Материал: Многоцикловая усталость при переменных амплитудах нагружения

Внимание! Если размещение файла нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам

 

а2

 

 

____

л2

**

 

где

sj^iv — дисперсия

оценки lg TV,

s__ =

thtaf2 — OLIZ-

 

 

 

 

 

lg N

я

1

процентная точка ^-распределения Стыодента с

к = п — 1

степенями

свободы.

 

 

 

 

 

 

Для дисперсии sfen доверительные интервалы определя­

ются по

процентным

точкам

^-распределения

Пирсона

2

а с к — п — 1 степенями свободы:

 

 

%

 

 

ft,T

 

 

 

 

 

 

 

 

ks\g JV/5C

а_<С ^ig N

ksig N/%. .

a •

(1.27)

 

 

ft.

2

 

ft>1

2

 

Процентные точки распределения Стыодента и Пирсона содержатся во многих руководствах по статистике, например

вработе [49]. Доверительные интервалы (1.26) и (1.27) раз­ личны для различных выборок образцов даже при сохра­ нении всех условий испытаний и имеют следующий смысл: при многократном воспроизведении испытаний и построении по опытным данным доверительных интервалов эти довери­ тельные интервалы «накроют» истинные значения параметров

Е(lg N) и sjg N в (5-й доле испытаний. Обычно используются

значения |5 = 0,9 и (5 — 0,95.

При испытаниях на нижних уровнях разрушающих на­ пряжений, близких к пределу выносливости, имеются на­ ряду с разрушившимися образцы, выдержавшие базу испы­ таний. Простые линейные оценки параметров нормально­ го распределения для малых усеченных выборок предложены

вработе [143]. В работе [145] изложен метод определения доверительных интервалов для Е (lg N) и % ^ и даны графи­

ки параметров, необходимых для вычислений. Простая оценка параметров логарифмически нормального распре­ деления долговечностей возможна с помощью метода разде­ ляющих разбиений [185]. При малых объемах усеченных выборок (до 10 образцов) достаточно хорошие оценки Е (lg N)

получаются при наличии не менее половины разрушенных из общего числа испытанных образцов. Оценки параметра разброса % Л при малых объемах выборки менее достоверны.

Долговечность TVp, соответствующую вероятности раз­ рушения Р (кваптильную долговечность), можно оценить,

используя

предположение

о нормальности величины

lg N.

тт

*

IgW — Я(1сЛП

Нормированная случайная

величина § =

—---------——1

рас-

S\*N

пределепа по нормальному закону с нулевым средним и еди­ ничной дисперсией. Значения этой случайной величины — М.Р, соответствующие заданным уровням вероятности Р, затабулированы и называются квантилями нормированного

нормального распределения,

например uo.oi =

—2,33; «о,05 =

=

—1,64; «од =

—1,28. С

помощью кваптилей величины

£

квантильные

долговечности N r можно

оценивать по

следующей формуле, в которой вместо среднего и средне­

квадратического отклонения используются

их выборочные

оценки:

 

N P = iQW"+up^ N.

(1.28)

Очевидно, что величина Np изменяется от выборки к выбор­ ке и необходима оценка достоверности определения Np

с учетом объема проведенных опытов и рассеяния резуль­ татов.

Для получения оценок долговечностей, соответствующих вероятностям разрушения Р с учетом выборочного характе-

ра оценок lg N и SIRN , можно использовать толерантные пределы [2] Nptо, определенные заменой в выражении (1.28) квантиля up на коэффициент tpto:

Npfi = Ю1елг+<р’°а1ел,

(1.29)

где

 

tp,e =

 

“1

2п

— 2

 

(1.30)

Смысл оценки Npte следующий: 1 — 0 — доля тех

выбо­

рок результатов испытаний, использование которых при расчете предела N p j гарантирует получение консерватив­

ной оценки истинного квантиля, соответствующего вероят­ ности разрушения Р.

Результаты усталостных испытаний па нескольких уров­ нях напряжений о, обрабатывают совместно с помощью ре­ грессионного анализа [2, 160, 175]. Предпосылками регрес­

сионного анализа являются следующие

положения:

1. Распределение lg N для каждого

уровня ст* является

нормальным, результаты испытаний разных образцов ста­ тистически независимы.

2. Известен вид зависимости параметров нормального

распределения lg iV — Е (lg N) и % д? от х =

о (при обработ­

ке в полулогарифмических координатах)

или от х = lg а

(при построении кривых усталости в логарифмических ко­

ординатах) с точностью до параметров

a, b, а2:

 

Е (lg N) = а + Ъх;

 

(1.31)

ч

 

 

(1.32)

$1ц н (х) =

ш (я)

 

 

С помощью линейного регрессионного анализа оцени­ ваются параметры теоретической линии регрессии (1.31) а и Ь, а также погрешности этих оценок. По оценке величины s2 могут быть построены кривые усталости по параметру вероятности разрушения. Приведем основные соотношения линейного регрессионного анализа. Теоретическое уравне­ ние регрессии удобно представить в виде

E(igN) = — b (х х) -{- е.

(1.33)

ЛЛ

Оценки Ъ и е по экспериментальным данным параметров Ь не уравнения регрессии являются случайными величинами,

распределенными по нормальному закону и некоррелированны-

ЛЛ

ми [63]. Величины Ъ, е и дисперсии этих оценок sX. H S X,

а также детерминированная величина х (определяемая уров­

нями напряжений о , и числом образцов H i , испытанных на уровне i) определяются по известным формулам [2, 160].

