Материал: Многоцикловая усталость при переменных амплитудах нагружения

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

N cP =

^ Р

(°тах) °шах

(3.56)

°тах

 

 

 

J

adp (с) da

 

Соотношения (3.55) и (3.56) можно экспериментально проверить. Для этого необходимо построить семейство кри­ вых усталости по параметру вероятности разрушения как при гармоническом, так и при случайном нагружении, а затем сопоставить левые и правые части проверяемых соот­ ношений для выбранных значений Р. Такой подход требует

достаточно большого объема экспериментальных данных, особенно для долговечностей, соответствующих малым веро­ ятностям разрушения.

Проверка справедливости гипотез суммирования повре­ ждений осложняется тем, что параметры уравнений кривых усталости при регулярном нагружении определяются обычно по результатам испытаний ограниченного числа образ­ цов. Поэтому проверка соответствия результатов эксперимен­ тов при нерегулярных нагрузках расчетным значениям дол­ говечности должна быть сформулирована в виде статистиче­ ских критериев, учитывающих ограниченность объемов выборки как при испытаниях при нерегулярных нагрузках, так и при построении кривых усталости при регулярном нагружении. Ограниченность выборки при определении харак­ теристик сопротивления усталости при регулярном нагру­ жении должна учитываться также при вычислении вероят­ ности разрушения, коэффициентов запаса при эксплуата­ ционной нагрузке [8, 9, 58].

В большинстве случаев проверка гипотез суммирования производится для медианных долговечностей, соответствую­ щих вероятности разрушения Р = 0,5, или же для средних

значений долговечности, что не совсем верно, если исполь­ зуется логнормальное распределение долговечностей [см. равенство (1.22)].

Рассмотрим подход, позволяющий применить статисти­ ческий критерий сравнения средних Стыодента для сопостав­ ления медианного значения экспериментально определенной долговечности при заданном режиме нерегулярного нагру­ жения с расчетами по формулам (3.55), (3.56) при Р = 0,5.

Вдальнейшем используются следующие предположения:

1.Распределение долговечности при фиксированных па­ раметрах нагрузки подчиняется двухпараметрическому ло­ гарифмически пормалыюму закону как при регулярном,

так и при нерегулярном нагружении.

2. Уравнение медианной кривой усталости при регуляр­ ном нагружении может быть записано в виде степенного уравнения.

3. Уравнение медианной кривой усталости при случай­ ном нагружении может быть записано в виде степенного уравиения

Л'с = В«<С“.

(3.57)

В каждом конкретном случае с помощью известных про­ цедур статистики может быть исследована непротиворечи­ вость предположений 1—3 экспериментальным данным. При необходимости степенные уравнения кривых усталости мо­ гут быть заменены экспоненциальными или иными уравне­ ниями, позволяющими применить аппарат регрессионного анализа. Кроме того, известно, что критерий Стыодента и регрессионную обработку данных можно применять и при некотором отклонении от нормального закона. Поэтому и предположение 1 не следует считать слишком ограничитель­ ным. При анализе результатов программных испытаний пред­ положение 3 не используется.

Предположения 2 и 3 о возможности регрессионного ана­ лиза результатов усталостных испытаний как при регуляр­ ном, так и при нерегулярном нагружении соответствуют практике инженерных расчетов и позволяют объединить результаты испытаний на разных уровнях нагрузки в одну статистическую совокупность и тем самым уменьшить требо­ вания к объему экспериментов. Необходимость регрессион­ ной обработки данных при регулярном нагружении вызва­ на также тем, что в расчетных формулах различных гипотез суммирования повреждений используется уравнение кривой усталости N (о), параметры которого в условиях статистиче­

ского разброса данных целесообразно определять путем ре­

грессионного

анализа.

 

 

Поскольку

для нормального

распределения

медиана и

N cр совпадают, справедливо

равенство

= 10£(1й N\

с использованием которого выражение (3.55) для Р = 0,5

можно записать так:

1 0 - е<18 N q) =

° т а х

d a

 

J 10 - Е « е № » р (о )

(3 5 8 )

°m in

Оценка среднего значения логарифма долговечности при случайно*! нагружении Е (lg N c) в левой части равенства

(3.58) может быть получена двумя способами. Первый способ заключается в проведении экспериментов при случайном на­ гружении, построении по этим данным линии регрессии в

координатах lg Nc — lg оои и получении в результате ре­

грессионной обработки оценки медианной кривой усталос­

ти, которую обозначим

lg

N l (оск). Второй способ

оценки

Е (lg N с) заключается

в

использовании равенства

(3.58),

а именпо в проведении испытаний при регулярном нагружепии, построении оценки медианной кривой усталости IgTV (а), а затем в вычислениях оценки Е (lg N c), которую обо­

значим

lg N а

(аек),

согласно выражению

(3.58). Разница в

оценках

lg Nl

и lg

полученная двумя

способами, может

быть обусловлена случайным характером этих оценок из-за ограниченного числа испытанных образцов. Гипотезу о ра­ венстве расчетных и экспериментальных средних логариф­ мов долговечности, т. е. гипотезу о справедливости липейной гипотезы в форме (3.58), можно отвергнуть только в случае

статистически значимого различия^ N1 и lg N Q. Статисти­

ческий критерий сравнения средних при заданном режиме нагружения, т. е. фиксированном <тСц, основан на прибли­ женном распределении Стыодента величины t [182]:

 

t

lg *;■

lg N f!

