Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Adaptation of engineering FEA-based algorithms to LCF failure and material data prediction in offshore design

Tytuł:
Adaptation of engineering FEA-based algorithms to LCF failure and material data prediction in offshore design
Autorzy:
Augustyniak, M.
Gajewski, P.
Świątek, K.
Data publikacji:
2016
Słowa kluczowe:
low-cycle fatigue
finite element method
high-strength steel
stress gradient influence
Język:
angielski
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie  Pełny tekst  Link otwiera się w nowym oknie
There is an ever growing industrial demand for quantitative assessment of fatigue endurance of critical structural details. Although FEA-based calculations have become a standard in engineering design, problems involving the Low-To-Medium cycle range (101 -104 ) remain challenging. This paper presents an attempt to optimally choose material data, meshing density and other algorithm settings in the context of recent design of the large offshore windfarm installation vessel, VIDAR. In this study, an attempt is made to assess default FEA-based procedures in RADIOSS software by comparing an experimental test against numerical analyses. Standard slender cylindrical (“I”) samples as well as originally designed “Z”-shaped samples made of A90 (S690)-grade steel have been loaded at various nominal stress ranges with or without local yielding. A good correlation has been found between FEA results and experimental cycles-to-failure in I-shaped samples, provided the software material data generator is avoided and Smith-Watson-Topper mean stress correction is used. In the case of Z-shaped samples, the calculated cycles-to-initiation of macro-crack is significantly lower (factor of 3) from the experiment. The observed discrepancy is argued to be due to stress gradient influence.
Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniajacą naukę.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies