Прочность статистический разброс

Усталостные трещины в металлах почти всегда возникают на свободных поверхностях, и поэтому усталостная прочность металлов очень чувствительна к поверхностным дефектам. В металлах, армированных волокнами, усталостные трещины могут зарождаться в двух основных местах на свободных поверхностях и на границах раздела волокна и матрицы. От свойств волокна и границы раздела волокна и матрицы зависит, будут ли последние служить местами зарождения усталостных трещин или нет. Высокопрочные хрупкие волокна, имеющие малую деформацию разрушения и большой статистический разброс прочности на разрыв (см., например, [50]), могут разрываться при растяжении в произвольных слабых точках по всему композиту. Каждый такой разрыв волокна является возможным местом зарождения усталостных трещин в металлической матрице. Затем там в результате локальной концентрации напряжений происходит классическое явление усталости. [c.406]

Значительный статистический разброс физико-механических характеристик композита и существенные различия удельных характеристик (например, жесткости, прочности), присущие разным типам материала даже в пределах совокупности композитов одного класса, дополняют картину особенностей композитов как конструкционных материалов, определяющих те осложнения принципиального характера, с которыми в той или иной степени сталкивается проектировщик на разных этапах процесса оптимизации конструкций. [c.169]

При прогнозировании ресурса следует учитывать, что статистический разброс показателей долговечности, как правило, значительно превышает статистический разброс соответствующих показателей прочности, трещиностойкости, износостойкости и т. п. Это утверждение имеет принципиальное значение, поэто.му обсудим его более подробно [19]. Используем формулу (3.37), полагая, что параметр прочности г имеет функцию распределения [c.77]

Статистический разброс параметра прочности зависит от показателя а чем больше а, тем компактнее распределение параметра г. Для коэффициента вариации получим формулу [c.77]

При т = 1 имеем а = р, так что коэффициенты вариации прочности и ресурса совпадают. Как правило, т > . Исключение составляют некоторые модели, описывающие механическое изнашивание, скорость которого пропорциональна первой степени номинального давления и относительной скорости. При обработке испытаний на ползучесть и усталость обычно получают значение m sa 4. При этом показатель р, вычисленный по формуле (3.43), значительно меньше показателя а, а разброс ресурса — значительно больше, чем разброс прочности. Этот факт иллюстрирует рис. 3.6, кривые на котором построены по формулам (3.40), (3.43) и (3.44). Например, если а = /и = 10, то при коэффициенте вариации прочности 01>г = 0,05 имеем коэффициент вариации ресурса Wt 0,4. Таким образом, тот факт, что показатели прочности имеют малый статистический разброс, еще не означает, что этим разбросом при прогнозировании ресурса можно пренебречь. [c.78]

Рассмотрим основные явления накопления повреждений и разрушения с позиций их соответствия общим полуэмпирическим моделям, которые были исследованы в предыдущих подразделах. Обсудим также некоторые частные модели, предназначенные для решения задач прогнозирования ресурса. Исходным материалом для построения полуэмпирических моделей служат результаты ресурсных испытаний при однородных режимах нагружения, например при постоянной амплитуде циклических напряжений, постоянной температуре и т. п. Эти результаты, как правило, обнаруживают значительный статистический разброс, связанный со случайной природой явлений. Традиционная форма представления результатов в виде кривых, например усталости и длительной прочности, по существу не отражает этого разброса. В сущности, эти кривые представляют собой линии регрессии между величинами, характеризующими уровень нагруженности, и показателем ресурса, например числом циклов (блоков) до разрушения или продолжительностью испытаний в единицах физического времени. Дополнением к кривым регрессии служат эмпирические оценки для законов распределения ресурса [c.93]

Полученные формулы для Ft (Т) аналогичны формулам (3.42) и (3.108), использованным для описания статистического разброса ресурса в рамках полуэмпирических моделей. Различие состоит, во-первых, в том, что формулы (4.27) и (4,28) явно включают масштабный эффект. Во-вторых, показатели а, р и т, а также параметр Го получают новое толкование они совпадают по величине с аналогичными параметрами, которые входят в уравнение накопления повреждений в структурных элементах, а также в распределения прочности структурных элементов. Характерная прочность образца rs в случае распределения (4.27) связана с характерной прочностью структурных элементов Гд соотношением [c.131]

