CN112364517A - 缸盖在低周疲劳下的寿命评估方法及相关设备 - Google Patents
缸盖在低周疲劳下的寿命评估方法及相关设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112364517A CN112364517A CN202011300613.9A CN202011300613A CN112364517A CN 112364517 A CN112364517 A CN 112364517A CN 202011300613 A CN202011300613 A CN 202011300613A CN 112364517 A CN112364517 A CN 112364517A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- test
- model
- analysis
- fatigue
- stress
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16C—COMPUTATIONAL CHEMISTRY; CHEMOINFORMATICS; COMPUTATIONAL MATERIALS SCIENCE
- G16C10/00—Computational theoretical chemistry, i.e. ICT specially adapted for theoretical aspects of quantum chemistry, molecular mechanics, molecular dynamics or the like
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16C—COMPUTATIONAL CHEMISTRY; CHEMOINFORMATICS; COMPUTATIONAL MATERIALS SCIENCE
- G16C60/00—Computational materials science, i.e. ICT specially adapted for investigating the physical or chemical properties of materials or phenomena associated with their design, synthesis, processing, characterisation or utilisation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
- G06F2111/10—Numerical modelling
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
- G06F2119/02—Reliability analysis or reliability optimisation; Failure analysis, e.g. worst case scenario performance, failure mode and effects analysis [FMEA]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
- G06F2119/04—Ageing analysis or optimisation against ageing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
- G06F2119/08—Thermal analysis or thermal optimisation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
- G06F2119/14—Force analysis or force optimisation, e.g. static or dynamic forces
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Investigating Strength Of Materials By Application Of Mechanical Stress (AREA)
Abstract
本说明书实施例公开一种缸盖在低周疲劳下的寿命评估方法及相关设备，该方法包括：通过材料测试试验，获取模型参数；根据分析条件，通过预设应力应变分析模型计算第一分析信息，预设应力应变分析用于分析缸盖在应力作用下的塑性硬化情况以及缸盖在应力作用下蠕变松弛情况；根据第一分析信息，通过预设热机疲劳分析模型按照评估测试条件确定第二分析信息，第二分析信息用于表征缸盖在低周疲劳下的寿命。上述方案中，能够兼顾蠕变损耗和应力损耗两种情况下的缸盖的寿命分析，从而可以实现基于多种损耗因素的共同作用下缸盖寿命的评估，使寿命评估结果更为准确性。
Description
技术领域
本说明书实施例涉及汽车技术领域，尤其涉及一种缸盖在低周疲劳下的寿命评估方法及相关设备。
背景技术
车辆在行驶过程中，发动机的缸盖基于不同的运行工况会发生损耗，由于损耗的程度将影响缸盖的寿命，介于发动机的特殊性，其寿命将直接影响车辆的使用，因此，对发动机缸盖的寿命进行合理的评估成为了领域内逐步重视的问题。
目前，缸盖在低周疲劳的影响下，其寿命评估的过程都是在对缸盖进行分区后，不同分区分别分析其分区的主要损耗类型，从而评估到不同分区的寿命后综合分析，以此确定整个缸盖的寿命。然而，在实际应用中，由于现有技术在进行寿命评估的过程不同分区按照不同损耗方式进行寿命评估虽然考量了不同损耗的影响，但在实际使用过程中，缸盖在低周疲劳下的寿命是基于多种损耗方式共同作用的结果，这就使得一种分区分析一种主要的损耗的寿命影响的方式令缸盖整体的寿命评估结果存在较大误差。
发明内容
本说明书实施例提供及一种缸盖在低周疲劳下的寿命评估方法及相关设备。
第一方面，本说明书实施例提供一种缸盖在低周疲劳下的寿命评估方法，所述方法包括：
通过材料测试试验，获取模型参数，所述模型参数包括第一参数及第二参数，其中，所述第一参数为用于评估缸盖的应力应变情况的模型所需的材料本构参数，所述第二参数为用于在评估缸盖寿命的模型所需的材料寿命参数；
