Service Life Prediction of Polymeric Materials

Service Life Prediction of Polymeric Materials pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:
作者:Martin, Jonathan W. (EDT)/ Ryntz, Rose A. (EDT)/ Chin, Joannie (EDT)/ Dickie, Ray A. (EDT)
出品人:
页数:552
译者:
出版时间:2008-12
价格:$ 247.47
装帧:
isbn号码:9780387848754
丛书系列:
图书标签:
  • 聚合物材料
  • 服务寿命
  • 预测
  • 可靠性
  • 降解
  • 老化
  • 材料科学
  • 工程塑料
  • 耐久性
  • 失效分析
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具体描述

Service Life Prediction of Polymeric Materials: Global Perspectives combines developed content derived from topics discussed in the Fourth International Symposium on Service Life Prediction (Key Largo, Florida, December 2006). This critical examination of the existing and alternative methodologies used to assess the service life of polymeric materials presents readers with the advances in accelerated and field exposure testing protocols. Written by established experts in the service life community, this volume introduces advanced methods, including high throughput and combinatorial analyses, models data collection and storage formats. Researchers and engineers involved with materials and polymer science, coatings technologists and automotive materials will find Service Life Prediction of Polymeric Materials: Global Perspectives a useful tool.

《先进复合材料的长期性能评估与寿命预测》 引言 在现代工程应用中,高性能复合材料因其轻质、高强、耐腐蚀等优异特性,已成为航空航天、汽车制造、能源、土木工程等众多关键领域不可或缺的结构材料。然而,复合材料的长期可靠性和服役寿命预测,一直是推动其更广泛应用的关键挑战。与传统的金属材料不同,复合材料的性能衰减过程更为复杂,受到多种环境因素、载荷条件以及材料自身微观结构演变的多重影响。精准预测其在实际服役环境下的剩余寿命,对于确保结构安全、优化维护策略、延长设备使用周期,乃至实现可持续发展,都具有至关重要的意义。 本书《先进复合材料的长期性能评估与寿命预测》正是聚焦于解决这一核心问题,旨在为材料科学家、工程师、结构设计师以及维护专家提供一套系统、深入且实用的理论框架、分析方法和预测工具。本书不侧重于单一聚合物材料的特定寿命预测,而是将视野扩展至更广泛的先进复合材料体系,涵盖了不同基体(如环氧树脂、聚酯树脂、聚氨酯等)与不同增强体(如碳纤维、玻璃纤维、芳纶纤维等)组合形成的复合材料。