疲劳寿命预测
材料的疲劳寿命预测模型
材料的疲劳寿命预测模型材料的疲劳寿命预测模型是工程领域中一个重要的研究课题。
疲劳寿命预测模型可以帮助工程师评估材料在长期循环加载下的性能稳定性和耐久性，从而指导设计和制造工作。
本文将讨论一些常见的材料疲劳寿命预测模型，并探讨它们的应用和局限性。
在材料科学与工程中，疲劳是指材料在周期性加载下经历应力集中、微裂纹形成和扩展，最终导致疲劳断裂的现象。
疲劳断裂在许多领域中都是一个重要的失效模式，比如飞机、桥梁、汽车和重型机械等。
因此，通过预测材料的疲劳寿命，可以帮助我们更好地理解和优化材料的性能。
常见的疲劳寿命预测模型主要分为基于经验和基于物理原理的两种。
基于经验的模型是利用试验数据来建立统计模型，根据材料的历史表现来预测其未来行为。
常见的经验模型包括S-N曲线法、D-N曲线法和Smith-Watson-Topper模型等。
基于物理原理的模型则是基于材料的微观结构和物理行为建立的模型，常见的有裂纹扩展理论和应力集中因子法等。
S-N曲线法是最常见的疲劳寿命预测方法之一。
该方法通过将不同应力幅下的循环寿命与应力振幅作图，得到一条曲线，即S-N曲线。
通过该曲线，可以根据给定的应力幅来预测材料的疲劳寿命。
然而，S-N曲线法的局限性在于，它只能适用于特定应力水平和加载方式下的情况。
此外，S-N曲线法也忽略了材料的微观结构和物理行为，不能提供对寿命预测的深入理解。
裂纹扩展理论是基于材料的微观结构和裂纹行为建立的模型。
该模型利用应力强度因子和裂纹形态参数来预测裂纹扩展速率和寿命。
该方法适用于目标裂纹长度相对较长的情况，可以提供更准确的寿命预测。
然而，裂纹扩展理论需要大量的试验数据和复杂的数学计算，所以在实际应用中存在一定的限制。
在实际应用中，疲劳寿命预测模型的选择要根据具体情况而定。
不同材料的疲劳寿命受到多种因素的影响，比如应力水平、加载方式、温度和环境等。
因此，针对不同材料和应用场景，需要综合考虑不同的模型优缺点，选择合适的寿命预测方法。
机械设计中的疲劳寿命预测方法
机械设计中的疲劳寿命预测方法在机械设计领域，确保零部件和结构在长期使用中的可靠性是至关重要的。
疲劳寿命预测作为评估机械部件耐久性的关键手段，对于预防故障、优化设计和降低维护成本具有重要意义。
疲劳是指材料在循环载荷作用下，经过一定次数的循环后产生的局部永久性结构变化，进而导致裂纹萌生和扩展，最终可能引发部件失效。
疲劳寿命则是指材料或结构在疲劳作用下，从开始加载到发生失效所经历的循环次数。
准确预测疲劳寿命可以帮助设计师在产品开发阶段就采取有效的措施来提高产品的质量和可靠性。
目前，常见的疲劳寿命预测方法主要包括以下几种：实验方法是疲劳寿命预测的基础。
通过对实际材料或部件进行疲劳试验，可以直接获得其在特定载荷条件下的疲劳寿命数据。
然而，这种方法往往成本高昂，且试验周期长。
此外，由于实际工作条件的复杂性，很难完全模拟所有的工况，因此实验结果可能具有一定的局限性。
应力寿命法（SN 法）是一种广泛应用的传统方法。
它基于材料的应力水平与疲劳寿命之间的关系。
通过对大量实验数据的统计分析，建立应力幅与疲劳寿命的 SN 曲线。
在实际应用中，只需知道部件所承受的应力幅，就可以根据 SN 曲线估算其疲劳寿命。
但 SN 法通常假设材料是均质的，且不考虑裂纹的萌生和扩展过程，对于一些存在应力集中或复杂载荷的情况，预测结果可能不够准确。
应变寿命法（εN 法）则考虑了材料的塑性变形。
它基于材料的应变幅与疲劳寿命之间的关系。
该方法适用于低周疲劳情况，即在较高应变幅下，材料的塑性变形起主导作用。
应变寿命法对于分析具有局部塑性变形的部件疲劳寿命具有较好的效果，但同样存在一定的局限性，例如对于多轴应力状态的处理较为复杂。
损伤力学方法从微观角度研究材料的损伤演化过程。