Следовательно, s зависит не только от характерной прочности волокон и параметров их статистического разброса, но и от степени пластичности матрицы. Формула (4.99) значительно отличается от формулы (4.86), полученной для упругой матрицы. [c.158]

Таким образом, пределы прочности фарфора, металла арматуры и цементирующего вещества всегда будут иметь тот или иной статистический разброс. Если взять один и тот же запас механической прочности, то разрушение изоляторов одной и той же партии может происходить по фарфору, по арматуре либо по цементирующему веществу. [c.181]

Прочность борных волокон обладает заметным статистическим разбросом. Коэффициент вариации прочности в зависимости от дефектности структуры поверхности волокон колеблется в пределах 17— 36%. [c.22]

Пользуясь табл. 1.10 для Ф (У) после вычисления Y по уравнению (1.25), можно определить запас прочности по средним нагрузкам или надежность по выбранному среднему коэффициенту запаса прочности. Одновременно уравнение (1.25) позволяет исследовать влияние на надежность величины статистического разброса разрушающих и действующих нагрузок. [c.25]

Хрупкость материала приводит к вариации или разбросу прочностей по элементам объема или по образцам из такого материала вследствие случайных локальных возмущений напряжений и случайного распределения неоднородностей в материале. Следствием статистической природы хрупкой прочности является существенное влияние степени соединения или дисперсии хрупких составляющих на прочность композитного сплава. Простой пример подтверждает эту точку зрения. Рассмотрим, как показано на рис. 25, прочность ряда, состоящего из 10 кубиков хрупкого материала, нагруженных параллельно. Прочности кубиков изменяются от 1 до 10 фунт с приращением по 1 фунт слева направо. Если кубики прочно соединены друг с другом, т.е. разрушение развивается свободно от кубика к кубику (рис. 25, а), то разрушающая нагрузка всей системы составляет 10 фунт, поскольку разрушение системы произойдет после разрушения самого слабого кубика. Однако если кубики разделены друг от друга очень тонкими сопротивляющимися трещине полосками (рис. 25, б), то они будут разрушаться один за другим независимо до тех пор, пока нагрузка [c.96]

Начало исследованиям по статистической теории прочности положено работами Вейбулла [НО] и Н. Н. Афанасьева [2]. Появление этой теории вызвано необходимостью объяснить разброс экспериментальных данных при испытании большого количества образцов. Советский ученый исходил из следующих предпосылок реальный металл состоит из отдельных кристалликов, имеющих внутренние напряжения и вследствие различных условий их роста не являющихся однородной массой механические свойства отдельных зерен в направлении действующей силы различны вследствие наличия химической неоднородности и неоднородности напряженного состояния. [c.53]

Большинство практически важных металлических композиционных материалов армировано хрупкими высокопрочными волокнами, которые обладают большим разбросом прочности. Причиной такого разброса являются структурные дефекты, возникающие либо в ходе механических испытаний, либо в процессе получения волокон. Прочность таких хрупких волокон следует определять на основе большого числа испытаний, так как она имеет статистическую природу. [c.21]

Помимо рассмотренной существуют и другие проблемы, к которым можно отнести поведение материала при достижении состояния текучести матрицы при разрушенном волокне, особенности изменения Ofu в зависимости от разброса прочности волокна, превышение расчетного значения по сравнению с действительным и др. В частности, важной задачей является учет разброса прочности волокна. Однако в настоящее время в этом направлении еще не достигнуты единые точки зрения. Розен предпринял попытку создать статистическую методику. На рис. 5.7 для случая одиночного разрушения волокна показаны напряжения в волокне и распределение напряжений на границе волокна и матрицы. В своей статистической методике Розен полагал, что волокна разрушаются друг за другом [5.7], и прочность можно определить по следующей зависимости [c.115]