根据分析条件，通过预设应力应变分析模型计算第一分析信息，所述预设应力应变分析模型是基于第一基础模型及第一参数构建的，所述预设应力应变分析用于分析缸盖在应力作用下的塑性硬化情况以及缸盖在应力作用下蠕变松弛情况；所述分析条件包括温度场信息、螺栓预紧力信息；所述第一分析信息中包含有应力分析信息和蠕变分析信息；
根据所述第一分析信息，通过预设热机疲劳分析模型按照评估测试条件确定第二分析信息，所述第二分析信息用于表征所述缸盖在低周疲劳下的寿命；所述评估测试条件包括测试周期以及每个测试周期的时长、测试工况；所述预设热机疲劳分析模型是基于第二基础模型及第二参数构建的，所述预设热机疲劳分析模型用于通过所述缸盖在低周疲劳下的损耗情况确定缸盖寿命。
可选的，在所述根据分析条件，通过预设应力应变分析模型计算第一分析信息之前，所述方法还包括：
根据塑性硬化公式及双曲蠕变公式构建第一基础模型；
通过所述第一基础模型及所述第一参数，构建所述预设应力应变分析模型。
可选的在所述根据所述第一分析信息，通过预设热机疲劳分析模型按照评估测试条件确定第二分析信息之前，所述方法还包括：
根据非线性蠕变公式及疲劳损伤演化公式构建所述第二基础模型；
通过所述第二基础模型及所述第二参数，构建所述预设热机疲劳分析模型。
可选的，所述材料测试试验包括：拉伸试验、蠕变试验、应变控制疲劳试验、应力控制疲劳试验和应力保持疲劳试验；
所述通过材料测试试验，获取模型参数，包括：
通过应变控制疲劳试验及蠕变试验，确定第一参数的参数组，所述第一参数的参数组中包含有用于构建预设应力应变分析模型的多组第一参数；
通过应变控制疲劳试验，应力控制疲劳试验，应力保持疲劳和蠕变试验确定第二参数的参数组，所述第二参数的参数组中包含有用于构建预设热机疲劳分析试验的多组第二参数。
可选的，所述通过所述第一基础模型及所述第一参数，构建所述预设应力应变分析模型包括：
通过所述第一基础模型以及第一参数的参数组，按照每个参数组生成对应的第一候选模型；
根据第一测试试验数据以及所述第一候选模型的预测结果，从多个所述第一候选模型中确定所述预设应力应变分析模型，所述第一测试试验数据为所述材料测试试验中应变控制疲劳试验及蠕变试验中获取的试验数据；
可选的，所述通过所述第二基础模型及所述第二参数，构建所述预设热机疲劳分析模型，包括：
通过所述第二基础模型以及第二参数的参数组，按照每个参数组生成对应的第二候选模型；
根据第二测试试验数据以及所述第二候选模型的预测结果，从多个所述第二候选模型中确定所述预设热机疲劳分析模型，所述第二测试试验数据为所述材料测试试验中应变控制疲劳试验，应力控制疲劳试验，应力保持疲劳和蠕变试验中获取的试验数据。
可选的，在所述根据所述第一分析信息，通过预设热机疲劳分析模型按照评估测试条件确定第二分析信息之前，所述方法还包括：
根据测试工况类型、工况持续时间、工况更换周期以及工况循环信息设置所述评估测试条件，其中，所述测试工况类型包括怠速工况以及全负荷工况；所述工况循环信息用于确定循环次数以及循环过程中的温度变化信息。
第二方面，本说明书实施例提供了一种缸盖在低周疲劳下的寿命评估装置，包括：
获取单元，用于通过材料测试试验，获取模型参数，所述模型参数包括第一参数及第二参数，其中，所述第一参数为用于评估缸盖的应力应变情况的模型所需的材料本构参数，所述第二参数为用于在评估缸盖寿命的模型所需的材料寿命参数；
计算单元，用于根据分析条件，通过预设应力应变分析模型计算第一分析信息，所述预设应力应变分析模型是基于第一基础模型及第一参数构建的，所述预设应力应变分析用于分析缸盖在应力作用下的塑性硬化情况以及缸盖在应力作用下蠕变松弛情况；所述分析条件包括温度场信息、螺栓预紧力信息，所述第一分析信息中包含有应力分析信息和蠕变分析信息；
确定单元，用于根据所述第一分析信息，通过预设热机疲劳分析模型按照评估测试条件确定第二分析信息，所述第二分析信息用于表征所述缸盖在低周疲劳下的寿命；所述评估测试条件包括测试周期以及每个测试周期的时长、测试工况；所述预设热机疲劳分析模型是基于第二基础模型及第二参数构建的，所述预设热机疲劳分析模型用于通过所述缸盖在低周疲劳下的损耗情况确定缸盖寿命。
可选的，所述装置还包括：
第一构建单元，用于根据塑性硬化公式及双曲蠕变公式构建第一基础模型；
第二构建单元，用于通过所述第一基础模型及所述第一参数，构建所述预设应力应变分析模型。
可选的，所述装置还包括：
第三构建单元，用于根据非线性蠕变公式及疲劳损伤演化公式构建所述第二基础模型；
第四构建单元，用于通过所述第二基础模型及所述第二参数，构建所述预设热机疲劳分析模型。
可选的，所述材料测试试验包括：拉伸试验、蠕变试验、应变控制疲劳试验、应力控制疲劳试验和应力保持疲劳试验；
所述获取单元包括：
第一确定模块，用于通过应变控制疲劳试验及蠕变试验，确定第一参数的参数组，所述第一参数的参数组中包含有用于构建预设应力应变分析模型的多组第一参数；
第二确定模块，用于通过应变控制疲劳试验，应力控制疲劳试验，应力保持疲劳和蠕变试验确定第二参数的参数组，所述第二参数的参数组中包含有用于构建预设热机疲劳分析试验的多组第二参数。
可选的，所述第二构建单元包括：
生成模块，用于通过所述第一基础模型以及第一参数的参数组，按照每个参数组生成对应的第一候选模型；
确定模块，用于根据第一测试试验数据以及所述第一候选模型的预测结果，从多个所述第一候选模型中确定所述预设应力应变分析模型，所述第一测试试验数据为所述材料测试试验中应变控制疲劳试验及蠕变试验中获取的试验数据；
可选的，所述第四构建单元，包括：
生成模块，用于通过所述第二基础模型以及第二参数的参数组，按照每个参数组生成对应的第二候选模型；
确定模块，用于根据第二测试试验数据以及所述第二候选模型的预测结果，从多个所述第二候选模型中确定所述预设热机疲劳分析模型，所述第二测试试验数据为所述材料测试试验中应变控制疲劳试验，应力控制疲劳试验，应力保持疲劳和蠕变试验中获取的试验数据。
可选的，所述装置还包括：
设置单元，用于根据测试工况类型、工况持续时间、工况更换周期以及工况循环信息设置所述评估测试条件，其中，所述测试工况类型包括怠速工况以及全负荷工况；所述工况循环信息用于确定循环次数以及循环过程中的温度变化信息。
