Определение динамических напряжений и перемещений при действии ударной нагрузки на двухслойную конструкцию в процессе индентирования
Автор: Бабушкина Н.Е., Ляпин А.А.
Журнал: Advanced Engineering Research (Rostov-on-Don) @vestnik-donstu
Рубрика: Информатика, вычислительная техника и управление
Статья в выпуске: 3 т.24, 2024 года.
Бесплатный доступ
Введение. Многие исследователи надежности строительных конструкций уделяют внимание твердости - важной характеристике конструкционного материала. Ее определяют индентированием - вдавливанием наконечника инструмента в поверхность. Исследуются преимущества методов динамического индентирования, распределение интенсивности напряжений на поверхности и внутри образца. Однако мало изучено состояние слоистых материалов при ударе. Цели представленной работы - рассмотреть индентирование для двухслойного образца и определить чувствительность верхнего слоя к прочности подложки. Это позволит выявить значимые характеристики прочностных свойств однородных и неоднородных конструкций.Материалы и методы. Использовали упруго-пластическую модель поведения материала и схему ударного индентирования, которая учитывает массы индентора и ударника, сцепленных линейными пружинами. Поверхность индентора - коническая, угол раскрытия - 120°. Удар моделировали в системе Matlab. Конечноэлементную модель в Ansys APDL применили для верификации данных и анализа результатов эксперимента. Для расчетов взяли традиционные модели теории упругости. Поведение материала в области пластического деформирования описали с помощью опций мультилинейного изотропного упрочнения и критерия пластичности Мизеса.Результаты исследования. Приводятся итоги сопоставления трех вариантов варьирования уровня предела текучести в нижнем слое: когда предел текучести в нижнем слое вдвое меньше верхнего, равен ему и вдвое больше. Проанализированы перемещения в разных точках наблюдения для образцов с верхним слоем 2 мм и 1 мм. В первом случае при горизонтальном сдвиге не меняются показатели перемещений внутри образца, если уровень предела текучести вдвое ниже или выше, чем в верхнем. При равенстве этих показателей разница становится заметной. Во втором случае (слой 1 мм) разница перемещений видна во всех точках наблюдения. Так можно обоснованно заключить, что конструкция с меньшим верхним слоем более чувствительна к ударному воздействию. В ходе изысканий стало известно, что в зоне 2 мм совершаются колебания, связанные с переходом в зону пластичности, ниже этой зоны - упругие затухающие колебания. Решили задачу классификации для верхнего слоя материала с меняющимися характеристиками основания. Показатель для сравнения - твердость по Бринеллю (НВ) в диапазоне 200-600. Результаты визуализировали в виде графиков и обработали с помощью нейросети. Точность ее вычислений составила 98 %.Обсуждение и заключение. Для определения прочностных свойств однородных конструкций достаточно характеристики скорости перемещения внутри образца. Для неоднородной структуры необходимо вводить дополнительные параметры - перемещения на поверхности и внутри образца в фиксированных точках наблюдений. Комплексный подход к определению прочностных свойств неоднородной конструкции повышает точность расчетов, а использование нейросетей - их скорость.