(3.59)

 

=

 

2

2

дисперсии

_ _ _

где sj^e и

s^ -p

оценок lg Nl

и lg VVc,

число степеней свободы к определяется по числу образцов, испытанных при случайном п0 и гармоническом нагружении пг по известным формулам [1821:

_1_

 

(1 - с)*

 

 

°— п

 

пс — 2 +

с

=

Ig*c

 

к

п ., — 2

*L -P + « L H>

 

 

 

 

 

 

!g<

IffWc

 

Если в результате вычисления t

 

по выражению

(3.59)

окажется,

что | 1 1>

tath (ta

100а-процентная

точка

t распределения, а — уровень значимости),

то есть основа­

ния отвергнуть линейную гипотезу в форме (2.30) как не со­ ответствующую результатам эксперимента на фиксированном уровне a CI{,

Рассмотрим методики вычисления величин, входящих в равенство (3.59). Эмпирическое уравнение регрессии, оце­ нивающее медианную кривую усталости при случайном на­ гружении (3.57), имеет вид, аналогичный уравнениям (1.39) и (1.47):

причем оценки параметров Ьс и еа являются некоррелиро­

ванными случайными величинами, распределенными по нор­ мальному закону, дисперсии этих оценок si и si так же,

ьс

е с

ЛА

как и величины Ьс и ев, вычисляются по формулам, анало­

гичным (1.34) — (1.37). Причем оценка lgiVc также распре­ делена нормально с дисперсией

s2—

= 4

(lg <тск— lg Пск)2 + s i .

(3.61)

lgiVc

bc

Сс

 

При вычислениях по стандартной схеме регрессионного анализа может быть учтена зависимость дисперсии логариф­ ма долговечности от уровня напряжений.

Для испытаний при гармоническом нагружении уравне­ ние регрессии имеет вид

i p r = _ S ( ] g<;_ I g ^ ) + e ; 5 = 1 0 ' + ^ ,

(3.62)

АЛ

где b же — оценки по экспериментальным данным неизвест­ ных параметров b же истинной линии регрессии, они явля­

ются случайными величинами, которые нормально распре­ делены и некоррелировапы. Представим выражение (3.58) в следующем виде:

Е (lg N .) = lg -------- -

(3.63)

abp (a) da

amin

или, сделав замену x = а/аск»получим

 

v

 

Е (lg N c) = е + Mg а — M gaCK— lg J xbp (x) dx.

(3.64)

 

a

 

В качестве оценки E (lg N c) естественно взять величину

 

v

 

lg

= e + b lg a — Mg aCK— lg J xbp (ж) dx.

(3.65)

 

a

 

Эта величина является случайной, так как случайными

лл

являются величины е и Ь. В качестве численного значения

lg N B следует взять результат подстановки в выражение

АА

(3.65) выборочных значений Ь и е1. При этом в силунезави-

1Следует отметить, что выборочные величины е и Ь, а также случай-

АА

ные величины с и Ъ обозначены одинаково. Предиолагается, что cwbicjf

буквенных обозначений понятен из контекста.

симости случайных величин Ь и е дисперсия оценки 1g

вычисляется по формуле

— Sл

-{ - s2 Л«

(3.66)

6

Ф(Ь)

 

где

v

 

л л

 

Ф {£) = Ьlg а — Ъlg нск— 1%\х*р (х) dx.

(3.67)

2

а

 

Для определения s— - необходимо вычислить дисперсию

IBWP

 

л

Л

 

нелинейной функции <р (Ъ) от случайной величины Ь. Поско-

Л

льку случайная величина b распределена по нормальному

закону,

для /

л

имеет место формула [182]

 

 

 

 

 

Ф(й)

 

 

 

12

 

 

 

2 /*

I Ф2 (*) Р (0 dt

 

 

 

S

Ф(*) Р (*) dt *

(3.68)

 

 

Ф(Ь)

 

где р (t)

— плотность

нормального

распределения,

р (t) =

1

 

 

Г

« -

й)2'

 

 

 

= 7 Щ

 

ехр L—5?“}

 

 

 

При этом в вычислениях по соотношению

(3.68)

вместо

математического

ожидания оценки

параметра

b и

диспер­

сии этой оценки s\ подставляются их выборочные значения

Ь и 5л. Для оценки s * могут быть применены также мето-

ft Ф(Ь)

ды статистического моделирования и метод линеаризации. Однако, как показали расчеты для конкретных данных, ме

тод линеаризации может давать завышенные значения s^g WP,

а метод статистического моделирования требует существен­ но больших затрат машинного времени, чем расчеты по фор­ муле (3.68), так как для расчетов интегралов в этой форму­ ле можно применять эффективную квадратурную формулу Эрмита.

Аналогичный подход используется для проверки соот­ ношений гипотезы линейного суммирования для программно­ го нагружения в виде равенства (3.49). Отличие от случая стохастического нагружения заключается в том, что резуль­ таты испытаний при различных режимах программного на­ гружения не объединяются в одну статистическую совокуп­ ность и не применяется аппарат регрессионного анализа для обработки результатов экспериментов при нерегуляр­ ном нагружении. Оценка среднего и дисперсия оценки экс­ периментально определенного логарифма долговечности