而预测疲劳寿命，简便易行且具有很好疲劳寿命预测的精度。

技术领域

本发明涉及复合材料疲劳寿命领域，具体涉及一种预测复合材料疲劳寿命的方法。

背景技术

纤维增强复合材料具有高的比强度、比模量、可设计性、耐腐蚀性等优点，现已广泛应用于航空航天、建筑土木、能源交通、海洋工程等领域。在工程应用中，许多纤维增强复合材料构件或部件在工作中长期承受反复作用的交变载荷，材料内部会逐渐萌生裂纹，随着疲劳损伤的不断累积，复合材料的强度与刚度严重下降，材料的使用寿命大大缩短。因此，对复合材料的疲劳寿命进行预测，具有重要意义。

目前的疲劳寿命预测技术基本上都是通过变化着的机械性能(如剩余强度、剩余刚度)为参量来描述疲劳损伤的演化，并建立这些参量与疲劳寿命的联系，从而预测疲劳寿命。现有技术要测量剩余强度和剩余刚度这些参量来预测疲劳寿命，首先，测量复合材料的剩余强度和剩余刚度都无法在线进行，即需要将正在服役的复合材料构件拆下来再放到测试设备上进行测量；其次，测量这些参量需要借助较为昂贵的试验设备，如疲劳试验机；第三，测量剩余强度时还将破坏复合材料试件，属于破坏性的测试过程。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术存在的不足之处而提供一种预测复合材料疲劳寿命的方法。

为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：一种预测复合材料疲劳寿命的方法，所述方法包括以下步骤：

(1)对复合材料进行模态测试，得到频率值；

(2)将频率值代入疲劳寿命预测模型，得到预测的疲劳寿命，其中，所述疲劳寿命预测模型为关于交变循环次数与频率的疲劳寿命预测模型，所述交变循环次数与频率的数据通过交变疲劳载荷下同时进行疲劳试验和模态试验得到。

所述方法以振动频率为参量来预测疲劳寿命，只需借助常见易得的振动设备就可采集频率数据，且无需破坏试件，此外，振动频率还可以实现在线测量，即对正在服役的复合材料进行原位测试以获取振动信号，然后提取频率数据进行分析后便可以对复合材料的疲劳寿命进行评估。

优选地，所述交变疲劳载荷下进行疲劳试验得到由交变循环次数构成的集合A和由频率构成的集合B，所述集合A中的元素为交变循环次数，所述集合B中的元素为频率，所述疲劳寿命预测模型为所述集合A和集合B一一映射的模型。

优选地，所述疲劳寿命预测模型为关于交变循环次数与频率的多项式函数模型，所述多项式函数模型通过最小二乘法拟合得到。

优选地，所述多项式函数模型为以交变循环次数为因变量、频率为自变量的一元M次多项式，其中M为不小于1的整数。

优选地，所述疲劳寿命预测模型为关于交变循环次数与频率的训练人工神经网络模型，频率F作为人工神经网络的输入，交变循环次数N作为输出，对人工神经网络进行训练，通过训练人工神经网络建立人工智能预测模型。

优选地，所述进行疲劳试验和模态试验得到交变循环次数与频率数据的方法包括以下步骤：

(1)确定复合材料的静拉伸/压缩应力；

(2)对初始状态的复合材料试件进行振动测试，获得其初始频率；