通过建立损伤变量与载荷循环次数的关系，来预测疲劳寿命。
这种方法能够考虑材料内部的微观缺陷和损伤积累，但模型参数的确定较为困难，且计算量较大。
裂纹扩展法主要关注裂纹萌生后的扩展阶段。
如何在工程力学中进行疲劳寿命预测？
如何在工程力学中进行疲劳寿命预测？在工程领域，疲劳破坏是许多结构和机械零部件失效的主要原因之一。
为了确保工程结构和设备的可靠性和安全性，准确地预测疲劳寿命至关重要。
那么，如何在工程力学中进行疲劳寿命预测呢？这需要综合考虑多个因素，并运用一系列的理论和方法。
首先，我们要明白什么是疲劳。
简单来说，疲劳就是材料或结构在反复加载和卸载的作用下，经过一定的循环次数后，产生裂纹并逐渐扩展，最终导致破坏的现象。
而疲劳寿命则是指材料或结构从开始受载到发生疲劳破坏所经历的循环次数。
在进行疲劳寿命预测时，材料的性能是一个关键因素。
不同的材料具有不同的疲劳特性，这需要通过实验来测定。
例如，通过拉伸试验可以获取材料的强度、塑性等基本力学性能；通过疲劳试验则可以得到材料的疲劳极限、疲劳曲线等重要参数。
这些参数是进行疲劳寿命预测的基础。
载荷的特征也是不可忽视的。
载荷的类型（如拉伸、压缩、弯曲、扭转等）、大小、频率、波形等都会对疲劳寿命产生影响。
在实际工程中，往往需要对复杂的载荷进行分析和简化，以确定其等效的疲劳载荷。
应力分析是疲劳寿命预测的重要环节。
通过有限元分析等方法，可以计算出结构在不同载荷作用下的应力分布情况。
应力集中是导致疲劳裂纹产生的重要原因之一，因此准确地确定应力集中区域以及其应力水平是非常关键的。
在众多的疲劳寿命预测方法中，基于应力寿命（SN）曲线的方法是较为常用的一种。
这种方法通过对大量试验数据的统计分析，建立起应力幅与疲劳寿命之间的关系曲线。
在已知应力幅的情况下，可以根据 SN 曲线估算出疲劳寿命。
然而，这种方法也有其局限性，它通常适用于高周疲劳（循环次数大于 10^4 次）的情况，对于低周疲劳（循环次数小于 10^4 次）的预测精度相对较低。
另一种常见的方法是基于局部应变的疲劳寿命预测方法。
这种方法适用于低周疲劳的情况，它考虑了材料在塑性变形阶段的应变变化对疲劳寿命的影响。
通过测量或计算局部应变，可以利用相应的模型来预测疲劳寿命。
材料疲劳寿命研究与预测
材料疲劳寿命研究与预测引言材料疲劳是指在交变应力下，材料会由于应力集中、组织形变或微观裂纹的扩展而导致失效的现象。
疲劳失效是许多工程结构中经常发生的一种失效形式，因此研究和预测材料的疲劳寿命对保证结构的安全性和可靠性至关重要。
本文将对材料疲劳寿命的研究方法和预测技术进行探讨。
1. 疲劳寿命研究方法1.1 疲劳寿命试验疲劳寿命试验是研究材料疲劳行为的重要手段。
该试验通过不同的应力水平和应力幅值来加载样品，测量样品的应变和循环次数，从而确定材料的疲劳寿命。
为了提高试验的准确性，需要控制温度、湿度等环境因素，并使用先进的测量设备和数据分析方法。
1.2 微观组织观察疲劳行为与材料的微观组织有密切关系。
通过显微镜观察和金相分析等技术，可以观察到材料在疲劳过程中的组织变化与裂纹扩展情况，从而深入了解疲劳机制。
现代材料科学和工程技术的发展使得更先进的显微观察技术，如电子显微镜和原子力显微镜等能够提供更详细的观察结果，有助于疲劳寿命的研究。
2. 疲劳寿命预测技术2.1 基于经验公式的预测方法经验公式是常用的疲劳寿命预测方法之一。
这些公式基于大量试验数据和统计分析建立，可以通过输入材料的强度、硬度、应力水平等参数来估计材料的疲劳寿命。
尽管该方法简单易行，但由于忽略了材料的微观变化和复杂的应力状态，其预测结果具有一定的误差。
2.2 基于损伤机理的预测方法损伤机理是疲劳寿命预测的重要理论基础。
基于损伤机理的预测方法试图将疲劳过程分解为损伤积累和裂纹扩展两个阶段，并分析损伤积累速率和裂纹扩展速率的关系，最终预测材料的疲劳寿命。
