Как уже упоминалось во введении к этой главе, микротрещины или похожие концентраторы напряжений всегда присутствуют на металлической поверхности, даже если конструкция новая. Говорилось о начальной глубине 0,1–1 мм. Однако, эта величена наилучшим образом известна в виде функции вероятности. Следовательно, интегральная функция вероятности для глубины трещины будет функцией определяющей положение x и время t. Мы определяем ее как
Вероятность того, что глубина трещины в момент времени t превзойдет значение x, определяется соответствующей вероятностью превышения
В определенный момент времени t=t1, функция F(x,t1) характеризует простую пространственную функцию вероятности для глубины трещины. Соответствующая плотность вероятности будет
С течением времени, при действии случайной нагрузки, интегральная функция вероятности F(x,t) изменится. Она может быть описана уравнением Фокера-Планка так, как это было сделано для h в выражении (4.7.56). При этом динамические коэффициенты U, V и W зависят от положения x так же, как это было в (4.7.89). Но влияние естественной дисперсии вызванной V и W, показанное в главе 4.7.4(iii), в многоцикловой усталости незначительно. Следовательно, эти коэффициенты можно не учитывать, оставляя лишь дифференциальное уравнение движения первого порядка. По понятным причинам, это уравнение можно вывести.
С этой целью, мы можем рассмотреть некоторую точку в момент времени t, например точку с вероятностью 75%, что размер трещины превзойдет x. После временного шага dt, эта точка с вероятностью 75% передвинется в глубь материала на расстояние dx=U(x)dt. Однако, до временного шага dt, этой новой точке x+dx соответствовала вероятность превышения отличная от 75% на величину (¶Q(x,t)/¶x)dx. Следовательно, мы можем заключить, что локальное временное изменение вероятности превышения, в интервале времени dt будет
Кроме того, это выражение выглядит так же, как искомая вещественная производная по времени от интегральной функции вероятности или вероятности превышения, которая равна нулю, т.е.
Такая же форма записи использовалась в главе 3.1.1 для движения жидкости. Пространственную плотность вероятности определенную в (4.7.92) находят путем дифференцирования (4.7.94) по x, следовательно, она должна удовлетворять уравнению непрерывности
Оно аналогично первому порядку уравнения (4.7.56) и говорит о том, что вероятность изменяется так, как, например, в случае со сжимаемым в трубке газом. Кроме того, для уравнения (4.7.95) соблюдается условие нормировки
для любого момента времени t.
Изменение вероятности перехода Q(x,t) с течением времени в определенном месте x обязательно будет монотонно возрастающей функцией. Она начинается с некоторого начального значения и приближается к единице, когда время стремится к бесконечности. По этой причине, Q(x,t), принятая как функция от t при фиксированном значении x, также определяет распределение вероятности, а именно интегральную функцию вероятности для времени необходимого для того, чтобы трещина достигла точки x. Функция плотности вероятности c(x,t), связанная с этим распределением, является производной от Q(x,t) по времени при определенном значении x
Вероятность того, что фронт трещины пересечет точку x во временном интервале [t,t+dt] будет c(x,t)dt. Из (4.7.94) следует, что пространственная плотность вероятности r(x,t) и временное распределение вероятностей c(x,t) связаны между собой выражением
Тогда уравнение непрерывности (4.7.95) для c(x,t) можно записать как
при условии, что локальная скорость U=U(x) не зависит от времени. По мере того, как трещина проникает в глубь материала, она пройдет через критическое значение xf, при котором происходит хрупкое разрушение. В этот момент, интегральная функция вероятности по времени, мы ее обозначим как Pf(t), будет равна вероятности того, что глубина трещины превысит xf. Из (4.7.91) следует
это вероятность разрушения – центральная переменная в анализе надежности.
Глава 4.7.6 Распределение вероятностей для ресурса.
Мы рассмотрим некоторые особые решения дифференциального уравнения (4.7.94). Основные входные данные – это распределение глубин начальных трещин в момент времени t=0 и геометрическая функция g(x) в уравнении скорости роста трещины U(x) в (4.7.89). Мы допускаем, что предел усталости равен нулю.
