[en] ELLIPTICAL CURVE METHOD FOR FATIGUE LIFE PREDICTION OF STRUCTURAL STEELS UNDER MULTIAXIAL LOADINGS

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: TIAGO LIMA D ALBUQUERQUE E CASTRO
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] USINA TERMOELETRICA; [pt] CRITERIO BASEADO NO PLANO CRITICO; [pt] CARREGAMENTO COMBINADO DE FLEXAO E TORSAO; [pt] EIXO VIRABREQUIM; [pt] FADIGA DE ALTO CICLO; [en] THERMOELECTRIC PLANT; [en] CRITICAL PLANE BASED CRITERIUM; [en] COMBINED BENDING AND TORSION LOADING; [en] CRANKSHAFT; [en] HIGH CYCLE FATIGUE
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=66216&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=66216&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.66216

[pt] Uma relação direta onde a vida em fadiga Número de ciclos por falha pode ser descrita como função das amplitudes macroscópicas de tensão normal e cisalhante, Amplitude de tensão normal macroscópica e Amplitude macroscópica da tensão de cisalhamento, é obtida. Utilizando o critério de Carpinteri e Spagnoli (CeS) como uma ferramenta de inspeção, foram obtidas curvas de nível elípticas sobre um domínio Amplitude de tensão normal macroscópica x Amplitude macroscópica da tensão de cisalhamento. A expressão das curvas de nível obtidas foi generalizada, proporcionando uma ferramenta capaz de prever o número de ciclos para falha associado a qualquer combinação (Amplitude de tensão normal macroscópica, Amplitude macroscópica da tensão de cisalhamento). As previsões obtidas através do método da curva elíptica foram comparadas às observações experimentais, bem como a previsões obtidas a partir de versões adaptadas de modelos consagrados na literatura, a saber: Findley (F), Matake (M), McDiarmid (McD), Susmel e Lazzarin (SeL), Carpinteri e Spagnoli (CeS) e Papadopoulos (P). O modelo proposto forneceu previsões em boa concordância com as observações experimentais, e sua capacidade de avaliar o comportamento em fadiga se revelou o melhor dentro todos os critérios considerados. Por fim, uma leve tendência conservadora do modelo foi atenuada através da introdução de um parâmetro de ajuste, melhorando ainda mais sua capacidade de avaliação de comportamento em fadiga.