In this thesis, fatigue crack growth tests on a M(T) specimen of AISI 4340 steel are performed. The system has been developed to measure in real time the crack length by using the unloading elastic compliance method. The performance of the automated system developed in this study was verified through a series of fatigue crack growth tests under constant amplitude loading. The system consists of two personal computers, an analog electrical subtraction circuit, and the application software used to integrate the whole system.
For determination of crack opening load, Visual measurement, Neural network approach, ASTM 2% compliance offset method, the modified(normalized) ASTM 8% relative compliance method are applied. In addition, it is observed that the 2ht methods proposed by Paris and Donald for estimation of $ΔK_eff$, provide better results, compared with conventional $ΔK_eff$ estimation.
이 논문에서는 AISI 4340 강으로 제작한 중앙 균열 형 인장 시편을 제작하고 피로균열진전 시험을 수행하였다. 개발된 시스템은 균열 길이를 제하 탄성 컴플라이언스 방법을 사용하여 실시간으로 측정한다. 이 연구에서 개발된 자동화 시스템의 성능은 다양한 응력 비를 가지는 일정진폭하중 하의 피로균열진전 시험을 통해서 검토되었다. 시스템은 하중 파형 발생 역할을 하는 퍼스널 컴퓨터 데이터 수집 역할은 하는 퍼스널 컴퓨터와 감산 신호를 만들기 위해서 제작한 아날로그 감산 회로, 그리고 전체 시스템을 통합하고, 사용하는데 이용 되는 응용 소프트웨어로 구성된다. 균열 열림 하중을 결정하기 위해서 다음과 같은 목측에 의해서 균열 열림점을 결정하는 방법, 신경회로망을 이용하여 균열 열림점을 결정하는 방법, ASTM 2% 컴플라이언스 오프셋 방법을 이용하여 균열 열림점을 결정하는 방법, 수정 ASTM 8% 컴플라이언스 방법을 이용하여 균열 열림점을 결정하는 방법 들을 사용하였다. 또한, 유효응력강도계수 폭 평가 법에 대해서 Paris와 Donald에 의해 제안된 2/pi 법이 더 좋은 결과를 주는지 확인하기 위해서 통상적으로 사용하는 유효응력강도계수 폭 평가 법을 비교하였다.