本书强调的是这些复合材料在服役过程中可能面临的各种老化机制及其对整体性能的影响,以及如何通过科学的手段来评估和预测其长期性能的衰减规律。 本书核心内容概览 本书的结构设计兼顾了理论深度与实践指导,旨在构建一个从材料基础到应用预测的完整知识链条。 第一部分:复合材料的损伤机理与老化过程 本部分将深入探讨导致复合材料性能退化的关键因素。我们将首先审视材料本身的微观结构,包括纤维与基体的界面特性、纤维取向、层合结构设计等,这些微观层面的差异如何影响宏观力学性能。 环境因素的影响: 湿热老化: 详细分析水分子渗透、扩散及其在纤维-基体界面、纤维内部以及基体内部引起的溶胀、增塑、水解等化学和物理变化,以及这些变化如何导致力学性能(如强度、刚度、韧性)的下降。涵盖不同湿度、温度条件下的实验数据分析与模拟研究。 紫外(UV)辐射与光老化: 阐述紫外线引发聚合物基体光氧化降解的机理,包括链断裂、交联等,以及这些变化如何导致材料表面粉化、变色、力学性能下降。本书将介绍评估UV影响的加速测试方法和标准。 温度效应: 除了湿热老化中的温度作用,还将单独讨论高温和低温对复合材料性能的影响。高温可能加速化学反应、引起基体软化或玻璃化转变温度(Tg)的改变;低温则可能导致材料脆性增加,引发开裂。 化学腐蚀: 针对特定应用场景,分析油污、酸碱、溶剂等化学介质对复合材料基体和界面的侵蚀机理,及其对材料力学和物理性能的影响。 机械载荷与疲劳: 深入研究在恒定载荷或循环载荷作用下,复合材料内部微裂纹的萌生、扩展,直至宏观失效的疲劳损伤过程。本书将区分不同类型的疲劳(如拉伸疲劳、弯曲疲劳、压缩疲劳),并讨论加载方式、应力比、频率等参数的影响。 复合材料特有的损伤模式: 层间剥离: 分析在剪切应力、弯曲应力或冲击载荷作用下,层与层之间的界面发生分离的现象,这是复合材料最常见的失效模式之一。我们将探讨影响层间强度和稳定性(如界面脱粘、微裂纹)的关键因素。 基体开裂: 探讨由于应力集中、温度应变或环境侵蚀导致的聚合物基体内部裂纹的形成与扩展。 纤维断裂与拔出: 分析在承受高应力时,纤维本身的断裂,以及在界面失效时,纤维从基体中被拔出的过程。 冲击损伤: 详细研究低速和高速冲击(如鸟撞、工具掉落)对复合材料造成的内损伤,包括分层、基体开裂、纤维断裂等,这些损伤可能不易从表面察觉但严重影响结构承载能力。 第二部分:先进的性能评估技术与测试方法 精准的性能评估是寿命预测的基础。本部分将介绍一系列先进的实验技术和测试方法,用于量化复合材料在不同服役条件下的性能变化。 非破坏性检测(NDT)与无损评估(NDE): 超声波检测(UT): 介绍不同超声波技术(如脉冲回波、透射法、相控阵)在检测内部缺陷(如分层、孔隙、夹杂)方面的应用,以及如何通过信号分析来评估损伤程度。 声发射(AE): 阐述声发射技术作为一种主动监测手段,能够实时捕捉材料在加载或老化过程中释放的瞬时声波信号,从而揭示微裂纹萌生、扩展等损伤事件,并进行损伤定位。 X射线成像(CT): 介绍计算机断层扫描技术在三维成像和定量分析材料内部结构、缺陷分布方面的优势。 热成像(Thermography): 讨论主动和被动热成像技术在检测表面和亚表面缺陷方面的应用,特别是对于吸热或放热过程的监测。 剪切散斑干涉(Shearography)与全息术(Holography): 介绍这些光学干涉技术在检测表面应变、微小形变和早期损伤方面的敏感性。 破坏性测试与力学性能表征: 静态力学性能测试: 详细介绍拉伸、压缩、弯曲、剪切等基本力学性能测试的标准规程,以及如何通过这些测试来量化材料强度、刚度、韧性、层间剪切强度(ILSS)等关键参数。 疲劳寿命测试: 详细阐述不同加载模式(如S-N曲线、应力比、加载频率)下的疲劳试验设计与数据分析方法,以及如何从中获取材料的疲劳性能参数。 冲击测试: 介绍Charpy、Izod、落锤冲击等试验方法,以及如何评估材料的抗冲击能力和吸收能量。 环境老化加速测试: 详细介绍模拟各种环境因素(如高湿、高温、UV辐射、盐雾、化学介质)的加速试验箱和试验规程,以及如何将加速测试结果外推到实际服役寿命。 材料性能表征的高级技术: 显微分析技术: 如扫描电子显微镜(SEM)、透射电子显微镜(TEM)、原子力显微镜(AFM),用于观察材料的微观形貌、界面结构、裂纹形貌等。 