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J-GLOBAL ID：202202247588913745   整理番号：22A0901825

複合摩耗モデルにおける疲れデータフィッティングのための新しい推定法【JST・京大機械翻訳】

A novel estimation method for fitting fatigue data in the composite wearout model

著者 (4件)： Vanhari Afrooz Kazemi (MaREI Centre, Ryan Institute & School of Engineering, National University of Ireland Galway, Ireland) ,  Fagan Edward (MaREI Centre, Ryan Institute & School of Engineering, National University of Ireland Galway, Ireland) ,  Fagan Edward (6Synct Consulting Inc, Midland, Ontario, Canada) ,  Goggins Jamie (MaREI Centre, Ryan Institute & School of Engineering, National University of Ireland Galway, Ireland)
資料名： Composite Structures  (Composite Structures)
巻： 287  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0145B  ISSN： 0263-8223  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： S-N曲線を,それらの疲労挙動を推定するために複合構造の設計に用いた。本研究では,Sendeckyjによって最初に提案された1つに基づいて,経験的疲労モデルを開発した。Sendeckyj摩耗モデルにおける非線形最適化の複雑性を減らすために,材料S-N疲れ曲線と数学的曲線フィッティングに基づいて,新しい制約を導いた。全ての疲労領域におけるSendeckyjモデルの精度を改善するために,新しい推定法を用いた。この方法では,指数モデルを用いて低サイクル疲労領域のSendeckyjモデルパラメータを決定し,べき乗則モデルを用いて高サイクル疲れ領域のSendeckyjモデルパラメータを決定した。新しいモデルを,種々の高分子樹脂を有するガラス繊維積層板の元のSendeckyjモデルと比較した。新しい摩耗方法は,より正確なパラメータとより正確なS-N曲線をもたらす。Copyright 2022 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： プラスチック ,  *摩耗 ,  低サイクル疲れ ,  ガラス繊維 ,  曲線あてはめ ,  SN曲線 ,  高サイクル疲れ ,  パラメータ ,  積層板 ,  複合構造
準シソーラス用語： べき乗則 ,  モデルパラメータ ,  非線形最適化 ,  疲労挙動 ,  *摩耗モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 複合材料 ,  疲れ寿命モデル ,  S-N曲線 ,  Sendeckyjモデル ,  指数関数モデル ,  べき乗則モデル

分類 (2件)： ファスナ類,締付,し緩,継手  (QB01090V) ,  平板  (HD03060Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 摩耗モデル ,  疲れ ,  フィッティング ,  推定法