Параметры линии регрессии вычисляются так:

 

711

 

 

 

т

< W i

 

 

Е

 

_

Л

Е

 

X =

1=1

У

~

i=l

*

(1.34)

771

1

m

Е Wi n i

 

Е

1=1

т

i= i

 

 

Л

I

wifti (z i — *) V

b —

i= l

1

т

 

 

S

0) ^ г (аг4 _ ■i)1

где т — число уровней

i=l

 

испытаний а*; со» =

(1.35)

ю (я*); xt — ш

(или Xi = lg Of); Hi — выборочное среднее lg N

образцов,

испытанных на уровне г:

 

п;

 

Е Уц

(1.36)

V i - - * * —

ni

 

iHij— lg Ny — результат /-го испытания па уровне г).

Лл

Дисперсии Ъ и е оцениваются следующим образом:

А = - _

Л

 

 

л

S2

2

- —

 

 

Ль

(1.37)

Е wtni

 

Е

*)а

i=i

 

 

i=i

 

Л

 

 

 

 

где s2 (см. формулу (1.32)) рассчитывается так:

т

ni

Л

Л / т

\

= Е

Е ®» \Уа +

Ь

(х; х) е щ Е

щ — 2 ) . (1.3

1=1 7=1

 

\i=i

/

Эмпирическая линия регрессии, определенная по опытным данным, имеет вид

lg N (ж) = — S х) + е.

(1.39)

Поскольку Ъ же пекоррелированы и нормальны и, следо­ вательно, независимы, дисперсия lg N может быть вычисле­

на по формуле

lgJV

х)'

JI р2

(1.40)

 

 

 

Доверительные интервалы для параметров е, Ъ и средних значений логарифмов долговечности Е (lg N) строятся с по­

мощью процентных точек распределения Стыодента с числом

 

 

 

 

т

 

степеней

свободы к =

щ — 2 по формулам, аналогичным

формуле

(1.26):

 

i=i

 

 

 

 

л

 

а

 

 

 

е t

a s~ <Ze <С е 4 - 1 а s~:

 

hi

^

е

 

kj "2 " е

 

Ьt

a s ~ < & < b

+

£

(1.41)

h , T

Ь

 

k , T b

 

lg N (xi)

<

E (lg # ) < lg N

o S p

При исследовании влияния какого-либо фактора на кри­ вую усталости образцов или элементов конструкций необ­ ходимо учитывать, что оценки кривой усталости по экспе­ риментальным данным являются случайными, и поэтому сопоставлять кривые усталости необходимо на основе ста­ тистических критериев, изложенных в работе [2] и исполь-

л

л

2

2

зующих оценки Ь,

е, а также их дисперсии

Ъ

и

 

 

е

При регрессионной обработке обычно не учитывают ре­ зультаты испытаний, полученные на уровнях с неразрушен­ ными образцами. Для учета неразрушившюгся образцов может быть применен метод максимального правдоподобия, однако это в значительной степени усложнит расчеты. Учет зависимости дисперсии lg N от уровня нагрузки существенно

не изменяет оценку линии регрессии, однако неучет этой зависимости может привести к погрешностям при построе­ нии кривых усталости по параметру вероятности разруше­ ния при малых Р . Функцию © (я) в формуле (1.32) можно задавать в точках х = Xi по результатам оценки дисперсии

Ig N иа каждом

уровне

о*:

$

 

 

 

 

 

 

 

 

4

2

£

(1.42)

w ^ =

 

/ГГ" ;

*1е л'<*<> =

' 1 п . 1

 

Чц TVl®i/

 

*

 

Необходимость учета зависимости % ^ (х) от х, т. е. от

уровня нагрузки, проверяется применением критерия Бартлета однородности дисперсий. Если разница sfg N (л:,) для различных Хг оказывается незначимой, во всех формулах

МОЖНО ПОЛОЖИТЬ (0{ = 1.

Адекватность выбранного уравнения линии регрессии проверяется графически, а в случае испытаний на каждом уровне напряжений нескольких образцов (по 2 и более) можно применить статистический критерий, основанный на дисперсионном отношении

 

2

 

+ Ъ (Xi х) е ] У ( т — 2)

F =

i=l

 

(1.43)

т

пг

 

 

S S

1=1 7=j

где числитель характеризует меру рассеяния эксперименталь­ ных данных вокруг эмпирической регрессионной кривой lg N (x)j а знаменатель — меру рассеяния эксперименталь­

ных данных около своих частных средних pi. Если величина

F не превышает критического значения для выбранного

т

уровня значимости и числа степеней свободы /с, = 2 т т;

1=1 кг = т — 2, то гипотеза адекватности линии регрессии со­

храняется. Для проверки логнормальности распределения долговечностей можно использовать совместный анализ ос­

татков гу для всех уровней

о*, определяемых по формуле

Гу = []g iVy

lg N]/S\g JV (#i)»

где / — номер образца, разрушенного на i-м уровне нагрузки.

С помощью вариационного ряда остатков можно про­ верить логнормальность распределения по подходящему кри­ терию или графически, на нормальной вероятностной бу­ маге.

По результатам регрессионной обработки данных уста­ лостных испытаний можно построить кривые усталости по параметру вероятности разрушения. При этом пользуются следующим соотношением:

iVP = 10(leJV)p,

(1.44)