By this author

DETERMINING THE SERVICE LIFE OF A METAL SHELL STRUCTURE USING A NEURAL NETWORK

from 01.03.2025

Предложен эффективный метод оценки ресурса металлической оболочечной конструкции при переменной термомеханической нагрузке. Напряженно-деформированное состояние конструкции определяется решением нелинейной краевой задачи термопластичности для тонкостенной оболочки вращения. Ресурс работы конструкций при переменных термомеханических нагрузках определяется на основе уравнения малоцикловой усталости материала. Применение представленного метода демонстрируется на примере оболочечной конструкции, которая предназначена для высокотемпературного отжига электротехнической стали. Температура защитной оболочки при эксплуатации может достигать 1000 °С. Однако данная оболочка изготовляется не из жаропрочного металла, а из стали Ст3, не предусмотренной для использования при такой экстремальной температуре. В отсутствие необходимых механических параметров для материала конструкции, эксплуатируемой при высоких температурах, применяется метод прогнозирования. Найденные значения ресурса для металлической оболочки с механическими параметрами материала при известных температурах экстраполируются с использованием нейронных сетей на более высокие эксплуатационные температуры.

69 0

DETERMINING THE SERVICE LIFE OF A METAL SHELL STRUCTURE USING A NEURAL NETWORK

Issue number 3 from 30.04.2025

Предложен эффективный метод оценки ресурса металлической оболочечной конструкции при переменной термомеханической нагрузке. Напряженно-деформированное состояние конструкции определяется решением нелинейной краевой задачи термопластичности для тонкостенной оболочки вращения. Ресурс работы конструкций при переменных термомеханических нагрузках определяется на основе уравнения малоцикловой усталости материала. Применение представленного метода демонстрируется на примере оболочечной конструкции, которая предназначена для высокотемпературного отжига электротехнической стали. Температура защитной оболочки при эксплуатации может достигать 1000 °С. Однако данная оболочка изготовляется не из жаропрочного металла, а из стали Ст3, не предусмотренной для использования при такой экстремальной температуре. В отсутствие необходимых механических параметров для материала конструкции, эксплуатируемой при высоких температурах, применяется метод прогнозирования. Найденные значения ресурса для металлической оболочки с механическими параметрами материала при известных температурах экстраполируются с использованием нейронных сетей на более высокие эксплуатационные температуры.

6 0