Начальное состояние. Основная задача – найти распределение вероятностей для ресурса (4.7.100), чтобы можно было определить математическое ожидание ресурса и погрешность возникшую из-за неизвестных начальных размеров трещины. Для этого, мы можем принять, что распределения глубин начальных трещин соответствует распределению Вейбулла с вероятностью превышения
Математическое ожидание E[x] размера начальной трещины
и среднеквадратическое отклонение
Часто используется экспоненциальное распределение, g=1. Однако, если предполагается, что на поверхности есть множество мелких дефектов, то доминирующая трещина будет определяться исходя из наибольшего дефекта. В этом случае, ожидается, что начальное распределение будет более островершинным, т.е. g больше единицы. Часто, для морских судов и прибрежных конструкций принимаются поверхностные дефекты порядка x0=0,1 мм.
Далее мы ограничимся случаями, где x и t объединены в одну переменную xi=xi(x,t) так, что значение xi в момент времени t=0 соответствует начальной глубине трещины. В таком случае, вероятность превышения Q(x,t) является функцией только от xi
Интегральную функцию распределения Pf(t) получают путем подстановки xi вместо x в (4.7.101). Выраженное через xi, уравнение непрерывности становится
со средней скоростью роста трещин
Мы используем скорость роста U в явном виде, как это дано в (4.7.89). Обычно, это функция от текущего размера трещины x, введенного через геометрическую функцию g(x).
Постоянная скорость роста. В самом простом случае, скорость роста трещины постоянна и она не зависит от размеров трещины. Мы можем записать
Функция вероятности для глубины трещины x будет равномерно сдвигаться вдоль оси x без изменения формы. Согласующаяся с начальным распределением (4.7.101), интегральная функция распределения по времени до разрушения будет
Это трехпараметрическое распределение Вейбулла. Математическое ожидание ресурса
а среднеквадратическое отклонение
В методе Палмгрена-Майнера для этого решения применяется линейный коэффициент использования h, т.к. предполагалось, что движение равномерное. Также, существуют особые области в трубных соединениях, где из-за геометрических особенностей рост трещин почти равномерный.
Линейный рост трещин. Мы можем рассмотреть особый случай, когда скорость роста трещины пропорциональна ее размеру, т.е.
Такое может быть, если геометрическая функция со штрихом g¢(x) в (4.7.84) постоянна и если параметр наклона m в da/dN кривой равен 2. В этом случае, переменную xi можно определить как
которая удовлетворяет (4.7.106). Подставленная в начальную функцию вероятности (4.7.101), она дает интегральную функцию распределения по времени до разрушения
Сравнение с (4.2.6) показывает, что теперь усталостный ресурс имеет двумерное экспоненциальное распределение. От характера распределения зависит наиболее вероятный, т.е. характеристический, ресурс tc
Согласно (4.2.16), математическое ожидание ресурса
и согласно (4.2.17), среднеквадратическое отклонение
Следовательно, среднеквадратическое отклонение относительно наиболее вероятного ресурса
Мы не учли возможность того, что исходный размер трещины может быть с самого начала больше критического значения xf.
Характеристическая величина xf/x0, соотношения между конечным размером трещины и начальными поверхностными дефектами, имеет порядок 100. Когда исходные глубины трещин распределены экспоненциально, т.е. g=1, это дает погрешность в оценке ресурса, т.е. несоответствие действительной скорости распространения, 28%.