Причины значительного разброса опытных данных при испытаниях на усталость заключаются в статистическом характере усталостных повреждений — неоднородность механических свойств напряженных микрообъемов испытуемых объектов особенно резко проявляется при циклических нагрузках. Статистическая теория усталостной прочности, базирующаяся на неоднородности механических свойств и основных положениях теории вероятности, была впервые предложена Н. Н. Афанасьевым [5]. [c.32]

Как известно, прочность хрупких материалов нельзя охарактеризовать только одной величиной, например пределом прочности, из-за большого разброса механических свойств материала, что обусловлено статистическим распределением дефектов различных раз- [c.231]

Для определения нагрузок принимается расчетная схема агрегата, выбор которой предполагает определенный теоретический метод решения. Для некоторых конструкций нагрузки устанавливаются по статистическим данным, при достаточном объеме которых оценивается также и вероятность их реализации. Для вновь разрабатываемых конструкций, когда данные по разбросам воздействующих на них сил отсутствуют, расчет проводится в запас прочности по максимальным значениям силовых факторов. [c.7]

Первый из этих вопросов решается на основе натурных и лабораторных наблюдений и во многом пока зависит от интуиции инженера. Быстро развивающаяся техника неразрушающего контроля сулит большие надежды, однако состояние этого вопроса нужно признать еще весьма далеким от желаемого. В то же время накопленный к настоящему времени экспериментальный и теоретический материал убеждает в том, что без решения указанного вопроса нельзя надеяться и на решение практической проблемы прочности. Казалось бы, методы статистических теорий хрупкой прочности позволяют обойти эту трудность, так как они приводят к зависимостям типа Ств 1 V — объем тела, Ств — среднее значение временного сопротивления, п — эмпирический коэффициент), в которые не входит размер дефекта, являющегося причиной разрушения. Коэффициент п изменяется от 6 для идеально хрупких материалов типа стекол до 50—100 для пластичных металлов. Однако оказывается, что в процессе эксплуатации пластичных металлов, например, при циклическом нагружении, коэффициент п может меняться от 100 до 6, а в случае весьма хрупких материалов случайный разброс Ств так велик, что делает невозможным расчет конкретной конструкции с позиций теорий прочности. Механика хрупкого [c.519]

Следует особо подчеркнуть статистическую природу всего явления. Здесь все зависит от плотности распределения начальных факторов, носящей случайный характер. С термодинамической точки зрения этому соответствует случайный характер распределения начальной плотности энтропии Sq. Это обстоятельство приводит к тому, что процесс усталостного разрушения носит ярко выраженный стохастический характер. Эксперименты показывают, что пределы длительной прочности при циклическом нагружении имеют значительный разброс. Это обстоятельство иллюстрируется на рис. 115, взятом из книги С. В. Серенсена и др. Несущая способность и расчеты деталей машин на прочность [c.228]

By предполагает, что в условиях простого напряженного состояния (например, растяжения) статистический разброс прочности материала можно отнести за счет изменения размеров микродефектов и, следовательно, изменений критического объема, характеризуемого расстоянием Гс. При таком подходе напряженное состояние на поверхности объема гс) выражается при помощи сингулярных форм а,/ (см., например, (6.18)) при г = Гс- Это означает, что Гс всегда лежит в зоне преобладающего влияния упругой особенности типа квадратного корня от г в знаменателе. Отличное экспериментальное подтверждение подхода By было получено на одно-наиравлениом стеклопластике (S ot hply 1002) для смешанного вида нагружения при наличии трещин, параллельных волокнам. Более того, оказалось, что Ki и Кпс и величина критического объема для различных ориентаций трещины относительно приложенных нагрузок постоянны. Величина Гс оказалась приблизительно равной 1,95 мм. [c.237]

Оо). Очевидно, что масштабный эффект можно практически нивелировать (здесь не рассматривается влияние случайных отклонений от Шорядочен-ной упаковки, что также приводит к масштабному эффекту и конструкционной хрупкости [60]), если уменьшить до нуля статистический разброс прочности волокон о/.В таких композитах теоретические значения Уо и у близки к предельной величине 0,9. [c.76]

