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[pt] AJUSTE ÓTIMO POR LEVENBERG-MARQUARDT DE MÉTODOS DE PREVISÃO PARA INICIAÇÃO DE TRINCA / [en] OPTIMAL FIT BY LEVENBERG-MARQUARDT OF PREDICTION METHODS FOR CRACK INITIATIONGABRIELA WEGMANN LIMA 01 November 2022 (has links)
[pt] A grande maioria das estruturas que trabalham sob cargas alternadas precisa ser dimensionada para evitar a iniciação de trincas por fadiga, o principal mecanismo de dano mecânico nesses casos. Os vários parâmetros dos modelos de previsão de dano à fadiga usados nesses projetos devem ser
preferencialmente medidos a partir do ajuste otimizado de suas equações a dados experimentais medidos de forma adequada. Na realidade, a precisão das previsões baseadas nesses modelos depende diretamente da qualidade dos ajustes utilizados para obtenção desses parâmetros. Sendo assim, o objetivo principal deste trabalho é estudar a melhor maneira de se obter os parâmetros dos principais modelos de previsão da iniciação de trincas por fadiga através de ajustes de dados experimentais baseados no algoritmo de LevenbergMarquardt. Primeiro, foram realizados diversos ensaios εN em uma liga de alumínio 6351-T6 para averiguar o desempenho do ajuste proposto para asequações de Coffin-Manson e de Ramberg-Osgood. Em seguida, foram usados dados da literatura de outros oito materiais para ajustar modelos deformaçãovida clássicos, assim como com o expoente de Walker, para assim avaliar o efeito de cargas médias não-nulas em testes εN. Por fim, foi estudado o ajuste de um modelo SN com expoente de Walker que considera limites de fadiga e efeitos de carga média. Esse estudo também inclui considerações estatísticas para quantificar o fator de confiabilidade a partir de diferentes hipóteses de funções densidade de probabilidade, baseadas em dez conjuntos de dados da
literatura. / [en] Most structures working under alternate loadings must be dimensioned to
prevent fatigue crack initiation, the main mechanism of mechanical damage in these cases. The various parameters from the fatigue damage prediction models used in these projects should preferably be measured by optimally fitting their equations to well-measured experimental data. In fact, the accuracy of the predictions based on these models depends directly on the quality of the adjustments used to obtain these parameters. As a result, the main purpose of this work is to study the best way to obtain the parameters of the leading prediction models of fatigue crack initiation through experimental data fittings based on the Levenberg-Marquardt algorithm. First, several εN tests were performed on a 6351-T6 aluminum alloy to verify the performance of the proposed fit for the Coffin-Manson and Ramberg-Osgood equations. Then, data from the literature of eight other materials were used to fit classic strainlife models, as well as models based on the Walker exponent, to evaluate the effect of non-zero mean loads in εN tests. Finally, the fitting of an SN model including the Walker exponent was studied, which considers fatigue limits and mean load effects. This study includes as well statistical considerations to quantify the reliability factor from different probability density function assumptions, based on ten data sets from the literature.
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