Скорость роста пропорциональная xs. Модель для определения скорости роста трещин, которую можно увидеть во многих работах, имеет вид
Соотношение такого рода дает теоретическая формула (4.7.81). При m=3, получим классическое значение s=1,5. В этом случае, мы можем найти промежуточную постоянную движения
которая удовлетворяет уравнению (4.7.106). Объединенная с начальным распределением, интегральная функция распределения усталостных ресурсов станет
Это трехпараметрическое распределение Вейбулла, которое преобразовывается в (4.7.108), если s=0. Характеристическая для ресурса величина tc является вероятностью разрушения 1/e, т.е. это время, при котором экспонента в (4.7.120) равна 1. Эта величина будет
Среднеквадратическое отклонение найденного ресурса относительно этой характеристической величины будет
Следует отметить, что среднеквадратическое отклонение существует, только если g больше, чем указанное выше значение, т.е. если s меньше, чем определенная в (4.7.122) величина. В противном случае, среднеквадратическое отклонение становится бесконечно большим. Однако, в качестве меры погрешности в определении ресурса, можно использовать, например, межквартильный размах.
Список литературы для части 4.7
1. American Society for Metals, "Metals Handbook" Vol. 10: "Failure Analysis and Prevention. Fatigue Failures." Metals Park, Ohio 44073, 8th Edition, 1975.
2. A.Almar-Naess, editor, "Fatigue Handbook", Tapir, Trondheim, 1985.
3. Det norske Veritas, "Fatigue Strength Analysis for Mobile Offshore Units", Classification Note No.30.2. August 1984.
4. British Standards Institution BS5400, "Steel, Concrete and Composite Bridges. Part 10. Code of Practice for Fatigue." 1980.
5. Department of Energy, "Offshore Installations. Guidance on Design and Construction. New Fatigue Design Guidance for Steel Welded Joints in Offshore Structures." DoE, Issue N. August 1983.
6. Norges Standardiseringsforbund, "Prosjektering av staalkonstruksjoner. Beregning og dimensjonering." Norsk Standard NS 3472, 1.utg. 1975, 2.utg. 1984.
7. F.Matanzo, "Fatigue Testing of Wire Rope." MTB-Journal Vol.6 No.6.
8. S.Gran, Evaluation of High Cycle Fatigue in Welded Steel Connections. Det norske Veritas, Report No.76-339.
9. S.Gran, "Fatigue in Offshore Cranes". Norwegian Maritime Research, No.4 1983, 2-12.
10. Y.K.Lin, Probabilistic Theory of Structural Dynamics. Robert E.Krieger Publishing Company. Huntington, New York, 1976 p.99.
11. H.E.Boyer, editor, "Atlas of Fatigue Curves," American Society for Metals, Metals Park, Ohio 44073, 1986.
Postscript Equations to Article 4.7.
Section 4.7.1 - Fatigue Loading.
Equation (4.7.1):
f sub 1 (S) = g(a, h, X; S) = |h| over { GAMMA (a) X} ( S over X ) sup ah-1 e sup{-(S/X) sup h}
Equation (4.7.2):
a = 1 h = 2 X = 2 sqrt 2 sigma sub s
Equation (4.7.3):
a = 1 h = 1 X = S bar = sigma sub S
Equation (4.7.4):
f sub 2 (X) = g(b, j, B; X) = |j| over { GAMMA (b) B} ( X over B ) sup bj-1 e sup{-(X/B) sup j}
Equation (4.7.5):
f(S) = int f sub 1 (S) f sub 2 (X) dX
Equation (4.7.6):
M sub m = B sup m {GAMMA (a + m over h ) GAMMA (b + m over j )} over{GAMMA (a) GAMMA (b)}
Equation (4.7.7):
f (S) = g(d, k, D; S) = |k| over { GAMMA (d) D} ( S over D ) sup dk-1 e sup{-(S/D) sup k}
Equation (4.7.8):
a = b = d = 1
Section 4.7.2 - Fatigue Data.
Equation (4.7.9):
N sub f = N(S) = ( {S sub 1}over S ) sup m = A over{S sup m} roman where A = S sub 1 sup m
Section 4.7.3 - Closed-form Fatigue Life Formulae.