Многослойная конструкция, слоистый материал при ударе, уровень предела текучести, твердость по бринеллю, прочность неоднородной конструкции
Короткий адрес: https://sciup.org/142242437
IDR: 142242437 | УДК: 004.032.26, | DOI: 10.23947/2687-1653-2024-24-3-264-273
Determination of dynamic stresses and displacements under the action of an impact load on a two-layer structure during the indentation process
Introduction. Numerous researchers of the reliability of building structures pay attention to hardness, an important characteristic of the structural material. It is determined by indentation - pressing the tip of the tool into the surface. The advantages of dynamic indentation methods and the distribution of stress intensity on the surface and inside the sample are investigated. However, the condition of layered materials on impact has been poorly studied. The objective of the presented work is to consider indentation for a two-layer sample and determine the sensitivity of the top layer to the strength of the substrate. This will allow us to identify significant characteristics of the strength properties of homogeneous and heterogeneous structures.Materials and Methods. An elastoplastic model of material behavior and a shock indentation scheme were used, which took into account the masses of the indenter and the striker coupled by linear springs. The surface of the indenter was conical, the opening angle was 120°. The impact was simulated in the MATLAB system. Finite element model in Ansys APDL was used to verify the data and analyze the results of the experiment. Traditional models of elasticity theory were used for calculations. The behavior of the material in the zone of plastic deformation was described using the options of multilinear isotropic hardening and the von Mises plasticity criterion.Results. The results of comparing three versions of varying the level of yield strength in the bottom layer are presented: when the yield strength in the bottom layer is half as high as the top one, equal to it, and twice as high. Displacements at different observation points for samples with a top layer of 2 mm and 1 mm were analyzed. In the first case, under horizontal shear, the displacement indices inside the sample did not change if the yield strength level was twice lower or higher than in the top one. If these indicators were equal, the difference became noticeable. In the second case (layer 1 mm), the difference in displacement was visible at all observation points. Thus, it can be reasonably concluded that a structure with a smaller top layer is more sensitive to impact. In the course of the research, it became known that vibrations associated with the transition to the plasticity zone occurred in the 2 mm zone, and elastic damping vibrations occurred below this zone. We solved the classification problem for the top layer of the material with changing characteristics of the base. The indicator for comparison was the Brinell hardness (HB) in the range of 200-600. The results were processed using a neural network and visualized in the form of graphs. The accuracy of its calculations was 98%.Discussion and Conclusion. To determine the strength properties of homogeneous structures, it is sufficient to characterize the speed of displacement inside the sample. For an inhomogeneous structure, additional parameters should be introduced - displacements on the surface and inside the sample at fixed observation points. An integrated approach to determining the strength properties of an inhomogeneous structure improves the accuracy of calculations, and the use of neural networks increases their speed.
Список литературы Определение динамических напряжений и перемещений при действии ударной нагрузки на двухслойную конструкцию в процессе индентирования
- Lyapin A, Beskopylny A, Meskhi B. Structural Monitoring of Underground Structures in Multi-Layer Media by Dynamic Methods. Sensors. 2020;20(18):5241. https://doi.org/10.3390/s20185241
- Чесноков А.В., Михайлов В.В., Долматов И.В. Выявление повреждений мягкой оболочки тентовой строительной конструкции покрытия при помощи искусственной нейронной сети. Строительная механика и конструкции. 2022;33(2):98-109. Chesnokov AV, Mikhailov VV, Dolmatov IV. Damage Detection in the Soft Shell of the Fabric Roof Construction of Buildings by means of Artificial Neural Network. Structural Mechanics and Structures. 2022;33(2):98-109.
- Куклина М.В., Лебер А.И., Махакова А.М. Использование технологии нейронных сетей в строительной организации. Вестник Алтайской академии экономики и права. 2022;(5-3):362-368. https://doi.org/10.17513/vaael.2219 Kuklina MV, Leber AI, Makhakova AM. The Use of Neural Network Technology in a Construction Organization. Bulletin of the Altai Academy of Economics and Law. 2022;(5-3):362-368. https://doi. org/10.17513/vaael. 2219
- Кузьмичев М.В., Егоров Р.А. Моделирование и алгоритмическое обеспечение процесса динамического индентирования. Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2018;18(5):794-800. https://doi.org/10.17586/2226-1494-2018-18-5-794-800 Kuzmichev MV, Egorov RA. Modeling and Algorithmic Provision of Dynamic Indentation Process. Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics. 2018;18(5):794-800. https://doi.org/10.17586/2226-1494-2018-18-5-794-800
- Матлин М.М., Казанкин В.А., Казанкина Е.Н. Прогнозирование технического состояния деталей индентированием в различных условиях нагружения. Вестник Тверского государственного технического университета. Технические науки. 2022;13(1):22-27. Matlin MM, Kazankin VA, Kazankina EN. Prediction of the Technical Condition of Parts by Indenting in Different Loading Conditions. Herald of Tver State University. Series: Technical Sciences. 2022;13(1):22-27.
