Determining the service life of a metal shell structure using a neural network

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

An effective method for determining the service life of a metal shell structure under variable thermomechanical load is proposed. The stress-strain state of the structure is determined by solving a nonlinear boundary value problem of thermoplasticity for a thin-walled shell of revolution. The service life of structures under variable thermomechanical loads is determined based on the equation of low-cycle fatigue of the material. The application of the presented method is demonstrated using the example of a shell structure designed for high-temperature annealing of electrolytic steel. The temperature of the protective shell during operation can reach 1000°C. However, this shell is made not of heat-resistant metal, but of St3 steel, which is not intended for use at such an extreme temperature. In the absence of the necessary mechanical parameters for the material of the structure at high temperatures, the prediction method is used. The found service life values for the metal shell with the mechanical parameters of the material at known temperatures are extrapolated to higher operating temperatures using neural networks.

About the authors

I. G Emel'yanov

Institute of Fundamental Education, Ural Federal University; Institute of Engineering Science, Ural Branch, Russian Academy of Sciences

Email: emelyanov.ig.2016@mail.ru

A. N Kislov

Institute of Fundamental Education, Ural Federal University; Moscow Technical University of Communications and Informatics

References

  1. COSMOS/M user’s guide, version 2.7 – Los Angeles : SRAC, 2001. 770 p.
  2. ANSYS advanced analysis techniques guide. ANSYS release 10.0 – Canonsburg : SAS IP, 2005. 340 p.
  3. COMSOL Multiphysics user’s guide, version 4.3 – COMSOL, 2012. 1292 p.
  4. Norrie, D.H. The finite element method: fundamentals and applications / D.H. Norrie, G. De Vries. – New York : Academic Press, 1973. 308 p.
  5. Zienkiewicz, O.C. The finite element method / O.C. Zienkiewicz, R.L. Tailor. – N.Y. : McGraw-Hill, 1989. 787 p.
  6. Gallager, R. Finite element method. Fundamentals / R. Gallager. – Englewood Cliffs : Pren-tice Hall, 1975. 336 p.
  7. Голованов, А.И. Метод конечных элементов в статике и динамике тонкостенных конструкций / А.И. Голованов, О.Н. Тюленева, А.Ф. Шигабутдинов. – М. : ФИЗМАТЛИТ, 2006. 392 с. – (Golovanov, A.I. Finite element method in statics and dynamics of thin-walled structures / A.I. Golovanov, O.N. Tyuleneva, A.F. Shigabutdinov. – Moscow : FIZMATLIT, 2006. 392 p.)
  8. Бидерман, В.Л. Механика тонкостенных конструкций / В.Л. Бидерман. – М. : Машино-строение, 1977. 488 с. – (Biderman, V L. Mechanics of thin-walled structures / V L. Biderman. – Moscow : Mashinostroeniye, 1977. 488 p.)
  9. Григоренко, Я.М. Методы расчета оболочек. Т.4. Теория оболочек переменной жесткости / Я.М. Григоренко, А.Т. Василенко. – Киев : Наукова думка, 1981. 543 с. – (Grigorenko, Ya.M. Methods for calculating shells. V.4. Theory of shells of variable stiffness / Ya.M. Grigorenko, A.T. Vasilenko. – Kyiv : Nauk. dumka, 1981. 543 p.)
  10. Grigorenko, Ya.M. Some approaches to the solution of problems on thin shell with variable geometrical and mechanical parameters / Ya.M. Grigorenko, A.T. Vasilenko // Int. Appl. Mech. 2002. V.38. №11. P.1309–1341.
