基于ANSYS的CNG儲氣鋼瓶的可靠性分析和疲勞分析
發(fā)布時間:2020-10-10 01:57
天然氣清潔、高效,是國際公認的綠色能源。隨著天然氣時代的到來,壓縮天氣(CNG)技術(shù)已趨于成熟, CNG儲氣鋼瓶是用來儲存和運輸壓縮天然氣的高壓容器。目前,壓縮天然氣成為我國大力發(fā)展的氣源。然而,近幾年來,由于CNG儲氣鋼瓶在制造、使用、檢測保養(yǎng)等方面存在著種種缺陷,發(fā)生了不少爆炸事故。因此,為避免事故發(fā)生,應對CNG儲氣鋼瓶進行分析研究。 首先,本文用故障樹分析方法對引起CNG儲氣鋼瓶爆炸事故的原因進行分析,對尚未發(fā)生過的事故也可以進行預先分析,從而提出預防CNG儲氣鋼瓶爆炸事故的對策。其次,本文采用理論計算的方法計算了CNG儲氣鋼瓶的可靠度。 再次,本文基于ANSYS軟件對CNG儲氣鋼瓶進行了應力分析,給出應力分布云圖,并且提取了發(fā)生最大應力的節(jié)點號;基于應力分析的結(jié)果,采用ANSYS對CNG儲氣鋼瓶進行了疲勞分析,結(jié)果顯示CNG儲氣鋼瓶在設置使用壽命內(nèi)是有效的,其疲勞積累損傷系數(shù)小于1,說明其可以滿足疲勞強度要求。 最后,本文介紹了ANSYS有限元法在可靠性分析中的應用,給出了ANSYS進行可靠性分析的常用方法及分析步驟;并對CNG儲氣鋼瓶進行了可靠性分析,基于ANSYS的分析結(jié)果,給出了CNG儲氣鋼瓶的可靠度。
【學位單位】:新疆大學
【學位級別】:碩士
【學位年份】:2008
【中圖分類】:TH49
【部分圖文】:
圖 3 CNG 儲氣鋼瓶爆炸故障樹Figure 3 The CNG pressure vessel blast fault tree(三)CNG 儲氣鋼瓶爆炸故障樹分析針對近來各地 CNG 加氣站接連發(fā)生特大爆炸事故的統(tǒng)計數(shù)據(jù),為便于對事故進分析,引入故障樹分析模型,找出導致事故的主要原因,然后再針對這類特大安全事建立模型。建立故障樹,首先要根據(jù)頂事件確定原則,選取“CNG儲氣鋼瓶爆炸”作為頂事件頂事件確定后,就要尋找導致頂事件發(fā)生最直接的、必要的、充分的原因。然后把引頂事件發(fā)生的各原因分別看作頂事件,采用類似的方法繼續(xù)往下深入分析,建立以邏
新疆大學 2008 屆碩士研究生畢業(yè)論文門符號表示的CNG儲氣鋼瓶爆炸故障樹,如圖 3 所示[26]-[32]。1、CNG 儲氣鋼瓶爆炸故障樹邏輯關(guān)系圖故障樹中,上一層事件是下一層事件造成的結(jié)果,下一層事件是引起上一層事原因。邏輯“與門”表示全部輸入事件都出現(xiàn)則上一層輸出事件才出現(xiàn);邏輯“或門只有一個輸入事件出現(xiàn),則輸出時事件就出現(xiàn)。圖 3 故障樹的頂上事件T與各基本x1至x18的邏輯關(guān)系如圖 4。
正態(tài)分布(Normal Distribution)又稱高斯分布(Gaussion Distribution),是一的雙參數(shù)分布,若故障密度函數(shù)f(x)服從正態(tài)分布,即[42]221 ( )( ) exp22xf xμσ πσ = ∞ < x< +∞ 其分布函數(shù) F(x)、可靠度函數(shù) R(x)和故障率函數(shù) λ ( x)分別為221 ( )( ) exp22x xF x dxμ ∞σ πσ = ∫ R ( x ) = 1 F ( x)( )( )( )f xxR xλ = 式中,σ 和μ 為兩個參數(shù),σ 為母體標準差, σ > 0;μ 為母體中心傾向)尺度,它可以是均值、眾數(shù)或中位數(shù), ∞ < μ< +∞。
本文編號:2834547
【學位單位】:新疆大學
【學位級別】:碩士
【學位年份】:2008
【中圖分類】:TH49
【部分圖文】:
圖 3 CNG 儲氣鋼瓶爆炸故障樹Figure 3 The CNG pressure vessel blast fault tree(三)CNG 儲氣鋼瓶爆炸故障樹分析針對近來各地 CNG 加氣站接連發(fā)生特大爆炸事故的統(tǒng)計數(shù)據(jù),為便于對事故進分析,引入故障樹分析模型,找出導致事故的主要原因,然后再針對這類特大安全事建立模型。建立故障樹,首先要根據(jù)頂事件確定原則,選取“CNG儲氣鋼瓶爆炸”作為頂事件頂事件確定后,就要尋找導致頂事件發(fā)生最直接的、必要的、充分的原因。然后把引頂事件發(fā)生的各原因分別看作頂事件,采用類似的方法繼續(xù)往下深入分析,建立以邏
新疆大學 2008 屆碩士研究生畢業(yè)論文門符號表示的CNG儲氣鋼瓶爆炸故障樹,如圖 3 所示[26]-[32]。1、CNG 儲氣鋼瓶爆炸故障樹邏輯關(guān)系圖故障樹中,上一層事件是下一層事件造成的結(jié)果,下一層事件是引起上一層事原因。邏輯“與門”表示全部輸入事件都出現(xiàn)則上一層輸出事件才出現(xiàn);邏輯“或門只有一個輸入事件出現(xiàn),則輸出時事件就出現(xiàn)。圖 3 故障樹的頂上事件T與各基本x1至x18的邏輯關(guān)系如圖 4。
正態(tài)分布(Normal Distribution)又稱高斯分布(Gaussion Distribution),是一的雙參數(shù)分布,若故障密度函數(shù)f(x)服從正態(tài)分布,即[42]221 ( )( ) exp22xf xμσ πσ = ∞ < x< +∞ 其分布函數(shù) F(x)、可靠度函數(shù) R(x)和故障率函數(shù) λ ( x)分別為221 ( )( ) exp22x xF x dxμ ∞σ πσ = ∫ R ( x ) = 1 F ( x)( )( )( )f xxR xλ = 式中,σ 和μ 為兩個參數(shù),σ 為母體標準差, σ > 0;μ 為母體中心傾向)尺度,它可以是均值、眾數(shù)或中位數(shù), ∞ < μ< +∞。
【引證文獻】
相關(guān)期刊論文 前1條
1 趙麗娟;孫曉娜;張佃龍;;掘進機鏟板有限元疲勞分析[J];機械設計與研究;2012年05期
本文編號:2834547
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