- Рудницкий В.А., Крень А.П., Ланцман Г.А. Оценка пластичности металлических материалов методом динамического индентирования. Литье и металлургия. 2017;(2):81-87. https://doi.org/10.21122/1683-6065-2017-2-81-87 Rudnitsky VA, Kren AP, Lantsman GA. Evaluation of Metallic Materials Plasticity by Dynamic Indentation Method. Litiyo i Metallurgiya = Foundry Production and Metallurgy. 2017;(2):81-87. (In Russ.) https://doi.org/10.21122/1683-6065-2017-2-81-87
- Oliver WC, Pharr GM. An Improved Technique for Determining Hardness and Elastic Modulus Using Load and Displacement Sensing Indentation Experiments. Journal of Materials Research. 1992;7:1564-1583. http://doi.org/ 10.1557/JMR.1992.1564
- Автономов Н.Н., Тололо А.В. Исследование распределения напряжения в образце при вдавливании шарового индентора. Актуальные проблемы авиации и космонавтики. 2018;14(1):245-247. Avtonomov NN, Tololo AV. Exploration of the Stress Distribution in the Specimen during Indentation of the Indenter Ball. Actual Problems of Aviation and Cosmonautics. 2018;14(1):245-247.
- Jun Lu, Subra Suresh, Guruswami Ravichandran. Dynamic Indentation for Determining the Strain Rate Sensitivity of Metals. Journal of the Mechanics and Physics of Solids. 2003;51(11-12): 1923-1938. https://doi.org/10.1016/i.imps.2003.09.007
- Matyunin VM, Nuha Abusaif, Marchen^ov AYu. Analysis of the Indentation Size Effect on the Hardness Measurements of Materials. Journal of Physics: Conference Series. 2019;1399(4):044016. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1399/4/044016
- Varghese J, Radig GF, Herkommer D, Dasgupta A. Hybrid Experimental and Computational Approach for Rate Dependent Mechanical Properties Using Indentation Techniques. In: EuroSimE 2005. Proc. 6th International Conference on Thermal, Mechanical and Multi-Physics Simulation and Experiments in Micro-Electronics and Micro-Systems. New York City: IEEE; 2005. P. 510-514. https://doi.org/510-514.10.1109/ESIME.2005.1502858
- Kubenko V. Nonstationary Displacements in an Axisymmetric Problem for an Elastic Half-Space Under Mixed Boundary Conditions. International Applied Mechanics. 2021;57:148-159. https://doi.org/10.1007/s10778-021-01069-3
- Бескопыльный А.Н., Веремеенко А.А., Копылов Ф.С., Крымский В.С. Задача о статическом внедрении конического индентора в область с поверхностным упрочнением. Инженерный вестник Дона. 2018;49(2):214-218. Beskopylny AN, Veremeenko AA, Kopylov FS, Krymskiy VS. The Problem for Static Conical Indentation into the Surface Hardened Area. Engineering Journal of Don. 2018;49(2):214-218.
- Zesheng Lin, Hongxia Ye, Bin Zhan, Xiaofeng Huang. An Efficient Network for Surface Defect Detection. Applied Sciences. 2020;10(17):6085. https://doi.org/10.3390/app10176085
- Babushkina N, Lyapin A, Kovaleva A. Analysis of Neural Network Results Based on Experimental Data during Indentation. In: Topical Problems of Agriculture, Civil and Environmental Engineering. E3S Web of Conferences (TPACEE). 2020;224:01018. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202022401018
- Elfaki AO, Alatawi S, Abushandi E. Using Intelligent Techniques in Construction Project Cost Estimation: 10-Year Survey. Advances in Civil Engineering. 2014;2014:107926. https://doi.org/10.1155/2014/107926
- Patel DA, Jha KN. Evaluation of Construction Projects Based on the Safe Work Behavior of Co-employees through a Neural Network Model. Safety Science. 2016;89:240-248. https://doi.org/10.1016/J.SSCI.2016.06.020
- Порошин И.Е., Титов М.А. Использование искусственных нейронных сетей для параметрической идентификации объектов. Молодой ученый. 2020;316(26):39-42. Poroshin IE, Titov MA. Using Artificial Neural Networks for Parametric Identification of Objects. Young Scientist. 2020;316(26):39-42. (In Russ.)
- Алферьев Д.А. Использование искусственных нейронных сетей в современном обществе. Социальная сфера. 2020;6(3):6. https://doi.org/10.15838/sa.2020.3.25.6 Alfer'ev DA. Usage of Artificial Neural Networks in Modern Society. Social Area. 2020;6(3):6. https://doi. org/10.15838/sa.2020.3.25.6