光谱分析技术: 如傅里叶变换红外光谱(FTIR)、拉曼光谱,用于分析聚合物基体的化学结构变化和降解产物。 热分析技术: 如差示扫描量热法(DSC)、热重分析法(TGA),用于测量玻璃化转变温度(Tg)、熔点、分解温度、水分含量等热性能参数。 第三部分:先进的寿命预测模型与方法 本部分将聚焦于如何将第一、二部分获取的损伤机理和性能数据转化为可靠的寿命预测。本书将介绍多种成熟与前沿的寿命预测方法。 基于物理损伤的寿命预测模型: 裂纹萌生与扩展模型: 介绍基于断裂力学原理的裂纹扩展速率方程,如Paris定律的推广形式,如何结合材料的疲劳裂纹扩展速率数据来预测疲劳寿命。 损伤累积模型: 探讨不同损伤模式(如基体开裂、层间分层、纤维断裂)的损伤累积规则,以及如何将这些累积损伤与整体性能退化联系起来。例如,基于应力-应变关系的损伤累积模型。 退化模型: 介绍如何基于材料关键性能参数(如强度、刚度)在服役过程中的退化规律,建立数学模型来预测性能达到失效阈值的时间。 基于统计学的寿命预测方法: Weibull分布模型: 详细讲解Weibull分布在描述材料失效概率和寿命分布方面的普适性,以及如何利用实验数据来确定Weibull参数,并进行寿命预测。 概率因子法: 探讨如何考虑材料参数的随机性、载荷的变化性以及环境因素的差异性,通过概率统计方法来评估结构在特定服役期限内的可靠性。 基于机器学习与人工智能的寿命预测: 监督学习算法: 介绍如支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forest)、神经网络(Neural Network)、深度学习(Deep Learning)等算法在利用大量实验数据和模拟数据进行性能预测和寿命回归方面的应用。 无监督学习算法: 探讨聚类、异常检测等方法在识别材料潜在失效模式、早期故障预警方面的潜力。 混合模型: 介绍如何将物理模型与机器学习模型相结合,利用物理模型提供理论指导,机器学习模型捕捉复杂非线性关系,以实现更精准的预测。 数据融合与特征工程: 强调如何有效地整合来自不同测试方法(NDT、力学测试、环境测试)以及传感器数据(如应力、应变、温度传感器),提取有价值的特征以训练预测模型。 加速寿命试验(ALT)与数据外推: 加速寿命试验设计: 介绍如何科学地设计加速试验,选择合适的加速因子(如提高温度、湿度、应力水平),以在有限时间内获取足够数据。 加速寿命模型: 阐述如Arrhenius模型、Eyring模型、Probit模型等,用于将加速试验数据外推到实际服役条件下的寿命。 可靠性增长测试: 介绍在产品开发和改进过程中,如何通过持续的测试和改进来提高产品的可靠性。 第四部分:应用实例与工程实践 本书最后一部分将通过具体的工程案例,展示如何将上述理论知识和预测方法应用于实际的复合材料结构设计、评估和维护中。 航空航天领域的应用: 飞机机翼、机身蒙皮、发动机部件等复合材料结构的服役寿命预测,以及在复杂环境(高空、高湿、温度波动)下的性能衰减分析。 汽车工业的应用: 车身面板、底盘部件、传动轴等轻量化复合材料结构的耐久性评估,以及在道路环境(振动、冲击、化学腐蚀)下的性能表现。 能源领域的应用: 风力涡轮机叶片、储能罐、输油管道等复合材料结构的长期服役可靠性分析,以及在海洋、陆地极端环境下的性能预测。 土木工程领域的应用: 桥梁、建筑结构的复合材料加固、预制构件等在长期荷载和环境影响下的耐久性评估。 结论与展望 本书的最终目标是帮助读者建立起一个完整的复合材料寿命预测思维体系,能够根据具体的材料体系、服役环境和设计要求,选择最合适的评估方法和预测模型,从而做出科学、准确的寿命预测。展望未来,本书将讨论诸如多场耦合效应(力-热-湿-化学)、自修复材料的寿命评估、以及智能监测与反馈控制在寿命预测中的作用等前沿课题,为复合材料的更安全、更经济、更可持续的应用提供理论支持和技术指导。 本书内容全面,理论扎实,方法前沿,兼顾了学术研究的深度和工程应用的广度,是复合材料领域从业人员、研究人员以及相关领域学生的必备参考书。

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