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华东交通大学肖林发获国家专利权

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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利一种剪跨段局部锈蚀高性能钢梁承载能力预测方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN120340715B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202510816111.8,技术领域涉及:G16C60/00;该发明授权一种剪跨段局部锈蚀高性能钢梁承载能力预测方法是由肖林发;刘雨涛;李子晗;王婷婷;陈华鹏;聂彪;陈永青;郭忠照;王杰设计研发完成,并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

一种剪跨段局部锈蚀高性能钢梁承载能力预测方法在说明书摘要公布了:本申请提供一种剪跨段局部锈蚀高性能钢梁承载能力预测方法,属于计算机辅助设计技术领域。首先,对锈蚀后的高性能钢进行材料性能测试,获取锈蚀后高性能钢的基本力学性能参数随质量锈蚀率的变化规律;根据不同的锈蚀程度,建立基于强度等效的等效厚度计算公式,对等效厚度进行修正,得出修正后的等效厚度;结合所提出的等效厚度,建立不同锈蚀水平的高性能钢等效本构模型,该模型用于描述随机锈蚀后高性能钢的本构关系;随后,推导两点对称集中荷载作用下高性能钢整体稳定性验算公式;基于非线性迭代获得剪跨段锈蚀HPS梁全长的力‑变形状态,实现HPS梁的承载能力和挠度预测。经与实验结果对比,该方法精度较好,可用于评估锈蚀HPS梁结构的力学性能。

本发明授权一种剪跨段局部锈蚀高性能钢梁承载能力预测方法在权利要求书中公布了:1.一种剪跨段局部锈蚀高性能钢梁承载能力预测方法,其特征在于,包括以下步骤: 步骤S1:对锈蚀后的高性能钢进行材料性能测试,获取锈蚀后高性能钢的基本力学性能参数随质量锈蚀率的变化规律;根据不同的锈蚀程度,建立以强度等效的等效厚度基准公式,并基于锈坑三维尺寸特征与锈坑类型概率统计对等效厚度进行修正,得出修正后的等效厚度;其中,所述基本力学性能参数包括:屈服强度、抗拉强度、弹性模量; 步骤S2:基于修正后的等效厚度,建立不同锈蚀水平的高性能钢等效本构模型; 步骤S3:根据势能原理推导任意两点对称集中荷载作用下高性能钢梁整体稳定性验算公式,并使用所述高性能钢梁整体稳定性验算公式来判断剪跨段局部锈蚀钢梁是否存在失稳破坏; 步骤S4:在不存在失稳破坏的情况下,对剪跨段局部锈蚀钢梁进行离散化和单元划分,基于每一单元的不同锈蚀水平,根据所述高性能钢等效本构模型、以及预先获取的弯矩-曲率关系,通过非线性迭代得到剪跨段局部锈蚀钢梁的承载力与挠度; 根据不同的锈蚀程度,建立以强度等效的等效厚度基准公式,包括: 考虑锈蚀损伤的蚀坑效应,计算高性能钢试件在锈蚀之后的点蚀面积损失度DOP,公式如下: , 式中:和分别为第i个锈坑的直径与面积,n为锈坑总数,L、W、H分别为试件的长、宽、高,A为总面积; 同时引入点蚀体积损失度DOPV来描述高性能钢试件的点蚀损伤程度,公式如下: , 式中:和分别为第i个锈坑的体积与深度,V为总体积; 进行随机锈蚀有限元数值模拟,并将模拟数据导入MATLAB软件中,拟合得到极限荷载、伸长率与DOPV的关系,进而得出以强度等效的等效厚度基准公式: , 式中,为等效厚度;为点蚀体积损伤强度百分数;t为初始厚度; 所述基于锈坑三维尺寸特征与锈坑类型概率统计对等效厚度进行修正,得出修正后的等效厚度,包括:锈蚀强度DOC一次修正和锈坑类型概率统计二次修正; 所述锈蚀强度DOC一次修正,包括:所述锈蚀强度DOC为点蚀体积损失度DOPV与点蚀面积损失度DOP的比值,用于描述锈坑的三维尺寸以及锈坑类型的不同导致的点蚀损伤强度差异;公式如下: , 修改锈坑直径及深度的标准差,然后进行随机锈蚀有限元数值模拟,并将模拟得到的数据导入MATLAB软件进行分析,得到锈蚀强度DOC随锈坑的直径、锈坑的深度、锈坑直径的标准差、锈坑深度的标准差的变化规律; 结合随机模拟结果,利用所述变化规律对等效厚度再次拟合,得到一次修正的等效厚度: , 式中:为等效厚度,为点蚀体积损失百分率,为的百分数; 所述锈坑类型概率统计二次修正,包括: 根据不同锈坑类型进行概率统计,得到不同锈蚀率下各类锈坑的占比; 结合不同锈蚀率下各类锈坑的占比,对等效厚度进行二次修正,得到二次修正的等效厚度: , 式中:b代表半球型锈坑,y代表圆锥型锈坑,e代表椭球型锈坑,、、分别为半球型锈坑、圆锥型锈坑、椭球型锈坑的占比,、、分别为半球型锈坑、圆锥型锈坑、椭球型锈坑对应的等效厚度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人华东交通大学,其通讯地址为:330013 江西省南昌市经济技术开发区双港东大街808号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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