Рассмотрим влияние статистического разброса свойств материалов, деталей и узлов на оценку ресурса с применением полуэмпири-ческих моделей накопления повреждений. Для характеристики свойств введем некоторый вектор прочности г, компоненты которого — случайные величины. При этом прочность понимаем в широком смысле, включая сюда сопротивление усталости, ползучести, изнашиванию, коррозии и т. п. Для индивидуального образца или элемента конструкции, для каждой детали вектор прочности принимает определенное значение. Свойства генеральной совокупности образцов, элементов или деталей описываем с помощью совместной плотности вероятности (г) компонентов этого вектора. Выбор генеральной совокупности зависит от постановки задачи, в частности от того, рассматриваем мы программные лабораторные испытания, ведем прогнозирование ресурса на стадии проектирования или оцениваем остаточный ресурс для конкретного эксплуатируемого объекта. [c.76]

Испытания, проведенные по произвольной программе нагружения, исследованы в работе [201. Рассмотрим результаты этой работы, взяв для определенности случай непрерывного нагружения. Считаем справедливым линейное правило суммирования и учитывае статистический разброс вектора прочности. Тогда формулу (3.6) запишем в виде [c.81]

Жесткостные и прочностные характеристики волокон в пучках имеют существенный статистический разброс, влияющий на свойства композитов, получаемых на их основе. Это приводит к необходимости оценивать параметры распределений прочности волокон по результатам их массового испытания. Традиционные методы проведения таких испытаний обладают рядом недостатков — они предполагают извлечение отдельных волокон из текстильных форм (нитей, жгутов), изготовление из них образцов (наклеивание захватной части), закрепление каждого образца в захватах испытательной машины. При диаметрах волокон от единиц до десятков микрометров эти операции весьма трудоемки и могут привести к повреждению волокон. Кроме того, испытания, связанные с извлечением отдельных волокон, не позволяют оценить те влияющие на поведение композита свойства, которые присущи пучку в целом. К таким свойствам относятся неодно-временность вступления в работу волокон (разнодлинность), а также статистически значимое различие параметров распределения прочностных характеристик волокон при переходе от одного пучка к другому. [c.25]

На статистический разброс характеристик прочности и ресурса конструкции влияет большое число факторов, однако, можно выделить несколько из них, оказываюших решающее влияние. Например, статистический разброс прочностных характеристик материала, характеристик условий эксплуатации, прежде всего термосиловых и коррозионных, а также характеристик остаточной дефектности материала конструкции, содержащей сварные соединения, литые или другие элементы, в которых под действием технологии изготовления или условий эксплуатации могут возникнуть несплошности. [c.70]

Но эти нормативы используют традиционные методы и не учитывают в полной мере сочетания различных факторов, статистического разброса механических свойств труб и сварных соединений, параметров формы, начальной дефектности и возможности ее роста. Так, в нормативных материалах указываются допустимые параметры овализации концов труб, разнотолщинности, дефекты в сварных соединен>1ях, но отсутствуют методы, позволяющие оценить эти дефекты в расчетах на прочность и надежность, особенно с учетом фактора времени. Кроме того, в них отсутствует сама постановка задачи оценки надежности линейного сооружения на стадии проектирования с учетом указанных допустимых дефектов и их сочетаний, а также прогноза срока служ- [c.13]

ОДНОГО И ТОГО же материала можно говорить не о постоянной характеристике, а о ее статистическом распределении. Если модуль упругости и предел текучести меняются в узких пределах и расчет по средним значениям достаточно достоверен, то прочность хрупких материалов и их структурных составляющих должна рассматриваться как случайная величина и отвлечься от ее статистического характера принципиально невозможно. Именно статистическая теория позволяет объяснить и оценить количественно так называемый масштабный эффект прочность большого изделия всегда оказывается меньше, чем прочность малой его модели (после пропорционального перерасчета, конечно). Изложение современных статистических теорий прочности заняло бы слишком много места, однако некоторые сведения нам представлялось необходимым сообщить. Эти сведения особенно существенны для понимания природы прочности современных композитных материалов, состоящих из полимерной или металлической матрицы, армированной угольным, борным илп иным высокопрочным волокном. Разброс свойств армирующих волокон довольно велик и для нопимания того, в какой мере эти свойства могут быть реализованы в композите, необходимо некоторое представление о статистической природе его прочности. Именно поэтому изложение элементов статистической теории будет дано ниже, в гл. 20. [c.654]

