Otimização de modelo de fadiga multiaxial por meio de algoritmo genético

Abstract

Critérios para avaliação da resistência em fadiga baseados em modelos de plano crítico são eficientes quando utilizados em componentes metálicos submetidos a altos ciclos de carregamento. Contudo, existe um elevado custo associado ao processo de busca pelo plano crítico, que é o plano que contém a máxima amplitude de tensão cisalhante. Neste sentido, a proposta deste trabalho é desenvolver uma ferramenta numérica capaz de reduzir significativamente o tempo computacional associado ao processo de busca pelo plano crítico. Inicialmente implementou-se a rotina para avaliar a tensão cisalhante e normal em “todos” os planos de corte de um ponto material em corpos submetidos a condições de flexão e torção. Na etapa seguinte, o processo foi otimizado com a utilização de um Algoritmo Genético. O código resultante fornece a orientação do plano crítico, a máxima amplitude de tensão cisalhante equivalente, a máxima tensão normal e o tempo total no processo de busca. Os resultados revelaram que o método do Algoritmo Genético foi capaz de provocar uma forte redução no custo computacional para determinar o plano crítico material. Além disso, é um método simples de ser implementado e sempre converge para o máximo global com bons níveis de precisão. Neste sentido, a rotina proposta constitui uma ferramenta poderosa e importante que pode ser combinada com um método de elementos finitos para desenvolver componentes reais submetidos a carregamentos complexos de fadiga. _______________________________________________________________________________ ABSTRACT

Critical plane approaches are efficient methods to estimate the resistance of metallic components submitted to high-cycle fatigue. However, there is a high cost associated to the searching for the critical plane, which is the plane that contains the largest shear stress amplitude. In this setting, the aim of this work is to develop a numerical tool capable to significantly reduce the computational cost associated to process the critical plane search. Initially, a routine was implemented to evaluate shear and normal stresses in all material planes of a material point of bodies submitted to bending and torsion conditions. In the next step, the process was optimized using a Genetic Algorithm. The final code finds the critical plane orientation, the maximum equivalent shear stress amplitude, maximum normal stress and total time of search process. The results revealed that the Genetic Algorithm method was capable to provoke a strong reduction in the computational cost to find the material critical plane. Further, it is simple to implement and always find the global maximum with very good levels of accuracy. In this setting, the proposed routine constitutes an important and powerful tool that can be combined with the finite element method to design real components under complex fatigue loadings.