Equation (4.7.10):
eta = sum{n(S)}over{N(S)}
Equation (4.7.11):
eta = n int 1 over{N(S)} f(S) dS
Equation (4.7.12):
eta = n over{S sub 1 sup m} int from 0 to inf S sup m f(S) dS = n over{S sub 1 sup m} M sub m
Equation (4.7.13):
DELTA eta = n ( X over{S sub 1}) sup m {GAMMA (a + m/h)}over{GAMMA (a)}
Equation (4.7.14):
eta = n ( D over{S sub 1}) sup m {GAMMA (d + m/k)}over{GAMMA (d)}
Equation (4.7.15):
eta = n ( B over{S sub 1}) sup m {GAMMA (a + m/h)}over{GAMMA (a)} {GAMMA (b + m/j)}over{GAMMA (b)}
Equation (4.7.16):
GAMMA (1 + x) = x!
Equation (4.7.17):
N sub f = N(S) =
left { lpile{( {S sub 1}over S ) sup m S > S sub 0 above inf S < S sub 0}
Equation (4.7.18):
DELTA eta = n ( X over{S sub 1}) sup m {GAMMA (a + m over h ; ({S sub 0}over X ) sup h )} over{GAMMA (a)}
Equation (4.7.19):
eta = n ( D over{S sub 1}) sup m {GAMMA (d + m over k ; ({S sub 0}over D ) sup j )} over{GAMMA (d)}
Equation (4.7.20):
eta = sum n(C) over N(C)
Equation (4.7.21):
N sub f = N(S) = left { lpile{({S sub 1} over S ) sup m S > S sub 0 above ({S' sub 1}over S ) sup m' S < S sub 0}
Equation (4.7.22):
m' mark = m + 2
Equation (4.7.23):
N(S sub 0 ) lineup = 1 cdot 10 sup 7
Equation (4.7.24):
S sub 0 lineup = 10 sup{- 7 over m} S sub 1 = S' sub 1 10 sup{- 7 over m+2}
Equation (4.7.25):
S' sub 1 lineup = S sub 1 ( {S sub 1}over{S sub 0}) sup{- 2 over m+2} = S sub 0 ({S sub 1}over{S sub 0} ) sup{m over m+2} = S sub 1 10 sup{- 14 over m(m+2)}
Equation (4.7.26):
eta = n "{" ( D over{S sub 1}) sup m {GAMMA (d + m over k ; ({S sub 0}over D ) sup k )} over{GAMMA (d)} +
( D over{S' sub 1}) sup m+2 {gamma (d + m+2 over k ; ({S sub 0}over D ) sup k )} over{GAMMA (d)} "}"
Equation (4.7.27):
N sub f = N(S) = left { lpile{N sub 0 e sup{- S over B} above inf } for lpile{S \(>= S sub 0 above S \(<= S sub 0}
Equation (4.7.28):
eta = n over{N sub 0} int e sup tS f(S) dS = n over{N sub 0} PHI (-t) roman where t = -1/B
Equation (4.7.29):
eta = n over{N sub 0} d over{GAMMA (d) D sup dk} int from{S sub 0}to inf S sup dk-1 e sup{-( S over D ) sup k + S over B} dS
Equation (4.7.30):
eta = n over{N sub 0} B over{B - D} 1 over{GAMMA (d)} GAMMA (d; {B - D}over BD S sub 0 )
Equation (4.7.31):
eta = n over{N sub 0} B over{B - D} e sup{-{B - D}over BD S sub 0}
Equation (4.7.32):
eta = n over{N sub 0} 1 over sqrt pi e sup{{D sup 2}over{4B sup 2}} GAMMA \s(12(\s0 1 over 2 ; ( {S sub 0}over D - D over 2B ) sup 2 \s(12)\s0
Equation (4.7.33):
eta = n over{N sub 0} e sup{{D sup 2}over{4B sup 2}} \s(12"{"\s0 e sup{- 1 over 2 ( {sqrt 2 S sub 0}over D - D over{sqrt 2 B}) sup 2} + sqrt pi D over B [ 1 - PHI ({sqrt 2 S sub 0}over D - D over{sqrt 2 B} ) ] \s(12"}"\s0
Equation (4.7.34):
DELTA eta = DELTA eta sub 0 = ( Z over{S sub 1}) sup m
Equation (4.7.35):
DELTA eta mark = 1 over{S sub 1 sup m} "{" psi sup m Z sup m + (1 - psi ) sup m Z sup m (e sup{- alpha T/2} + e sup{- alpha T}) sup m [ 1 + e sup{- alpha Tm} + e sup {-2 alpha T m} + cdot cdot cdot ] "}" lineup = ( Z over{S sub 1} ) sup m "{" psi sup m + (1 - psi ) sup m {(1 + e sup{- pi lambda}) sup m}over{2 sinh pi lambda m} "}"
Equation (4.7.36):
DELTA eta = ( Z over{S sub 1} ) sup m "{" psi sup 3 + 15 (1 - psi ) sup 3 "}"
Section 4.7.4 - Natural Dispersion.