这种方法通常基于断裂力学原理和材料损伤机理的理论模型，需要大量的试验数据进行参数校准，但具有更高的预测准确性。
2.3 基于数值模拟的预测方法数值模拟技术在疲劳寿命预测中得到了广泛应用。
该方法通过建立材料的有限元模型，模拟实际工程结构的应力状态和变形过程，进而预测材料的疲劳寿命。
数值模拟方法可以考虑材料的复杂性和非线性行为，提供更准确的寿命预测。
结构疲劳寿命预测
结构疲劳寿命预测疲劳寿命是指材料或结构在加载循环过程中能够承受的循环次数，也被称为疲劳寿命，是评估结构可靠性和安全性的重要指标之一。
准确预测结构疲劳寿命对于设备的设计、制造和维护至关重要。
在设计阶段，预测疲劳寿命可以帮助工程师优化结构设计，降低成本和风险。
在运行和维护阶段，准确预测疲劳寿命可以帮助企业做好材料和设备更换的计划，减少停机时间和损失。
疲劳寿命预测是一个复杂且具有挑战性的任务，需要综合考虑多个因素和变量。
其中最关键的因素之一是结构的载荷历史。
结构的载荷历史包括载荷幅值、载荷周期和载荷类型等。
不同载荷条件下，结构的疲劳寿命可能会有很大的差异。
因此，在进行疲劳寿命预测时，必须准确地获取和分析实际的载荷历史数据。
为了进行结构疲劳寿命预测，研究人员使用了多种方法和模型。
其中较为常用的是基于线性弹性断裂力学的方法和基于损伤累积的方法。
线性弹性断裂力学方法使用S-N曲线（应力循环次数与疲劳寿命关系曲线）来描述材料的疲劳行为。
该方法假设材料的疲劳寿命仅取决于应力循环次数，而不考虑其他因素。
然而，在实际应用中，由于加载条件的复杂性和不确定性，线性弹性断裂力学方法的准确性可能受到限制。
相比之下，基于损伤累积的方法可以更准确地预测结构的疲劳寿命。
该方法考虑了材料的损伤累积过程，根据损伤参数和损伤积分方程来计算疲劳寿命。
基于损伤累积的方法可以更好地解释实际结构在加载过程中的损伤和失效行为。
然而，基于损伤累积的方法也需要大量的实验数据和计算模型支持，同时对结构的载荷历史数据和损伤参数的准确度要求较高。
除了载荷历史和疲劳模型外，其他一些因素也可能对疲劳寿命预测产生影响。
材料的力学性能、温度、湿度等环境因素以及结构的几何形状和表面质量等都可能会对疲劳寿命产生影响。
因此，在进行疲劳寿命预测时，这些因素也需要加以考虑。
为了提高结构疲劳寿命预测的准确性，研究人员还在不断探索新的方法和技术。
例如，利用机器学习和人工智能等技术可以更好地分析和识别结构的载荷历史，进而预测疲劳寿命。
机械零件疲劳寿命预测方法研究
机械零件疲劳寿命预测方法研究在现代工业生产中，机械零件的疲劳失效是一个常见且严重的问题。
准确预测机械零件的疲劳寿命对于确保机械设备的可靠性、安全性以及降低维护成本具有至关重要的意义。
本文将对机械零件疲劳寿命预测的方法进行深入探讨。
疲劳失效是指在循环载荷作用下，机械零件经过一定次数的应力循环后发生的破坏现象。
这种破坏往往在零件的应力集中部位，如尖角、孔洞、螺纹等地方开始，并逐渐扩展，最终导致零件的断裂。
由于疲劳失效的发生具有随机性和隐蔽性，因此很难通过直接观察来预测其发生的时间。
目前，用于机械零件疲劳寿命预测的方法主要有以下几种：实验法是最直接也是最可靠的方法之一。
通过对机械零件进行实际的疲劳试验，可以获得其在不同载荷条件下的疲劳寿命数据。
然而，这种方法存在着成本高、周期长等缺点，而且对于一些大型或复杂的零件，实验操作难度较大。
应力寿命法（SN 法）是一种常用的疲劳寿命预测方法。
该方法基于材料的疲劳性能曲线（SN 曲线），通过计算零件所承受的应力幅和平均应力，结合材料的 SN 曲线来预测疲劳寿命。
SN 曲线通常是通过大量的疲劳试验获得的，反映了材料在不同应力水平下的疲劳寿命。
在使用 SN 法时，需要准确地确定零件的应力状态，并考虑应力集中、尺寸效应等因素的影响。
