从微观上看,疲劳裂纹的萌生与局部微观塑性有关;但从宏观上看,在循环应力水平较低时,弹性应变起主导作用,此时疲劳寿命较长,称为应力疲劳或高周疲劳。在循环应力水平较高时,塑性应变起主导作用,此时疲劳寿命较短,称为应变疲劳或低周疲劳。裂纹萌生后宏观裂纹将在一定时期内稳定扩展,达到一定程度后结构承载能力将极大下降,最终会导致快速断裂。
01 时序载荷
在疲劳载荷的计算中,时间序列是最基础的载荷,下图是5MW风机主轴弯矩的时间序列。
一般情况下,时间序列载荷可由以下几种方式获得:
1)现场测试获得的时间序列;
2)按照一定的规则由载荷谱生成,并经过调整的时间序列;
3)考虑结构的动态效应,经过仿真得到的时间序列;
4)甲方提供的时序和设计寿命。
通过载荷的时间序列,可以计算结构应力的时序,从而计算结构的寿命:
σi(LFE,i)为有限元计算单位工况下的节点应力;
LFE,i表示单位工况。
02 计数方法
随着研究的深入,人们发现采用时间序列计算太麻烦了,处理的工作量太大,我们不需要将每个时刻点的载荷都做运算,疲劳计算只需要提供幅值、均值和循环次数,鉴于此发展出了很多不同的计数方法,雨流法是最常见的处理方式,在ASTM E1049-85规范中记载了常见的4种计数方法。
02.1 Level cross counting
这种计数方式比较简单,在统计完最大值和最小值之后,将幅值划分为n个区段,每个区段与时序的交点个数就是对应的循环次数。
02.2 Peak counting
峰值计数只关心极值,大于均值通常取山峰的值,小于均值通常取山谷的值,采用这种方式通常会输出的最大值和最小值两份结果。
02.3 Simple-range counting
这种方式关注的是幅值,可以输出幅值和次数的关系。
02.4 雨流法和Markov矩阵
雨流法是最常见的疲劳计数方法,Matlab的帮助文件对此有非常详细的说明:https://ww2.mathworks.cn/help/signal/ref/rainflow.html
下面是Matlab帮助文件给出的雨流法流程图。
通过雨流法最终可以得到幅值、均值和循环次数矩阵,这个矩阵就是Markov矩阵。
当结构的疲劳对均值不敏感时,Markov矩阵中的均值可以去除,幅值和循环次数的关系即是载荷分布。
在疲劳计算中,为了方便比较和计算,在名义应力法中,通常采用等效疲劳载荷。
当我们得到应力与载荷关系时,可以直接用等效疲劳应力来计算,它比等效疲劳载荷更直接。
对于单斜率的SN曲线:
对于双斜率的SN曲线:
03 总结
在疲劳载荷的计算中,我们首先得到结构对应的时序;当时间特征对疲劳结果影响不大时,通过雨流法得到Markov矩阵;继续略去均值,可以得到载荷分布;通过载荷分布可以计算等效疲劳载荷,最终得到等效疲劳应力。
在这一步步省略特征的过程中,是不可逆的,我们无法通过等效疲劳应力去重构初始的载荷时序,这也是我们需要注意的,这些去除的特征究竟对疲劳计算的有没有影响?举个例子,从时间序列到Markov矩阵,我们省略了时刻点,同时也忽略了载荷的频谱特性,如果该激励频率刚好与结构共振,那么此时疲劳计算的结果就不准确。
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