基于免疫算法的316L不锈钢高温低周疲劳寿命预测
Prediction for High-Temperature Low-Cycle Fatigue Lifetime of 316L Stainless Steel Based on Immune Algorithm
摘 要
以316L奥氏体不锈钢为研究对象,以带有保持时间修正的Manson-Coffin高温低周疲劳寿命预测模型Nf(Δt)=f(εpa,Δt)为目标函数,应用免疫算法优化其参数并进行寿命计算;另对316L不锈钢进行了550℃和600℃的高温低周疲劳试验,并将计算值与试验值进行了对比.结果表明:采用免疫算法可较好地对该钢在550℃和600℃的高温低周疲劳寿命进行预测.
高温低周疲劳
寿命预测
immune algorithm
high-temperature low-cycle fatigue
lifetime prediction
Abstract
Immune algorithm was proposed to predict the low cycle fatigue lifetime for 316L austenitic stainless steel at high temperatures,taking the amendatory Manson-Coffin formula,Nf(Δt)=f(εpa,Δt)as objective function.The high-temperature low-cycle fatigue experiments were performed for the 316L stainless steel at 550℃ and 600℃.The calculated results were compared with the experimental results.The results show that the immune algorithm could provide effective prediction for the low cycle fatigue creep lifetime of the steel at 550℃ and 600℃.
中图分类号 TG111.8
所属栏目 物理模拟与数值模拟
基金项目 国家自然科学基金资助项目(50775015);湖南省教育厅重点资助项目(06A002);动力机械及工程湖南省重点学科资助项目
收稿日期 2009/6/25
修改稿日期 2010/3/29
网络出版日期
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备注任延杰(1978-),女,吉林松原人,讲师,博士.
引用该论文: REN Yan-jie,CHEN Jian,QIU Wei,WANG Zhao,HE Jian-jun,LU Xu-xiang,LI Mao-jun. Prediction for High-Temperature Low-Cycle Fatigue Lifetime of 316L Stainless Steel Based on Immune Algorithm[J]. Materials for mechancial engineering, 2010, 34(7): 92～94
任延杰,陈荐,邱玮,王钊,何建军,卢绪祥,李茂军. 基于免疫算法的316L不锈钢高温低周疲劳寿命预测[J]. 机械工程材料, 2010, 34(7): 92～94
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参考文献
【1】MINER M A.Cumulative damage in fagitue[J].J Appl Mech Trans A,1945,67:159-165.
【2】GOSWAMI T.Low cycle fatigue life prediction-a new model[J].Int J Fatigue,1997,19(2):109-115.
【3】范志超,陈学东,陈凌.基于延性耗竭理论的疲劳蠕变寿命预测方法[J].金属学报,2006,42(4):415-420.
【4】陈年金.高温环境中疲劳蠕变交互作用寿命预测方法研究[D].杭州:浙江工业大学,2006.
【5】BUKKAPATNAM S T S,SADANANDA K.A genetic algorithm for unified approach-based predictive modeling of fatigue crack growth[J].Int J Fatigue,2005,27(suppl):1354-1359.
【6】莫宏伟.人工免疫原理与应用[M].哈尔滨:哈尔滨工业大学出版社,2002.
【7】刘忠,周建中.基于免疫原理的水电机组故障诊断方法[J].水力发电,2007,33(3):55-56.
【8】焦李成,杜海峰,刘芳,等.免疫优化计算、学习与识别[M].北京:科学出版社,2006.
【2】GOSWAMI T.Low cycle fatigue life prediction-a new model[J].Int J Fatigue,1997,19(2):109-115.
【3】范志超,陈学东,陈凌.基于延性耗竭理论的疲劳蠕变寿命预测方法[J].金属学报,2006,42(4):415-420.
【4】陈年金.高温环境中疲劳蠕变交互作用寿命预测方法研究[D].杭州:浙江工业大学,2006.
【5】BUKKAPATNAM S T S,SADANANDA K.A genetic algorithm for unified approach-based predictive modeling of fatigue crack growth[J].Int J Fatigue,2005,27(suppl):1354-1359.
【6】莫宏伟.人工免疫原理与应用[M].哈尔滨:哈尔滨工业大学出版社,2002.
【7】刘忠,周建中.基于免疫原理的水电机组故障诊断方法[J].水力发电,2007,33(3):55-56.
【8】焦李成,杜海峰,刘芳,等.免疫优化计算、学习与识别[M].北京:科学出版社,2006.
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