简介:采用BP神经网络对聚酯玻璃钢氙弧灯加速老化的弯曲寿命进行了预测。通过对聚酯及其玻璃钢的人工氙弧灯加速老化,测试其不同老化时间的弯曲强度,对弯曲强度与老化时间进行BP神经网络的建模分析,借助MATLAB软件对聚酯玻璃钢的使用寿命分别进行分析与预测,并采用最小二乘法对所预测的结果进行了对比。结果表明:在以弯曲强度达到初始强度值的一半作为失效条件下,聚酯的氙灯老化寿命为813d,含填料玻璃钢老化寿命为1031d,无填料玻璃钢老化寿命为1065d,说明BP神经网络可以预测玻璃钢的老化寿命,预测结果与最小二乘法预测结果误差不大于8%,而且预测结果与该材料性能的实际情况相符。
简介:为预测舰船航空飞行器防护涂层的服役寿命,在现有的老化动力学预测模型基础上,提出了改进的老化动力学模型与神经网络模型两种新的预测模型。对基材为AF1410,表面处理依次为喷丸、喷锌、喷底漆、喷磁漆的试样,进行三亚外部环境(紫外、热冲击、低温疲劳、盐雾)的综合加速试验,采用电化学阻抗谱技术测得了试样涂层腐蚀老化过程中的阻抗模值数据,并利用试验数据针对3种预测模型进行测试。测试结果表明,改进的老化动力学神经网络模型预测精度较传统老化动力学模型明显提高,且神经网络模型预测精度提高程度更明显。
简介:采用数值模拟与实验相结合的方法预测3道冷金属过渡(CMT)焊接接头的薄弱环节。通过有限元方法预测焊接接头中残余应力的分布特征;通过金相实验获得焊接接头中不同特征区域的微观组织形貌特征。接头对称面上的最大主应力值最高,故该区域在服役过程中较易产生拉伸裂纹。第一次层间冷却结束后,焊缝金属与基板的交界面上因等效von-Mises应力最大而具有较高的裂纹敏感性。根据金相分析结果,第3道焊缝中晶粒最为粗大,而层间的熔合区则具有粗大的晶间析出物组织特征,两种现象均意味着较差的力学性能。焊接接头中最为薄弱的区域则位于分别通过数值方法和实验方法得出的薄弱区域的交叉区域。