Equation (4.7.37):
DELTA eta sub 1 , DELTA eta sub 2 , DELTA eta sub 3 , cdot cdot cdot DELTA eta sub j cdot cdot cdot
Equation (4.7.38):
eta (t) = eta sub n = DELTA eta sub 1 + DELTA eta sub 2 + DELTA eta sub 3 + cdot cdot cdot + DELTA eta sub n
Equation (4.7.39):
xi = 1 over{N(S)} = ( S over{S sub 1}) sup m = r S sup m roman with r = S sub 1 sup -m
Equation (4.7.40):
f( xi ) = g(d, k over m , rD sup m ; xi )
Equation (4.7.41):
xi bar = M sub 1 ( xi ) = int from 0 to inf xi f( xi ) d xi = r D sup m {GAMMA (d + m over k )}over{GAMMA (d)} = TU
Equation (4.7.42):
M sub 2 ( xi ) = int from 0 to inf xi sup 2 f( xi ) d xi = (r D sup m ) sup 2 {GAMMA (d + 2m over k}over{GAMMA (d)} = TV
Equation (4.7.43):
M sub 3 ( xi ) = int from 0 to inf xi sup 3 f( xi ) d xi = (r D sup m ) sup 3 {GAMMA (d + 3m over k}over{GAMMA (d)} = TW
Equation (4.7.44):
U = {xi bar}over T = {M sub 1 ( xi )}over T V = {M sub 2 ( xi )}over T W = {M sub 3 ( xi )}over T
Equation (4.7.45):
mu sub 2 ( xi ) = sigma sub xi sup 2 = M sub 2 ( xi ) - M sub 1 sup 2 ( xi ) = nu sup 2 xi bar sup 2 roman where
nu sup 2 = ( {sigma sub xi}over{xi bar} ) sup 2 = {GAMMA (d + 2m over k ) GAMMA (d) - GAMMA (d + m over k ) sup 2}over {GAMMA (d + m over k ) sup 2}
Equation (4.7.46):
mu sub 3 ( xi ) = M sub 3 ( xi ) - 3M sub 2 ( xi ) M sub 1 ( xi ) + 2M sub 1 ( xi ) sup 3 = lambda sigma sub xi sup 3 = lambda nu sup 3 xi bar sup 3 roman where lambda = {GAMMA (d + 3m over k ) GAMMA (d) sup 2 -
3 GAMMA (d + 2m over k ) GAMMA (d) GAMMA (d + m over k ) + 2 GAMMA (d + m over k ) sup 3}over
{[ GAMMA (d + 2m over k ) GAMMA (d) - GAMMA (d + m over k ) sup 2 ] sup 3/2}
Equation (4.7.47):
phi (s) = int from 0 to inf e sup{s xi} f( xi ) d xi Re "{" s "}" < 0
Equation (4.7.48):
phi (s) = int from 0 to inf [ 1 + s xi + 1 over 2 s sup 2 xi sup 2 + 1 over 6 s sup 3 xi sup 3 + cdot cdot ] f( xi ) d xi
Equation (4.7.49):
phi (s) = 1 + M sub 1 ( xi ) s mark + 1 over 2 M sub 2 ( xi ) s sup 2 + 1 over 6 M sub 3 ( xi ) s sup 3 + cdot cdot
lineup = 1 + T U s + 1 over 2 T V s sup 2 + 1 over 6 T W s sup 3 + cdot cdot
Equation (4.7.50):
PHI (s, t) = int from 0 to inf e sup{s eta } rho ( eta , t) d eta Re "{" s "}" < 0
Equation (4.7.51):
eta (t + T) = eta sub n+1 = eta sub n + xi
Equation (4.7.52):
PHI (s, t+ T ) = PHI (s, t) phi (s)
Equation (4.7.53):
{partial PHI (s, t)}over{partial t} = 1 over T [ PHI (s, t + T ) - PHI (s, t) ]
Equation (4.7.54):
int from 0 to inf e sup{s eta} {partial rho ( eta , t)}over{partial t} d eta mark = 1 over T PHI (s, t) [ phi (s) - 1 ]
lineup = U s PHI (s, t) + 1 over 2 V s sup 2 PHI (s, t) + 1 over 6 W s sup 3 PHI (s, t)
Equation (4.7.55):