但 SN 法对于高周疲劳（应力循环次数大于10^4 次）较为适用，对于低周疲劳（应力循环次数小于 10^4 次）则预测精度较低。
应变寿命法（εN 法）则适用于低周疲劳寿命的预测。
该方法考虑了材料在循环载荷下的塑性应变，通过计算零件的应变幅和平均应变，结合材料的应变寿命曲线来预测疲劳寿命。
与 SN 法相比，εN 法能够更准确地预测低周疲劳寿命，但需要更复杂的应变测量和分析。
局部应力应变法是一种基于零件局部应力应变状态的疲劳寿命预测方法。
该方法通过分析零件在载荷作用下的局部应力应变分布，结合材料的疲劳性能数据来预测疲劳裂纹的萌生和扩展寿命。
局部应力应变法考虑了应力集中、表面加工状态等因素对疲劳寿命的影响，因此在预测复杂零件的疲劳寿命时具有较高的精度。
材料力学中的疲劳寿命预测
材料力学中的疲劳寿命预测材料力学是研究物质强度和变形性质的一门科学。
在材料工程中，疲劳寿命预测是一项重要的课题。
疲劳是材料在反复加载下出现的损伤，很多工程零件常常因疲劳损伤导致失效。
因此，疲劳寿命预测对于工程安全至关重要，是工程设计必不可少的一部分。
疲劳寿命预测是基于材料的疲劳性能进行的。
材料在受到周期性负荷时往往会发生疲劳损伤。
这种损伤是逐渐累积的，可能会导致工程部件失效。
因此，疲劳寿命预测往往需要对材料的疲劳性能进行测试，以确定材料的疲劳行为。
了解材料的疲劳特性是进行疲劳寿命预测的前提条件。
疲劳性能通常可以用两个参数来描述：疲劳极限和疲劳寿命。
疲劳极限是指材料在一定条件下能承受的最大循环应力，通常用来描述材料的强度。
而疲劳寿命则是指材料在一定循环应力下经历的循环次数，直到其引起疲劳失效。
疲劳性能的测试需要不断循环施加和卸载压力，直到材料失效。
这种测试方法被称为疲劳试验。
于是，疲劳寿命预测往往需要对已知疲劳性能的材料进行测试，并将测试结果应用于新的工程设计中。
这种设计方法被称为寿命预测方法。
寿命预测方法通常根据已知的材料疲劳性能和工程中可能出现的循环加载条件，采用不同的计算方法来计算材料的疲劳寿命。
一种常见的寿命预测方法是基于S-N曲线的方法。
S-N曲线描述了材料循环加载下的疲劳行为。
在这种方法中，材料的疲劳强度曲线（S-N曲线）被用来描述材料在循环载荷下的持久强度和疲劳极限。
然后，工程师可以将循环载荷的大小和方向输入到预测模型中，以预测材料的疲劳寿命。
还有一种寿命预测方法是使用疲劳损伤累计理论。
这种方法会监测工程组件中的所有疲劳载荷，将它们组合成一个调整载荷历史曲线（adjustment load history curve），然后使用曲线来计算材料的疲劳损伤。
疲劳损伤理论是一种计算机模型，通常使用有限元分析等技术来模拟疲劳生命周期，从而为寿命预测提供更精确的结果。
疲劳寿命预测在许多工业领域中都是至关重要的。
疲劳强度寿命预测
疲劳强度寿命预测疲劳强度寿命预测疲劳强度寿命预测是一项重要的工程任务，它可以帮助我们预测机械零件在特定的应力水平下的使用寿命。
这对于确保机械设备的可靠性和安全性至关重要。
下面是一种基于步骤思考的方法来进行疲劳强度寿命预测的例子。
第一步：收集材料数据首先，我们需要收集材料的相关数据。
这包括材料的化学成分、晶体结构、弹性模量、屈服强度、断裂韧性等。
这些数据将为后续的疲劳强度寿命预测提供基础。
第二步：确定应力历史接下来，我们需要确定机械零件所承受的应力历史。
这可以通过分析零件的工作环境和使用条件来得出。
应力历史可以包括各种载荷情况，如静载荷、动载荷和交变载荷。
第三步：计算应力幅值和平均应力根据确定的应力历史，我们可以计算出应力幅值和平均应力。
应力幅值表示应力的波动范围，而平均应力表示应力的平均水平。
这两个参数对于预测疲劳寿命非常重要。
第四步：制定S-N曲线通过进行疲劳试验，我们可以得到不同应力水平下的疲劳寿命数据。
根据这些数据，我们可以制定S-N曲线，即应力与循环次数之间的关系曲线。