  11. Емельянов, И.Г. Контактные задачи теории оболочек / И.Г. Емельянов. – Екатеринбург : Изд. УрО РАН, 2009. 185 с. – (Emel’yanov, I.G. Contact problems of shell theory / I.G. Emel’yanov. – Ekaterinburg : Ural Branch of the Russian Academy of Sciences, 2009. 185 p.)
  12. Шевченко, Ю.Н. Методы расчета оболочек. Т.3. Теория упругопластических оболочек при неизотермических процессах нагружения / Ю.Н. Шевченко, И.В. Прохоренко. – Киев : Наукова думка, 1981. 295 с. – (Shevchenko, Yu.N. Methods for calculating shells. V.3. Theory of elastic-plastic shells under non-isothermal loading processes / Yu.N. Shevchenko, I.V. Prokhorenko. – Kyiv : Nauk. dumka, 1981. 295 p.)
  13. Shevchenko, Yu.N. Thermoviscoelastoplastic processes in the deformation of elements of a solid / Yu.N. Shevchenko // Int. Appl. Mech. 1994. V.30. №3. P.165–183.
  14. Babeshko, M.E. Describing the thermoplastic deformation of compound shells under axisymmetric loading with allowance for the third invariant of the stress deviator / M.E. Babeshko, Yu.N. Shevchenko // Int. Appl. Mech. 2011. V.46. №12. P.1362–1371.
  15. Петров, В.В. Расчет элементов конструкций, взаимодействующих с агрессивной средой / В.В. Петров, И.Г. Овчинников, Ю.М. Шихов. – Саратов : Изд. Сарат. ун-та, 1987. 285 с. – (Petrov, V.V. Calculation of structural elements interacting with an aggressive environment / V.V. Petrov, I.G. Ovchinnikov, Yu.M. Shikhov. – Saratov : Publ. Saratov University, 1987. 285 p.)
  16. Яковлев, Ю.А. Модели влияния водорода на механические свойства металлов и сплавов / Ю.А. Яковлев, В.А. Полянский, Ю.С. Седова, А.К. Беляев // Вестн. Пермского нац. исслед. политехн. ун-та. Механика. 2020. №3. С.136–160. – (Yakovlev, Yu.A. Models of the influence of hydrogen on the mechanical properties of metals and alloys / Yu.A. Yakovlev, V.A. Polyansky, Yu.S. Sedova, A.K. Belyaev // PNRPU Mechanics Bulletin. 2020. №3. Р.136–160.) DOI : 10.15593/perm.mech/2020.3.13.
  17. Емельянов, И.Г. Термодиффузионная задача наводороживания стальной оболочечной конструкции / И.Г. Емельянов, В.И Миронов // Вестн. Пермского нац. исслед. политехн. ун-та. Механика. 2018. №3. С.27–35. – (Emel’yanov, I.G. A thermaldiffusion problem of hy-drogenation of a steel shell structure / I.G. Emel’yanov, V.I. Mironov // PNRPU Mechanics Bulletin. 2018. №3. Р.27–35.)
  18. Emelyanov, I.G. Strength analysis of thin-wall structures operating in aggressive environ-ments for prolonged periods / I.G. Emelyanov, A.N. Kislov // Mater. Phys. Mechanics. 2022. V.50. Is.3. P.475–484. DOI : 10.18149/MPM.5032022_10.
  19. Ivanyts’kyi, Ya.L. Determination of the durability of elements of power-generation equipment with regard for the influence of working media / Ya.L. Ivanyts’kyi, O.V, Hembara, O.Ya. Chepil // Mater. Sci. 2015. V.51. №1. P.103–113. DOI : 10.1007/s11003-015-9815-y.
  20. Трощенко, В.Т. Сопротивление материалов деформированию и разрушению. Ч.2 ; справ. пособ. / В.Т. Трощенко, А.Я. Красовский, В.В. Покровский [и др.]. – Киев : Наукова думка, 1994. 703 с. – (Troshchenko, V.T. Resistance of materials to deformation and destruc-tion. Pt.2 ; reference manual / V.T. Troshchenko, A. Ya. Krasovsky, V.V. Pokrovsky [et al.]. – Kyiv : Nauk. dumka, 1994. 703 p.)
