Статистические модели усталости

СТАТИСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ УСТАЛОСТИ [c.572]

Более полные сведения о статистических моделях усталости содержатся в работе [2]. [c.573]

Вопросы усталости, и в первую очередь малоцикловой усталости, совершенствование методов испытания на усталость, обоснование деформационных критериев малоцикловой усталости, установление физической модели накопления повреждений при повторно-переменных нагрузках, кинетики развития усталостных трещин в тех или иных условиях нагружения, статистический аспект усталости, а также разработка инженерных методов расчета элементов конструкций на прочность при повторно-переменных напряжениях с учетом различных факторов (вида напряженного состояния, конструктивно-технологических особенностей, температуры, начальной напряженности и т. п.). [c.664]

ИЛИ элемента конструкции в широком диапазоне чисел циклов (в области мало- и многоцикловой усталости) анализ и обобщение статистических закономерностей усталости" при стационарном, программном и случайном нагружениях развитие основных принципов механики разрушения иа случай циклического деформирования в упругой и упругопластической областях разработку моделей циклически деформируемой среды и построение на их основе кривых деформирования и разрушения углубление анализа взаимодействия циклических, статических и длительных статических повреждений переход к систематическим циклическим испытаниям моделей и реальных конструкций. [c.24]

Значение N p находится из соотношений, приведенных ранее. Подобным образом получают статистические модели длительной прочности и малоцикловой усталости. [c.207]

Альтернативой концепции предельного состояния является кинетический подход, согласно которому разрушение твердого тела представляет собой процесс, развивающийся по мере увеличения нагрузки или с тече-, нием времени. Наиболее последовательно кинетические представления используются в рамках термоактивационной концепции прочности [46-49]. Согласно термоактивационной концепции в нагруженном теле с течением времени происходит накопление повреждений в виде пор или микротрещин. Переход к окончательному разрушению материала связан с их определенной концентрацией [83—85]. Кинетика накопления повреждений учитывается и некоторыми феноменологическими теориями ползучести [114, 155], длительной прочности [64] и усталости материалов [116], а также в статистических моделях разрушения структурно-неоднородных материалов [180-183]. [c.14]

Для описания масштабного эффекта по пределам усталости в зависимости от размеров поперечного сечения тела и неравномерности распределения макроскопических напряжений по этому сечению была привлечена статистическая модель микроскопически неоднородного поликристаллического тела (Н. П. Афанасьев, 1940). [c.403]

Для оценки прочности при циклически изменяющихся напряжениях необходимы экспериментальные данные о характеристиках усталости материала в форме кривых усталости, функций статистического распределения их параметров, коэффициентов, описывающих изменение этих параметров в связи с неоднородностью напряженного состояния, абсолютными размерами элементов конструкций, их технологическим упрочнением и влиянием среды. Эти данные получают испытанием на усталость лабораторных образцов, моделей и элементов П 163 [c.163]

При изготовлении механически подобных моделей для исследования усталости конструкций обращают особое внимание на выбор материала модели. Для обеспечения надлежащих статистических свойств материала модели с учетом рассеивания механических свойств, являющихся индивидуальной характеристикой плавки, заготовки модельного и натурного образцов берутся из одной отливки. Тождественность механического состояния поверхностного слоя модели и натуры детали достигается соответствующим выбором режимов механической обработки [17]. [c.264]

Наименьшее количество экспериментальной информации имеется на стадии технического,проектирования. Однако и на этой стадии возможно испытание моделей с целью изучения напряженного состояния и прочности, а также оценка характеристик сопротивления усталости по справочным- данным (см. гл. 11) и нагрузок — по результатам испытания машин аналогичных конструкций, а также на основании расчетов и аналогового моделирования методами статистической динамики. [c.281]

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]

