强度计算.基本概念:应变:13.疲劳应变与寿命预测模型.pdfVIP

强度计算.基本概念:应变:13.疲劳应变与寿命预测模型.pdf

  1. 1、本文档共17页,可阅读全部内容。
  2. 2、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
  3. 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载
  4. 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
  5. 5、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。
  6. 6、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们
  7. 7、成为VIP后,您将拥有八大权益,权益包括:VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
  8. 8、VIP文档为合作方或网友上传,每下载1次, 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等,对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
查看更多

强度计算.基本概念:应变:13.疲劳应变与寿命预测模型

1疲劳应变的基本概念

1.1应变与应力的关系

在材料力学中,应变(strain)和应力(stress)是描述材料在受力时行为的两个

基本参数。应变是材料在受力作用下发生的形变程度,而应力则是单位面积上

所承受的力。两者之间的关系可以通过胡克定律(Hooke’sLaw)来描述,在弹性

范围内,应力与应变成正比关系,即:

=

其中,是应力,是应变,是材料的弹性模量。在疲劳分析中,我们关

注的是材料在反复应力作用下的性能,特别是在应力低于材料的屈服强度时,

材料是否会发生疲劳破坏。

1.2材料的疲劳极限

材料的疲劳极限(fatiguelimit)是指在无限次循环加载下,材料不会发生疲劳

破坏的最大应力值。这个概念在疲劳分析中至关重要,因为它帮助我们确定材

料在特定工作条件下的安全应力水平。疲劳极限通常通过S-N曲线来表示,其

中S代表应力,N代表循环次数。在S-N曲线中,当循环次数达到一定程度时,

曲线趋于平缓,此时对应的应力值即为疲劳极限。

1.2.1示例:S-N曲线的绘制

假设我们有以下材料的S-N曲线数据:

循环次数N应力S(MPa)

1000200

10000180

100000160

1000000150

140

100000000130

我们可以使用Python的matplotlib库来绘制S-N曲线:

importmatplotlib.pyplotasplt

#S-N曲线数据

N=[1000,10000,100000,1000000,100000000]

S=[200,180,160,150,140,130]

#绘制S-N曲线

1

plt.loglog(N,S,marker=o)

plt.xlabel(循环次数N)

plt.ylabel(应力S(MPa))

plt.title(材料的S-N曲线)

plt.grid(True)

plt.show()

通过观察S-N曲线,我们可以找到材料的疲劳极限,即曲线趋于平缓时的

应力值。

1.3应变控制疲劳试验

应变控制疲劳试验(strain-controlledfatiguetest)是一种评估材料疲劳性能的

方法,其中应变是控制变量,而应力则随应变的变化而变化。这种试验通常在

恒定应变幅度下进行,以评估材料在不同应变水平下的疲劳寿命。

1.3.1示例:应变控制疲劳试验的数据分析

假设我们进行了一组应变控制疲劳试验,得到了以下数据:

应变幅度循环次数至失效

0.0011000000

0.002500000

0.003250000

0.004125000

0.00560000

0.00630000

我们可以使用Python来分析这些数据,寻找应变幅度与循环次数至失效之

间的关系:

importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

#应变控制疲劳试验数据

epsilon_a=np.array([0.001,0.002,0.003,0.004,0.005,0.006])

N_f=np.array([1000000,500000,250000,125000,60000,30000])

#绘制应变幅度与循环次数至失效的关系

plt.loglog(epsilon_a,N_f,marker=o)

plt.xlabel(应变幅度$\varepsilon_a$)

plt.ylab

文档评论(0)

找工业软件教程找老陈 + 关注
实名认证
服务提供商

寻找教程;翻译教程;题库提供;教程发布;计算机技术答疑;行业分析报告提供;

1亿VIP精品文档

相关文档