In order to evaluate variation of fatigue life of mechanical components including engineering plastics, it is important to estimate probabilistic strain-life curves to accurately define the variation of fatigue characteristics. This paper intends to provide new assessment of P-$\varepsilon$-N (probabilistic strain-life curves) for considering the variation of fatigue characteristics in polyacetal. The fatigue strain controlled tests were conducted under constant 50% humidity and room temperature condition by a universal testing machine at strain ratio, R=0. A practical procedure is introduced to evaluate probabilistic strain-life curves. Three probabilistic distributions were used for generating P-$\varepsilon$-N curves such as normal, 2-parameter and 3-parameter Weibull. In this study, 3-parameter Weibull distribution was found to be most appropriate among assumed distributions when the probability distributions of the fatigue characteristic were examined using chi-square and Kolmogorov-Smirnov test. The more appropriate P-$\varepsilon$-N curves for these materials are generated by the proposed method considering 3-parameter Weibull distribution.
Low cycle fatigue tests on the hydrogenated welding seam of Zr-Sn-Nb alloy at room temperature and 360 ℃ had been carried out by using the funnel-shaped flat specimens. The relationships between nominal stress & strain directly measured across the funnel and local stress & strain at the root of the funnel are given by considering cyclic plasticity correction. The results show that the fatigue resistance of welding seam at room temperature is only slightly better than that at 360 ℃. Probabilistic fatigue life curves are obtained by using a two-parameter power function.
Kim, Taehyung;Seok, Taehyeon;Kwon, Soon-hyeong;Lee, Byung-ho;Kwon, Byung-gi;Kwon, Jun-yong;Cheong, Seong-kyun
항공우주시스템공학회지
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제14권6호
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pp.58-67
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2020
In this study, finite element fatigue analysis combined with a fatigue correlation factor is proposed to predict the bending fatigue life of a gear in an electro-mechanical aircraft actuator. First, stress-life curves are obtained for the gear material via a round bar fatigue test. Subsequently, stochastic stress-life (P-S-N) curves are derived for 50% and 1% failure probabilities, separately. The curves are applied to the fatigue analysis model of a single gear tooth, and the effect of the fatigue correction factor is analyzed. The analytical P-S-N curves reflecting the fatigue correction factor matched the experimental data. This shows that the analytical fatigue life is reliable and that the analysis technique is effective.
피로시험의 결과가 큰 편차를 보이는 하이브리드 복합재 조인트부에 대해서 통계적 피로수명 평가법을 이용하여 신뢰도 높은 피로수명을 추정하고자 한다. 저상버스 차체에 사용되는 하이브리드 복합재 조인트부를 절취하여 시험대상으로 하였으며, 이 조인트 시편으로 외팔보형 피로굽힘시험을 수행하였다. 피로시험 데이터를 정규분포, 대수정규분포, 와이블 분포를 이용하여 근접시킨 피로수명 곡선들과 각각 비교함으로써 하이브리드 복합재 조인트부의 내구수명 추정에 가장 적합한 확률분포를 선정하였다. 선정된 와이블 확률분포를 이용해 확률-응력-수명(P-S-N) 곡선을 구함으로써 하이브리드 복합재 조인트부에 대한 통계적 수명예측 평가절차와 신뢰성설계의 기초자료를 제시하였다.
Fatigue cracks of rib-to-deck (RD) joints have been frequently observed in the orthotropic steel decks (OSD) using conventional U-ribs (CU). Thickened edge U-rib (TEU) is proposed to enhance the fatigue strength of RD joints, and its effectiveness has been proved through fatigue tests. In-depth full-scale tests are further carried out to investigate both the fatigue strength and fractography of RD joints. Based on the test result, the mean fatigue strength of TEU specimens is 21% and 17% higher than that of CU specimens in terms of nominal and hot spot stress, respectively. Meanwhile, the development of fatigue cracks has been measured using the strain gauges installed along the welded joint. It is found that such the crack remains almost in semi-elliptical shape during the initiation and propagation. For the further application of TEUs, the design curve under the specific survival rate is required for the RD joints using TEUs. Since the fatigue strength of welded joints is highly scattered, the design curves derived by using the limited test data only are not reliable enough to be used as the reference. On this ground, an experiment-numerical hybrid approach is employed. Basing on the fatigue test, a probabilistic assessment model has been established to predict the fatigue strength of RD joints. In the model, the randomness in material properties, initial flaws and local geometries has been taken into consideration. The multiple-site initiation and coalescence of fatigue cracks are also considered to improve the accuracy. Validation of the model has been rigorously conducted using the test data. By extending the validated model, large-scale databases of fatigue life could be generated in a short period. Through the regression analysis on the generated database, design curves of the RD joint have been derived under the 95% survival rate. As the result, FAT 85 and FAT 110 curves with the power index m of 2.89 are recommended in the fatigue evaluation on the RD joint using TEUs in terms of nominal stress and hot spot stress respectively. Meanwhile, FAT 70 and FAT 90 curves with m of 2.92 are suggested in the evaluation on the RD joint using CUs in terms of nominal stress and hot spot stress, respectively.
