Fatigue damage is the phenomena which is accumulated gradually with loading cycle in material. It is represented by fatigue crack growth rate da/dN and fatigue life ratio $N/N_{f}$. Fracture mechanical parameters estimating large crack growth behavior can calculate quantitative amount of fatigue crack growth resistance in engineering material. But fatigue damage has influence on various load, material and environment. Therefore, In this study, we propose that artificial intelligent fatigue damage model can predicts fatigue crack growth rate da/dN and fatigue life ratio $N/N_{f}$ simultaneously using fracture mechanical and nondestructive parameters.
A guideway vehicle is used in automobile, semiconductor and LCD manufacturing industries to transport products efficiently. Since the operating speed of the guideway vehicle should be increased for maximum productivity, the weight of the vehicle has to be reduced. This may cause parts in the system to fail before the life of the system. Therefore estimation of the fatigue life of the parts becomes an important problem. In this study, the fatigue life of the driving wheel in the guideway vehicle is estimated using a S-N curve. To obtain the fatigue life of a part, the S-N curve, load time history applied on a driving wheel and material property are required. The S-N curve of the driving wheel is obtained using the fatigue experiment on wheels. Load time history of the wheel is obtained from multibody dynamics analysis. To obtain the material properties of the driving wheel, which is composed of aluminum with urethane coating, a compression hardware testing has been done with the static analysis of the FE model. The fatigue life prediction using computational analysis model guarantees the safety of the vehicle at the design stage of the product.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제3권4호
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pp.72-77
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2002
The load interaction effect can be best illustrated by the phenomenon of overload retardation. Some prediction methods for retardation are reviewed and the problems discussed in the present paper. The so-called under-load effect much of the retardation disappears if a very low level minimum stress follows the overload, is also of importance for a prediction model to work properly under random load spectrum. The concept of Interactive Zone (IZ) fully considering reversed plasticity during unloading was discussed. This IZ concept can be combined with existing models to derive some improved models that can naturally take account of the under-load effect. Some simulations by IZ improved models for test under complex load sequences including multiple overloads and both over/under loads are compared with test results. It is seen that the improvement by IZ concept greatly enhanced the ability of existing models to accommodate complex load interaction effects.
Die life is generally estimated taking failure life and wear amount into consideration. In this study, the forging die life was investigated considering both of these two factors. The fatigue life prediction for the die was performed using the stress-life method, i.e. Goodman's and Gerber's equations. The Archard's wear model was used in the wear life simulation. These die life prediction techniques were applied to the die used in the forging process of the socket ball joint of a transportation system. A rigid-plastic finite element analysis for the die forging process of the socket ball was carried out and also the elastic stress analysis for the die set was performed in order to get basic data for the die fatigue life prediction. The wear volume of the die was measured using a 3-dimensional measurement apparatus. The simulation results were relatively in good agreement with the experimental measurements.
복합재료가 피로하중을 받으면 재료 내부에 손상이 누적되며, 이는 재료의 물성 변화로 나타난다. 본 연구에서는 손상을 나타내는 인자로 피로계수를 사용하였다. 피로계수와 참고계수로 정의되는 손상함수로부터 복합재료의 피로수명 예측을 이론적으로 연구하였다. 제안된 모델들은 인가 응력 수준, 피로주기 및 피로수명의 함수로 유도하였다. 예측 결과는 유리섬유/에폭시 복합재료와 유리섬유/폴리에스터 복합재료를 사용한 다중응력 피로 실험 데이터를 이용하여 검증하였다.