К сожалению, объема выборок при ресурсных испытаниях обычно недостаточно для получения обоснованных статистических выводов. Например, стандартные испытания на усталость (ГОСТ 25.502—79) предусматривают построение кривой усталости по результатам испытаний 10—15 образцов. Для анализа явлений, связанных со статистическим разбросом результатов, масштабным эффектом и другими факторами необходимо испытывать сотни и тысячи образцов, что возможно только при немногих специальных исследованиях. Кроме того, длительность испытаний по ГОСТ 25.502—79 ограничена базой, которую в зависимости от испытуемого материала и целей испытаний принимают равной от 5-10 до 10 циклов. При этом не учитывают повреждения, которые могут возникать при относительно малых напряжениях, если число циклов достаточно велико. В результате выбор функций распределения, характеризующих разброс при базовых ресурсных испытаниях, в значительной степени носит характер принятия статистических гипотез. Это приводит к необходимости использовать дополнительные теоретические соображения, например асимптотические свойства некоторых распределений, а также выводы, вытекающие из соответствующих структурных моделей (см. гл. 4), [c.94]

Были разработаны еще две теории, которые связывают замедленное разрушение волокнистых композитов только со свойствами волокон. Одна из них [49] предложена для изучения потери прочности в сосудах давления с нитяной намоткой, а другая [54] представляет собой статистическую модель статической усталости многоволокнистых прядей. [c.315]

Разработка гипотезы прочности слабого звена позволила В. Вейбуллу [76] построить теорию хрупкого разрушения однородной неоднородно напряженных тел в вероятностном аспекте. Эта способствовало решению вопросов теории усталостного разрушения, как тесно связанного с неоднородно напрягаемыми объемами металла. Н. Н. Афанасьевым [3] разработана статистическая модель усталостного разрушения, позволившая описать эффект влияния концентрации напряжений и абсолютных размеров тел. В. Вейбулл [77] распространил свою теорию хрупкого разрушения в квазистатической трактовке, на усталостные разрушения, используя распределение экстремальных значений для описания рассеяния разрушающего числа циклов и построения семейства кривых усталости по параметру вероятности разрушения. В. Мощинский [67] в Польше на основе [c.255]

Процесс усталостного повреждения разделяется на две стадии стадию накопления микроповреждений, рассеянных по объему тела, завершающуюся образованием первой макротрепщны, и стадию разделения тела магистральной трещиной. Оценка закономерностей производилась по параметрам равной вероятности равного повреждения (Р. Д. Вагапов, О. И. Шишорина и Л. А. Хрипина, 1958—1964). В этих работах устанавливается аналогия между статистической моделью разрушения идеально хрупкого тела по наиболее слабому звену (С. И. Журков и А. П. Александров, 1933) и предложенной моделью повреждения тела первой макротрещиной усталости. Показана возможность такой вероятностной оценки прочности и долговечности крупногабаритных деталей по результатам статистических испытаний модельных образов вплоть до определения нижней границы рассеивания по повреждению первой макротрещиной. [c.408]

Выбор математико-статистической модели — вида функции распре-делення для описания рассеяния результатов экспериментов. Рассеяние числа циклов до разрушения при заданном напряжении удовлетворительно описывается логарифмически нормальным законом, а рассеяние пределов вьшосливости — нормальным законом или законом Вейбулла [127, 395, 706, 857, 896, 925]. Учитывая, что характеристики сопротивления усталости — существенно положительные числа, а нормальный закон простирается в область отрицательных значений вплоть до — оо, более предпочтительным представляется [94, 896] использование закона Вейбулла или усеченного нормального закона, поскольку, кроме того, они учитывают асимптотические свойства фулкц.чй распределения характеристик сопротивления усталости, т. е. существование, например, нижней границы рассеяния пределов выносливости — его минимального значения При этом является параметром этих распределений. [c.225]

Процесс разрушения конструкционных материалов при повторных нагружениях (усталость) обычно разбивают на три этана зарождение микротреш,ины, медленный рост микротрев],ины да размера трещины Гриффитса и, наконец, быстрое распространение трещины до катастрофического разрушения. Обычно полагают, что большая часть времени жизни конструкции приходится на второй этап квазиравновесного медленного роста трещины. Следовательно, уяснение и описание медленного роста трещины, при повторных нагружениях будет способствовать более надежному предсказанию времени жизни конструкции. Предыдущие исследователи пытались охарактеризовать второй этап роста трещины на основе концепции предельной деформации [26] или постоянства энергии [9, 41, 47]. Проведенные исследования были ограничены статистически однородными изотропными материалами. Используя результаты физических исследований и математическую модель, описанную в предыдущем разделе, эти подходы можно распространить и на случай композиционных материалов. [c.249]

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]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...