En ingeniería, muchos componentes estructurales, como turbinas de vapor, calderas y tuberías principales de vapor en equipos de generación de energía térmica, y recipientes de reacción y tuberías de alta temperatura y alta presión en sistemas petroquímicos, operan en condiciones de alta temperatura durante largos períodos de tiempo. períodos de tiempo. tiempo.
Estos componentes no sólo tienen que soportar tensiones de trabajo normales, sino que también enfrentan tensiones adicionales derivadas de tensiones cíclicas y rápidas fluctuaciones de temperatura en un amplio rango.
Como resultado, su vida útil a menudo se ve afectada por la fatiga por fluencia y la interacción entre fluencia y fatiga.
La principal causa de falla del equipo bajo carga cíclica en ambientes de alta temperatura es la interacción de fluencia por fatiga. Predecir con precisión su vida útil es esencial para la selección, el diseño y la evaluación de seguridad adecuados de los equipos de alta temperatura.
Tanto la comunidad de ingenieros como la académica han estado preocupadas por esta cuestión durante mucho tiempo, lo que ha dado lugar a numerosos modelos de predicción de la vida propuestos por los académicos.
En esta publicación, brindamos una breve descripción general de los métodos comúnmente utilizados para estimar la vida útil de los equipos afectados por la interacción de fluencia por fatiga.
Método de fracción de por vida
El método de daño acumulativo lineal, también conocido como método de fracción de vida útil, se usa ampliamente para estimar la vida útil de los equipos afectados por la interacción de fluencia por fatiga.
Este método supone que el daño causado por la interacción entre fatiga y fluencia es el resultado de la acumulación lineal tanto del daño por fatiga como del daño por fluencia, como se expresa en la siguiente ecuación:
En la fórmula anterior, N f representa la vida por fatiga, ni representa el número de ciclos de fatiga, tr es el tiempo de falla por fluencia y t es el tiempo de retención por fluencia.
El método de fracción de vida útil simplemente suma el daño por fatiga calculado y el daño por fluencia para llegar al daño total. Aunque el cálculo es simple, requiere obtener datos de prueba tanto para fluencia pura como para fatiga pura en las condiciones de temperatura relevantes.
Sin embargo, este método tiene limitaciones porque no tiene en cuenta la interacción entre fatiga y fluencia. Como resultado, los resultados de los cálculos y la precisión son limitados. Para abordar estas deficiencias y mejorar la precisión, los investigadores han propuesto varias formas mejoradas de este método.
Por ejemplo, la fórmula de corrección de Xie es la siguiente:
El cambio propuesto por Lagneborg es el siguiente:
La fórmula presentada anteriormente incluye el índice de daño por fluencia de interacción (n), el índice de daño por fatiga de interacción (1/N) y los coeficientes de interacción (a y B).
El término de interacción se agrega a las expresiones modificadas, lo que permite ajustes en el error entre los resultados de predicción del método de daño acumulativo y los resultados experimentales. Esto da como resultado una mejora significativa en la confiabilidad de los resultados del pronóstico.
Método de corrección de frecuencia (método FM) y método de separación de frecuencia (método FS)
Actualmente, la mayoría de los métodos de estimación de la vida útil por fatiga utilizados en ingeniería se basan en el modo de control de deformación. Uno de estos métodos es el Método de Corrección de Frecuencia, propuesto por Coffin.
Se cree que la principal causa del daño por fatiga de ciclo bajo es la deformación plástica.
Eckel propuso la siguiente fórmula sobre esta base:
Donde: t f es el tiempo de falla, K es la constante del material dependiente de la temperatura, ϑ es la frecuencia, ∆ε p es el rango de deformación plástica.
Al incorporar la fórmula anterior a la fórmula de Manson Coffin, se puede derivar una expresión que tenga en cuenta la corrección de frecuencia de la siguiente manera:
El método de separación de frecuencias es otra mejora del método de corrección de frecuencia. Este método supone que la causa del daño por fatiga es la deformación inelástica y tiene en cuenta el efecto del tiempo de retención en la vida útil a altas temperaturas.
Introduce los conceptos de frecuencia de retención de tracción y frecuencia de retención de compresión y expresa la vida a fatiga como una función exponencial de la deformación inelástica y la frecuencia de retención. Este enfoque resalta de manera más efectiva el impacto de la frecuencia de carga en la vida a fatiga.
Como sigue:
Donde, ϑ C es la frecuencia portadora de compresión, ϑ t es la frecuencia de retención de la carga de tracción, ∆ε in es la deformación inelástica.
Tanto el método de corrección de frecuencia como el método de separación de frecuencia se basan en un modelo de estimación de vida por fatiga, pero incorporan efectivamente la frecuencia de carga para tener en cuenta la fluencia en el modelo de estimación de vida por fatiga. Esto hace que los nuevos modelos sean adecuados para estimar la vida útil de la interacción entre fatiga y fluencia.
