Моделирование процессов разрушения
Важной и трудной задачей при сварке является предотвращение сварочных дефектов или ограничение их размеров. Следует также иметь в виду, что дефекты могут присутствовать в свариваемых заготовках. Нужно исключить их рост в процессе сварки. Для этого необходимо ввести в компьютерную модель сварочного процесса условия возникновения и развития различных процессов разрушения. Актуальным является также моделирование процессов разрушения готовых сварных конструкций под действием эксплуатационных нагрузок.
Известны два основных приема моделирования процесса разрушения:
1) на пути ожидаемого роста трещины узлы располагают попарно. Из каждой пары один узел принадлежит элементам по одну сторону от будущей трещины, а другой - по другую сторону. Вначале пары узлов соединены и трещины нет. Рост трещины моделируется последовательным разрывом связей между узлами;
2) разрушение моделируют «аннигиляцией» конечных элементов. Те конечные элементы, в которых выполнено условие разрушения, на следующем шаге исключаются из модели. Возможен вариант, когда они остаются, но свойства материала в них изменяются так, что они перестают влиять на поведение остальных элементов модели.
Важным моментом является выбор критерия разрушения. Наиболее универсальным является деформационный критерий предельной пластичности. Разрушение наступает, когда интенсивность деформации в/ достигает критического значения - предельной пластичности Єіф, которая зависит от НДС, температуры,
фазового состава и других факторов. Из параметров НДС наибольшее влияние на 8кр оказывает показатель его объемности
® УН и
7=—^, равный отношению среднего напряжения, от которого
<*/
зависит изменение объема, к интенсивности напряжения, определяющей изменение формы (см. (11.14), (11.20)). При отрицательных значениях j (при сжатии) пластичность существенно выше, чем при положительных (при растяжении). Это связано с закрытием образовавшихся дефектов под действием сжатия и их раскрытием и ростом при растяжении.
Предельная пластичность при постоянном показателе объемности зависит от температуры. Как правило, повышение температуры повышает пластичность, поскольку возрастание теплового движения атомов способствует «залечиванию» дефектов. Однако в процессе нагрева и остывания многих материалов интервал изменения их температуры включает температурные интервалы хрупкости, в пределах которых пластичность резко падает. Обычно это связано с фазовыми или структурными превращениями. Пластичность падает, когда фаза с меньшим пределом текучести остается в небольшом количестве и образует тонкие прослойки в массе более твердой фазы. Тогда вся деформация концентрируется в этих прослойках.
За годы развития теории сварочных процессов накоплен богатый экспериментальный материал по условиям образования горячих, холодных трещин и других дефектов при сварке. Как правило, измерительные устройства не позволяют получать непосредственно все компоненты состояния материала в точке зарождения дефекта, поэтому измеряют косвенные параметры (взаимное перемещение свариваемых деталей, средний темп деформации, средний уровень одного из компонентов напряжения и т. д.). С помощью компьютерного моделирования можно не только распространить созданные методы оценки свариваемости на сварные соединения более сложной формы, но и провести повторную обработку накопленных экспериментальных данных для разработки более совершенных методов расчетной оценки конструкционно-технологической трещино - стойкости.
Необходимость тестирования программного комплекса обусловлена в основном следующими причинами.
1. Точность МКЭ, который является приближенным методом, зависит от размера конечных элементов и ряда других причин. Хотя к настоящему времени имеются достижения в области теории МКЭ, позволяющие оценить точность, сходимость и устойчивость решения, математический аппарат этой теории при произвольной форме границ и нелинейности модели настолько сложен, что практическим подходом к оценке точности и сходимости остается решение тестовых задач.
2. При самой тщательной подготовке модели существует вероятность ошибки как в программном обеспечении, так и в исходных данных, вводимых при моделировании. Эти ошибки не могут быть выявлены и устранены без тестирования. Особенностью численного моделирования являются серьезные проблемы при обеспечении достоверности получаемых результатов. Наряду с грубыми ошибками, возможными в любых экспериментальных и расчетных исследованиях, которые сравнительно легко обнаружить, локализовать и исправить, численная модель способна дать серию весьма правдоподобных, непротиворечивых, согласованных между собой ошибочных результатов. В связи с этим всестороннее тестирование как отдельных элементов методики и программного обеспечения, так и всего программного комплекса необходимо и на стадии его разработки, и в процессе его эксплуатации (моделирования).