Так называемые статистические теории прочности были разработаны первоначально в целях описания результатов испытаний на усталость и предсказания прочности элементов машин, находящихся под действием переменных нагрузок. Краткие сведения об усталости были сообщены в одном из параграфов предпоследней главы ( 19.10). Здесь мы заметим, что результаты испытаний обнаруживают большой разброс, и поэтому современная точка зрения на расчет изделий состоит в том, что мы не можем с абсолютной достоверностью гарантировать прочность изделия, а можем лишь утверждать, что вероятность его разрушения достаточно мала. В основе одной из таких статистических теорий лежит гипотеза слабого звена. Существо этой гипотезы состоит в следующем. Тело мыслится составленным из большого числа структурных элементов, каждый из которых имеет свою локальную прочность. Разрушение всего тела в целом происходит тогда, когда выходит из строя хотя бы один структурный элемент. Для массивных тел такое предположение чрезмерно упрощает фактическое положение дел для разрушения тела как целого, вероятно, необходимо, чтобы вышла из строя некоторая группа элементов, именно так строятся более сложные и совершенные теории. Но для моноволокна гипотеза слабого звена правильно отражает существо дела. Прямое микроскопическое обследование поверхности волокна — борного, угольного или иного — показывает, что на волокне всегда имеются разного рода дефекты — мелкие и крупные. Эти дефекты расположены случайным образом. Прочность образца волокна длиной I определяется прочностью его наиболее слабого дефектного места и, таким образом, является случайной величиной. Результаты испытаний партии из некоторого достаточно большого числа волокон п представляются при помощи диаграмм, подобных изображенной на рис. 20.3.1. Число волокон, разорвавшихся при напряжен1[и, ле- [c.689]

Для определения работоспособности титановых сплавов при многоцикловом нагружении необходимо знать их усталостную прочность. При этом следует иметь в виду, что в литературе по усталостным свойствм титановых сплавов имеется много противоречивых сведений. Это, по-видимому, является результатом не только недостаточной изученности этих свойств, но и их своеобразием. Так, уже сейчас ясно, что точные данные по усталостному поведению титановых сплавов во многих случаях можно выяснить лишь на основании статистической обработки первичных данных, так как при усталостных испытаниях наблюдается повышенный разброс данных. Очень важен статистический подход при определении надежной работы крупных деталей машин при многоцикловом нагружении. Уникальное явление усталости титана —его чувствительность к состоянию поверхности. В частности, в последнее время выяснили, что при числе циклов до 10 трещины зарождаются в самом поверхностном слое, состояние которого полностью определяет уровень предела выносливости. При числе нагружений более 10 разрушение носит подповерхностный (подкорковый) характер, хотя типичное усталостное разрушение наблюдается при числе циклов нагружения по крайней мере до 10 ° [91]. Пренебрежение к финишным поверхностным обработкам титановых деталей, работающих на усталость, явилось причиной снижения их долговечности на начальном этапе внедрения титана в технике. [c.137]

