Určování únavových vlastností při náhodné amplitudě zatížení

Rozměr: px

Začít zobrazení ze stránky:

Download "Určování únavových vlastností při náhodné amplitudě zatížení"

Aleš Šmíd
před 8 lety
Počet zobrazení:

2 Úvod klapka podložka žvotnostní test spojení klapka-podložka Požadavek zákazníka: - navrhnout a provést zrychlené komponentní testy spoje klapka-podložka - provést objektvní srovnání různých varant z hledska použtých materálů, technologe spojování, geometrckých změn atp. Návrh použtí vbračního zařízení: - frekvence v řádu stovek Hz umožňuje náběh mlonů cyklů během několka hodn - přdáním hmoty lze zvýšt ampltudu zatížení - zatížení lze zesílt testováním na vlastní frekvenc, testovat lze více vzorků najednou 2

3 Způsob zatěžování klapka přdaná hmota podložka žvotnostní test spojení klapka-podložka směr zatěžování na vbračním zařízení vzorek po vbračním testu 3

4 Způsob vyhodnocení - dea Požadavek zákazníka: porovnat jednotlvé sady vzorků pomocí Wöhlerových křvek (tzn. vyhodnott závslost počtu cyklů do poškození na zátěžném kroutícím momentu ) těžště M [Nm] Testování na 2 hladnách, 2 vzorky pro každou sadu M [Nm] Batch B, Sample 1,2 Batch A, Sample 1,2 Batch A, Sample 3,4 Batch B, Sample 3,4 sada B sada A Log N (počet cyklů do poškození) 4

vyhodnott závslost počtu cyklů do poškození na zátěžném kroutícím momentu ) těžště M [Nm]

5 Způsob zatížení a vyhodnocení - realta Vbrace na vlastní frekvenc možné pouze př zatěžování šrokospektrálním bílým šumem, protože - každý vzorek ( ze stejné sady) má jnou vlastní frekvenc - každý vzorek má jné zesílení - během testu se vlastní frekvence zesílení posouvá dolů ïvzorky kmtají na vlastní frekvenc, ale s náhodnou ampltudou - kroutící moment dopočítán díky měření pomocí akcelerometru #2 - namísto M [Nm] lze vyhodnocovat pouze RMS M [Nm] - pro určení počtu cyklů do poškození je třeba montorovat průběh vlastní frekvence Akcelerometr #1 (řídící) Akcelerometr #2 (vyhodnocení) - pro udržení alespoň přblžně stejného RMS M [Nm] je třeba postupně zvyšovat ntenztu buzení RMS M [Nm] sada B sada A Log N (počet cyklů do poškození) 5

díky měření pomocí akcelerometru #2 - namísto M [Nm] lze vyhodnocovat pouze RMS M [Nm] - pro určení počtu cyklů do poškození je třeba montorovat průběh vlastní frekvence Akcelerometr #1

6 Krtka vynášení RMS do Wöhlerova grafu Vyhodnocováním kvadratckého průměru ampltud (RMS) může dojít k podcenění poškození způsobeného kmty s velkou ampltudou. Dva různé zátěžné průběhy se stejným RMS tak mohou vést k jnému počtu cyklů do porušení. Př.: Zatížení A Zatížení B Ampltuda 13. Ampltudy 7.,17. RootMeanSquare[ {13.,-13.,13.,-13.}] = 13. RootMeanSquare[ {7.,-7.,17.,-17.}] = 13. Střední ampltuda z hledska příspěvku k poškození: I pro k=5 g = k Log( Zatížení A: 13. Zatížení B: 15.5 M 10 # I g k k odhad sklonu Wöhlerovy křvky ) Log N (počet cyklů do poškození) 6

: Zatížení A Zatížení B Ampltuda 13. Ampltudy 7.,17. RootMeanSquare[ {13.,-13.,13.,-13.}] = 13.

7 Střední ampltuda z hledska příspěvku k poškození g Acceleraton on the poppet t[s] # Hstogram Comparson of 5 wndows g 50 Choce of 5 wndows from the whole sgnal g ampltude Concluson: 5 chosen wndows can represent the whole sgnal t[s] Mean g ampltude for one specmen wth respect to the damage: g t[s] where: g = k Log( I 10 # I g k ) g 50 g are ampltudes of acceleraton from Peak-Valley k s the slope of woehler curve x Peak Valley on chosen wndows t[s] Tento přístup užívá pouze odhad sklonu Wöhlerovy křvky! 7

40 50 t[s] Mean g ampltude for one specmen wth respect to the damage: g 50-50 10 20 30 40 50 t[s] where: g = k Log( I 10 # I g k ) g 50 g are ampltudes of

8 Odhad parametrů Wöhlerovy křvky Z měření známe hstogram ampltud pro každý vzorek M Rovnce Wöhlerovy křvky: M(N) = k (log N 0 -log N), hledané parametry k a N0 n 1 na hladně a 1 n na hladně a n P na hladně a P U každého vzorku došlo k poškození, takže zřejmě platí: N 1 N N P = n D D = = N n N 0 10 a k 1 N 0 Log N Pokud máme alespoň 2 vzorky na sadu, lze parametry k a N0 odhadnout metodou nejmenších čtverců: n mn (1 k, N0 N j 0 10 a k ) 2 8

každého vzorku došlo k poškození, takže zřejmě platí: N 1 N N P = n D D = = N n N 0 10 a k 1 N 0 Log N Pokud

9 Realzace pomocí sw Mathematca Import 5 okýnek z měřených dat pro každý vzorek, dskretzace, kontrola dat (měřt a vyhodnocovat celý časový průběh nepřpadá v úvahu) Kontrola podobnost rozložení četnost jednotlvých ampltud pro konkrétní vzorek Porovnání vzorků z jedné sady Ampltudy seřazené od největší Hstogram ampltud (jemnější vs. hrubší dskretzace) 9

Kontrola podobnost rozložení četnost jednotlvých ampltud pro konkrétní vzorek Porovnání

10 Realzace pomocí sw Mathematca Výpočet rozložení četností ampltud (popak = celkový čas do poškození / celkový čas okýnek) Odhad parametrů k, N 0 Vzorek #2 leží výrazně mmo odhad 100 Výsledek odhadu bez vzorku # µ µ µ µ µ

Vzorek #2 leží výrazně 130 120 110 mmo odhad 100 Výsledek odhadu bez

11 Závěr Ze sgnálu s náhodnou ampltudou zatížení lze za určtých předpokladů odhadnout únavové křvky. V našem konkrétním případě nevedly k odlšným závěrům př porovnání jednotlvých sad. Referenční sada Sada s nžší žvotností Sada s vyšší žvotností 11

V našem konkrétním případě nevedly k odlšným závěrům př

Podobné dokumenty

Přednášky část 4 Analýza provozních zatížení a hypotézy kumulace poškození, příklady. Milan Růžička

Přednášky část 4 Analýza provozních zatížení a hypotézy kumulace poškození, příklady Mlan Růžčka mechanka.fs.cvut.cz mlan.ruzcka@fs.cvut.cz Analýza dynamckých zatížení Harmoncké zatížení x(t) přes soubor