METODIKA OPTIMALIZACE KONSTRUKCÍ S POŽADOVANOU ÚNAVOVOU ŽIVOTNOSTÍ



Podobné dokumenty
Téma: 11) Dynamika stavebních konstrukcí

VYSOCE PŘESNÉ METODY OBRÁBĚNÍ

6 Intervalové odhady. spočteme aritmetický průměr, pak tyto průměry se budou chovat jako by pocházely z normálního. nekonečna.

veličiny má stejný řád jako je řád poslední číslice nejistoty. Nejistotu píšeme obvykle jenom jednou

základním prvkem teorie křivek v počítačové grafice křivky polynomiální n

UPLATNĚNÍ ZKOUŠEK PŘI PROHLÍDKÁCH MOSTŮ

Matematika I, část II

Mezní stavy konstrukcí a jejich porušov. Hru IV. Milan RůžR. zbynek.hruby.

8. Analýza rozptylu.

Odhady parametrů 1. Odhady parametrů

Odhady parametrů polohy a rozptýlení pro často se vyskytující rozdělení dat v laboratoři se vyčíslují podle následujících vztahů:

12. N á h o d n ý v ý b ě r

1 POPISNÁ STATISTIKA V PROGRAMU MS EXCEL

1. ZÁKLADY VEKTOROVÉ ALGEBRY 1.1. VEKTOROVÝ PROSTOR A JEHO BÁZE

P2: Statistické zpracování dat

GRADIENTNÍ OPTICKÉ PRVKY Gradient Index Optical Components

OKRUŽNÍ A ROZVOZNÍ ÚLOHY: OBCHODNÍ CESTUJÍCÍ. FORMULACE PŘI RESPEKTOVÁNÍ ČASOVÝCH OKEN

Základní požadavky a pravidla měření

1. Základy měření neelektrických veličin

MATICOVÉ HRY MATICOVÝCH HER

Modelování jednostupňové extrakce. Grygar Vojtěch

1. Definice elektrického pohonu 1.1 Specifikace pohonu podle typu poháněného pracovního stroje Rychlost pracovního mechanismu

L A B O R A T O R N Í C V I Č E N Í Z F Y Z I K Y

23. Mechanické vlnění

Experimentální Analýza Napětí

Deskriptivní statistika 1

je vstupní kvantovaný signál. Průběh kvantizační chyby e { x ( t )}

Základy statistiky. Zpracování pokusných dat Praktické příklady. Kristina Somerlíková

Měřící technika - MT úvod

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

IAJCE Přednáška č. 12

PRAVDĚPODOBNOSTNÍ POSUDEK SPOLEHLIVOSTI KOTEVNÍ

Spojitost a limita funkcí jedné reálné proměnné

Cvičení 6.: Výpočet střední hodnoty a rozptylu, bodové a intervalové odhady střední hodnoty a rozptylu

17. Statistické hypotézy parametrické testy

Předmět: SM 01 ROVINNÉ PŘÍHRADOVÉ KONSTRUKCE

odhady parametrů. Jednostranné a oboustranné odhady. Intervalový odhad střední hodnoty, rozptylu, relativní četnosti.

Aplikovaná informatika. Podklady předmětu Aplikovaná informatika pro akademický rok 2006/2007 Radim Farana. Obsah. Algoritmus

Náhodný výběr 1. Náhodný výběr

Pro statistické šetření si zvolte si statistický soubor např. všichni žáci třídy (několika tříd, školy apod.).

2. Náhodná veličina. je konečná nebo spočetná množina;

2,3 ČTYŘI STANDARDNÍ METODY I, ČTYŘI STANDARDNÍ METODY II

2 STEJNORODOST BETONU KONSTRUKCE

2 IDENTIFIKACE H-MATICE POPISUJÍCÍ VEDENÍ Z NAMĚŘENÝCH HODNOT

6. Posloupnosti a jejich limity, řady

vají statistické metody v biomedicíně

14. Testování statistických hypotéz Úvod statistické hypotézy Definice 14.1 Statistickou hypotézou parametrickou neparametrickou. nulovou testovanou

PREDIKCE POŠKOZOVÁNÍ ROTORŮ VYVOLANÉHO VIBRACEMI

vají statistické metody v biomedicíně Literatura Statistika v biomedicínsk nském výzkumu a ve zdravotnictví

DERIVACE FUNKCÍ JEDNÉ REÁLNÉ PROM

Iterační metody řešení soustav lineárních rovnic

Pevnost a životnost - Hru III 1. PEVNOST a ŽIVOTNOST. Hru III. Milan Růžička, Josef Jurenka, Zbyněk Hrubý.

