用于SiC/SiC复合材料细观裂纹模拟的相场内聚力数值模拟方法

    公开(公告)号:CN117807838A

    公开(公告)日:2024-04-02

    申请号:CN202311853160.6

    申请日:2023-12-29

    Abstract: 一种用于SiC/SiC复合材料细观裂纹模拟的相场内聚力数值模拟方法,该方法适用于复合材料领域中所有涉及到的含有束状SiC纤维、PyC边界层以及SiC基体的各类SiC/SiC复合材料细观裂纹的数值模拟与预测,步骤如下:1、建立预置裂纹的SiC/SiC复合材料细观二维模型:建立包含SiC基体、PyC边界以及SiC纤维的SiC/SiC复合材料细观二维模型;对预置裂纹进行建模;进行单元网格划分。2、设置材料属性:分别设定SiC基体,PyC边界以及SiC纤维的材料属性。3、添加计算模块:设定相场内聚力控制方程并设置偏微分方程求解器进行求解,添加固体力学模块。4、对SiC/SiC复合材料细观二维模型相应的位置进行加载或约束:设置加载方式和加载速率。5、求解器配置与计算:调整求解器配置并进行求解。

    一种多层包壳管及其制备方法

    公开(公告)号:CN113571209B

    公开(公告)日:2023-10-24

    申请号:CN202110880370.9

    申请日:2021-08-02

    Abstract: 本发明提供了一种多层包壳管及其制备方法,解决了现有包壳管气密性差的问题。该多层包壳管,包括金属Mo内层、具有Mo梯度含量的中间层以及SiCf/SiC复合材料外层;所述具有Mo梯度含量的中间层为多层结构,其包括至少两层Mo‑Si中间层、或至少两层Mo‑SiC中间层、或至少一层Mo‑Si中间层和至少一层Mo‑SiC中间层;各个中间层的Mo所占摩尔分数由内侧向外侧逐渐降低。

    一种陶瓷基复合材料高温多用途试验工装

    公开(公告)号:CN115753337A

    公开(公告)日:2023-03-07

    申请号:CN202211432696.6

    申请日:2022-11-16

    Abstract: 一种陶瓷基复合材料高温真空环境多用途试验工装,上夹具工装、下夹具工装、以及位于上夹具工装和下夹具工装之间的试样件;上夹具工装,从上到下依次包括上连接座、上连接杆以及上压头组件,下夹具工装从上到下依次包括下压头组件、下连接杆以及下连接座。本发明采用高温陶瓷材料设计,解决了高温合金800摄氏度以上强度急剧下降和热变形大的问题,结构简化可靠;采用调节垫片配合夹块夹持结构,避免局部应力集中,同时对试样受载的对中可调节;在维修方面只需更换夹头零件,节省了成本;在不更换夹头的前提下,还可以进行高温层间剪切试验,更加方便高效。

    SiCf/SiC核包壳管端口CaO-Y2O3-Al2O3-SiO2玻璃封装方法

    公开(公告)号:CN110903102A

    公开(公告)日:2020-03-24

    申请号:CN201911162409.2

    申请日:2019-11-25

    Abstract: 本发明涉及一种SiCf/SiC核包壳管端口CaO-Y2O3-Al2O3-SiO2玻璃封装方法,本发明选取部分反应活性低,核辐照衰变率小,而且对核反应过程无副作用的原料,通过熔融-水冷法将其制备成玻璃钎料,依靠其与SiCf/SiC匹配的热膨胀系数、较好的润湿性和低的高温粘度,在国产三代SiC纤维适用温度(≤1450℃)以下且无压条件下实现SiCf/SiC复合材料核包壳管的封装/连接。推进SiCf/SiC核包壳管应用到核反应堆上,将核辐射泄漏事故防患于未然,提高核反应堆运行的安全性。有益效果是:封装剂所选择的原料均为低活性元素,其核辐射衰变小,对核反应过程无副作用,实现了核包壳管端口封装的力学及气密性要求,使得在苛刻的服役环境下,能够有效防止包壳管内核辐射的泄漏,将核辐射泄漏事故防患于未然。

    具有声音定位与识别功能的路灯

    公开(公告)号:CN109751547A

    公开(公告)日:2019-05-14

    申请号:CN201910033888.1

    申请日:2019-01-15

    Abstract: 本发明涉及一种具有声音定位与识别功能的路灯,包括路灯杆和路灯罩,路灯罩伸出路灯杆,路灯罩内设置灯体,路灯依靠市电供能,还包括一组或多组设置在路灯杆和/或路灯罩上的麦克风阵列,一组或多组麦克风阵列连接声源解算系统;声源解算系统包括数据采集模块、信号处理模块和通信模块。本发明的路灯其声音信号检测采用能零比检测方法,能够减少户外环境噪声对信号检测的影响,提高检测效率;其声音信号识别算法将时频谱特征和空间信息特征相结合,采用深度学习神经网络模型训练和测试,能够实现对道路上各种声音事件的判别;其声源定位采用基于旋转不变技术的信号参数估计法,该方法计算量小、分辨率高,能够精确分辨声源位置。

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