Можно назвать два основных подхода к тестированию: сопоставление с эталоном и экспериментальная проверка. Первый из них более надежен, но ограничен возможностями существующих эталонов и пригоден для проверки отдельных элементов методики, алгоритмов и программ. Для математического моделирования такими эталонами являются задачи, имеющие точное решение.
В основе наиболее эффективного и достаточно гибкого приема тестирования конкретной конечно-элементной модели лежит использование аналитических решений, полученных для тел с бесконечно удаленными границами. Отсутствие границ произвольной формы существенно упрощает решение и позволяет получить аналитические решения линейных и даже некоторых нелинейных задач. Примером такого решения для бесконечного однородного тела в теории теплопроводности является распространение тепло-
ты от мгновенного сосредоточенного источника. В теории упругости известны решения для условий:
равномерного растяжения сплошного тела и тела с трещиной; действия сосредоточенной силы в точке бесконечного тела; расширения от действия неравномерного нагрева.
Поместив контур конечноэлементной модели внутрь бесконечного тела, мы получаем в результате аналитического решения температуры во всех точках контура, а также в точках внутри контура. Если теперь провести моделирование с использованием МКЭ, задав те же свойства материала, что и в аналитическом решении, а в качестве граничных условий - температуры всех точек контура, полученные в результате аналитического решения, то сопоставление температур во внутренних точках, найденных двумя способами, позволит оценить точность моделирования МКЭ. Можно добиться не только совпадения геометрических параметров эталона и модели МКЭ, но и подобрать близкое к реальному распределение градиентов температуры. Для этого достаточно использовать суперпозицию нескольких аналитических решений. Этот подход может быть распространен на тестирование моделей электромагнитных, диффузионных полей, полей НДС и т. д.
К сожалению, использовать этот подход для задач с нелинейностью и неоднородностью свойств сложно. Круг имеющихся точных решений весьма ограничен, суперпозиция решений в этом случае невозможна. Решения, в которых сделаны допущения о характере искомой функции, не вытекающие из дифференциальных уравнений и граничных условий, полностью непригодны для тестирования.
Экспериментальная проверка дает комплексную оценку точности модели с учетом всех факторов, но также не лишена недостатков. Во-первых, ее обычно сложнее обеспечить на практике. Во - вторых, в отличие от данных эталона, экспериментальные данные имеют рассеяние и требуют статистической обработки. В-третьих, при проведении экспериментов обычно ограничен объем полученной информации (как правило, параметры измеряются датчиками всего в нескольких точках и только на поверхности детали). Возможно совпадение модели с экспериментом по всем измеренным параметрам и при этом существенное расхождение по другим, которые не были измерены в эксперименте.
Тем не менее экспериментальный подход является основным, так как только он способен обеспечить функционирование феноменологических моделей. К этому виду моделей, в которых не
полностью учтены физические процессы, влияющие на изучаемое явление, приходится отнести, например, все существующие модели процесса разрушения материалов. Такую упрощенную модель можно заставить адекватно отображать сложное явление, определив с помощью экспериментов значения некоторых управляющих моделью функций. Применительно к модели деформирования и разрушения материалов этими функциями являются механические свойства материала в конкретных условиях его работы.
дуги за счет теплопроводности, поэтому ими можно пренебречь.
г dr dr ) |
Баланс энергии плазмы описывается уравнением теплопроводности с энерговыделением в виде джоулевой теплоты (уравнение Эленбааса - Геллера):
(2.54)
где X - теплопроводность.
Закон Ома для равновесной плазмы выражается формулой
(2.55) |
j = o(T)E.