第三方面，本说明书实施例提供一种缸盖在低周疲劳下的寿命评估系统，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行上述任一项所述方法的步骤。
第四方面，本说明书实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述任一项所述方法的步骤。
本说明书实施例有益效果如下：
本说明书实施例中，上述缸盖在低周疲劳下的寿命评估的方法、装置、系统及存储介质，能够通过材料测试试验，获取模型参数，再根据分析条件，通过预设应力应变分析模型计算第一分析信息，最后根据所述第一分析信息，通过预设热机疲劳分析模型按照评估测试条件确定第二分析信息，所述第二分析信息用于表征所述缸盖在低周疲劳下的寿命，从而实现对缸盖在低周疲劳下的寿命评估。其中，所述评估测试条件包括测试周期以及每个测试周期的时长、测试工况；所述模型参数包括第一参数及第二参数；所述第一参数为用于评估缸盖的应力应变情况的模型所需的材料本构参数，所述第二参数为用于在评估缸盖寿命的模型所需的材料寿命参数；所述预设应力应变分析模型是基于第一基础模型及第一参数构建的，所述预设应力应变分析用于分析缸盖在应力作用下的塑性硬化情况以及缸盖在应力作用下蠕变松弛情况；所述分析条件包括温度场信息、螺栓预紧力信息；所述第一分析信息中包含有应力分析信息和蠕变分析信息，这样，与现有技术相比，本说明书实施例所述的方法所述预设热机疲劳分析模型确定第二分析信息是基于第一分析信息执行的，而第一分析信息是通过预设应力应变分析模型得到的，该预设应力应变分析模型能够实现对缸盖在应力作用下的塑性硬化情况以及缸盖在应力作用下蠕变松弛情况的分析，也就是说本说明书所示的方法能够兼顾蠕变损耗和应力损耗两种情况下的缸盖的寿命分析，从而可以实现基于多种损耗因素的共同作用下缸盖寿命的评估，使寿命评估结果更为准确性。并且，由于用于构建预设应力应变分析模型及预设热机疲劳分析模型的第一参数、第二参数均为材料测试试验中获取的，可以确保在缸盖材料发生变化时，能够按照对应的材料性质分析缸盖寿命，能够针对不同的缸盖材料的低周疲劳下的寿命进行不同的分析，具有较好的适应性。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本说明书的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1为本说明书实施例第一方面提供的一种缸盖在低周疲劳下的寿命评估方法流程图；
图2为本说明书实施例第二方面提供的缸盖在低周疲劳下的寿命评估装置的示意图；
图3为本说明书实施例第二方面提供的另一种缸盖在低周疲劳下的寿命评估装置的示意图。
具体实施方式
为了更好的理解上述技术方案，下面通过附图以及具体实施例对本说明书实施例的技术方案做详细的说明，应当理解本说明书实施例以及实施例中的具体特征是对本说明书实施例技术方案的详细的说明，而不是对本说明书技术方案的限定，在不冲突的情况下，本说明书实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。
具体的，本发明实施例提供了一种缸盖在低周疲劳下的寿命评估方法，其具体实施过程可如图1所示，该方法包括以下步骤：
101、通过材料测试试验，获取模型参数。
其中，所述模型参数包括第一参数及第二参数；所述第一参数为用于评估缸盖的应力应变情况的模型所需的材料本构参数，所述第二参数为用于在评估缸盖寿命的模型所需的材料寿命参数。
102、根据分析条件，通过预设应力应变分析模型计算第一分析信息。
其中，所述预设应力应变分析模型是基于第一基础模型及第一参数构建的，所述预设应力应变分析用于分析缸盖在应力作用下的塑性硬化情况以及缸盖在应力作用下蠕变松弛情况；所述分析条件包括温度场信息、螺栓预紧力信息；所述第一分析信息中包含有应力分析信息和蠕变分析信息；
103、根据所述第一分析信息，通过预设热机疲劳分析模型按照评估测试条件确定第二分析信息。
其中，所述第二分析信息用于表征所述缸盖在低周疲劳下的寿命；所述评估测试条件包括测试周期以及每个测试周期的时长、测试工况；所述预设热机疲劳分析模型是基于第二基础模型及第二参数构建的，所述预设热机疲劳分析模型用于通过所述缸盖在低周疲劳下的损耗情况确定缸盖寿命。
本说明书实施例中，当步骤101执行测试试验时，被测试的材料与所述缸盖的材料相同，这样才可以确保得到的模型参数符合后续构建模型的预测结果的准确性。另外，在步骤102中所述分析条件中包括用于分析缸盖在应力应变下的多种参数，其中可以包括温度场信息及螺栓预拧紧信息，该螺栓预拧紧信息可以理解为缸盖在使用过程中螺栓的紧固情况，同时，所述温度场信息可以理解为热负荷，是基于预设的有限元模型通过对材料参数经过不同工况下运行时得到的分析结果，其中，该温度场信息可以在本实施例所述的方法执行前预先执行，以便在本实施例执行过程中直接获取。此外，第一分析信息是通过预设应力应变分析模型计算得到的，因此该第一分析信息中包含有应力应变的相关情况，即缸盖在应力下塑性硬化的情况以及在长时间应力下的蠕变情况。在步骤103中，所述评估测试条件可以预先设置，其中包括但不限于工况情况、循环情况以及每个工况的持续时间，这样，可以基于预设热机疲劳分析模型按照评估测试条件模拟实际的运行状态，从而得到符合实际运行情况的缸盖损耗情况，继而得到低周疲劳下的缸盖寿命的评估结果。
进一步的，在所述根据分析条件，通过预设应力应变分析模型计算第一分析信息之前，所述方法还包括进行第一基础模型的构建，并在此基础上构建对应的预设应力应变分析模型，因此，上述实施例所述的方法还可以包括：
根据塑性硬化公式及双曲蠕变公式构建第一基础模型；
通过所述第一基础模型及所述第一参数，构建所述预设应力应变分析模型。
进一步的，为了确保实现对缸盖在应力作用下的塑性硬化的变化的分析，以及在长时间应力作用下的蠕变情况，在此可分别基于塑性硬化公式及双曲蠕变公式来构建第一基础模型，用于后续基于此模型构建用于对应力应变关系进行分析的预设应力应变分析模型的构建。
塑性硬化公式描述了塑性状态下应力和应变的关系，其中分为多轴拉伸的情况和单轴拉伸的情况。具体的，
多轴拉伸时的数学表达式为：
在上述公式中
代表计算出的应力值，
为根据应变换算得出的应变系数。
单轴的数学表达式为：
在上述公式中，C和γ为用于表征塑性硬化特征的材料参数，属于本发明实施例所述的第一参数中的参数。
