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Título: Análise de sensibilidade da Teoria das Distâncias Críticas para previsão de vida de CPs entalhados submetidos à fadiga de médio ciclo
Autor(es): Moreira, Gabriel Avelar César
Orientador(es): Ferreira, Jorge Luiz de Almeida
Assunto: Teoria das distâncias críticas
Fadiga (Mecânica)
Data de apresentação: 28-Jun-2018
Data de publicação: 22-Jun-2020
Referência: MOREIRA, Gabriel Avelar César. Análise de sensibilidade da Teoria das Distâncias Críticas para previsão de vida de CPs entalhados submetidos à fadiga de médio ciclo. 2018. xiii, 53 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Mecânica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2018.
Resumo: Este trabalho consiste em realizar uma análise de sensibilidade sobre os dados obtidos a partir da aplicação da Teoria das Distâncias Críticas (TDC) para previsão de vida de corpos de prova entalhados. Baseando-se no artigo feito por Susmel e Taylor (2007), foi reproduzida a metodologia para previsão de vida do método do ponto para os corpos de prova, introduzindo uma aleatoriedade nos valores de entrada utilizados no cálculo por meio de distribuições estatísticas aliadas à simulação de Monte Carlo. Desta forma, obteve-se a curva de calibração fundamentada na relação entre a distância crítica e a vida estimada do espécime, gerou-se as curvas relacionando as vidas e tensões calculadas e estimadas para cada corpo de prova e calculou-se os coeficientes de correlação de Spearman para cada par de variáveis em análise. Por fim, foram obtidos os percentuais de influência de cada fator no método de previsão de vida e validados os resultados calculados com aqueles atingidos pelos autores do artigo citado, os quais convergiram para valores próximos. A análise de sensibilidade para os coeficientes das curvas de calibração forneceu resultados coerentes por estes serem mais influenciados pela curva do espécime entalhado do que do material. Já para as curvas de vida calculada contra vida estimada, os resultados mostraram maior variabilidade quanto ao coeficiente do material devido à curva S-𝛿, pois quanto maior a vida estimada, menor a tensão calculada, menor a distância crítica e, consequentemente, maior a influência do material na análise. Os resultados foram interessantes, uma vez que fomentam a discussão e auxiliam no avanço do estudo de fadiga, principalmente no ramo de análise de sensibilidade, o qual é pouco explorado.
Abstract: This work consists in performing a sensitivity analysis on the data obtained from the application of the Theory of Critical Distances (TCD) for life prediction of notched specimens. Based on the article made by Susmel and Taylor (2007), the point method methodology for predicting the life of the specimens was reproduced, introducing randomness in the input values used in the calculation by means of statistical distributions allied to the Monte Carlo simulation. In this way, the calibration curve was obtained based on the relation between the critical distance and the estimated life of the specimen, the curves were generated, relating the lives and tensions calculated and estimated for each test body and the coefficients of Spearman’s correlation were determined for each pair of variables under analysis. Finally, the influence percentages of each factor in the life prediction method were obtained and the calculated results were validated with those reached by the authors of the cited article, who converged to close values. The sensitivity analysis for the coefficients of the calibration curves provided consistent results as they were more influenced by the curve of the notched specimen than of the material. For the life curves calculated against estimated life, the results showed greater variability in the material coefficient due to the S-𝛿 curve, because the longer the estimated life, the lower the calculated stress, the lower the critical distance and, consequently, the greater the influence of the material in the analysis. These results are interesting, since they stimulate the discussion and improve the study of fatigue, mainly in the field of sensitivity analysis, which is little explored.
Informações adicionais: Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2018.
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