[pt] A análise de deformações em torno de regiões de concentração de tensões é
uma importante ferramenta na avaliação da integridade estrutural de peças e
componentes mecânicos. Todavia, esta análise se torna mais complexa quando o
material atinge a plastificação junto ao entalhe. Neste trabalho, uma nova
metodologia numérico-experimental para medição de deformações na superfície
de um material, combinando métodos sem malha e visão computacional, é
apresentada. A parte experimental da técnica é baseada na captura de imagens de
um material em estados diferentes de deformação durante um ensaio mecânico. A
técnica de visão computacional conhecida como Scale Invariant Feature Tecnique
(SIFT) é utilizada aqui para extrair pontos característicos nas imagens capturadas.
Para tanto, uma textura aleatória foi pintada na superfície do corpo de prova. Em
seguida, os deslocamentos são obtidos experimentalmente, através do seguimento
das posições dos pontos SIFT corretamente correspondidos no par de imagens
capturadas do ensaio, antes e depois da aplicação da carga. Os pontos fornecidos
pelo algoritmo SIFT são selecionados como nós de uma formulação sem malha, e
o método de mínimos quadrados móveis é utilizado para gerar uma aproximação
numérica do campo de deslocamentos e as suas derivadas. Assim, deformações na
região próxima ao entalhe são devidamente quantificadas para posterior análise.
Na validação da metodologia proposta, corpos de prova entalhados foram
utilizados para estudar o comportamento da deformação plástica nas regiões de
concentração de tensões. Os resultados dos testes mostraram boa concordância e
precisão quando comparados com soluções analíticas, simulações pelo método
dos elementos finitos (ANSYS) e soluções obtidas através de um software
comercial de correlação de imagens digitais. / [en] Strain analysis near stress concentration regions is an important tool for
structural integrity of mechanical components. However, this analysis becomes
more complex when the material starts to deform plastically near the notch root.
In this work, a novel experimental-numerical technique for the measurement of
the strain distribution on the surface of a deformable body is described, which
uses meshless methods and computer vision. The experimental part of this
technique is based on the capture of images at different stages of material
deformation during a mechanical test. The Scale Invariant Feature Transform
(SIFT) is a computer vision algorithm used here to extract distinctive points or
features in the captured images. For this purpose, a random texture was painted on
the specimen surface. Then, the displacements are experimentally obtained by
tracking the positions of successfully matched SIFT points in an undeformeddeformed
pair of images. The points provided by SIFT are selected as nodes in a
meshless formulation and the moving least square method is used to generate a
numerical approximation for the displacement field and its derivates. Thus, the
corresponding strain field close to the notch is calculated. To validate the
proposed methodology, notched specimens were employed to study the
deformation behavior on regions of stress concentration. Experimental results
showed good agreement and accuracy when compared to analytical solutions, to
simulations by finite elements (ANSYS) and to solutions obtained by using a
commercial software based on the digital image correlation technique.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:24993 |
| Date | 30 July 2015 |
| Creators | GIANCARLO LUIS GOMEZ GONZALES |
| Contributors | MARCO ANTONIO MEGGIOLARO |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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