Multilevel models of endurance limits prediction for heterogeneous materials under complex stress state


Cite item

Full Text

Abstract

The coupled boundary-value problem of composite micromechanics is presented and formulated. The problem is closed by kinetic equations, which describe possible scenarios of damage evolution. The results of biaxial (i.e buckling and torsion) high-cycle fatigue tests with powder-iron samples and quasistatic tests under uniaxial tension and torsion are presented at the paper. Based on the dates of quasistatic tests theoretical method for cyclical durability prediction is developed, and theoretical Wöhlers curves are plotted for powder-iron. The comparison of mathematical simulation results and the dates of high-cycle fatigue tests is carried out.

About the authors

Yuriy V Sokolkin

Perm State National Research Polytechnical University

Email: maksim-shobey@yandex.ru
(д.ф.-м.н., проф.), зав. кафедрой, каф. механики композиционных материалов и конструкций; Пермский национальный исследовательский политехнический университет; Perm State National Research Polytechnical University

Maxim M Shobey

Perm State National Research Polytechnical University

Email: maksim-shobey@yandex.ru
аспирант, каф. механики композиционных материалов и конструкций; Пермский национальный исследовательский политехнический университет; Perm State National Research Polytechnical University

References

  1. Бабушкин А. В. Экспериментальное исследование усталости порошковых композитов на основе технически чистого железа // Вестн. Перм. госуд. техн. ун-та. Механика, 2010. № 2. С. 17-33.
  2. Соколкин Ю. В., Сирин Ю. П. Усталость композитов: особенности процессов разрушения и математическое моделирование / В сб.: Деформирование и разрушение композитов. Свердловск: УНЦ АН СССР, 1985. С. 97-103.
  3. Шестаков П. Д. Прогнозирование долговечности деталей из порошковых материалов при циклическом нагружении: Дисс. ... канд. техн. наук. Пермь, 1988. 178 с.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2011 Samara State Technical University

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».