Cyklické namáhání, druhy cyklických namáhání, stanovení meze únavy vzorku Ing. Jaroslav Svoboda

1.1. Definice Reálným vektorovým prostorem nazýváme množinu V, pro jejíž prvky jsou definovány operace sčítání + :V V V a násobení skalárem : R V V

FUNKCÍ JEDNÉ REÁLNÉ PROMĚNNÉ PRVNÍ DIFERENCIÁL

EKONOMETRIE 9. přednáška Zobecněný lineární regresní model

Pravděpodobnostní model doby setrvání ministra školství ve funkci

OVMT Přesnost měření a teorie chyb

Matematika 1. Katedra matematiky, Fakulta stavební ČVUT v Praze. středa 10-11:40 posluchárna D / 13. Posloupnosti

Lineární a adaptivní zpracování dat. 9. Modely časových řad II.

Vliv tváření za studena na pevnostní charakteristiky korozivzdorných ocelí Ing. Jan Mařík

Cvičení 6.: Bodové a intervalové odhady střední hodnoty, rozptylu a koeficientu korelace, test hypotézy o střední hodnotě při známém rozptylu

U klasifikace podle minimální vzdálenosti je nutno zvolit:

Kapitola 5 - Matice (nad tělesem)

Iterační výpočty projekt č. 2

1.7.4 Těžiště, rovnovážná poloha

ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ VÝPOČTY (S VYUŽITÍM EXCELU)

SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Z PŘEDMĚTU

1.3. POLYNOMY. V této kapitole se dozvíte:

1 ROVNOMĚRNOST BETONU KONSTRUKCE

Závislost slovních znaků

Vzorový příklad na rozhodování BPH_ZMAN

Tržní ceny odrážejí a zahrnují veškeré informace předpokládá se efektivní trh, pro cenu c t tedy platí c t = c t + ε t.

4 DOPADY ZPŮSOBŮ FINANCOVÁNÍ NA INVESTIČNÍ ROZHODOVÁNÍ

3. Lineární diferenciální rovnice úvod do teorie

1 Základy Z-transformace. pro aplikace v oblasti

Obsah. 1 Mocninné řady Definice a vlastnosti mocninných řad Rozvoj funkce do mocninné řady Aplikace mocninných řad...

VLASTNOSTI ÚLOH CELOČÍSELNÉHO PROGRAMOVÁNÍ

Při sledování a studiu vlastností náhodných výsledků poznáme charakter. podmínek různé výsledky. Ty odpovídají hodnotám jednotlivých realizací

Úloha II.S... odhadnutelná

REGRESNÍ DIAGNOSTIKA. Regresní diagnostika

Intervalový odhad. nazveme levostranným intervalem pro odhad parametru Θ. Statistiku. , kde číslo α je blízké nule, nazveme horním

AMC/IEM J - HMOTNOST A VYVÁŽENÍ

KONEČNĚ ROZDĚLENÁ ZPOŽDĚNÍ. POLYNOMICKY ROZDĚLENÉ ZPOŽDĚNÍ.

Popisná statistika - zavedení pojmů. 1 Jednorozměrný statistický soubor s kvantitativním znakem

Dynamická pevnost a životnost Statistika

Příloha č. 7 Dodatku ke Smlouvě o službách Systém měření kvality Služeb

4EK311 Operační výzkum. 4. Distribuční úlohy LP část 2

1 Uzavřená Gaussova rovina a její topologie

MOŽNOSTI STATISTICKÉHO POSOUZENÍ KVANTITATIVNÍCH VÝSLEDKŮ POŽÁRNÍCH ZKOUŠEK PRO POTŘEBY CERTIFIKACE A POSUZOVÁNÍ SHODY VÝROBKŮ

MATEMATICKÁ INDUKCE. 1. Princip matematické indukce

Kvantová a statistická fyzika 2 (Termodynamika a statistická fyzika)

3. Sekvenční obvody. b) Minimalizujte budící funkce pomocí Karnaughovy mapy

Parametr populace (populační charakteristika) je číselná charakteristika sledované vlastnosti

STATISTIKA. Statistika se těší pochybnému vyznamenání tím, že je nejvíce nepochopeným vědním oborem. H. Levinson

Tento materiál vznikl díky Operačnímu programu Praha Adaptabilita CZ.2.17/3.1.00/33254

13 Popisná statistika

MATEMATIKA PŘÍKLADY K PŘÍJÍMACÍM ZKOUŠKÁM BAKALÁŘSKÉ STUDIUM MGR. RADMILA STOKLASOVÁ, PH.D.