int from 0 to inf e sup{s eta} [ {partial rho}over{partial t} + U{partial rho}over{partial eta} - 1 over 2 V{partial sup 2 rho}over{partial eta sup 2} + 1 over 6 W{partial sup 3 rho}over{partial eta sup 3} ] d eta - [ e sup{s eta} "{"
rho (U + 1 over 2 sV + 1 over 6 s sup 2 W) - {partial rho}over{partial eta}( 1 over 2 V + 1 over 6 sW) + {partial sup 2 rho}over{partial eta sup 2}1 over 6 W "}" ] from{eta = 0} to {eta = inf} = 0
Equation (4.7.56):
{partial rho}over{partial t} + U{partial rho}over{partial eta} - 1 over 2 V {partial sup 2 rho}over{partial eta sup 2} + 1 over 6 W {partial sup 3 rho}over{partial eta sup 3} = 0
Equation (4.7.57):
{eta sub n}bar mark = sum{DELTA eta}bar = n xi bar
Equation (4.7.58):
mu sub 2 ( eta sub n ) lineup = sum mu sub 2 ( DELTA eta sub i ) = n cdot sigma sub xi sup 2 = n nu sup 2 xi bar sup 2
Equation (4.7.59):
mu sub 3 ( eta sub n ) lineup = sum mu sub 3 ( DELTA eta sub i ) = n lambda sub 3 sigma sub xi sup 3 = n lambda nu sup 3 xi bar sup 3
Equation (4.7.60):
{sigma sub {eta sub n}}over{{eta sub n}bar} = {sqrt{mu sub 2 ( eta sub n )}}over{{eta sub n}bar} = nu over sqrt n
Equation (4.7.61):
lambda sub 3 = {mu sub 3 ( eta )}over{mu sub 2 ( eta ) sup 3/2} = lambda over sqrt n
Equation (4.7.62):
rho ( eta , t) = |h| over{GAMMA (a)} e sup{ah( eta - u )} e sup{-e sup{h( eta - u )}}
Equation (4.7.63):
psi '' (a) over{psi ' (a) sup 3/2} = {lambda sub 3}over sqrt n
Equation (4.7.64):
h = \(+- {sqrt{psi '(a)}}over {sqrt n sigma sub xi} + for lambda sub 3 < 0 and - for lambda sub 3 > 0
Equation (4.7.65):
u = n{DELTA eta}bar - 1 over h psi (a) = n xi bar + sqrt n sigma sub xi {psi (a)}over{sqrt{psi ' (a)}}
Equation (4.7.66):
a mark approx n over{lambda sup 2}
Equation (4.7.67):
h lineup approx - n lambda over{sigma sub xi}
Equation (4.7.68):
u lineup approx n "{" xi bar - {sigma sub xi}over lambda ln [ n over{lambda sup 2a} ] "}"
Equation (4.7.69): (xxx)
rho ( eta , t) = 1 over sqrt{2 pi n} 1 over{sigma sub xi} e sup{- {( eta - n xi bar ) sup 2}over{2 n sigma sub xi sup 2}} t = n T
Equation (4.7.70):
j = eta over L roman or eta = j L
Equation (4.7.71):
Pr ( eta = j L ) = Pr (j; n) = ( cpile{n above j} ) p sup j (1 - p) sup n-j n \(>= j
Equation (4.7.72):
p = (1 - p) = 1 over 2
Equation (4.7.73):
Pr(j; n) = ( cpile{n above j} ) 1 over{2 sup n}
Equation (4.7.74):
{eta sub n}bar = L n p and sigma sub eta sup 2 = L sup 2 n p (1 - p)
Equation (4.7.75):
{sigma sub eta}over{eta bar} = 1 over sqrt n sqrt{{1 - p}over p}
Equation (4.7.76):
L = xi bar (1 + nu sup 2 ) and p = 1 over{1 + nu sup 2}
Equation (4.7.77):
L = {M sub 2 ( xi )}over{M sub 1 ( xi )} and p = {M sub 1 ( xi ) sup 2}over{M sub 2 ( xi )}
Section 4.7.5 - Fracture Mechanics Approach.
