Trước tiên đầu vào của phân tích mỏi là phản ứng căng thẳng dao động từ một phân tích trước đó (FEA hầu hết thời gian). Từ thời điểm đó, có thể đếm số chu kỳ trên mỗi mức biên độ ứng suất và ứng suất trung bình tương ứng (thường được đặt tên là Ma trận Rainflow). Sử dụng thông tin này, chúng ta có thể điều chỉnh biên độ ứng suất để tính đến ảnh hưởng của ứng suất trung bình đến tuổi thọ mỏi và trên hết, tích lũy thiệt hại từ các chu kỳ khác nhau bằng cách sử dụng dữ liệu vật liệu (đường cong SN hoặc EN) để có được tuổi thọ cuối cùng của bộ phận. Quá trình này có thể được tóm tắt như biểu đồ dưới đây:
Tải trọng mỏi:
Bản chất của tải gây ra ứng suất dao động phụ thuộc vào nguồn phát sinh đến từ đâu. Nó có thể là:
Xác định, nghĩa là chúng ta giả định cấu hình tải hoàn chỉnh như đã biết tại bất kỳ thời điểm nào (ví dụ: tải trọng định kỳ từ máy móc quay).
Ngẫu nhiên: Đây là trường hợp của hầu hết các tải trọng từ thiên nhiên (Gió .....)
Phân tích mỏi trong Miền thời gian:
Khi tải theo chu kỳ đủ đơn giản như biên độ không đổi (ví dụ như sóng hình sin đơn giản), việc sử dụng phân tích độ mỏi trong miền thời gian là hiển nhiên. Nói chung, khi tải là xác định, phân tích mỏi luôn có thể được thực hiện trong miền thời gian. Chi phí tính toán có thể tăng đáng kể trong trường hợp tải biên độ biến thiên dài.
Khi áp dụng cho miền thời gian, quá trình phân tích mỏi trông như dưới đây:
Về cơ bản, ứng suất dao động ở đây là Lịch sử thời gian ứng suất từ giả tĩnh(Phân tích tĩnh + các yếu tố quy mô phụ thuộc thời gian) hoặc phân tích FEA thoáng qua. Ngoài ra,kỹ thuật Rainflow được sử dụng để đếm các chu kỳ trong lịch sử thời gian ứng suất. Phần còn lại của quá trình vẫn không thay đổi.
Phân tích mỏi trong miền tần số:
Khi tải biên độ thay đổi quá dài và phức tạp, hoặc đơn giản nếu đó hoàn toàn là một quá trình ngẫu nhiên, chúng ta có thể biến chúng thành Mật độ quang phổ công suất (PSD) và thực hiện phân tích độ mỏi trong miền tần số (Mỏi ngẫu nhiên). Điều này sẽ yêu cầu phân tích phản hồi ngẫu nhiên trung gian để có được phản hồi căng thẳng PSD.
Khi áp dụng cho miền tần số cho PSD, quá trình phân tích độ mỏi trông như sau:
Ứng suất dao động được thể hiện bằng phản ứng Căng thẳng PSD. Để đếm các chu kỳ ở đây, chúng ta sử dụng các chu kì PSD thu được từ phản ứng Ứng suất PSD và xác suất nhận được một phạm vi căng thẳng nhất định thu được từ Hàm Mật độ Xác suất (PDF). Phần còn lại của quá trình vẫn không thay đổi.
Tính chu kì:
Như chúng ta có thể thấy từ quá trình tính toán thiệt hại ở trên, một trong những bước quan trọng nhất là đếm các chu kỳ phạm vi ứng suất. Vì chúng ta chủ yếu quen thuộc với chuỗi thời gian, hãy xem việc đếm chu kỳ trong độ mỏi ngẫu nhiên (miền tần số) tương tự như thế nào đối với tín hiệu miền thời gian "tương đương" được biểu thị bằng ứng suất PSD. Xin nhắc lại, PSD là đại diện cho sự phân phối công suất của tín hiệu trên một phổ tần số.
Một cách thuận tiện để biết các đặc tính của tín hiệu trong miền thời gian là xác định một số thuộc tính thống kê điển hình, còn được gọi là chu kì thống kê, cho chúng ta biết về sự phân bố của tín hiệu.