4EK212 Kvantitativní management 4. Speciální úlohy lineárního programování

je konvergentní, právě když existuje číslo a R tak, že pro všechna přirozená <. Číslu a říkáme limita posloupnosti ( ) n n 1 n n n

Transkript:

METODIKA OPTIMALIZACE KONSTRUKCÍ S POŽADOVANOU ÚNAVOVOU ŽIVOTNOSTÍ Miroslav Balda 1 1 Úvod S kocem roku 1997 skočilo i řešeí stejojmeého tříletého gratového projektu GAČR 11/95/87 Na rozdíl od dosavadích přístupů k optimalizaci kostrukcí přišel projekt s ovou myšlekou (viz i [1]) vycházející ze skutečosti, že jakákoliv rozměrová změa má vliv eje a hmotost, ale i a tuhost kostrukce, a tím a její dyamické vlastosti a a rozložeí statické i dyamické apjatosti Protože je zámo, že většia lomů má úavový charakter, je zřejmé, že optimálí ávrh musí dodržet kromě všech parametrů garatovaých z hlediska techologické fukce kostrukce, i její bezporuchovou dobu života a v eposledí řadě i její ceu Právě doba života je charakteristikou, ve které se kombiují jak pevostí, tak i dyamické vlastosti kostrukce Deklarovaým cílem projektu byl ávrh metodiky optimalizace kostrukce díla použitelý v etapě techické přípravy výroby, tedy v době, kdy veškeré zásahy do kostrukce jsou relativě sadé, rychlé a levé, protože se realizují a matematických modelech Metodikou se ozačuje souhr metod a odborých techik k řešeí kokrétích vědeckých problémů i pracovích úkolů V ásledujících partiích je podá přehled jedotlivých fází řešeí daého projektu s jim příslušejícími metodami 2 Metodika Vývoj optimálí kostrukce má dále popsaé fáze uvedeé rověž ve schematu a Úvodí ávrh kostrukce Jde o stadardí etapu kostruováí, v íž se uplatňuje ivece kostruktéra Jí se zajišťují všechy fukčí a výkoové parametry a vytvářejí výchozí údaje o kostrukci Již v této etapě lze vybrat parametry (apř rozměry), jimiž bude možo řídit vlastosti výrobku b Materiál a jeho vlastosti Výběr materiálu patří mezi velice výzamé čiosti kostruktéra techologa, protože jím lze výzamě ovlivit výsledé vlastosti díla Výběr materiálu je ovšem tak specifická čiost s výrazě diskrétím charakterem možostí, že obvykle patří 1 Prof Ig Miroslav BALDA, DrSc, Ústav termomechaiky AVČR & Západočeská uiverzita, Veleslavíova 11, 31 14 Plzeň, mbalda@herazcucz

k čiostem, které se ezahrují do počítačového systému optimalizace, ale poechávají se a rozhodutí člověka Te však musí dbát a co možá dokoalou zalost pevostích i úavových charakteristik materiálu, který avrhuje k použití, tak aby mohly sloužit v procesu optimalizace k výpočtům odhadů poškozeí K těmto cha- Úvodí ávrh kostrukce rakteristikám patří: Materiál a jeho vlastosti Matematický model kostrukce Matematický model buzeí Optimalizace kostrukce Úprava výkresové dokumetace Výroba a zkoušky prototypu Dokočeí techické přípravy výroby Výroba mez pevosti R m mez pružosti (kluzu) R e modul pružosti E Wöhlerova křivka Haighův diagram citlivost materiálu k vrubům vliv kvality povrchu a úavu vliv velikosti a úavu Je zřejmé, že staoveí všech těchto údajů vyžaduje dobře orgaizovaý materiálový výzkum s databází výsledků Pro účely řešeí daého úkolu se provedly ové zkoušky ([18], [2]) a studoval se obecý model výpočtu poškozeí z uvedeých dat (viz [8], [19]) c Matematický model kostrukce Volba matematických modelů se u tvarově složitých kostrukcí vytvořeých z kotiuí omezuje a modely skládaé z koečých prvků Jimi se zajišťuje prostorová diskretizace díla do systému o koečém počtu stupňů volosti jehož chováí popisuje systém obyčejých difereciálích rovic M q(t) + L q(t) + K q(t) = f N ( q, q, t), (1) kde M je matice hmotostí, L matice složeá z útlumové matice a matice gyračích čleů, K tuhostí matice a f N ( q, q, t) = f f ( q, q, t) je vektor vějšího působeí korigovaého a vliv eliearit a estacioarit systému vektorem f ( q, q, t) I když koečé prvky se volí relativě velké ([9], [11], [12], ) a bez detailího popisu kostrukčích vrubů, který by začě zkomplikoval model, vychází počet stupňů volosti velmi velký To by ve svých důsledcích vedlo a eúosě dlouhé výpočtové časy při optimalizaci Tuto epřízivou vlastost lze aštěstí do začé míry omezit pomocí redukce počtu stupňů volosti modelu Existuje řada metod pro redukci modelů, z ichž uveďme zde alespoň dvě objektiví metody metodu iterace podprostoru a metodu Laczosovu ([2], [3]) Jejich objektivost spočívá v tom, že jakmile uživatel zvolí hloubku redukce, tj počet stupňů volosti redukovaého systému, emůže dále ovlivit redukčí proces Naproti tomu metody subjektiví, azývaé také metodami kodezace, jsou výsledky i po zvoleém počtu stupňů vol-