Equation (4.7.78):
sigma sub ij = R(r) THETA sub ij ( theta )
Equation (4.7.79):
R(r) = r sup {n over 2 - 1}
Equation (4.7.80):
sigma sub ij = K over sqrt{2 pi r} THETA sub ij ( theta )
Equation (4.7.81):
sigma sub ij = sqrt{x over 2r} sigma sub inf THETA sub ij ( theta ) roman {so that} K = sqrt{pi x} sigma sub inf
Equation (4.7.82):
DELTA K = K sub max - K sub min
Equation (4.7.83):
DELTA x = left { lpile{ C( DELTA K ) sup m above above 0} for lpile{ DELTA K > DELTA K sub 0 above above DELTA K < DELTA K sub 0}
Equation (4.7.84):
DELTA K = sqrt{pi x} g'(x) S = g(x) S g(x) = g'(x) sqrt{pi x}
Equation (4.7.85):
DELTA x = left { lpile{ C g(x) sup m S sup m above above 0} for lpile{ S > S sub 0 (x) = {DELTA K sub }over{g(x)} above above S < S sub 0 (x)}
Equation (4.7.86):
DELTA x sub 1 , DELTA x sub 2 , DELTA x sub 3 , cdot cdot cdot DELTA x sub j cdot cdot cdot
Equation (4.7.87):
eta = {x - x sub 0}over{x sub f - x sub 0} and DELTA eta = {DELTA x}over{x sub f - x sub 0}
Equation (4.7.88):
{DELTA x}bar = C g(x) sup m int from{S sub 0} to inf S sup m f(S) dS = C g(x) sup m D sup m { GAMMA (d + m over k ; ({DELTA K sub 0}over{g(x) D}) sup k )} over{GAMMA (d)}
Equation (4.7.89): (xxx)
U = dx over dt = 1 over T dx over dN = {{DELTA x}bar}over T = 1 over T C D sup m {GAMMA (d + m over k }over{GAMMA (d)} g(x)
Equation (4.7.90):
Pr( roman{crack depth} \(<= x roman{at time} t) = F(x, t)
Equation (4.7.91):
Q(x, t) = 1 - F(x, t)
Equation (4.7.92):
rho (x, t sub 1 ) = {partial F(x, t sub 1 )}over{partial x} = - {partial Q(x, t sub 1 )}over{partial x}
Equation (4.7.93):
{partial Q}over{partial t} dt = -{partial Q}over{partial x} dx = -{partial Q}over{partial x} U(x) dt
Equation (4.7.94):
{D F(x, t)}over{D t} \(== ({partial F}over{partial t} + U {partial F}over{partial x}) = - ({partial Q}over{partial t} + U {partial Q}over{partial x}) = 0
Equation (4.7.95):
{partial rho}over{partial t} + {partial rho U}over{partial x} = {partial rho}over{partial t} + U {partial rho}over{partial x} + rho {partial U}over{partial x} = 0
Equation (4.7.96):
int from 0 to inf rho (x, t) dx = 1
Equation (4.7.97):
chi (x, t) = {partial Q(x, t)}over{partial t} = - {partial F(x, t)}over{partial t}
Equation (4.7.98):
chi (x, t) = U rho (x, t)
Equation (4.7.99):
{partial chi}over{partial t} + U {partial chi}over{partial x} = 0
Equation (4.7.100):
P sub f (t) = Q(x sub f , t) = 1 - F(x sub f , t)
Section 4.7.6 - Life-time Probability.