Запишем граничные условия к уравнениям (2.54), (2.55): при г = R температура Т = Тс, где Тс - температура стенки; при г = О производная dT/dr = 0 вследствие симметрии. Температура токопроводящей плазмы гораздо выше температуры стенки, так что, по
R 0 |
существу, можно положить Тс = 0. Ток дуги равен
(2.56)
Сложность решения уравнения (2.54) заключается в нелинейной зависимости (а(Г) и Х(Т)) свойств плазмы от температуры. Далеко не всегда функции с(Т) и Х(Т) могут быть представлены в виде зависимости, допускающей аналитическое решение уравнений (2.54), (2.55). Нелинейность уравнения (2.54), связанная с функцией Х(Т), устраняется известным в теплофизике приемом введения вместо температуры плазмы Т тепловой функции (теплового потенциала)
т
0 |
(2.57)
г г dr V dr ) |
После формальной замены температуры Т на функцию S уравнение (2.54) принимает вид
(2.58)
Для выбранного газа тепловая функция S однозначно связана с температурой плазмы соотношением (2.57).
Каналовая модель. Предположим, что температура Тк и удельная электропроводность ак постоянны в поперечном сечении дуги внутри токопроводящего канала эффективного радиуса го и при г < г$ имеет
значения: Тк = 7д, ак = ао. Тогда дуга представлена двумя областями: проводящей при 0 < г < го и непроводящей
(а = 0) при го < г < R. Каналовая модель сводится к замене истинной зависимости а(г) ступенчатой, показанной на рис. 2.19 штриховой линией. В этом приближении выражение (2.56) для тока дуги приобретает вид
(2.59) |
/ - акЕкгц,
SHAPE * MERGEFORMAT
а уравнение (2.58) в непроводящей об - рИс. 2.19. Схематические
ласти легко интегрируется. распределения температу-
В проводящей области в соответ - Ры Т и удельной электро-
ствии с принятыми допущениями теп - проводности а по радиусу
столба дуги
ловои потенциал S = Sq постоянен.
Используя граничные условия S(ro) = Sq = S2(ro) и S2(R) = 0, решение уравнения (2.58) в непроводящей зоне можно привести к виду
In (r/R)
(2.60) |
In (г0/Д)‘ |
S2(r)-S0
Отсюда найдем тепловой поток q на стенку трубки и равное ему выделение мощности Р в единице длины столба дуги:
2 nSn |
^ dS q = -2 nr— = |
і1
dr ln(r0/i?) |
P = q = EI=—^~. (2.61)
ЯГд GK
Уравнения (2.57), (2.59) и (2.61) содержат три неизвестные величины: температуру на оси дуги, эффективный радиус электропроводящего канала rg и напряженность электрического поля Е (ток I и радиус канала R являются задаваемыми параметрами).
Для получения недостающего соотношения М. Штеенбек предложил использовать принцип минимума мощности. При заданных 1 и R в трубке должны установиться (в рамках каналовой модели) такие температура плазмы 7о и эффективный радиус канала rg, чтобы мощность Р и Е = P/І оказались минимальными. Известно, что для дуг в парах металлов при I = 100...1000 А до 90 % энергии столба дуги теряется излучением. Спектр излучения таких дуг близок к спектру абсолютно черного тела, т. е. они представляют собой эффективные излучатели. Для краткости будем далее такие дуги называть металлическими или Ме-дугами.
Считая дугу цилиндрической по форме с постоянной плотностью тока по сечению канала, К. К. Хренов (1949) принял баланс мощности столба дуги в следующем виде (каналовая модель дуги):
IE = РК - 2лг0оиГ4, (2.62)
4
где аиТ - удельное излучение по закону Стефана - Больцмана.
Пример 2.5. Сравнить потери излучением (Ри) и теплопроводностью (Рт)
—20 2
столба «железной» дуги при Т = 5000 К, если Qре = 50* 10 м ; ATI Ах = = 107К/м; ЛРе = 54; ои = 5,7 • 1(Г8 Вт/(м2 • К4).
Решение. Используя формулы (2.62) и (2.42), получаем
Р1 Я. дАГ/ Аг _ 10~21 (1 /QFe)у[тТа • 107 Ра~ стиГ4 " сИТ4
_ 10-21 0,2'Ю19 - - s/5000 / 54 ■ 107
ЯЛ > >
5,7-10 '(5000) что подтверждает приемлемость каналовой модели.