这个曲线将成为我们预测疲劳寿命的依据。
第五步：使用Miner法则进行疲劳寿命预测利用Miner法则，我们可以将不同应力水平下的循环次数加权，并将它们求和得到预测的疲劳寿命。
Miner法则基于假设，即不同应力历史的叠加对于疲劳寿命的影响是可加的。
第六步：验证预测结果最后，我们需要验证预测结果的准确性。
这可以通过进行疲劳试验来比较实际寿命和预测寿命来实现。
如果实际寿命与预测寿命接近，则说明我们的预测模型是可靠的。
总结：疲劳强度寿命预测是一项复杂的工程任务，需要进行多个步骤的分析和计算。
通过收集材料数据、确定应力历史、计算应力幅值和平均应力、制定S-N曲线、使用Miner法则进行预测，并验证预测结果的准确性，我们可以得出机械零件在特定应力水平下的使用寿命。
这将有助于确保机械设备的可靠性和安全性。
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冷 轧
载荷谱
缩放因子
热轧最大接触载荷下支承辊寿命计算
0.25 m <摩擦系数<0.6m
• 将结果文件用ABAQUS打开，可以 看到构件的疲劳寿命云图，寿命 最小值为10的5.231次方 •疲劳安全系数最小值为0.6313，表示疲 劳载荷历程系数为0.6313,0时或者block scale的值为0.6313时，疲劳寿命才为1e7
疲劳安全系数结果 疲劳寿命结果
支承辊疲劳寿命预测
最大接触载荷下的寿命计算
热 轧
冷 轧
载荷谱
时间-缩放因子
LDF文件
软件界面
将载荷谱换算成时间-缩放因子，写入LDF文件，用FE-SAFE加载即可
最大接触载荷下的寿命计算
载荷谱的时间 应力数据及对应缩放因子
最大接触载荷下的寿命计算
载荷谱换算
热 轧
在软件FE-SAFE内设置疲劳算法
• 疲劳算法依旧采用默认 设置 • 在“Group Algorithm Selection” 窗口中, 选择 “Analysis with
material’s default
algorithm”
在软件FE-SAFE内设置疲劳寿命数据
疲劳因子计算对话框
疲劳寿命预测结果显示
解决办法
• 将“面-面”接触改为通用接触后再进行计算，将 计算结果导入软件FE-SAFE进行分析就不会出现这 个错误
在FE-SAFE内选择分析群组
• 在导入ABAQUS分析结果时，软件FE-SAFE会继承ABAQUS模 型中定义的集合和表面，在这里选择所有部件的表面进行 分析
默认
选取表面单元后
在FE-SAFE内定义施加的疲劳载荷
• 选取有限元结果中的应力作为载荷 • 将载荷比例因子设为1 • 载荷历程设为1,0
Hale Waihona Puke 比例因子交变载荷在FE-SAFE内自定义疲劳载荷谱
先将载荷谱写成软件 FE-SAFE 能够读取的 LDF 文件，然后在FE-SAFE内加载LDF文件即可
在FE-SAFE内定义材料参数
• 由于 FE-SAFE 并没有 Cr5 材料的数据， 需要自定义，这里以软件自带的 SAE_950C_Manten 材 料 为 模 板 ， 修 改其弹性模量、抗拉强度和 S-N 曲 线 • 具 体 做 法 是 先 将 SAE_950C_Manten 材料的数据导出为 TXT 文件，对其 相应部分进行修改，在将其导入， 但这种方法对 S-N 曲线并不适用， S-N 曲线 S 部分导入后都为 0 ，故这 部分只能手动输入
疲劳寿命云图
疲劳安全系数云图
最大接触载荷下支承辊寿命计算总结
疲劳寿命
热轧 0.25 m <摩擦系数<0.6m 105.231 冷轧 105.227
0.6m <摩擦系数<1.6m
105.134
105.125
疲劳安全系数
热轧
0.25 m <摩擦系数<0.6m 0.6m <摩擦系数<1.6m 0.6313 0.6125
疲劳寿命云图