而对于双曲蠕变公式，该公式描述了稳定蠕变应变速率(ε·)和温度(T)及蠕变应力(σ)之间的关系，其数学表达式为：
其中B,n,A和Q为材料参数；R为气体常数，R为气体常数，R＝8.314(J/mol*K)。
通过上述实施例可知，在上述公式中可以得出应力应变的结果σ(t)，即应力应变对缸盖的作用情况，这样应力应变的结果能够得到应力积累的损伤
而寿命与损伤的倒数正相关，因此，可以基于预设应力应变模型得到应力应变的结果能够为后续计算缸盖的寿命奠定数据基础。
进一步的，在实际应用中，在所述根据所述第一分析信息，通过预设热机疲劳分析模型按照评估测试条件确定第二分析信息之前，上述实施例所述方法还可以包括构建第二基础模型，以及以第二基础模型为基础构建对应的预设热机疲劳分析模型的过程，其中包括：
首先，根据非线性蠕变公式及疲劳损伤演化公式构建所述第二基础模型；
然后，通过所述第二基础模型及所述第二参数，构建所述预设热机疲劳分析模型。
在上述步骤中，所述预设热机疲劳模型的构建过程可以按照下述方式执行：
在进行热机疲劳分析过程中，可以选取Chaboche热机寿命模型作为所述第二基础模型，该模型是基于非线性蠕变和疲劳损伤演化方程。其中，在该方程中的所需的参数，即材料参数，一般是从等温蠕变断裂试验和等温应力控制快速疲劳试验中获取的。同时，在分析过程中，实际上蠕变和损伤的交互作用是通过在每个循环的蠕变和疲劳损伤不断累积的，累积方式为非线性。通常，损伤值累积到1时，可认为失效发生，由于Chaboche模型中的损伤的分析方式较接近于真实的情况，该模型比较灵活，既可预测等温蠕变疲劳寿命也可预测热机疲劳寿命。
Chaboche模型可以理解为总损伤是蠕变和疲劳损伤的总和，即总损伤D＝Dcreep+Dfatigue，其中，Dcreep、Dfatigue分别代表蠕变损伤和疲劳损伤。
同时，Chaboche蠕变(creep)演化方程为：
其中D为损伤A,r和k是依赖于温度的材料常数，k和应力有关，这些材料参量可从等温蠕变断裂试验中获取，上述参数属于本实施例所述的第二参数。
因此，对于变应力循环，蠕变寿命为：
另外，Chaboche疲劳(fatigue)损伤演化方程为：
其中
其中，上述公式中P,
σl0,β,b,b′,C0和a为材料参量，其中的a为疲劳蠕变的交互影响参数，这些参数也属于本实施例所述的第二参数。
因此，对于变应力循环，疲劳寿命为：
需要说明的是，在上述实施例中，可见，无论是预设应力应变分析模型及预设热机疲劳分析模型中都分别包含有多个参量，即第一参数及第二参数，因此，在实际应用中，当确定了第一基础模型和第二基础模型后，可以通过材料测试试验中得到的对应第一参数，第二参数分别代入至上述对应的第一基础模型和第二基础模型，从而完成构建对应的预设应力应变分析模型及预设热及预设热机疲劳分析模型。
进一步的，对于前述实施例101中执行的材料测试试验，该材料测试试验可以包括多种不同的试验，用以分别得到对应的不同的参数，其中包括：拉伸试验、蠕变试验、应变控制疲劳试验、应力控制疲劳试验和应力保持疲劳试验。
同时，上述试验中得到的参数不仅仅为单一的一个参数，也可以是包含不同参数的多种参数的不同组合，基于此，前述实施例中不中101中，所述通过材料测试试验，获取模型参数，可以包括：
通过应变控制疲劳试验及蠕变试验，确定第一参数的参数组，所述第一参数的参数组中包含有用于构建预设应力应变分析模型的多组第一参数；
通过应变控制疲劳试验，应力控制疲劳试验，应力保持疲劳和蠕变试验确定第二参数的参数组，所述第二参数的参数组中包含有用于构建预设热机疲劳分析试验的多组第二参数。
进一步的，基于前述实施例的描述可知，当存在多组第一参数和第二参数时，由于实际应用中符合实际需要的参数可能仅仅是其中的一组，因此，在后续步骤构建对应的预设应力应变公式和预设热机疲劳公式时，还可以按照下述方式执行。
其中，对于构建预设应力应变分析模型时，所述通过所述第一基础模型及所述第一参数，构建所述预设应力应变分析模型包括：
通过所述第一基础模型以及第一参数的参数组，按照每个参数组生成对应的第一候选模型；
根据第一测试试验数据以及所述第一候选模型的预测结果，从多个所述第一候选模型中确定所述预设应力应变分析模型，所述第一测试试验数据为所述材料测试试验中应变控制疲劳试验及蠕变试验中获取的试验数据；
而对于构建预设热机疲劳分析模型时，所述通过所述第二基础模型及所述第二参数，构建所述预设热机疲劳分析模型，包括：
通过所述第二基础模型以及第二参数的参数组，按照每个参数组生成对应的第二候选模型；
根据第二测试试验数据以及所述第二候选模型的预测结果，从多个所述第二候选模型中确定所述预设热机疲劳分析模型，所述第二测试试验数据为所述材料测试试验中应变控制疲劳试验，应力控制疲劳试验，应力保持疲劳和蠕变试验中获取的试验数据。
在上述过程中，无论是从第一候选模型选出预设应力应变分析模型还是从第二候选模型中选出预设热机疲劳分析模型，都是基于候选模型的预测结果，和在材料测试试验中得到的实际试验的真实结果进行对比实现的，也就是说当预测结果与真实结果之间的差异小于预设值时，则可以理解为该候选模型较为准确，反之则说明该候选模型不符合实际结果，以此实现从多组参数对应的多个候选模型中选取最符合实际情况的模型的效果，从而确保了得到的预设应力应变分析模型和预设热机疲劳分析模型的准确性，为后续预测结果的准确性奠定了基础。
具体的，由于第一基础模型包含两部分：塑性硬化公式和双曲蠕变公式。而第一参数实际上存在多组，这样可以根据材料试验的真实结果分别对每组第一参数与塑性硬化公式、双曲蠕变公式构建的候选模型进行分析，即对上述多组参数进行拟合。
塑性硬化公式为
因此，对比拟合塑性硬化公式与试验数据应力应变稳定循环趋势进行对比，若预测结果与实际试验结果基本一致，满足要求。
双曲蠕变公式为
在此，若预测结果和实测的稳定蠕变速率比值在0.3～3，则说明候选模型准确性符合要求。
另外，基于Chaboche热机疲劳分析模型为：
dD＝dDcreep+dDfatigue
在从候选模型确定真正的模型过程中，主要通过所有试验温度下的应变控制疲劳，应力控制疲劳，以及应力保持疲劳和蠕变疲劳处理的试验结果和预设结果进行对比，若差异在±5倍分散带内，则说明候选模型符合实际需求。