Purpose: This study was done to provide fundamental data for developing a depression prediction model by discovering main factors that affect depression in patients who do maintenance hemodialysis. Method: The subjects were 191 patients doing maintenance hemodialysis selected from outpatient dialysis clinics at 9 major general hospitals, The Instrument tools utilized in this study were adapted from depression, fatigue, sleep disturbance, stress, adaptation, symptoms, daily activities, and role limitation and thoroughly modified to verify reliability and validity. The collected data was analyzed with a SPSS-PC 11.0 Window Statistics Program for real numbers, percentage, average, standard deviation, and multiple regression. Results: The correlation factor for depression was (M=2.54) fatigue(M=3.12), sleep disturbance (M=2.82), stress(M=3.04), adaptation(M=2.53), daily activities(M=2.24), symptoms(M=2.37), and role limitation(M=2.24). The strongest factor that affected depression was explained by symptoms of the patients who performed hemodialysis. The analysis of the factors that affected depression revealed a $58.4\%$ prediction in symptoms, stress, role limitation, and adaptation. Conclusion: It has been confirmed that the regression equation model(Depression=7.351 + .266$^{\ast}$symptoms + .260$^{\ast}$stress -.l89$^{\ast}$adaptation + .057$^{\ast}$fatigue) of this research may serve as a prediction factor for depression in Hemodialysis Patients.
The fatigue analysis and lifetime evaluation are very important in design procedure to assure the safety and reliability of the rubber components. Fatigue lifetime prediction methodology of the rubber component was proposed by incorporating the finite element analysis and fatigue damage parameter from fatigue test. Finite element analysis of 3D dumbbell specimen and rubber component were performed based on a hyper-elastic material model determined from material test. The Green-Lagrange strain at the critical location determined from the FEM was used for evaluating the fatigue damaged parameter of the natural rubber. Fatigue life of the rubber component are predicted by using the fatigue damage parameter at the critical location. Predicted fatigue lifes of the rubber component agreed fairly well the experimental fatigue lives.
복합재료의 피로수명을 평가하는 것은 여러 가지 파손모드와 파손모드 간의 강호작용 때문에 복잡하다. 본 논문에서는 현상론적인 모델(비선형 강도저하 모델)을 이용하여 피로수명과 잔류강도를 예측할 수 있는 방법을 제시하였다. 잔류강도를 하중 사이클 수와 피로응력의 함수로 가정하였으며, 계산에 필요한 모델변수(강도저하 파라미터, 피로수명형상 파라미터)를 피로수명의 함수로 가정하였다 임의로 배열된 하중 스펙트럼 상에서 응력수준에 따른 모델 매개변수를 구하기 위해 S-N 선도를 이용하였고, 상이한 응력비에 대하여 전술한 매개변수를 Goodman식의 보정을 통하여 계산하였다(피로선도). 임의의 하중이력 후의 잔여강도 분포를 2모수 weibull 함수로 표현하였다.
Chloride corrosion has become the main factor of reducing the service life of reinforced concrete structures. The object of this paper is to propose a theoretical model that predicts the service life of chloride-corrosive concrete under fatigue load. In the process of modeling, the concrete is divided into two parts, microcrack and matrix. Taking the variation of mcirocrack area caused by fatigue load into account, an equation of chloride diffusion coefficient under fatigue load is established, and then the predictive model is developed based on Fick's second law. This model has an analytic solution and is reasonable in comparison to previous studies. Finally, some factors (chloride diffusion coefficient, surface chloride concentration and fatigue parameter) are analyzed to further investigate this model. The results indicate: the time to pit-to-crack transition and time to crack growth should not be neglected when predicting service life of concrete in strong corrosive condition; the type of fatigue loads also has a great impact on lifetime of concrete. In generally, this model is convenient to predict service life of chloride-corrosive concrete with different water to cement ratio, under different corrosive condition and under different types of fatigue load.
In the current study, a method was proposed to quantitatively predict the wear and fatigue life of a shearing die in order to determine an effective replacement period for the die. The shearing die model of a retainer manufacturing process was used for the proposed method of quantitative life prediction. The retainer is produced through shearing steps, such as piercing and notching. The shearing die of the retainer is carefully controlled because the dimensional accuracy of the retainer is critical. The fatigue life for the shearing die was predicted using ANSYS considering S-N curves of STD11 and Gerber’s equation. The wear life for the shearing die was predicted using DEFORM-3D considering the Archard’s wear model. Experimental shearing of the retainer was conducted to verify the effectiveness of the proposed method for predicting die life. The fatigue failure of the shearing die was macroscopically measured. The wear depth was measured using a 3D coordinate measuring machine. The results showed that the wear and fatigue life in the FE analysis agree well with the experimental results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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