Sehen Sie Empfehlungen zur Optimierung der Materialien für Ermüdungsanalysen an.
Bevor Sie weiterlesen, werden Sie zur Definition eines S-N-Datenpunkts in den Abschnitten Registerkarte Unidirectional Fatigue und Speichern einer unidirektionalen MDATA-Datei geleitet. Eine Beschreibung der Ermüdungsmaterialkonstanten und ihrer Bedeutung für die Analyse finden Sie im Theoriehandbuch.
Die S-N-Daten für das Material dienen zur Optimierung der korrekten Ermüdungsmaterialkonstanten, die von Composite Material Manager verwendet werden. Der Optimierungsvorgang umfasst Iterationen der Ermüdungskonstanten, bis der berechnete Fehler zwischen der vorausberechneten Lebensdauer und der bekannten Lebensdauer sowohl für die Längs- als auch die Querrichtung minimiert ist. Der Fehler wird berechnet als
wobei n die Gesamtanzahl der Datenpunkte ist, der bekannte Zyklus bis zum Ausfall für den Datenpunkt i und der berechnete Zyklus bis zum Ausfall für den Datenpunkt i.
Die Methode des steilsten Abstiegs wird verwendet, um die Ermüdungskonstanten in die Richtung zu erhöhen, die den Fehler in der obigen Gleichung minimiert. Wenn ein lokaler Mindestwert gefunden wurde, werden die optimierten Ermüdungskonstanten festgelegt und für die Vorhersage der Lebensdauer des Verbundmaterials verwendet. Wenn ein lokaler Mindestwert statt eines globalen Mindestwerts gefunden wird (Normalfall), ergeben die optimierten Ermüdungskonstanten möglicherweise einen Fehler, der größer als 1 % ist. Fehler von mehr als 1 % sind typisch für die meisten Ermüdungsdaten. Um sicherzustellen, dass die Materialkonstanten akzeptabel sind, kann ein Modell mit einem Element ausgeführt werden, um einen oder mehrere S-N-Datenpunkte zu reproduzieren. Sie sollten daher immer sicherstellen, dass die Ermüdungskonstanten und ihre zugehörigen konvergierten Fehler physikalisch einwandfrei sind.
Experimentelle Ermüdungsdaten enthalten eine große Streuung, und ein Optimierungsschema, das die optimalen Materialkonstanten für eine Ermüdungsanalyse liefert, gewichtet jeden Datenpunkt gleich. Sie sollten die Ausreißer aus den Daten, die zur Optimierung der Ermüdungseigenschaften verwendet werden, entfernen. Dadurch wird verhindert, dass unwahrscheinliche S-N-Datenpunkte in die Berechnung von optimierten Eigenschaften miteinbezogen werden.
Je größer der in den Daten enthaltene Bereich der Zyklen bis zum Ausfall ist, desto besser sind die optimierten Eigenschaften.