osti kodezovaé soustavy ovlivěy uživatelovou volbou jejich lokalit v soustavě ([4], [5]) Kromě prostorové diskretizace se u dyamických úloh diskretizuje i čas Existuje rověž řada umerických metod pro itegraci obyčejých difereciálích rovic, z ichž metoda Newmarkova s lieárím průběhem zrychleí v itervalu vzorkovací periody a metoda maticové expoeciály se ukázaly být ejlepší (viz [3]) d Matematický model buzeí Problematika umerického geerováí zatěžovacích procesů ebyla předmětem citovaého gratového úkolu, protože byla v miulosti již úspěšě vyřešea Existují v podstatě dva možé přístupy k zavedeí buzeí do matematického modelu systému Prví spočívá ve využití avzorkovaého charakteristického zatěžovacího procesu s případým oměřítkováím Jde o postup, který je běžý apř u seizmických úloh V případě druhého přístupu se zatěžovací proces geeruje počítačem Jsou zvláduty postupy pro vytvářeí časových řad jak determiistických tak i áhodých budících procesů s požadovaými statistickými charakteristikami jako jsou rozložeí, korelačí fukce a pod (viz [31]) e Optimalizace kostrukce Kostrukci ozačíme za optimálí, splí-li ásledující požadavky: f(p ) < f(p) g(p) ɛ R m (2) h(p) = ɛ R p, kde p ɛ R m je vektor volých kostrukčích parametrů a g(p) a h(p) jsou vektory a ě kladeých omezeí typu erovostí a rovostí Jde obvykle o úlohu elieárího programováí, protože f(p), g(h) a h(p) bývají elieárími fukcemi vektoru kostrukčích parametrů p Vektor p je vektor z prostoru parametrů p vymezeého podmíkami g(p) a h(p), při ěmž cílová fukce abývá ejmeší hodotu S ohledem a výše řečeé by jí měla být cea výrobku, aebo zisk z jeho produkce Obě fukce jsou velice choulostivé, protože závisejí a moha v daém okamžiku ezámých parametrech včetě kojukturálích a marketigových Mohem stabilější charakter á s ceou těsě spjatá vlastost, totiž hmotost výrobku, která je závislá a jeho rozměrech a tudíž i a jeho parametrech p (viz [1], [29], [3]) Podmíky 1 skupiy, g(p), budou patrě obsahovat většiu podmíek kladeých a kostrukci Nejdůležitější z ich bude podmíka dodržeí garatovaé doby života L G V souladu s rov (3) bude mít tvar L(p) L G Do této skupiy budou patřit i podmíky techologické (vyrobitelosti, smotovatelosti, [21]) Podmíky druhé skupiy, g(p), budou pravděpodobě méě četé Budou se týkat sjedocováí rozměrů (p k = p l ), ebo dodržeí ormovaých veliči, příp rozměrů z katalogů (p k = q(p)) Žádá z dalších fází ze schématu ebyla součástí řešeí gratového projektu, a proto se jí zde ebudeme podrobě zabývat Je by bylo vhodé a tomto místě upozorit a důležitost experimetálího ověřeí prototypu Výpočet optimalizovaé kostrukce umoží, aby prototyp splňoval požadavky, které a jeho kostrukci byly kladey v matematickém modelu Pokud byl model věrý, lze očekávat, že i dílo bude blízké optimálímu a ebude předimezováo ebo poddimezováo Ovšem celá řada vlastostí díla ebyla modelem pokryta Proto závěrečé experimetálí ověřeí se jeví jako ezbyté