División de rango de deformación (SRP) y división de energía de deformación (SEP)
El método de división del rango de deformaciones fue propuesto por Manson y se basa en la idea de que incluso si la cantidad de deformación es la misma, el daño causado por las deformaciones dependientes e independientes del tiempo no es igual.
Teniendo en cuenta la interacción entre la fluencia y la fatiga, el rango de deformación inelástica en un ciclo tensión-deformación se divide en dos componentes: rango de deformación mecánica pura y rango de deformación dependiente del tiempo. Luego, el daño causado por cada componente se determina en función de sus cualidades únicas, y el daño total se calcula sumando el daño de cada componente.
La cual tiene la siguiente expresión, Cij, β i j es la constante material.
El método de división de bandas de deformación se usa ampliamente en el campo, pero requiere diferentes tipos de datos de prueba cíclicos para que sea efectivo. El método de división de la energía de deformación se construye sobre la base del método de división del rango de deformación y establece una relación entre la energía de deformación de cada deformación y la vida útil del material.
Donde, C i j , β i j es la constante del material determinada por la prueba;
∆U i j es la energía de deformación;
α i j es la energía de deformación por tracción y el área rectangular σ max. ∆ε P .
Según el método de daño acumulativo lineal, se obtiene la siguiente fórmula de estimación de vida, y F i j es el coeficiente de peso.
Dong Zhaoqin y He Jinrui utilizaron el método de separación de frecuencias para modificar la relación entre la energía de deformación y la vida, llamado método SEFS, y obtuvieron la siguiente expresión, donde C, β, m, K es una constante.
El método de división del rango de deformación y el método de división de la energía de deformación necesitan una gran cantidad de datos de prueba confiables como base, y es necesario considerar muchos parámetros del material y variables mecánicas.
Por lo tanto, es un trabajo a largo plazo utilizar este método para la estimación de la vida.
Método de banda de relajación del estrés
En el modo de control de tensión, la interacción entre la fluencia y la fatiga durante un largo período de tiempo da como resultado una mayor relajación del estrés. La relajación del estrés y el efecto de fluencia son los principales factores que contribuyen a reducir la vida útil de la fatiga durante períodos prolongados.
Con esto en mente, Nam Soo Woo y sus colegas introdujeron el concepto de rango de relajación del estrés en su modelo de predicción de la vida por fatiga.
El método de predicción de vida normalizado se deriva de la relación entre la vida y el tiempo de retención, y de la relación entre el tiempo de retención y el rango de relajación del estrés, de la siguiente manera:
En el medio, Φ, f es la constante del material.
El rango de relajación de la tensión, al ser una función de factores como el tiempo de retención, la tensión inicial, el nivel de deformación, la temperatura y otros, permite que la fórmula anterior prediga la vida bajo varios tiempos de retención, formas de onda y rangos de deformación. La curva de Coffin-Manson obtenida en diferentes condiciones se puede normalizar para producir una curva primaria.
El enfoque del rango de relajación de tensiones es apropiado para predecir la vida de la interacción de fatiga y fluencia en el modo de control de deformación.
Método de pérdida de ductilidad
El método para estimar la vida a fatiga de materiales dúctiles se basa en la teoría del agotamiento dúctil.
Según esta teoría, la fatiga y la fluencia causan daños a los componentes debido al flujo viscoso. La fatiga conduce a una ductilidad intracristalina reducida, mientras que la fluencia contribuye a una ductilidad reducida en los límites de grano. Estos dos procesos se acumulan y empeoran con el tiempo hasta alcanzar un valor crítico, provocando fallos materiales.
Goswami ha realizado una extensa investigación sobre la interacción entre fatiga y fluencia en acero CrMo y propuso un nuevo modelo para predecir la vida útil de materiales dúctiles en estas condiciones.
Donde Δσ es el rango de tensión, Δε P es el rango de deformación plástica, Δεt es el rango de deformación total, ε es la velocidad de deformación, Δσ es la tensión saturada en la vida media y K, A, men son constantes del material.
Este modelo se basa en los conceptos de modo de control de deformación, velocidad de deformación y flujo viscoso, y es adecuado para predecir la vida útil del acero CrMo bajo los efectos combinados de fatiga y fluencia bajo control de deformación y dominancia de deformación plástica.
Además del modelo de agotamiento de la ductilidad, existen otros dos métodos para estimar la vida de fluencia por fatiga: el método de estimación de la vida de fluencia por fatiga basado en el modo de control de tensión y el modelo de estimación de la tasa de deformación media.
