Self-Similar Patterns of Damage Development and Reliability Assessment of AMg6 and D16T Aluminum Alloys under Consecutive Dynamic and Gigacycle Loading


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

In the paper, we study the kinetics of fatigue crack growth in MMg6 and D16T aluminum alloys in the gigacycle fatigue mode under dynamic preloading. The relevance of the problem statement is determined by the critical applications—life estimation of materials and structural elements of aircraft gas turbine engines experiencing random dynamic effects under flight cycle conditions. Specimens were preloaded by dynamic tension using the split Hopkinson (Kolsky) pressure bar at strain rates up to ~103 s−1, with consecutive gigacycle loading on the Shimadzu USF-2000 ultrasonic testing machine. Quantitative fractography of fracture surfaces was performed using profilometry and scanning electron microscopy data. We propose an original form of the kinetic equation, which relates the fatigue crack growth rate to a change in the stress intensity factor. The scale invariance of defect structures responsible for the formation of the fracture surface relief under gigacycle fatigue loading is found to be related to the power exponent of the Paris law. The fracture surface morphology of an aluminum-magnesium alloy under consecutive dynamic and gigacycle loading is studied by the multifractal detrended fluctuation analysis method. It is found that a transition from the stage of formation of a fish-eye zone of localized deformation is caused by the generation of fracture sites and accompanied by a qualitative change of the nonlinear dynamics of the system—a transition from monofractal to multifractal dynamics characterized by broadening of a multifractal spectrum at the final crack growth stage, which leads to macrofracture.

Об авторах

V. Oborin

Institute of Continuous Media Mechanics, Ural Branch

Email: naimark@icmm.ru
Россия, Perm, 614013

Yu. Bayandin

Institute of Continuous Media Mechanics, Ural Branch

Email: naimark@icmm.ru
Россия, Perm, 614013

D. Bilalov

Institute of Continuous Media Mechanics, Ural Branch

Email: naimark@icmm.ru
Россия, Perm, 614013

M. Sokovikov

Institute of Continuous Media Mechanics, Ural Branch

Email: naimark@icmm.ru
Россия, Perm, 614013

V. Chudinov

Institute of Continuous Media Mechanics, Ural Branch

Email: naimark@icmm.ru
Россия, Perm, 614013

O. Naimark

Institute of Continuous Media Mechanics, Ural Branch

Автор, ответственный за переписку.
Email: naimark@icmm.ru
Россия, Perm, 614013

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2019

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».