进一步，在步骤103执行之前，还可以包括设置评估测试条件的过程，因此，在所述根据所述第一分析信息，通过预设热机疲劳分析模型按照评估测试条件确定第二分析信息之前，所述方法还可以包括：
根据测试工况类型、工况持续时间、工况更换周期以及工况循环信息设置所述评估测试条件，其中，所述测试工况类型包括怠速工况以及全负荷工况；所述工况循环信息用于确定循环次数以及循环过程中的温度变化信息。
这样，通过设置具体的工况类型，每种工况的持续时间，工况更换的周期自己工况循环信息，能够确保在具体的评估缸盖的低周疲劳下寿命时，能够在具体的工况下分析的结果，更为趋近真实运行情况，使寿命的评估结果更为真实、准确。
综上所示，本说明书实施例提供了一种缸盖在低周疲劳下的寿命评估方法，
能够通过材料测试试验，获取模型参数，再根据分析条件，通过预设应力应变分析模型计算第一分析信息，最后根据所述第一分析信息，通过预设热机疲劳分析模型按照评估测试条件确定第二分析信息，所述第二分析信息用于表征所述缸盖在低周疲劳下的寿命，从而实现对缸盖在低周疲劳下的寿命评估。其中，所述评估测试条件包括测试周期以及每个测试周期的时长、测试工况；所述模型参数包括第一参数及第二参数；所述第一参数为用于评估缸盖的应力应变情况的模型所需的材料本构参数，所述第二参数为用于在评估缸盖寿命的模型所需的材料寿命参数；所述预设应力应变分析模型是基于第一基础模型及第一参数构建的，所述预设应力应变分析用于分析缸盖在应力作用下的塑性硬化情况以及缸盖在应力作用下蠕变松弛情况；所述分析条件包括温度场信息、螺栓预紧力信息；所述第一分析信息中包含有应力分析信息和蠕变分析信息，这样，与现有技术相比，本说明书实施例所述的方法所述预设热机疲劳分析模型确定第二分析信息是基于第一分析信息执行的，而第一分析信息是通过预设应力应变分析模型得到的，该预设应力应变分析模型能够实现对缸盖在应力作用下的塑性硬化情况以及缸盖在应力作用下蠕变松弛情况的分析，也就是说本说明书所示的方法能够兼顾蠕变损耗和应力损耗两种情况下的缸盖的寿命分析，从而可以实现基于多种损耗因素的共同作用下缸盖寿命的评估，使寿命评估结果更为准确性。并且，由于用于构建预设应力应变分析模型及预设热机疲劳分析模型的第一参数、第二参数均为材料测试试验中获取的，可以确保在缸盖材料发生变化时，能够按照对应的材料性质分析缸盖寿命，能够针对不同的缸盖材料的低周疲劳下的寿命进行不同的分析，具有较好的适应性。
第二方面，基于上述所述方法的同一发明构思，本说明书实施例提供一种缸盖在低周疲劳下的寿命评估装置，其实现的功能和效果如前述第一方面所述的方法，具体的，请参考图2，该装置包括：
获取单元21，可以用于通过材料测试试验，获取模型参数，所述模型参数包括第一参数及第二参数，其中，所述第一参数为可以用于评估缸盖的应力应变情况的模型所需的材料本构参数，所述第二参数为可以用于在评估缸盖寿命的模型所需的材料寿命参数；
计算单元22，可以用于根据分析条件，通过基于获取单元21获取的模型参数构建的预设应力应变分析模型计算第一分析信息，所述预设应力应变分析模型是基于第一基础模型及第一参数构建的，所述预设应力应变分析可以用于分析缸盖在应力作用下的塑性硬化情况以及缸盖在应力作用下蠕变松弛情况；所述分析条件包括温度场信息、螺栓预紧力信息，所述第一分析信息中包含有应力分析信息和蠕变分析信息；
确定单元23，可以用于根据所述计算单元22计算的第一分析信息，通过预设热机疲劳分析模型按照评估测试条件确定第二分析信息，所述第二分析信息可以用于表征所述缸盖在低周疲劳下的寿命；所述评估测试条件包括测试周期以及每个测试周期的时长、测试工况；所述预设热机疲劳分析模型是基于第二基础模型及第二参数构建的，所述预设热机疲劳分析模型可以用于通过所述缸盖在低周疲劳下的损耗情况确定缸盖寿命。
可选的，如图3所示，所述装置还包括：
第一构建单元24，可以用于根据塑性硬化公式及双曲蠕变公式构建第一基础模型；
第二构建单元25，可以用于通过所述第一构建单元24构建的第一基础模型及所述第一参数，构建所述预设应力应变分析模型。
可选的，如图3所示，所述装置还包括：
第三构建单元26，可以用于根据非线性蠕变公式及疲劳损伤演化公式构建所述第二基础模型；
第四构建单元27，可以用于通过所述第三构建单元26构建的第二基础模型及所述第二参数，构建所述预设热机疲劳分析模型。
可选的，如图3所示，所述材料测试试验包括：拉伸试验、蠕变试验、应变控制疲劳试验、应力控制疲劳试验和应力保持疲劳试验；
所述获取单元21包括：
第一确定模块211，可以用于通过应变控制疲劳试验及蠕变试验，确定第一参数的参数组，所述第一参数的参数组中包含有可以用于构建预设应力应变分析模型的多组第一参数；
第二确定模块212，可以用于通过应变控制疲劳试验，应力控制疲劳试验，应力保持疲劳和蠕变试验确定第二参数的参数组，所述第二参数的参数组中包含有可以用于构建预设热机疲劳分析试验的多组第二参数。
可选的，如图3所示，所述第二构建单元25包括：
生成模块251，可以用于通过所述第一基础模型以及第一参数的参数组，按照每个参数组生成对应的第一候选模型；
确定模块252，可以用于根据第一测试试验数据以及所述第一候选模型的预测结果，从多个所述生成模块251生成的第一候选模型中确定所述预设应力应变分析模型，所述第一测试试验数据为所述材料测试试验中应变控制疲劳试验及蠕变试验中获取的试验数据；
可选的，如图3所示，所述第四构建单元27，包括：
生成模块271，可以用于通过所述第二基础模型以及第二参数的参数组，按照每个参数组生成对应的第二候选模型；
确定模块272，可以用于根据第二测试试验数据以及所述生成模块271生成的第二候选模型的预测结果，从多个所述第二候选模型中确定所述预设热机疲劳分析模型，所述第二测试试验数据为所述材料测试试验中应变控制疲劳试验，应力控制疲劳试验，应力保持疲劳和蠕变试验中获取的试验数据。
可选的，如图3所示，所述装置还包括：
设置单元28，可以用于根据测试工况类型、工况持续时间、工况更换周期以及工况循环信息设置所述评估测试条件，以便所述确定单元23基于所述评估测试条件执行寿命评估，其中，所述测试工况类型包括怠速工况以及全负荷工况；所述工况循环信息可以用于确定循环次数以及循环过程中的温度变化信息。
