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J-GLOBAL ID：201902221792597332   整理番号：19A0237797

高強度鋼のギガサイクル疲労強度を予測するための新しいモデル【JST・京大機械翻訳】

A new model for predicting the gigacycle fatigue strength of high-strength steels

著者 (1件)： Furuya Yoshiyuki (National Institute for Materials Science, Research Center for Structural Materials, 1-2-1 Sengen, Tsukuba, Ibaraki 305-0047, Japan)
資料名： Materials Science & Engineering. A. Structural Materials: Properties, Microstructure and Processing  (Materials Science & Engineering. A. Structural Materials: Properties, Microstructure and Processing)
巻： 743  ページ： 445-452  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0589B  ISSN： 0921-5093  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,高強度鋼のギガサイクル疲れ強さを予測するための3つのモデルを研究した:Tanaka-Akiniwaモデル,Murakami方程式および新しく定式化したモデル。Tanaka-Akiniwaモデルは,介在物サイズ効果を過大評価する欠点があることを証明した。Murakami方程式において,計算したODA成長曲線は虚部であった。結果は,新しいモデルが最も正確な予測を生成することを示した。次に,各鋼グレードに実験データを適合させて計算した各定数を用いて予測を導いた。したがって,誘導された予測は普遍的ではなく,各鋼グレードに対して異なっていた。得られた予測の精度は鋼のグレードに従って変化した。最悪の精度はJIS-S40Cで,第2の最悪はJIS-SUJ2で,第3の最悪はR=-1の下でJIS-SCM440であった。これら3つの予測以外に,精度は優れていた。実験データの適合の間に,新しい疲れ限度の存在がギガサイクル領域で示唆された:これらは10~11サイクルまでの疲れ試験によって明らかにされた。得られた予測は,ギガサイクル疲れ強さに対する鋼グレード間のわずかな差を示した。介在物サイズの増加に伴い,ギガサイクル疲れ強さの低下はより急になり,平均応力効果の観点から見ると,改良Goodman線は高強度鋼に対して安全に使用できた。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *鋼 ,  疲れ試験 ,  *高強度鋼 ,  定式化 ,  亀裂伝搬 ,  平均応力 ,  *予測 ,  サイズ効果 ,  介在物 ,  疲れ強さ ,  安全性 ,  内部破壊 ,  SUJ2 ,  *超高サイクル疲れ ,  機械的性質 ,  強度
準シソーラス用語： *ギガサイクル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ギガサイクル疲労 ,  内部破壊 ,  高強度鋼 ,  介在物 ,  亀裂成長

分類 (2件)： 機械的性質  (WB02030U) ,  金属材料  (HC05020S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 高強度鋼 ,  ギガサイクル ,  疲労強度 ,  予測 ,  モデル