쇼트피닝(shot-peening) 처리를 한 베어링강의 고사이클 피로거동을 연구하였다. 열처리한 베어링강(JISSUJ2) 시험편과 열처리 후 쇼트피닝 표면가공을 추가한 시험편을 사용해 회전굽힘피로시험을 수행하고 파단 된 시험편의 파면을 분석하였다. 시험편의 피로파괴는 표면 결함에서 비롯된 표면 파괴와, 내부의 비금속개 재물에서 비롯된 내부형 파괴의 두 종류로 발생하였다. 내부 파괴의 경우 비금속 개재물 주변에 어안(fisheye) 모양의 파괴양식이 관찰되었다. 개재물은 표면으로부터의 깊이와 형상에 따라 피로 수명에 큰 영향을 주었다. 쇼트피닝 가공을 한 베어링강은 저사이클 하중영역 및 고사이클 하중영역에서 모두 피로수명이 향상되었으며, 하중이 작아질수록 피로수명의 개선은 더욱 커졌다. 또한 2 모수 와이블(Weibull) 분포를 이용하여 베어링강의 확률-응력-수명 (P-S-N) 곡선을 구하여 신뢰도 높은 피로수명 예측을 하였다.
In general, fatigue analysis is performed by using deterministic model to estimate the optimal parameters. However, the deterministic model is difficult to clearly describe the physical phenomena of fatigue failure that contains many uncertainty factors. With regard to this, efforts have been made in this research to compare with the deterministic model and the stochastic models. Firstly, One deterministic S-N curve was derived from ordinary least squares technique and two P-S-N curves were estimated through Bayesian-linear regression model and Markov-Chain Monte Carlo simulation. Secondly, the distribution of Long-term fatigue damage and fatigue life were predicted by using the parameters obtained from the three methodologies and the long-term stress distribution.
Fatigue reliability problems are nowadays actively considered in the design of mechanical components. Recently, Dimension Reduction Method using Kriging approximation (KDRM) was proposed by the authors to efficiently calculate statistical moments of the response function. This method, which is more tractable for its sensitivity-free nature and providing the response PDF in a few number of analyses, is adopted in this study for the reliability analysis. Before applying this method to the practical fatigue problems, accuracies are studied in terms of parameters of the KDRM through a number of numerical examples, from which best set of parameters are suggested. In the fatigue reliability problems, good number of experimental data are necessary to get the statistical distribution of the S-N parameters. The information, however, are not always available due to the limited expense and time. In this case, a family of curves with prediction interval, called P-S-N curve, is constructed from regression analysis. Using the KDRM, once a set of responses are available at the sample points at the mean, all the reliability analyses for each P-S-N curve can be efficiently studied without additional response evaluations. The method is applied to a spring design problem as an illustration of practical applications, in which reliability-based design optimization (RBDO) is conducted by employing stochastic response surface method which includes probabilistic constraints in itself. Resulting information is of great practical value and will be very helpful for making trade-off decision during the fatigue design.
The determination of Paris' law parameters based on crack growth experiments is an important procedure of fatigue life assessment. However, it is a challenging task because it involves various sources of uncertainty. This paper proposes a novel probabilistic method, termed the S-N Paris law (SNPL) method, to quantify the uncertainties underlying the Paris' law parameters, by finding the best estimates of their statistical parameters from the S-N curve data using a Bayesian approach. Through a series of steps, the SNPL method determines the statistical parameters (e.g., mean and standard deviation) of the Paris' law parameters that will maximize the likelihood of observing the given S-N data. Because the SNPL method is based on a Bayesian approach, the prior statistical parameters can be updated when additional S-N test data are available. Thus, information on the Paris' law parameters can be obtained with greater reliability. The proposed method is tested by applying it to S-N curves of 40H steel and 20G steel, and the corresponding analysis results are in good agreement with the experimental observations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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