第三方面，基于与前述实施例中缸盖在低周疲劳下的寿命评估方法同样的发明构思，本说明书实施例还提供一种缸盖在低周疲劳下的寿命评估系统，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现前文所述缸盖在低周疲劳下的寿命评估方法的任一方法的步骤。
第四方面，基于与前述实施例中缸盖在低周疲劳下的寿命评估方法的发明构思，本说明书实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前文所述缸盖在低周疲劳下的寿命评估方法的任一方法的步骤。
本说明书是参照根据本说明书实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的设备。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令设备的制造品，该指令设备实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本说明书的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本说明书范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本说明书进行各种改动和变型而不脱离本说明书的精神和范围。这样，倘若本说明书的这些修改和变型属于本说明书权利要求及其等同技术的范围之内，则本说明书也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种缸盖在低周疲劳下的寿命评估方法，其特征在于，包括：
通过材料测试试验，获取模型参数，所述模型参数包括第一参数及第二参数，其中，所述第一参数为用于评估缸盖的应力应变情况的模型所需的材料本构参数，所述第二参数为用于在评估缸盖寿命的模型所需的材料寿命参数；
根据分析条件，通过预设应力应变分析模型计算第一分析信息，所述预设应力应变分析模型是基于第一基础模型及第一参数构建的，所述预设应力应变分析用于分析缸盖在应力作用下的塑性硬化情况以及缸盖在应力作用下蠕变松弛情况；所述分析条件包括温度场信息、螺栓预紧力信息；所述第一分析信息中包含有应力分析信息和蠕变分析信息；
根据所述第一分析信息，通过预设热机疲劳分析模型按照评估测试条件确定第二分析信息，所述第二分析信息用于表征所述缸盖在低周疲劳下的寿命；所述评估测试条件包括测试周期以及每个测试周期的时长、测试工况；所述预设热机疲劳分析模型是基于第二基础模型及第二参数构建的，所述预设热机疲劳分析模型用于通过所述缸盖在低周疲劳下的损耗情况确定缸盖寿命。
2.根据权利要求1所述的缸盖在低周疲劳下的寿命评估方法，其特征在于，在所述根据分析条件，通过预设应力应变分析模型计算第一分析信息之前，所述方法还包括：
根据塑性硬化公式及双曲蠕变公式构建第一基础模型；
通过所述第一基础模型及所述第一参数，构建所述预设应力应变分析模型。
3.根据权利要求2所述的缸盖在低周疲劳下的寿命评估方法，其特征在于，在所述根据所述第一分析信息，通过预设热机疲劳分析模型按照评估测试条件确定第二分析信息之前，所述方法还包括：
根据非线性蠕变公式及疲劳损伤演化公式构建所述第二基础模型；
通过所述第二基础模型及所述第二参数，构建所述预设热机疲劳分析模型。
4.根据权利要求3所述的缸盖在低周疲劳下的寿命评估方法，其特征在于，所述材料测试试验包括：拉伸试验、蠕变试验、应变控制疲劳试验、应力控制疲劳试验和应力保持疲劳试验；
所述通过材料测试试验，获取模型参数，包括：
通过应变控制疲劳试验及蠕变试验，确定第一参数的参数组，所述第一参数的参数组中包含有用于构建预设应力应变分析模型的多组第一参数；
通过应变控制疲劳试验，应力控制疲劳试验，应力保持疲劳和蠕变试验确定第二参数的参数组，所述第二参数的参数组中包含有用于构建预设热机疲劳分析试验的多组第二参数。
5.根据权利要求4所述的缸盖在低周疲劳下的寿命评估方法，其特征在于，所述通过所述第一基础模型及所述第一参数，构建所述预设应力应变分析模型包括：
通过所述第一基础模型以及第一参数的参数组，按照每个参数组生成对应的第一候选模型；
根据第一测试试验数据以及所述第一候选模型的预测结果，从多个所述第一候选模型中确定所述预设应力应变分析模型，所述第一测试试验数据为所述材料测试试验中应变控制疲劳试验及蠕变试验中获取的试验数据。
6.根据权利要求4所述的缸盖在低周疲劳下的寿命评估方法，其特征在于，所述通过所述第二基础模型及所述第二参数，构建所述预设热机疲劳分析模型，包括：
通过所述第二基础模型以及第二参数的参数组，按照每个参数组生成对应的第二候选模型；
根据第二测试试验数据以及所述第二候选模型的预测结果，从多个所述第二候选模型中确定所述预设热机疲劳分析模型，所述第二测试试验数据为所述材料测试试验中应变控制疲劳试验，应力控制疲劳试验，应力保持疲劳和蠕变试验中获取的试验数据。
7.根据权利要求1-6中任一项所述的缸盖在低周疲劳下的寿命评估方法，其特征在于，在所述根据所述第一分析信息，通过预设热机疲劳分析模型按照评估测试条件确定第二分析信息之前，所述方法还包括：
根据测试工况类型、工况持续时间、工况更换周期以及工况循环信息设置所述评估测试条件，其中，所述测试工况类型包括怠速工况以及全负荷工况；所述工况循环信息用于确定循环次数以及循环过程中的温度变化信息。
8.一种缸盖在低周疲劳下的寿命评估装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于通过材料测试试验，获取模型参数，所述模型参数包括第一参数及第二参数，其中，所述第一参数为用于评估缸盖的应力应变情况的模型所需的材料本构参数，所述第二参数为用于在评估缸盖寿命的模型所需的材料寿命参数；
计算单元，用于根据分析条件，通过预设应力应变分析模型计算第一分析信息，所述预设应力应变分析模型是基于第一基础模型及第一参数构建的，所述预设应力应变分析用于分析缸盖在应力作用下的塑性硬化情况以及缸盖在应力作用下蠕变松弛情况；所述分析条件包括温度场信息、螺栓预紧力信息，所述第一分析信息中包含有应力分析信息和蠕变分析信息；
确定单元，用于根据所述第一分析信息，通过预设热机疲劳分析模型按照评估测试条件确定第二分析信息，所述第二分析信息用于表征所述缸盖在低周疲劳下的寿命；所述评估测试条件包括测试周期以及每个测试周期的时长、测试工况；所述预设热机疲劳分析模型是基于第二基础模型及第二参数构建的，所述预设热机疲劳分析模型用于通过所述缸盖在低周疲劳下的损耗情况确定缸盖寿命。