疲劳安全系数云图
冷轧最大接触载荷下支承辊寿命计算
0.25 m <摩擦系数<0.6m
• 将结果文件用ABAQUS打开，可以 看到构件的疲劳寿命云图，寿命 最小值为10的5.227次方 •疲劳安全系数最小值为0.5985，表示疲劳 载荷历程系数为0.5985,0时或者block scale的值为0.5985时，疲劳寿命才为1e7
疲劳寿命云图
疲劳安全系数云图
在疲劳寿命云图和疲劳安全系数云图中，出现28945,28961,31081，31100四个奇异 值的单元，对结果进行处理时要把这四个单元去掉
冷轧最大接触载荷下支承辊寿命计算
0.6m <摩擦系数<1.6m
• 将结果文件用ABAQUS打开，可以 看到构件的疲劳寿命云图，寿命 最小值为10的5.125次方 •疲劳安全系数最小值为0.5844，表示疲 劳载荷历程系数为0.5844,0时或者block scale的值为0.5844时，疲劳寿命才为1e7
• 由于所给数据组为 114 个，而软件 只提供 64 个数据组位置，故需要对 数据进行筛选，原则是应力低的数 据组相对应力高的选用的密集一些
S-N曲线表格
在FE-SAFE内定义表面粗糙度
• 由于所给表面粗糙度为 0.3 m <Ra<1.5m ，故 将 表 面 属 性 分 别 选 择 0.25 m <Ra<0.6m 和 0.6m <Ra<1.6m
解决办法
• 在 ABAQUS 进行分析之前，在 ABAQUS/CAE 操作界面 上的命令窗口输入
mdb.models['Model-1'].setValues(noPartsInputFile=ON)
命令，对节点和单元重新进行编号
遇到的问题及解决办法
• 在分析完成写入odb文件时，出现内部接口错误 经过使用简单模型进行试验，发现使用“面面”接触的 ABAQUS 动态分析模型分析出的结果才 会出现内部接口错误
采用FE-SAFE软件预测疲 劳寿命
疲劳分析流程
建立有限元模型 ABAQUS有限元分析 应力分析结果 材料属性 FE-SAFE 疲劳载荷谱
疲劳分析结果
采用软件FE-SAFE进行疲劳寿命预测
• • • • 采用软件FE-SAFE进行疲劳寿命计算 在软件FE-SAFE内选取应力结果 应力单位选用MPa，长度单位选mm 读取由软件ABAQUS计算的支承辊应力结果.odb文件
冷轧
0.5985 0.5844
最大接触载荷下支承辊寿命计算总结
预测的支承辊疲劳寿命的工程意义
支承辊与工作辊之间的 摩擦系数
热轧
支承辊运转170216周次 工作辊运转316407周次
冷轧
支承辊运转168655周次 工作辊运转422481周次
0.25m< 摩擦系数 < 0.6m 0.6m< 摩擦系数 < 1.6m
单向轧制774482m钢板
支承辊运转136144周次 工作辊运转251594周次
单向轧制630450m钢板
支承辊运转133352周次 工作辊运转334047周次
单向轧制615836m钢板
单向轧制498484m钢板
说明：在支承辊疲劳寿命范围内，假设工作辊不发生疲劳失效
遇到的问题及解决办法
• 在软件FE-SAFE读取odb文件时，出现单元缺失 这是由于 ABAQUS 在对节点和单元编号时，对 每个PART的INSTANCE都是从1开始进行编号，这就 导致导入软件FE-SAFE时对由多个部件（Part）组 成的装配件进行分析时会自动忽略掉编号相同的 节点和单元，只读入第一个PART的INSTANCE
疲劳寿命云图
疲劳安全系数云图
热轧最大接触载荷下支承辊寿命计算
0.6m <摩擦系数<1.6m
• 将结果文件用ABAQUS打开，可以 看到构件的疲劳寿命云图，寿命 最小值为10的5.134次方 •疲劳安全系数最小值为0.6125，表示疲 劳载荷历程系数为0.6125,0时或者block scale的值为0.6125时，疲劳寿命才为1e7