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Gemelos Digitales para Predecir la Propagación de Grietas de Materiales de Ingeniería Sostenible bajo Diferentes Cargas

Autores: Li, Xu; Li, Gangjun; Bi, Zhuming

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Gemelos Digitales para Predecir la Propagación de Grietas de Materiales de Ingeniería Sostenible bajo Diferentes Cargas


Categoría

Tecnología de Equipos y Accesorios

Subcategoría

Diseño de equipos y herramientas

Palabras clave

Esencial
CAE
Gemelo digital
Vida útil por fatiga
Micro-grietas
Modelo de predicción

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 22

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
El CAE es una herramienta esencial en un gemelo digital no solo para verificar y validar un gemelo virtual antes de que se transforme en un gemelo físico, sino también para monitorear el uso del gemelo físico para una mayor sostenibilidad. Este documento tiene como objetivo desarrollar un modelo de CAE para un gemelo digital que prediga la vida a fatiga de los materiales. El daño por fatiga se representa por el tamaño de una macro-grieta que crece con un grupo de micro-grietas sometidas a tres cargas diferentes. El ángulo de crecimiento está relacionado con la máxima tensión circunferencial, y la tasa de crecimiento se determina por el SIF en la punta de la grieta. El modelo de predicción tiene en cuenta los principales factores, incluidas las micro-grietas, los cierres de grietas y las configuraciones iniciales. Se desarrollan simulaciones para el crecimiento de macro-grietas y encontramos que (1) la macro-grieta en el segundo caso crece más rápido que en el primer caso; (2) una carga de corte puro afecta más a la propagación de la macro-grieta que una carga combinada de corte y tensión o una carga tensional; (3) las tensiones externas requeridas para propagar se reducen cuando el ángulo de inclinación de la micro-grieta es pequeño y está dentro de (-25 grados < < 25 grados); (4) las micro-grietas afectan el camino de propagación de la macro-grieta y generalmente guían la dirección de propagación. El modelo desarrollado ha sido verificado y validado experimentalmente por su efectividad en predecir la fractura o el daño por fatiga de una estructura.

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