9.一种缸盖在低周疲劳下的寿命评估系统，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-7任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一项所述方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011300613.9A CN112364517B (zh) | 2020-11-19 | 2020-11-19 | 缸盖在低周疲劳下的寿命评估方法及相关设备 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011300613.9A CN112364517B (zh) | 2020-11-19 | 2020-11-19 | 缸盖在低周疲劳下的寿命评估方法及相关设备 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112364517A true CN112364517A (zh) | 2021-02-12 |
| CN112364517B CN112364517B (zh) | 2022-11-01 |
Family
ID=74534369
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202011300613.9A Active CN112364517B (zh) | 2020-11-19 | 2020-11-19 | 缸盖在低周疲劳下的寿命评估方法及相关设备 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112364517B (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114139271A (zh) * | 2021-08-03 | 2022-03-04 | 东风汽车集团股份有限公司 | 一种变速箱壳体可靠性确定方法及装置 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004324598A (ja) * | 2003-04-28 | 2004-11-18 | Mazda Motor Corp | エンジン部品の破壊予測方法、破壊予測システム及びその制御プログラム |
| US20100332153A1 (en) * | 2007-12-14 | 2010-12-30 | Reinder Hindrik Vegter | Method of Determining Fatigue Life and Remaining Life |
| CN109598079A (zh) * | 2018-12-12 | 2019-04-09 | 中国北方发动机研究所(天津) | 一种气缸盖分区疲劳寿命预估方法 |
| CN110826267A (zh) * | 2019-10-11 | 2020-02-21 | 奇瑞汽车股份有限公司 | 发动机缸盖蠕变疲劳分析方法 |
| CN111896361A (zh) * | 2020-06-30 | 2020-11-06 | 中国北方发动机研究所(天津) | 一种基于能量法的发动机气缸盖热机疲劳寿命预测方法 |
-
2020
- 2020-11-19 CN CN202011300613.9A patent/CN112364517B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004324598A (ja) * | 2003-04-28 | 2004-11-18 | Mazda Motor Corp | エンジン部品の破壊予測方法、破壊予測システム及びその制御プログラム |
| US20100332153A1 (en) * | 2007-12-14 | 2010-12-30 | Reinder Hindrik Vegter | Method of Determining Fatigue Life and Remaining Life |
| CN109598079A (zh) * | 2018-12-12 | 2019-04-09 | 中国北方发动机研究所(天津) | 一种气缸盖分区疲劳寿命预估方法 |
| CN110826267A (zh) * | 2019-10-11 | 2020-02-21 | 奇瑞汽车股份有限公司 | 发动机缸盖蠕变疲劳分析方法 |
| CN111896361A (zh) * | 2020-06-30 | 2020-11-06 | 中国北方发动机研究所(天津) | 一种基于能量法的发动机气缸盖热机疲劳寿命预测方法 |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| VOLKOV,I.A.: "Modeling fatigue life of structural materials under block-type nonsymmetrical loading", 《9TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON MATERIALS STRUCTURE AND MICROMECHANICS OF FRACTURE》 * |
| 夏春晶等: "气缸盖蠕变-疲劳寿命预测", 《失效分析与预防》 * |
| 李鹏等: "基于能量法的气缸盖低周热机疲劳寿命预测方法研究", 《车用发动机》 * |
| 邵明扬: "基于线性累积损伤的汽轮机转子疲劳寿命评估与预测研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技Ⅱ辑》 * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114139271A (zh) * | 2021-08-03 | 2022-03-04 | 东风汽车集团股份有限公司 | 一种变速箱壳体可靠性确定方法及装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN112364517B (zh) | 2022-11-01 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US6301970B1 (en) | Cumulative damage model for structural analysis of filed polymeric materials | |