Equation (4.7.101):
Q(x, 0) = e sup{- ( x over{x sub 0} ) sup gamma} t = 0
Equation (4.7.102):
E[x] = x sub 0 GAMMA (1 + 1 over gamma ) t = 0
Equation (4.7.103):
sigma sub x = x sub 0 [ GAMMA (1 + 2 over gamma ) - GAMMA (1 + 1 over gamma ) sup 2 ] sup{1 over 2} t = 0
Equation (4.7.104):
Q(x, t) = Q( xi ) xi = xi (x, t) xi (x, 0) = x
Equation (4.7.105):
{partial Q}over{partial t} + U{partial Q}over{partial x} = ( {partial xi}over{partial t} + U{partial xi}over{partial x} ) {partial Q}over{partial xi} = 0
Equation (4.7.106):
U = 1 over T da over dN = dx over dt = - {partial xi / partial t} over{partial xi / partial x}
Equation (4.7.107):
xi = x - Ut U = 1 over T da over dN = roman constant
Equation (4.7.108):
P sub f (t) = Q (x sub f , t) = e sup{-({x sub f - Ut}over{x sub 0}) sup gamma} = e sup{-({x sub f /U - t}over{x sub 0 /U}) sup gamma} t < {x sub f}over U
Equation (4.7.109):
E[t] = 1 over U [ x sub f - x sub 0 GAMMA (1 + 1 over gamma ) ]
Equation (4.7.110):
sigma sub t = {sigma sub x}over U = {x sub 0}over U [ GAMMA (1 + 2 over gamma ) - GAMMA (1 + 1 over gamma ) sup 2 ] sup{1 over 2}
Equation (4.7.111):
da over dN = C x roman and U(x) = C over T x = cx
Equation (4.7.112):
xi = x e sup -ct
Equation (4.7.113):
P sub f (t) = Q(x sub f , t) = e sup{-({x sub f}over{x sub 0 e sup ct}) sup gamma} = e sup{-e sup{- gamma c ( t - 1 over c ln {x sub f}over{x sub 0})}}
Equation (4.7.114):
t sub c = 1 over c ln {x sub f}over{x sub 0}
Equation (4.7.115):
E[t] = 1 over c [ ln {x sub f}over{x sub 0} + 0.5772 over gamma ]
Equation (4.7.116):
sigma sub t = pi over sqrt 6 1 over{gamma c}
Equation (4.7.117):
{sigma sub t}over{t sub c} = pi over{sqrt 6 gamma ln {x sub f}over{x sub 0}}
Equation (4.7.118):(xxx)
da over dN = C x sup s roman or U = C over T x sup s = cx sup s s \(!= 1
Equation (4.7.119):
xi = [ x sup 1-s - (1 - s) ct ] sup{1 over 1-s}
Equation (4.7.120):
P sub f (t) = Q (x sub f , t) = e sup{-({x sub f sup 1-s - (1-s)ct}over {x sub 0 sup 1-s} ) sup{gamma over{(1-s)}}}
Equation (4.7.121):
t sub c = {x sub f sup 1-s - x sub 0 sup 1-s}over{(1 - s) c}
Equation (4.7.122):
{sigma sub t}over{t sub c} = { [ GAMMA (1 + 2(1-s) over gamma ) - GAMMA (1 + 1-s over gamma ) sup 2 ] sup 1/2} over{( x sub f / x sub 0 ) sup 1-s - 1} gamma > 2(s - 1)
Страницы: 1, 2, 3, 4