  21. Гусенков, А.П. Длительная и неизотермическая малоцикловая прочность элементов конструкций / А.П. Гусенков, П.И. Котов. – М.: Машиностроение, 1988. 264 с. – (Gusenkov, A.P. Long-term and non-isothermal low-cycle strength of structural elements / A.P. Gus-enkov, P.I. Kotov. – Moscow : Mashinostroeniye, 1988. 264 p.)
  22. Nguyen, H.T. Structural strength scaling law for fracture of plastic-hardening metals and testing of fracture properties / H.T. Nguyen, A.A. Donmez, Z.P. Bazant // Extreme Mech. Lett. 2021. V.43. Art.101141. https://doi.org/10.1016/j.eml.2020.101141
  23. Abdullah, L. Fatigue reliability and hazard assessment of road load strain data for deter-mining the fatigue life characteristics / L. Abdullah, S.S.K. Singh, S. Abdullah, A.H. Azman, A.K. Ariffin // Eng. Failure Analysis. 2021. V.123. Art.105314. DOI : 10.1016/j.engfailanal.2021.105314.
  24. D’Angela, D. Acoustic emission entropy: An innovative approach for structural health monitoring of fracture-critical metallic components subjected to fatigue loading / D. D’Angela, M. Ercolino // Fatigue and Fracture of Eng. Mater. Struct. 2021. V.44. №4. P.1041–1058. https://doi.org/10.1111/ffe.13412
  25. Li, S. A proposal on ultra-low cycle fatigue damage evaluation of structural steels / S. Li, X. Xie, Q. Tian, Z. Zhang, C. Cheng // Theor. Appl. Fracture Mech. 2021. V.114. Art.102973. https://doi.org/10.1016/j.tafmec.2021.102973
  26. Manai, A. Fatigue assessment of metallic structures under variable amplitude loading / A. Manai, M. Al-Emrani // Procedia Structural Integrity. 2019. V.19. P.12–18. https://doi.org/10.1016/j.prostr.2019.12.003
  27. Lemzikov, A.V. Training artificial neural networks for predicting properties of steels / A.V. Lemzikov, S.P. Kundas // Informatika. 2009. №4(24). P.101–111.
  28. Yussupova, L. Prediction of strength properties of natural fiber-porous composites by neu-ral networks / L. Yussupova, А. Sokolovskiy, S. Munasipov, L. Kulkaeva, M. Kunelbayev // Mater. Phys. Mech. 2021. V.47. Is.4. P.613–620. DOI : 10.18149/MPM.4742021_9.
  29. Aladjev, V.Z. Mathematica : Functional and procedural programming / V.Z. Aladjev, M.L. Shishakov, V.A. Vaganov ; 2nd ed. – [S.l.] : KDP Press, 2020. 396 p.
  30. Емельянов, И.Г. Предельное состояние стальной конструкции при экстремальной термомеханической нагрузке / И.Г. Емельянов, А.Н. Кислов // Вестн. Пермского нац. исслед. политехн. ун-та. Механика. 2024. №2. С.59–68. – (Emel’yanov, I.G. A thermaldiffusion problem of hydrogenation of a steel shell structure / I.G. Emel’yanov, A.N. Kislov // PNRPU Mechanics Bulletin. 2024. №2. Р.59–68.) DOI : 10.15593/perm.mech/2024.2.07.
  31. Зубченко, А.С. Марочник сталей и сплавов / А.С. Зубченко, М.М. Колосков, Ю.В. Каширский [и др.] ; 2-е изд. – М. : Машиностроение, 2003. 784 с. – (Zubchenko, A.S. Brand of steels and alloys / A.S. Zubchenko, M.M. Koloskov, Yu.V. Kashirsky [et al.] ; 2nd ed. – Mos-cow : Mashinostroeniye, 2003. 784 p.)
  32. Третьяков, А.В. Механические свойства металлов и сплавов при обработке давлением / А.В. Третьяков, В.И. Зюзин. – М. : Металлургия, 1973. 224 с. – (Tretyakov, A.V. Mechani-cal properties of metals and alloys during pressure treatment / A.V. Tretyakov, V.I. Zyuzin. – Moscow : Mashinostroeniye, 1973. 224 p.)
  33. Manson, S.S. Thermal stress and low-cycle fatigue / S.S. Manson. – N.Y. : McGraw-Hill, 1966. 404 p.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

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».