3 Optimalizačí procedura Protože optimalizačí procedura a její součásti mají zásadí výzam a řešeí, bude jí yí věováa větší pozorost Úvodem lze kostatovat, že eexistuje jediá uiverzálí optimalizačí procedura vhodá pro libovolou úlohu To je i důvod, proč v jazyku MATLAB, který byl zvole za jazyk pro realizaci všech zkoušeých modulů, existuje dlouhá řada optimalizačích procedur, které jsou shruty do speciálí kihovy esoucí ázev Optimizatio Toolbox Je pravidelě aktualizováa a obsahuje posledí verze ejefektivějších algoritmů pro optimalizaci 31 Cílová fukce Na rozdíl od testovacích úloh všech algoritmů je aše úloha velmi komplikovaá a áročá a strojí čas potřebý pro výpočet hodoty kriteriálí fukce a omezeí Proto výběr efektiví procedury představuje poloviu úspěchu řešeí K dispozici jsou v zásadě dvě skupiy procedur U obou je zapotřebí vypočítat v daém bodě p prostoru parametrů fukčí hodotu f(p) a u jedé z ich dokoce i hodotu gradietu f(p) Metody patřící do této skupiy se ozačují jako gradietí Tyto metody mají výhodu spočívající v rychlejší kovergeci řešeí, avšak vyžadují, aby cílová fukce f(p) byla hladká a aby se i parametry mohly měit plyule a bez omezeí Potom ve shodě s předchozí diskusí lze za cílovou fukci volit f(p) = m i (p), (3) i kde m i (p) je hmotost i-tého elemetu kostrukce a vektor gradietu je f(p) = f(p) p (4) Neí bez zajímavosti, že pro případ, kdy p i = m i, bude vektor gradietu slože ze samých jedotek S ohledem a diskrétí omezeí ebude však f(p) spojitou fukcí, a tak ezbude, ež použít ěkterou z metod ecitlivých a espojitosti Do této třídy patří i simplexová metoda Nelderova-Meadova, která ese ázev fmis a je součástí stadardí verze MATLABu (tedy vě kihovy Optimizatio Toolbox) Jde o robustí metodu, která za ceu pomalejší kovergece aleze řešeí p s podstatě větší jistotou ež metody gradietí Omezeí g(p) a h(p) se zavádějí jako pokuty ebo bariéry Jimi se modifikuje původí cílová fukce f(p) a kde g(p) a h(p) jsou apř pokuty f(p) = f(p) + g(p) + h(p) (5) g(p) = g T (p) W g (p) g(p) h(p) = h T (p) W h (p) h(p) Zde W g (p) a W h (p) jsou diagoálí matice ezáporých vah, jejichž prvky a diagoálách jsou ulové při splěí jim odpovídající podmíky a rostou s velikostí jejího porušeí V MATLABu by se mohly tyto pokuty vypočítat z hodot podmíek uložeých ve vektorech g a h apř takto (6)

gp = ((g <)*scalesg*g) *g hp = ((h~=)*scalesh*h) *h, kde scalesg resp scalesh jsou vektory vhodých měřítek pokut Aby edocházelo k výzamému překračováí podmíek, měla by být měřítka dosti veliká, aby pokuty byly přísé Nadměrá velikost je však a závadu, protože zpomaluje proces optimalizace Příjemou vlastostí takto použitého algoritmu fmis je možost startováí úlohy z libovolého bodu, tedy i z toho, který esplňuje deklarovaé podmíky 32 Doba života Zatímco ostatí podmíky kladeé a kostrukci mají obvykle charakter jedoduchých omezeí, týkajících se rozměrů, představuje podmíka a splěí garatovaé životosti ejobtížější a také ejméě spolehlivou část celého postupu Důvodů pro toto tvrzeí je ěkolik: víceosá apjatost je ahražea efektiví jedoosou, edokoalé modely porušováí materiálů, velký rozptyl materiálových charakteristik, edokoalé databáze materiálových dat Často je uto pracovat s odhady, které emusí pro daou kostrukci a techologii její výroby zcela přesě platit Přesto dále uvedeý postup vycházející z miimálích apriorích iformací vede k řešeí, které je ovšem zatížeo eurčitou chybou vyplývající z přijatých aproximací Jakékoliv zpřesěí úvodích iformací má za ásledek zpřesěí výsledku 321 Wöhlerova křivka a zobecěý Haighův diagram Leštěý ormalizovaý válcový vzorek materiálu (s idexem vlevo ahoře = bez vrubu) vystaveý opakovaému harmoickému zatěžováí o středí hodotě s m jedoosého amáháí a amplitudě s a > s cm = s a (s m ) vydrží do lomu N m cyklů podle obrázku a Závislost je vyesea v obrázku b a azývá se Wöhlerovou křivkou Ta se láme do kostatího apětí s cm při N cm cyklech Závislost s cm a s m, která je vyesea v obr c, se azývá Haighovým diagramem V tomto obrázku je vyesea i závislost mezí úavy vrubovaých vzorků s cm (s idexem vlevo ahoře charakterizujícím typ vrubu a zatížeí) a s m s a log s a b s cm s c = s c stadardí vzorek c s a s m ṫ s cm log N m N cm s c = s c β s cm = s cm s cm s m s F vrubovaý vzorek s m

