Кривой усталости конструкции — КиберПедия 

Индивидуальные и групповые автопоилки: для животных. Схемы и конструкции...

Особенности сооружения опор в сложных условиях: Сооружение ВЛ в районах с суровыми климатическими и тяжелыми геологическими условиями...

Кривой усталости конструкции

2017-06-09 338
Кривой усталости конструкции 0.00 из 5.00 0 оценок
Заказать работу

Рассмотрено влияние на параметры кривой усталости конструкции следующих основных факторов:

1. Масштабный фактор – влияние на механические свойства и прочность конструкции изменения геометрических размеров. С увеличением геометрических размеров образцов происходит снижение их усталостной прочности. Проведенные эксперименты позволили сделать предположение о независимости угла наклона кривых усталости от размеров образцов. Приведен рисунок – влияние размеров поперечного сечения образцов на угол наклона кривой усталости.

2. Температура окружающей среды – с повышением температуры закономерности изменения предела выносливости могут быть различными в зависимости от свойств материалов, частоты нагружения и других факторов. С повышением температуры уменьшается наклон левой части кривой усталости, а у правой ветви – увеличивается (рис.). Угол между ветвями кривых постепенно уменьшается и при достижении достаточно высоких температур кривая усталости превращается в одну наклонную прямую (рис.). Интенсивность влияния температурного коэффициента на угол наклона кривой усталости описывается уравнением регрессии (зависимость).

3. Жидкие среды – отмечено, что явно выраженной зависимости между коэффициентом влияния среды и углом наклона кривой усталости не наблюдается, поэтому уравнения регрессии для них пока не установлены. При испытаниях в маслах угол наклона кривой усталости практически не изменяется (рис.). При испытаниях образцов в воде и растворах соляной кислоты угол наклона кривой усталости обычно повышается (рис.). Для коэффициента влияния среды обычно принимают нормальный закон распределения (рис.).

4. Частота нагружения – с увеличением частоты нагружения число циклов до разрушения проявляется у различных материалов по-разному. При оценке долговечности по времени действия нагрузки, а не по числу циклов до разрушения, с увеличением частоты срок службы деталей снижается.

Угол наклона кривой усталости при изменении частоты нагружения обычно остается неизменным. При обычных усталостных испытаниях частота нагружения не оказывает заметного влияния на предел выносливости материала. Интенсивность влияния частоты нагружения на предел выносливости характеризуется угловым коэффициентом (формула), величина которого для сталей составляет порядка 0,07. Влияние частоты нагружения на предел выносливости некоторых марок сталей приведено на рис.

5. Последовательность приложения нагрузки – при одноступенчатом режиме нагружения переход с меньших напряжений на бóльшие приводит к упрочнению материала (формула, рис.), а обратный переход - к разрушению материала (формула, рис.).

На рис. приведены кривые повреждаемости материала в относительных координатах (рис., формулы).

Прямая, соответствующая суммарной мере повреждения материала, равной единице, характерна для усталостных испытаний, когда ступенчатое нагружение не вызывает упрочнения или разупрочнения материала. Уравнение этой прямой имеет форму (зависимость). При определенных условиях возможно как упрочнение, так и разупрочнение материала (зависимости).

 

 

Лекция № 23

ОЦЕНКА И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДОЛГОВЕЧНОСТИ

КОНСТРУКЦИЙ

Понятие среднего ресурса (формула). Кривая убыли ресурса (рис.).

Гамма-процентный ресурс, кривая распределения ресурсов (рис.).

Зависимость для определения вероятности обеспечения гамма-процентного ресурса (формула). Достоинство этого показателя - возможность его определения до завершения испытаний всех образцов.

Понятие о назначенном ресурсе и установленном ресурсе.

Средний срок службы конструкции (формула).

Гамма-процентный срок службы конструкции (формула).

Назначенный срок службы.

Основные принципы оценки и прогнозирования ресурса конструкций:

1. Принцип стохастичности ресурса (рис.).

2. Принцип обоснования ресурса из условия риска (рис., зависимости).

3. принцип сохранения физической сущности процессов при прогнозировании (принцип Шеннона).

4. Принцип продления назначенного ресурса.

Методы прогнозирования ресурса конструкций можно разделить на 3 группы:

1) статистические;

2) детерминированные;

3) физико-статистические.

Процесс прогнозирования ресурса включает в себя следующие этапы:

- сбор и подготовка исходных данных;

- выбор и обоснование прогнозирующей функции;

- обработка исходных данных для определения параметров прогнозирующей функции;

- определение прогнозных значений процесса.

При классификации методов прогнозирования ресурса конструкций выделяют три класса:

1. Экстраполяция.

2. Моделирование.

3. Опрос экспертов.

Наибольшее распространение среди этих методов прогнозирования получили экстраполяционные методы, специфическими чертами которых являются:

а) предварительная обработка числового ряда прогнозируемого процесса;

б) анализ физики прогнозируемого процесса и выбор вида экстраполируемой функции.

Математические зависимости, описывающие физико-химические процессы в материалах конструкций при эксплуатации (формулы).

 

 

Лекция № 24


Поделиться с друзьями:

Своеобразие русской архитектуры: Основной материал – дерево – быстрота постройки, но недолговечность и необходимость деления...

История развития пистолетов-пулеметов: Предпосылкой для возникновения пистолетов-пулеметов послужила давняя тенденция тяготения винтовок...

Двойное оплодотворение у цветковых растений: Оплодотворение - это процесс слияния мужской и женской половых клеток с образованием зиготы...

Папиллярные узоры пальцев рук - маркер спортивных способностей: дерматоглифические признаки формируются на 3-5 месяце беременности, не изменяются в течение жизни...



© cyberpedia.su 2017-2024 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!

0.011 с.