El modelo de agotamiento de la ductilidad, por otro lado, es más adecuado para el modo de control de tensión y puede reflejar de manera integral el impacto de factores como la tasa de tensión, la tasa de carga, el tiempo de retención, la tasa de deformación promedio y otros, la vida útil de los componentes, lo que resulta en una alta precisión de predicción.
Método de predicción de vida metalográfica.
Nam Soo Woo y su equipo introdujeron un nuevo parámetro de daño basado en la nucleación y el crecimiento de agujeros de fluencia en acero inoxidable austenítico.
Se ha demostrado que este parámetro de daño describe eficazmente el daño de materiales que tienen agujeros de fluencia en los límites de los granos.
Para implementar este método, es necesario tener información a nivel micro, como el área de los poros, el espesor del límite de grano, la difusividad del límite de grano y el volumen atómico de fluencia.
Método de predicción de la mecánica de daños para la vida útil por fatiga.
La idea de la mecánica del daño fue introducida por primera vez por Kachanov y posteriormente desarrollada por Lemaitre y sus colegas, quienes la aplicaron para predecir la vida a fatiga y el comportamiento de fluencia de los materiales.
La teoría clásica del daño establece que la variable de daño D representa la reducción del área efectiva de soporte de un material debido a la formación y crecimiento de microfisuras y microhuecos. A medida que estas microfisuras y huecos se expanden, el área de la sección transversal de la muestra disminuye, lo que provoca una disminución en el área de soporte efectiva (a*) y un aumento de la tensión.
Con base en la definición de mecánica de daño, se puede concluir que el daño total se puede expresar como la suma de los incrementos del daño por fatiga y el daño por fluencia.
La expresión para el incremento del daño por fatiga y el incremento del daño por fluencia se basa en el modelo de Lemaitre. La forma específica del incremento de daño debido a la interacción fatiga-fluencia es la siguiente:
La fórmula anterior demuestra que la acumulación de daño descrita por el modelo de mecánica de daño no es lineal y tiene en cuenta la interacción entre fatiga y fluencia.
Además del modelo de daño de Lemaitre, Shang y sus colegas desarrollaron un modelo de acumulación de daño por fatiga uniaxial no lineal basado en la teoría del daño por fatiga continua de Chaboche. Este modelo tiene en cuenta la interdependencia del límite de fatiga, la tensión media, la variable de daño y los parámetros de carga, así como el impacto de la secuencia de carga.
Jing y sus colegas presentaron un modelo de mecánica de daño continuo no lineal para la vida a fatiga de los rotores de turbinas de vapor. Este modelo considera la influencia de tensiones multiaxiales complejas y la interacción entre fatiga y fluencia, e incluye la evolución no lineal del daño.
Método de predicción de la mecánica de fracturas.
La mecánica de fracturas se divide en dos etapas de predicción de vida: formación de grietas y propagación de grietas.
Desde la década de 1970, muchos estudiosos han propuesto utilizar la integral C* para describir el campo de tensión local y el campo de velocidad de deformación en el vértice de la grieta de un objeto bajo condiciones de fluencia en cualquier momento.
La integral C* también se conoce como parámetro de fractura por fluencia, lo que hace que la medición y el cálculo de la integral C* sean una dirección de investigación crucial en el método de estimación de la vida por fluencia por fatiga.
Chapuliot, Curtit et al. presentó un método experimental para determinar el parámetro C* de una grieta superficial en una placa sometida a un momento flector y derivó la fórmula de cálculo para C*.
Fookes y Smith demostraron experimentalmente que la tasa de desplazamiento total se puede utilizar para determinar los parámetros.
Yatomi et al. propuso determinar los parámetros mediante el uso de la tasa de desplazamiento de la línea de carga de fluencia calculada numéricamente.
Un nuevo método de pronóstico basado en estadísticas multivariadas
Goswami es un representante de los métodos estadísticos multivariados y propuso una fórmula general para predecir la vida útil por fatiga de materiales de alta temperatura basándose en amplios datos experimentales.
También proporcionó las fórmulas básicas para predecir la vida útil por fatiga del acero CrMo, el acero inoxidable y las aleaciones de acero que contienen estaño, titanio y otros materiales.
Un nuevo método de predicción basado en Neural Network
Una red neuronal (RNA) es una sofisticada herramienta de análisis no lineal que se ha desarrollado en los últimos años. Es capaz de abordar eficazmente cualquier relación compleja no lineal.
Una de las ventajas más importantes de las redes neuronales es su capacidad para encontrar soluciones en sistemas inciertos y relaciones variables.
Actualmente, muchos investigadores han aplicado técnicas de redes neuronales para predecir la vida a fatiga de los materiales.
Por ejemplo, Venkatech et al. propuso un método de red neuronal de retropropagación para predecir la vida útil por fatiga de los materiales en un punto de fusión de (0,7 a 0,8).
