Efeito da variabilidade dos parâmetros da curva S- N sobre as previsões de vida de componentes entalhados sob cargas multiaxiais

Abstract

Este trabalho realizou uma análise do comportamento à fadiga de componentes estruturais submetidos a carregamentos multiaxiais. A Teoria da Distância Crítica (TDC) foi utilizada em conjunto com modelos de previsão de vida de fadiga multiaxial, de modo que, diferentemente do enfoque clássico, utiliza-se uma função que contém informações do tensor das tensões e admite-se que o comprimento característico, , varia com a vida de fadiga. Neste sentido, o parâmetro de Smith-Watson-Topper, , foi considerado como representativo da condição de falha e construiu-se algoritmos de pesquisa de plano crítico e de previsão de vida com base neste parâmetro. Além dos algoritmos que executam a previsão de vida considerando as curvas de distância critica expressas em termos do parâmetro , implementou-se o algoritmo para a previsão de vida segundo o método da curva de Wöhler modificada (MCWM). Para a validação do modelo foram utilizados resultados de testes de fadiga realizados por Sá (2017) em espécimes fabricados com a liga Al 7050-T7451, sob condições de carregamentos uniaxial (tração-compressão e torção) e multiaxial (torção-tração). A técnica de simulação de Monte Carlo também foi implementada visando avaliar o efeito da variabilidade do coeficiente das curvas de fadiga sobre o resultado das previsões de vida considerando condições multiaxiais. Por fim, a análise de sensibilidade indicou, dentre as variáveis de entrada do modelo, quais foram as que mais contribuíram para a variação no valor da vida prevista. Como resultado, foi possível estabelecer que o modelo baseado no parâmetro apresentou melhores resultados para a previsão de vida em detrimento dos resultados obtidos segundo o MWCM, essa validação foi realizada com base nos resultados experimentais. A análise em termos probabilísticos permitiu avaliar a variabilidade dos resultados obtidos e a distribuição de probabilidade que melhor representou os dados gerados, que foi a lognormal. Dada a distribuição das vidas e dos parâmetros das curvas utilizadas na sua obtenção, a análise de sensibilidade constatou a grande interferência e importância das curvas de distância crítica versus vida no resultado das vidas estimadas pelos modelos.