Avaliação da incerteza de medição em curvas de fadiga S-N através do método de Monte Carlo

Abstract

Esta tese tem por objetivo avaliar a incerteza de medição no ensaio de fadiga do aço inoxidável AISI 316L em corpos de prova instrumentados ensaiados em temperatura ambiente em três níveis de rugosidade. Para isso, foi utilizado o método matemático de Monte Carlo para calcular o valor da incerteza com base nas variáveis de entrada. Para atingir esse objetivo foram realizados diversos ensaios de fadiga utilizando um número de corpos de prova suficientes para garantir confiabilidade estatística conforme norma ASTM E739-10 (ASTM, 2010), a uma frequência de ensaio de 20 Hz e razão de carregamento de 0,1. Nesta etapa 36 corpos de prova foram divididos em três grupos com valores de tensão 480, 500 e 520 MPa com três níveis de rugosidade distintos. Para o desenvolvimento do modelo matemático, cada fonte de incerteza teve distribuição de probabilidade determinada com base no comportamento estatístico característico de cada variável. Sendo assim, a partir de um modelo matemático desenvolvido foi possível determinar incerteza de medição do valor da tensão corrigida e do n° de ciclos, com uso do software Matlab®. Os resultados de incerteza de medição foram comparados aos valores obtidos pelo método Kragten, mostrando valores semelhantes entre os dois métodos matemáticos.

This thesis aims to evaluate the measurement uncertainty in the fatigue test of AISI 316L stainless steel in instrumented specimens tested at room temperature in three levels of roughness. For this, the mathematical method of Monte Carlo was used to evaluate the value of uncertainty based on the input variables. To achieve this goal several fatigue tests using a number of specimens sufficient to ensure statistical reliability according to ASTM E739-10 (ASTM, 2010) at test frequency of 20 Hz and stress ratio of 0.1 were tested. In this step 36 specimens were divided into three stress values of 480, 500 and 520 MPa with three different levels of roughness. For the mathematical development, each source of uncertainty probability distribution was initially determined based on the statistical behavior characteristic of each variable. A mathematical model was derived to determine the uncertainty of the stress value and number of cycles, using the Matlab® software. The combined uncertainty of results were compared to values obtained by Kragten method, showing similar values between the two mathematical methods.