Для получения достоверных сведений по усталостной прочности титановых сплавов конкретной структуры не(обходима количественная оценка разброса результатов циклических испытаний. При этом предел выносливости определяют с заданной вероятностью неразрушения, т.е. оценивают его надежность. Уже первьге статистические обработки результатов усталостных испытаний титановых сплавов показали высокие значения коэффициента вариации условного предела выносливости [96— 98]. Учитывая большой разброс, наиболее правильно для анализа усталостных свойств титановых сплавов применять методы математической статистики и теории вероятности. Для этого строят полные вероятностные диаграммы, например по системе, предложенной Институтом машиностроения АН СССР [99, 100]. Эта система основана ра разделении процесса усталостного разрушения на две стадии до появления макротрещины и развитие трещины до разделения образца на части. При анализе предела выносливости гладких образцов это разделение не имеет принципиального значения, так как долговечность до появления трещины Л/ и общая долговечность до разрушения образца Л/р близки. Часто Jртя построения полных вероятностных диаграмм усталости за основу берут наиболее простой метод, предложенный В. Вейбуллом [ 101 102, с. 58 — 64]. Для построения полной вероятностной кривой необходимо испытать достаточно большие партии образцов (30—70 шт.) на нескольких уровнях амплитуды напряжений, которые должны быть выше предела выносливости (см., например, рис. 92). На каждом из этих уровней по гистограмме определяют вероятность разрушения при данной амплитуде напряжений. Далее ст ят кривую Веллера по средним значениям долговечности. По гистограммам строят кривые равной вероятности в тех же координатах (а — 1дЛ/). Затем строят семейство кривых, определяющих не только зависимость долговечности от амплитуды напряжений, но и вероятности разрушения от заданных амплитуды напряженйй и долговечности. Далее, принимая математическую форму распределения вероятности, на данном уровне напряжений можно строить кривые зависимости либо от амплитуды напряжений при заданной базе испытаний Л/, [c.141]

Несгационарность нагружения. При эксплуатации конструкций отдельные детали часто подвергаются нестационарным циклическим нагрузкам. Фактических данных по влиянию нестационарности циклического нагружения на усталостные свойства титановых сплавов мало. Автор работы [ 166] определял влияние циклических перегрузок на усталостную прочность сплава титана ПТ-ЗВ и стали марок 15 и Ст4. Он пришел к выводу, что у материалов, которые имели близкий предел выносливости, одинаковые кратковременные циклические перегрузки могут приводить и к упрочнению, и к разупрочнению, однако закономерности при этом не установлено. Сплав ПТ-ЗВ показал наименьшую чувствительность к перегрузкам. И.В. Козлов, Н. И. Вассерман и др. [ 167] провели исследования усталостной прочности образцов диаметром 10 мм сплава ВТ6 (Ов = 680 МПа, 5 = 16 %, 0= 49 %) при нестационарном нагружении круговым изгибом. Испытание большого количества образцов каждой партии позволяло с достаточной достоверностью проводить статистический анализ результатов и получать вероятностную картину предела выносливости при заданном числе циклов. Это дало возможность исключить влияние на получаемые усталостные характеристики естественного разброса при испытаниях. Прежде всего было определено действие предварительного нагружения циклическими напряжениями ниже стационарного предела выносливости на вторичный предел выносливости (рис. 108). Из рис. 108 видно, что предварительное нагружение сплава ВТ6 приводит к заметному повышению вторичного предела выносливости, несколько большего в области малой вероятности разрушения. [c.172]

Разброс первой группы можно объяснить статистической природой прочности компонентов стеклопластиков, неоднородностью структуры, нестабильностью технологии производства. При изго-товлепии стеклопластиковых труб практически невозможно добиться одинакового процентного содержания арматуры и полимерного связующего, идентичных условий полимеризации и избежать разброса компонентов. [c.176]

Перечисленные факторы приводят к рассеиванию результатов оценки прочностных свойств стеклопластиков даже при самом качественном изготовлении образцов и самой высокой технике испытаний, так как невозможно устранить источники разброса, связанные с гетерогенностью, анизотропией и статистической природой процесса разрушения этого материала. Следовательно, рассеяние характеристик прочности является неотъемлемым свойством стеклопластиков, и поэтому чрезвычайно важна статистическая обработка результатов испытания и наличие достаточного ко л и честБ а обр азцов. [c.177]

Таким образом, статистический метод позволяет выдгрг " основных механизма разрушения композиционных мао Если наблюдается большой разброс в прочности индивиду , ... волокон, разрушение происходит случайно в любом месте мате- [c.112]