Mez úavy vrubovaého vzorku lze určit za pomoci experimetálě staoveého koeficietu β vrubovaého vzorku jako s cm = s cm β s ( c 1 s )k m H (7) β s F Pokud koeficiet kocetrace apětí β = β( K t, k V, k q ) eí zám, může být odhadut pomocí formule β = β( K t ) k V k q, (8) kde K t je teoretický koeficiet kocetrace apětí příslušející typu vrubu a zatížeí ozačovaý také jako α H, k V je koeficiet velikosti součásti a k q je koeficiet vyjadřující účiek kvality povrchu a kocetraci apětí a povrchu Existuje řada vztahů, kterými lze aproximovat závislost β a K t Např podle Neuberovy formule je β( K t ) = 1 + K t 1 1 + A ϱ, (9) kde A(R m ) [mm] je Neuberův koeficiet závislý a pevosti materiálu R m a tím i velikosti jeho zra a ϱ [mm] poloměr křivosti vrubu Pro praktické účely může pro jeho určeí sloužit vztah A = 289, 1/Rm, 1217 (1) 322 Faktory kvality povrchu a velikosti součásti Z rovice (8) vyplývá, že pro odhad meze úavy skutečé součásti je zapotřebí zát i faktory kvality povrchu součásti k q a velikosti součásti k V Pro tyto účely byly aproximováy jejich diagramy regresími formulemi, které byly alezey delším umerickým experimetem: k q = 1 ( x T q C q y q ) 2, (11) kde x q = [ 1, x q, x 2 q ] T a y q = [ y q, yq, 2 yq, 3 ] T s proměými x q = R c2 qx m resp y q = R c2 qt a Matici regresích koeficietů lze alézt v [22] Koeficiet vlivu velikosti součásti k V = ( ) ( ) D 3m 1 + γ A (12) d kde d je průměr zkušebího vzorku, a ěmž byla zjišťováa mez úavy, a D je průměr skutečé součásti Expoet m je z itervalu, 6 m, 3 Koeficiet A se odhaduje podle rov (1) Veličia γ je t zv poměrý gradiet apětí a povrchu sledovaého kritického místa ([22]) 323 Teoretický koeficiet kocetrace apětí Výzkume velikosti teoretického koeficietu apětí se v miulosti zabývala řada vědců včetě Neubera Japoské práce Nisitaiho a jeho pokračovatelů ukázaly, že Neuberovy formule vykazují systematické odchylky od hodot K t staoveých podrobými umerickými experimety Šlo o 17 typů vrubů a zatížeí podle obrázku:

ϱ / d / D V6 ϱ U / d V6 ϱ U / D d D V6 ϱ U d D ϱ d D Bohužel japoské práce obsahovaly řadu chyb, které se ai po přímém kotaktu s autory epodařilo zcela odstrait Naštěstí však jimi publikovaé tabulky výsledků výpočtů tyto chyby evykazovaly, a proto bylo možo je zpracovat vlastím postupem Po dlouhých zkouškách přesosti áhrady jsme opustili japoský přístup spočívající v korekci Neuberova koeficietu kocetrace apětí K tn a zvolili přímou áhradu dvouparametrických tabulek K t formulí K t = 1 + x T C K K y K, (13) Jeho závislost a geometrii vrubu a a typu zatížeí je obsažea v matici regresích koeficietů C K a ve vektorech x K a y K, které jsou fukcemi bezrozměrých proměých ξ = (D d)/d a η = ϱ/d umocěých a expoety, které jsou rověž výsledkem regrese: x = ξ c x ; y = η c y x K = [ p 1 (x), p 2 (x), p 5 (x) ] T y K = [ y 2, y 3, y 4, y 5 ] T (14) Prvky vektoru x K jsou ortogoálí polyomy Jejich koeficiety stejě jako umerické hodoty všech regresích koeficietů jsou uvedey v [22] pro všech 17 případů vrubů Výsledek regrese pro jede případ je v posledím obrázku 324 Poškozeí a doba života Rovici středí části Wöhlerovy křivky, která se v logaritmických souřadicích jeví jako přímka, lze zapsat (s vyechaými ěkterými idexy) jako N a N c = ( sc s a ) w (15) Rozložíme-li apěťové procesy ve všech kritických bodech kostrukce do plých cyklů postupem popsaým v [17] (rai-flow-method), pak relativí poškozeí vyvolaé i-tým cyklem za předpokladu platosti lieárího zákoa kumulace poškozeí (Palmgrea-Miera) bude ve vrubu se zatížeím typu d i = 1 = 1 ( ) sai w c N (16) ai N c s cmi

5 RVB 45 4 4 15 Kt 3 2 35 3 25 5 1 r/d 5 (D d)/d 1 Kt 25 5 2 1 15 25 1 1 5 % 5 2 4 6 8 1 (D d)/d 5 1 r/d 5 (D d)/d 1 Ukázka zpracováí tabulky hodot koeficietu kocetrace apětí vrub typu = RVB = kruhový vzorek (R), vrub tvaru V 6, ohyb (B) a) 2D diagram K t (ξ, η) ; zadaé body ( ), aproximace( ) b) 3D diagram K t (ξ, η) c) 3D diagram rozložeí chyb áhradyv %

Celkové relativí poškozeí v j-tém kritickém místě za čas pozorováí T o bude D jo = i d ij (17) Jemu odpovídající doba života by měla být Lj = T o / D jo Protože však záko lieárí kumulace poškozeí eplatí přesě, bude skutečá životost L j = k dj Lj O životosti díla potom rozhoduje miimálí délka života L j Koeficiety k dj ejsou zámy předem a mohly by se určit dodatečě experimetálě zkouškami prototypů Pokud eí zám lepší odhad, volí se k dj = 1 4 Závěr Právě popsaý metodický postup je řešeím gratového projektu GAČR 11/95/87 a zčásti i projektu 11/97/226 Metodika byla ověřováa a speciálích typech matematických modelů a to jak umericky, tak i experimetálě Zkoušeé matematické modely byly hřídelového typu ([9], [15], [28]) a příhradové ([1], [27], [3]) Experimetálě se ověřovala pouze příhradová kostrukce Pro tyto typy kostrukcí byla ověřea fukčost metodiky a dokoce vziklé programové vybaveí sestaveé v jazyku MATLAB je k dispozici i pro kokrétí aplikačí využití Referece [1] M BALDA: Optimalizace kostrukcí z hlediska úavové životosti IN: Výpočtová mechaika 95, 11 kof ZČU-FAV Plzeň, Perik, 1995 [2] M BALDA: Výpočet kmitáí rozsáhlých mechaických soustav IN: Dyamika strojů 95, Kolokvium ÚT AV ČR, Praha, 1995 [3] M BALDA: A compariso of methods for umerical solutio o dyamic oliear multidegree of freedom systems IN: Proc of Nith World Cogress IFToMM, Milao, 1995 [4] V ZEMAN, Z HLAVÁČ: Mathematical modellig of vibratio of gear trasmissios by modal sythesis method IN: Proc of Nith World Cogress of IFToMM, Milao, 1995 [5] V ZEMAN: Matematické modelováí, kmitáí ozubeých převodů IN: Výpočtová mechaika 95, 11 kof ZČU-FAV Plzeň, Perik, 1995 [6] J DUPAL: Laděí ekozervativích lieárích kotiuí IN: Výpočtová mechaika 95, 11 kof ZČU-FAV Plzeň, Perik, 1995 [7] L KOVÁŘ, J DUPAL: Spektrálí laděí hřídelů kruhového průřezu IN: Výpočtová mechaika 95, 11 kof ZČU-FAV Plzeň, Perik, 1995 [8] M KEPKA, M HEJMAN: Rozbor modelů úavového poškozováí z hlediska použití při optimalizaci kostrukcí Výzk zpráva VZVU 985, ŠKODA VÝZKUM s r o, Plzeň, 1995 [9] V ZEMAN, J DUPAL: Modelováí dyamické apjatosti hřídelových soustav IN: Dyamika strojů 96, Kolokvium ÚT AVČR, Praha, 1996, [1] V ZEMAN, J DUPAL: Dyamický model a modálí sytéza těleso osíkových systémů IN: Ižeýrská mechaika 96, Vol II, Kof TU Bro, Svratka, 1996,

[11] J DUPAL, V ZEMAN: Mathematical modellig of multibody beam system vibratio Předáo k publikováí do časopisu ZAMM [12] V ZEMAN, L KOVÁŘ: Dyamická aalýza mechaických systémů složeých ze subsystémů VII Iteratioal Cogress o the Theory of Machies ad Mechaisms, Liberec, 1996 [13] Z HLAVÁČ: Formulace cílových fukcí a jejich gradietu pro úlohy sížeí vibrací mechaických soustav VII Iteratioal Cogress o the Theory of Machies ad Mechaisms, Liberec, 1996 [14] V ZEMAN, L KOVÁŘ: Příspěvek k predikci úavové životosti ozubeí IN: Výpočtová mechaika 96, Kof ZČU-FAV Plzeň, Perik, 1996, pp 261 268, [15] Z HLAVÁČ: Optimalizace hřídelových soustav s ozubeými koly z hlediska životosti ozubeí IN: Výpočtová mechaika 96, Kof ZČU-FAV Plzeň, Perik, 1996, pp 59 68, [16] J DUPAL: Vliv struového efektu a kmitáí prostorových rámů IN: Výpočtová mechaika 96, Kof ZČU-FAV Plzeň, Perik, 1996, pp 35 4, [17] M BALDA: Vícekaálové sledováí kumulace poškozeí v reálém čase IN: Dyamika strojů 96, Kolokvium ÚT AVČR, Praha, 1996, [18] J MICHÁLEK: Dyamické úavové zkoušky kostrukčí uhlíkové ocele ČSN 411523 Výzk zpráva, ZČU FAV ÚFY, 146 VP, Plzeň, 1996 [19] M KEPKA: Metodika odhadu parametrů sytetické Wöhlerovy křivky vrubovaého tělesa Výzk zpráva ŠKODA Výzkum sro Plzeň, 1996 [2] M KEPKA, J CHVOJAN: Křivky životosti základího materiálu a modelové součásti z oceli 11 523 Výzk zpráva ŠKODA Výzkum sro Plzeň, 1996 [21] M BALDA: Optimalizace kostrukcí s vruby z hlediska úavové životosti IN: Dyamika strojů 97, Kolokvium ÚT AVČR, Praha,1997 [22] M BALDA: Koeficiety kocetrace apětí a úava Výzkum zpráva ÚT AVČR Z-1234/97, Plzeň, 1997 [23] M BALDA: Nové formule pro výpočty koeficietů kocetrace apětí IN: Výpočtová mechaika 97, koferece ZČU-FAV Perik, 1997 [24] M BALDA: Predictio of damage cumulatio i vibratig rotors IN: Proc IFToMM Coferece Rotor Dyamics, Darmstadt, Sep 1-1, 1998 [25] J DUPAL: Predictio of lifetime of periodically excited structures Zeszyty aukove Nr 4, XXXVI Sympozjo Modelowaie w mechaice, Politechika Śl aska, Gliwice, 1997, pp 121-126 [26] V ZEMAN, L KOVÁŘ: Dyamical Aalysis of the Large Mechaical Systems Cotaiig Subsystems ZAMM (v tisku) [27] V ZEMAN, J DUPAL: Optimalizace osíkových kostrukcí z hlediska úavové životosti IN: Výpočtová mechika 97, 13 kof ZČU-FAV Plzeň, Perik, 1997, pp 277-284 [28] Z HLAVÁČ: Příspěvek k optimalizaci hřídelových soustav s ozubeými koly IN: Výpočtová mechika 97, 13 kof ZČU-FAV Plzeň, Perik, 1997, pp 83-9 [29] V ZEMAN, J DUPAL, Z HLAVÁČ: Parametrická optimalizace kostrukcí z hlediska úavové životosti Výzk zpráva č 12-6-97, ZČU-FAV-KME, Plzeň, 1997 [3] J DUPAL: Optimalizace osíkových kostrukcí z hlediska životosti IN: Dyamika strojů 98, ÚT AVČR, Praha, 1998 [31] M BALDA: Simulace diskrétích áhodých procesů se zadaými charakteristikami IN: Zaťažovacie systémy, SAV-ÚMS,Modra, 1977