De manera similar, Srinivasan et al. utilizaron técnicas de redes neuronales para predecir la vida útil del acero inoxidable 316L (N) bajo interacción de fluencia por fatiga.
En 2013, Wang et al. propuso la creación de un nuevo tipo de red adaptativa para predecir la vida de las fracturas por fluencia. Esta red tiene un sistema de estructura de cuatro capas y puede predecir con precisión la vida útil de la fractura por fluencia del acero ferrítico con 9-12% de cromo.
Los resultados indican que este método es más preciso que el método de parámetros de Larsen Miller y más efectivo que la red neuronal de retropropagación.
Modelo de predicción basado en la conservación de la energía y la conservación del momento.
Muchos modelos existentes para predecir la vida de interacción entre fatiga y fluencia requieren una gran cantidad de datos de prueba diversos. Además, los modelos basados en el control de deformaciones suelen ser difíciles de aplicar y no pueden utilizarse para el control de tensiones.
Jiang et al. desarrolló un nuevo modelo de predicción de vida por interacción de fatiga y fluencia basado en los principios de conservación de energía y momento, que reflejan el movimiento del sistema. El objetivo de este nuevo modelo es tener una base teórica más sólida y una expresión más directa, y puede usarse para la interacción de fluencia por fatiga bajo control de tensión.
La expresión es:
La fórmula utilizada para predecir la vida de la interacción de fluencia por fatiga tiene un significado físico claro y es aplicable tanto al modo controlado por tensión como al modo controlado por tensión. Los parámetros de prueba requeridos se obtienen fácilmente y el número es limitado.
Para verificar la precisión del modelo, Jiang et al. realizaron pruebas de carga de ondas trapezoidales controladas por tensión en muestras lisas hechas de acero 1,25Cr0,5Mo a temperaturas de 540°C y 520°C. Utilizaron el modelo para predecir la vida de la interacción de fluencia por fatiga en estos dos ambientes de temperatura.
Los resultados previstos coincidieron con los resultados reales.
Modelo de interferencia de resistencia a la condición de servicio (SCRI)
Zhao propuso un modelo de interferencia de la propiedad de fluencia de las condiciones de servicio (modelo SCRI) para predecir la confiabilidad de la vida útil de los materiales de alta temperatura. El modelo se basa en el método del parámetro Z.
Cuando se utiliza el método del parámetro Z, la dispersión de la resistencia de los materiales de alta temperatura sigue una distribución normal. El método Monte Carlo se puede utilizar para simular la dispersión de las condiciones de servicio causadas por fluctuaciones en la temperatura y el voltaje de servicio, permitiendo un análisis de confiabilidad de la vida útil de los materiales que toma en cuenta la dispersión de los datos de desempeño y las fluctuaciones en las condiciones de servicio.
Modelo de extrapolación de datos de fracturas por fluencia basado en procesos dinámicos.
Liu, H y col. propuso un modelo para extrapolar datos de fractura por fluencia basado en el proceso dinámico. El modelo describe la relación entre la tensión y el tiempo de fractura.
El modelo tiene un número limitado de parámetros de expresión, lo que hace que el proceso de cálculo sea relativamente sencillo. Los resultados calculados concuerdan bien con los resultados experimentales.
La expresión es:
En el modelo se utilizan la constante de Larsen Miller (C), la energía de activación del proceso de fluencia (Q) y la constante de Boltzmann (R).
El modelo mejora la precisión de la predicción de la vida útil a largo plazo.
La comparación de los datos de prueba para el acero 2.25Cr1.0Mo y el compuesto metálico Ti Al mostró que este método de evaluación es más preciso que el método tradicional del parámetro Larsen Miller (LMP).
Conclusión
Este artículo presenta un resumen de los resultados de la investigación sobre métodos para estimar la vida útil por fatiga en las últimas décadas.
La fórmula de corrección de daño acumulativo lineal tiene en cuenta la interacción entre fatiga y fluencia, aumentando así efectivamente la precisión del cálculo.
Los métodos de predicción de la vida útil basados en la mecánica de daños y la mecánica de fracturas tienen una base teórica bien establecida y pueden resolver eficazmente problemas de predicción de la vida útil de componentes complejos o defectuosos.
El método de corrección de frecuencia, el método de separación de frecuencia y el método de división del rango de deformación proporcionan resultados de predicción ideales, mientras que el método de división de energía de deformación y el método de corrección de frecuencia de energía de deformación producen resultados malos.
Los métodos estadísticos multivariados y las redes neuronales son nuevos enfoques para estimar la vida útil de la fatiga.
En particular, el método estadístico multivariado puede predecir directamente la vida de tres tipos de materiales utilizando una fórmula de cálculo básica, mientras que el método de red neuronal se utiliza para resolver problemas de predicción de vida complejos o desconocidos.
