如何获得疲劳模型参数

在模拟疲劳时，您面临两个主要挑战。首先是为您的应用程序选择合适的疲劳模型，第二个是获取所选模型的材料数据。我最近在博客文章中解决了第一个挑战。我应该选择哪种疲劳模型？“。今天，我将解决第二项挑战，并讨论如何获得疲劳模型参数。

使用许多不同的模型预测疲劳

疲劳模型基于物理假设，因此被认为是现象学。由于不同的微力机制管理疲劳在各种条件下，需要许多分析和数值关系来覆盖全部疲劳。这些模型反过来需要专用的材料参数。

众所周知，疲劳测试很昂贵。许多测试样品是必要的，因为负责疲劳开始的杂质是随机分布在材料中的。当您在S-N曲线中可视化所有测试结果时，疲劳寿命的差异清晰可见。

S-N曲线。黑色正方形代表单个疲劳测试。

通过S-N曲线获得模型参数的建议

自从S-N曲线- 也称为Wöhler曲线 - 是疲劳预测的最古老的工具之一，很有可能已经以这种形式提供了材料数据。很多时候，给出了50％故障风险的数据。如果您无法访问材料数据，则将面临测试活动。

完成后，请注意统计方面，在每个负载级别上，在构造S-N曲线时选择相同的可靠性。这很重要，因为S-N曲线以对数尺度表达，其中较小的输入差异对输出具有很大的影响。然后，针对不同可靠性水平的S-N曲线彼此之间，您应该为应用程序选择适当的级别。对于非关键结构，可能可以接受50％的失败率。但是，对于关键结构，应选择明显较低的故障率。

将来自不同来源的疲劳数据结合在一起时，请始终注意。确保测试条件和操作条件相同。

为考虑平均压力的疲劳测试的建议

疲劳测试的另一个方面考虑了对疲劳生活产生重大影响的平均应力。通常，在拉伸平均应力下进行的疲劳测试比在压缩平均应力下进行的测试的寿命短。这种效果也经常使用R值（在负载周期中的最小应力和最大应力之间的比率）。因此，随着平均应力（或R值）的减轻，疲劳寿命增加。

在疲劳模块中压力生活模型不考虑此效果。使用这些模型时，您需要选择与操作条件相同的测试条件下获得的材料数据。

在累积损伤模型中，棕榈晶线线性损伤求和使用S-N曲线。但是，在此模型中，S-N曲线以R值依赖性指定，并解释了平均应力效应。

平均应力效应。

如果您使用材料库并使用最大压力指定疲劳数据，则可以轻松地将其转换为应力振幅

在哪里\ sigma_a是应力振幅，\ sigma_ {max}是最大压力，并且r是R值。

有关获取Findley和Matake关键平面模型参数的建议

基于压力的模型似乎相当简单。例如，Findley和Matake模型使用表达式

和

分别。它们仅取决于两个材料常数：F和k。但是，这些材料参数是与材料的耐力极限有关的非标准材料数据。

请注意，实际值F和k两种模型之间的不同。由于基于应力的模型基于关键平面方法，因此分析关系有些麻烦，您需要找到一个平面，在该平面中，以上关系的左侧是最大化的。这基本上是通过使用MOHR的应力圆来表达剪切和正常应力作为方向的函数来完成的，从而最大程度地将导数设置为零，并简化了所得关系。

数据操作的不同步骤将在此处显示。对于Findley模型，材料参数与使用标准疲劳数据有关

这里，r是R值，\ sigma_u（r）是耐力极限。耐力极限的论点表明应力取决于R值。对于Matake模型，关系更简单，由

由于两种关系都有两个未知的材料参数，因此您需要两种不同类型的疲劳测试的耐力限制。为了说明这一点，请考虑一种情况，即通过将拉伸值和压缩价值之间的负载交替获得一个耐力极限，r = -1。在第二种情况下，负载在零负载和最大负载之间循环，r = 0。对于Findley模型，这导致了

一对方程必须通过数值求解。这是策略：

• 排除F在两个方程式之间。这是微不足道的，因为它总是显示为线性术语。
• 现在，您有一个非线性方程式k只要。自从k具有相当小的变化（通常在0.2到0.3之间），即使通过纯试验和误差也很容易解决。
• 给定计算k， 评估F使用任何一个原始方程式。

对于Matake模型，两个疲劳测试导致

您可以通过分析解决。

疲劳模型示例

我想分享一些使用讨论的疲劳模型的例子：

• 在示例中，Findley和Matake模型用于预测疲劳圆柱测试标本的高周期疲劳分析。
• S-N曲线用于来自A的结构力学模块的教程模型括号。
• 具有R值依赖性的S-N曲线用于疲劳预测框架的模型。