Todennäköisyysteoriaan ja murtumismekaniikkaan pohjautuva laskentatyökalu teollisuuden tarpeisiin

• Main Author: Karsikas, S. (Samuli)
• Format: Dissertation
• Language: Finnish
• Published: University of Oulu 2018
• Subjects: Mechanical Engineering
• Online Access: http://urn.fi/URN:NBN:fi:oulu-201805311975; http://nbn-resolving.de/urn:nbn:fi:oulu-201805311975

Tämän diplomityön tavoitteena on luoda murtumismekaniikkaa ja todennäköisyysteoriaa hyödyntävä laskentatyökalu metallisten rakenteiden analysointiin. Laskentatyökalua voidaan hyödyntää jo potkurilaitteiden suunnitteluvaiheessa tai käyttöönoton jälkeen tapauksissa, joissa tarkastusten yhteydessä on löydetty säröjä. Laskennan tavoitteena on, että sen avulla voidaan antaa luotettavia ennusteita säröllisen laitteen vaurioitumistodennäköisyydelle sekä jäljellä olevalle eliniälle. Työssä selvitetään murtumismekaniikan laskentamahdollisuudet ja niiden soveltaminen käytännön tilanteisiin ja tuotteisiin. Työkalussa käytetään kahta eri laskentaohjelmaa. Laskentakaavoihin, teorioihin ja lähtöarvoihin sisältyvät epävarmuudet käsitellään osana todennäköisyysteoriaan pohjautuvaa analyysiä. Analyysissä hyödynnetään koneoppimista, jonka avulla voidaan pienentää elementtimenetelmällä ratkaistavaa datamäärää sekä nopeuttaa analyysin läpivientiä. Analyysi koostuu kolmesta kokonaisuudesta, jotka ovat: geometrian valmistelu, elementtimenetelmäanalyysi ja probabilistinen särön kasvuanalyysi Matlabilla. Analyysin tuloksena saadaan tutkittavan rakenneosan vaurioitumistodennäköisyys joko staattisena tai väsymisen aiheuttamana vauriona. Vaurioitumistodennäköisyys voidaan määrittää osan koko suunnitellulle eliniälle tai vuotuisena todennäköisyytenä. Todennäköisyyksien laskennassa huomioidaan osan kokema kuormitushistoria maksimissaan kolmena erilaisena kuormitustapauksena, joiden järjestys kasvuanalyysissä on satunnainen. Tulosten avulla voidaan arvioida säröllisen rakenteen robustisuutta staattista- ja väsymisvauriota vastaan. Laskennan voi yleistää kaikille metallisille rakenteille niissä väliaineissa, joihin käyttäjällä on parametrien arvot tiedossa. === The target of this thesis is to create calculation tool which exploits fracture mechanics and probability theory. The calculation tool can be used for dimensioning in the design phase of the propulsion system or after commissioning in cases where cracks have been detected during the inspections. The goal is that the calculation can provide reliable predictions for the likelihood of damage and residual lifetime of the cracked device. The thesis investigates the possibilities of calculating fracture mechanics and their application to practical situations and products. The uncertainties that are included in the calculation formulas, theories and initial values are treated as a part of the probability theory analysis. The analysis utilizes machine learning, which reduces the amount of data to be solved by the finite element method and improves the performance of the tool. The analysis consists of three sections: geometry preparation, finite element analysis, and probabilistic crack growth analysis with Matlab. One of the restrictions is that the tool and fracture mechanics theory behind it, is applicable only for metallic materials. As a result of the analysis find out the probability of damage to the component which is caused by static or fatigue load. The likelihood of damage can be determined by the planned life expectancy or annual probability. In the calculation of probabilities, the load history experienced by the part is taken into account in up to three different load cases which are random order in the crack growth analysis. The results can be used to estimate the robustness of the cracked structure against static and fatigue damage. The calculation can be generalized for all metallic structures in those surrounding mediums which the user has parameter values for the crack growth analysis.