Ниспадающая ветвь графика деформационной зависимости при испытаниях металлических образцов является отражением, большей ча стью, равновесного прорастания магистральной трещины [120]. В oi> дельных случаях это справедливо и для композитов [349, 361]. Вместе с тем, если прочностные и деформационные свойства элементов структуры неоднородной среды существенно отличаются, что характерно для болыш1нства композиционных материалов, то формировал ния выраженной макротрещины может не происходить. Однако развитое дискретное рассеянное разрушение слабых элементов и в этом случае приводит к спаду на диаграмме [357]. Хаотичность включений обеспечивает последовательность возникновения зон разрушения в отдаленных друг от друга частях неоднородной среды, что создает преграду для локализации деформаций и позволяет с использованием вероятностных подходов определять связи между средним напряжением и средней деформацией [125]. Определенная структурная неоднородность обеспечивает преим]гщественный вид деформации, отличный от локализованного. В частности, для тел волокнистой структуры ниспадающий участок диаграммы возникает в результате последовзг тельного обрыва неравнопрочных волокон [124]. Характер процесса разрушения неоднородных сред существенно зависит от хаотичности в расположении и степени разброса свойств элементов структуры, поэтому статистические характеристики прочности этих элементов во многом предопределяют параметры ниспадающей ветви, в частности, ее наклон, который отражает склонность материала к хрупкому разрушению. [c.26]

Во многих случаях напряжения в конструкции при периодических нагрузках превышают предел усталости. Это относится, например, к деталям авиационных двигателей, лопастям несухцих винтов вертолетов, к ряду объектов военной техники, срок эксплуатации которых очень ограничен различными причинами. В этих случаях важно знать характеристики ограниченной выносливости, которые определяют ресурс детали или конструкции, обеспечивают сопротивление усталостным разрушениям в течение определенного срока, т. е. некоторого числа циклов. Поэтому,, если при расчетах на усталость из всей кривой Велера важно знать фактически лишь одну точку — предел усталости, то при расчете на ограниченную выносливость суш.ественное значение приобретает верхняя часть кривой Велера. Однако характеристики работы детали и ее ресурс, поскольку он задан, исходя из других соображений, фактически определяют уменьшенную базу испытаний на усталость. Тем самым главным становится по возможности наиболее точное воспроизведение в испытаниях истинных условий работы детали и установление статистических характеристик, определяющих вероятность разрушения детали при напряжениях, отличающихся от выявленного таким образом условного предела усталости (предела ограниченной выносливости), и при числах циклов, отличающихся от базы испытаний. Последнее особенно важно в связи с тем, что при напряжениях, заметно превышающих истинный предел усталости и близких к пределу статической прочности, разброс данных усталостных испытаний бывает очень большим. В последние годы статистическим методам обработки данных усталостных испытаний уделяется большое внимание. [c.306]

Специфика строения армированных пластиков (стеклопластиков и др.), неоднородность их структуры и другие факторы приводят к больигому разбросу экспериментальных данных при определении различных механических характеристик, особенно пределов прочности на растяжение, сжатие и сдвиг. Рассеяние пределов прочности является свойством этих материалов, представ-ЛЯЮ1ЦИХ собой системы из неравнопрочных и неравнонагруженных нитей. Статистический характер механических свойств армированных пластиков подробно исследовался в работах многих авторов [48], [57] и др. Исследования показали, что коэффициент вариации V, представляющий собой отношение среднего квадратичного отклонения к среднему арифметическому значению соответствующей характеристики механических свойств, может служить показателем неоднородности материала. Коэффициент вариации зависит от многих факторов внешней температуры, харак- [c.175]

Применение вероятностных методов к исследованию процессов разрушения композитов с волокнами, имеющими существенный разброс прочностных свойств, обусловлено внутренней структурой этих материалов. Статистические теории прочности композитов, как правило, опираются на развитые В.А. Вейбуллом [27] представления о существовании статистического распределения механических свойств отдельных структурных элементов материала. [c.33]

Следует отметить, что еще раньше вероятностные методы использовались при определении условий перехода металла от упругого состояния в пластическое с учетом разброса пределов текучести его отдельных зерен [270, 271]. При статистических оценках кратковременной прочности материалов наиболее часто применяется гипотеза разрушения по слабейшему звену, которая легла в основу подходов, развитых Я.И. Френкелем и Т.А. Конторовой [71], В.В. Болотиным [18] и другими исследователями, давшими объяснение некоторых аспектов прочности твердых тел в частности масштабного эффекта с вероятностных позиций [170, 194 226 ]. [c.33]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...