Bước cuối cùng của quy trình bao gồm tính toán thiệt hại bằng cách sử dụng đường cong Vật liệu (curve S.N) và tích lũy thiệt hại bằng quy tắc của Miner. Tổng số độ bền mỏi sẽ được tính bằng đối ứng của tổng thiệt hại. Vui lòng liên hệ chúng tôi để biết thêm chi tiết về tính toán thiệt hại thông qua các giải pháp mô phỏng.
Chia sẽ giải pháp bởi PCB GRAPHTECH VIETNAM CO.,LTD
Tầng 3, 19 Hồ Văn Huê, Phường 9, Quận Phú Nhuận, HCMC
Tel: (84-8) 6292 1170 Fax: (84 8) 6292 1170
Email: info@pcb-graphtech.com.vn
Anh(Chị) có thể tìm hiểu thêm thông tin của chúng tôi qua webiste các nhóm giải pháp cần quan tâm ở bên dưới:
Altair | Solidworks | 3DEXPERIENCE | ALTIUM
Bản chất của tải gây ra ứng suất dao động phụ thuộc vào nguồn phát sinh đến từ đâu. Nó có thể là:
Xác định, nghĩa là chúng ta giả định cấu hình tải hoàn chỉnh như đã biết tại bất kỳ thời điểm nào (ví dụ: tải trọng định kỳ từ máy móc quay).
Ngẫu nhiên: Đây là trường hợp của hầu hết các tải trọng từ thiên nhiên (Gió .....)
Phân tích mỏi trong Miền thời gian:
Khi tải theo chu kỳ đủ đơn giản như biên độ không đổi (ví dụ như sóng hình sin đơn giản), việc sử dụng phân tích độ mỏi trong miền thời gian là hiển nhiên. Nói chung, khi tải là xác định, phân tích mỏi luôn có thể được thực hiện trong miền thời gian. Chi phí tính toán có thể tăng đáng kể trong trường hợp tải biên độ biến thiên dài.
Khi áp dụng cho miền thời gian, quá trình phân tích mỏi trông như dưới đây:
Phân tích mỏi trong miền tần số:
Khi tải biên độ thay đổi quá dài và phức tạp, hoặc đơn giản nếu đó hoàn toàn là một quá trình ngẫu nhiên, chúng ta có thể biến chúng thành Mật độ quang phổ công suất (PSD) và thực hiện phân tích độ mỏi trong miền tần số (Mỏi ngẫu nhiên). Điều này sẽ yêu cầu phân tích phản hồi ngẫu nhiên trung gian để có được phản hồi căng thẳng PSD.
Khi áp dụng cho miền tần số cho PSD, quá trình phân tích độ mỏi trông như sau:
Tính chu kì:
Như chúng ta có thể thấy từ quá trình tính toán thiệt hại ở trên, một trong những bước quan trọng nhất là đếm các chu kỳ phạm vi ứng suất. Vì chúng ta chủ yếu quen thuộc với chuỗi thời gian, hãy xem việc đếm chu kỳ trong độ mỏi ngẫu nhiên (miền tần số) tương tự như thế nào đối với tín hiệu miền thời gian "tương đương" được biểu thị bằng ứng suất PSD. Xin nhắc lại, PSD là đại diện cho sự phân phối công suất của tín hiệu trên một phổ tần số.
Một cách thuận tiện để biết các đặc tính của tín hiệu trong miền thời gian là xác định một số thuộc tính thống kê điển hình, còn được gọi là chu kì thống kê, cho chúng ta biết về sự phân bố của tín hiệu.
Chia sẽ giải pháp bởi PCB GRAPHTECH VIETNAM CO.,LTD
Tầng 3, 19 Hồ Văn Huê, Phường 9, Quận Phú Nhuận, HCMC
Tel: (84-8) 6292 1170 Fax: (84 8) 6292 1170
Email: info@pcb-graphtech.com.vn
Anh(Chị) có thể tìm hiểu thêm thông tin của chúng tôi qua webiste các nhóm giải pháp cần quan tâm ở bên dưới:
Altair | Solidworks | 3DEXPERIENCE | ALTIUM