المجلة الدولية للعلوم والتقنية

International Science and Technology Journal

الرئيسية < البحوث والدراسات < تفاصيل بحث أو دراسة

Fatigue Life Prediction of Aluminum Sheets Using Different Probabilistic Methods

الباحث(ون):
  • Tariq R. Aboalhol
  • Khaled B. Abdusamad
  • Ali A. Shommaki
  • Yasin A. Amer
المؤسسة:The Higher Technical Center for Training and Production
The Libyan Academy for Graduate Studies
المجال:التقنيات الميكانيكية و المواد الهندسية
منشور في:العدد السابع والعشرون - أكتوبر 2021
الملخص
بيانات اختبارات اجهاد الكلال لمكونات الآلات الميكانيكية بها الكثير من التشتت وعدم الاتساق للتنبؤ بانهيارها. بسبب عدم اليقين في التقدير بعمر القطعة تحت إجهادات دورية والمتكررة، تم اقتراح أساليب احتمالية لتحديد مدى تأثير عدم اليقين على معرفة عمر المكون تحت دورات التحميل. محاكة مونت كارلو هي الطريقة الشائعة الاستخدام لحساب ذلك، لكن كلفة الزمن الحسابي المرتبط بمحاكاة باهظًا أثناء تقييمات مرحلة التصميم. لذلك، كان الغرض من هذه الدارسة هو توضيح استخدام طرق احتمالية أخرى وفعالة، كبدائل لطريقة مونت كارلو، للتنبؤ بدقة بعمر عينات من ألواح الألومنيوم 6061-T6 الخاضعة لإجهادات الكلال. بناءً على توزيعات احصائية لإجهاد الكلال مقابل عمر التحميل المتكرر قبل الانهيار والمحددة معمليا، ظهر اتفاق بين التوزيعات المتوقعة لعمر العينات بشكل جيد جدًا مع نتائج الاختبار المعملية. أظهرت الدراسة أنه مع وقت حسابي أقل بشكل كبير، هناك اتفاق وثيق بين كل من طريقة المتقدمة لحساب القيمة المتوسطة (AMV) وطريقة الموثوقية من الدرجة الأولى (FORM) مع محاكاة مونت كارلو. ومع ذلك، كانت طريقة القيمة المتوسطة (MV) أقل دقة في التنبؤ بالقيم المتطرفة عن المتوسط المعياري للعينات والتي تشير إلى ضعف التنبؤ عمر القطعة تحت الاجهاد الكلال. أظهر تحليل حساسية متغيرات، بمعادلة تقدير الاجهاد والعمر على التنبؤات، أن معلمات انحدار(a,b) لمنحنىS-N لها مساهمات ضئيلة التأثير في عمر العينة تحت الكلال مقارنة بتأثير كل من الحمل الديناميكي المتكرر والابعاد الهندسية للعينات.
Abstract
Components under fatigue loading have significant amounts of scatter and inconsistency considered in fatigue failure data. Due to uncertainties in predicting component fatigue life, probabilistic approaches were to quantify the influence of uncertainties on the fatigue life. However, computation time associated with the commonly used Monte Carlo simulation can be prohibitive during design stage assessments. Therefore, the purpose of the current work was to demonstrate the use of efficient probabilistic methods, as alternatives to Monte Carlo method, to accurately predict fatigue lives for Aluminum 6061-T6 sheets. Based on experimentally determined of stress-life distributions, predicted distributions of fatigue life agreed closely with replicate experimental test results. The study showed that with significantly less computational time, there is a very good agreement for advanced mean value (AMV) and the first order reliability method (FORM) with Monte Carlo. However, the mean-value (MV) method was less accurate in tail regions that indicates poor life prediction. The sensitivity analysis showed that S-N slope parameters (a and b) had insignificant contributions to the scatter in fatigue life compared to the dynamic loading and component geometries.