| CN110222439B (zh) | 基于Abaqus平台疲劳损伤与寿命评估方法 | |
| Trampert et al. | Thermomechanical fatigue life prediction of cylinder heads in combustion engines | |
| CN106096073A (zh) | 一种基于损伤力学非概率区间分析模型的金属疲劳裂纹全寿命预估方法 | |
| CN111639410B (zh) | 可靠性强化试验定量评估方法、装置及存储介质 | |
| US9612933B2 (en) | Method for deterministic stress based risk reduction | |
| US10908055B2 (en) | Evaluation of applications using digital image correlation techniques | |
| CN112364517B (zh) | 缸盖在低周疲劳下的寿命评估方法及相关设备 | |
| Barbash et al. | Critical plane analysis of rubber bushing durability under road loads | |
| Liu et al. | Reliability estimation by fusing multiple-source information based on evidential variable and Wiener process | |
| Nagode et al. | Fatigue life prediction using multiaxial energy calculations with the mean stress effect to predict failure of linear and nonlinear elastic solids | |
| Nahrmann et al. | Modelling of nonlocal damage and failure in ductile steel sheets under multiaxial loading | |
| JP2004324597A (ja) | エンジン部品の破壊予測方法、破壊予測システム及びその制御プログラム | |
| Hazime et al. | Lifetime assessment of cylinder heads for efficient heavy duty engines part II: Component-level application of advanced models for thermomechanical fatigue life prediction of lamellar graphite cast iron GJL250 and vermicular graphite cast iron GJV450 cylinder heads | |
| Liu et al. | Natural environment degradation prediction of rubber and MPSO-based aging acceleration factor identification through the dispersion coefficient minimisation method | |
| Ramaglia et al. | Creep and Fatigue of Single Crystal and Directionally Solidified Nickel-Base Blades via a Unified Approach Based on Hill48 Potential Function: Part 1—Plasticity and Creep | |
| JP2005519300A (ja) | 異方性材料からなる構成部材の弾塑性挙動を求める方法、およびこの方法の使用法 | |
| CN117408100A (zh) | 一种基于bp神经网络的群组螺栓预紧力分布预测方法 | |
| CN109800975B (zh) | 一种资源评估方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| Correia et al. | Fatigue damage assessment of a riveted connection made of puddle iron from the Fão bridge using the modified probabilistic interpretation technique | |
| Mars | Critical Plane Analysis of Rubber | |
| CN109782743B (zh) | 一种工况分析判定方法及系统 | |
| WO2023280498A1 (en) | Method and system for generating a test coupon specification for predicting fatigue life of a component | |
| Roy et al. | A stochastic model for evolution of creep damage in engineering materials | |
| CN111210105A (zh) | 连续工作性能验证、装置、计算机设备和存储介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |