CC BY
20
МАШИНОВЕДЕНИЕ, СИСТЕМЫ ПРИВОДОВ И ДЕТАЛИ МАШИН
УДК 621.873.001.891.54 Б01: 10.24412/2071-6168-2021-3-132-137
ВЗАИМОСВЯЗЬ УСТАЛОСТНЫХ И КОРРОЗИОННЫХ ПРОЦЕССОВ
ПРИ ОЦЕНКЕ РЕСУРСА НЕСУЩИХ МЕТАЛЛОКОНСТРУКЦИЙ ГРУЗОПОДЪЕМНЫХ МАШИН
Г.В. Селиверстов, К.С. Коломиец, В.Ю. Анцев, Н.В. Анцева
Представлена методика оптимизации периодичности контрольных осмотров при оценке ресурса несущих металлоконструкций грузоподъемных машин и реализующее ее программное обеспечение, которое может быть использовано для оценки ресурса металлоконструкций различных технологических машин, работающих в условиях воздействия коррозии и циклических нагрузок. В данной методике процесс накопления усталости в несущих металлоконструкциях грузоподъемных машин описан моделью разрушения, а времени возникновения усталостной макротрещины - распределением Вейбулла. При этом учитывается то, что скорость развития микродефектов в магистральные трещины в зоне питтингов выше, чем в зонах свободных от коррозии. Оптимизация периодичности оценки ресурса несущих металлоконструкций грузоподъемных машин проводится по критерию отношения затрат времени на диагностику усталостных макротрещин и восстановление грузоподъемных машин к наработке металлоконструкции до ремонта, то есть удельным затратам времени на ремонт, включая определение оптимальных периодичности контрольных осмотров и допустимого значения относительной глубины питтинга.
Ключевые слова: усталость, металлоконструкция, питтинг, коррозия, повре-жденность, диагностирование, восстановление.
Современное состояние отрасли подъемно-транспортного машиностроения в России свидетельствует о том, что большая часть парка грузоподъемных машин выработала свой нормативный ресурс и решение о их дальнейшей эксплуатации продлевается на основе периодических проверок технического состояния. Основной и самый дорогой элемент такой машины - это её несущая металлоконструкция, которая в процессе работы подвергается воздействию различных нагрузок: статических, циклических и динамических. Плюсом к этому добавим сюда воздействие климатического фактора, который вызывает коррозионное повреждение материала.
Надо заметить, что при проведении диагностики, как правило, оценка состояния металлоконструкции проводится по определению наличия или отсутствия трещин, оценки площади и глубины коррозионного повреждения и общему состоянию лакокрасочного покрытия, которое и является основной защитой от коррозионных процессов [1, 2].
Современные подходы к оценке накопленной поврежденности предполагают учет взаимовлияния коррозионных и усталостных процессов друг на друга. Если взять за основу расчетные методы определения остаточного ресурса по критерию усталости
или исчерпания трещиностойкости, то в своей основе применяют метод Пальгрема-Майнера [3], основанный на линейном суммировании относительных величин накопленной поврежденности. Однако, при всей своей простоте, такая модель не учитывает влияние коррозионных процессов.
Рассматривая более подробно коррозионный процесс, применительно к несущим металлоконструкциям грузоподъемных машин, можно отметить три момента, которые влияют на накопление усталости.
Первый - это увеличение амплитуды напряжений из-за снижения площади сечения элемента конструкции, которое возникает по причине окисления части металла.
Второй - это снижение прочностных характеристик поверхностного слоя металла из-за эффекта Ребиндера, которое может достигать 20 % при воздействии агрессивной среды. С точки зрения статической прочности, влияние поверхностного слоя мало, но если оценивать усталость, то необходимо учитывать это адсорбционное снижение механических характеристик, так как зарождение и развитие усталостных трещин начинается, как правило, именно в поверхностном слое.
Третий - это влияние питтинговых дефектов, которые представляют собой локальные язвы различной глубины. Для малоуглеродистых и низколегированных сталей чаще всего наблюдается полусферический питтинг. Соответственно, подобный дефект будет являться локальным концентратором напряжений.
При этом, развитие питтинга вглубь материала позволяет говорить о том, что и концентрация напряжений является переменной величиной.
Учитывая, что воздействие циклических нагрузок и развитие коррозионных процессов могут проходить одновременно, возникает вопрос, как можно учесть эти процессы при расчете остаточного ресурса металлоконструкции до момента возникновения макротрещин, наличие которых не допускается по нормативным документам.
Взяв за основу расчетные методы [4] и получив показатели коррозии по агрессивности среды были получены регрессионные зависимости изменения концентрации и амплитуд напряжений в виде функций от времени наработки в циклах. Подставив эти
зависимости в уравнение кривой усталости привели его к следующему виду:
( ( \\
N - 8,441 + 6
18
1,54681 - 8,5 • 10-7 N2 + 0,0028Ш 0,39
0,7 +--
1,54681 - 8,5 • 10-7 N2 + 0,0028 Ш ,
= 0,
(1)
+ 1Б(1,0387N2 - 4,5583N + 157,54) где N - число циклов до возникновения магистральной трещины критического размера.
Решив это равенство относительно N можно получить искомый остаточный
ресурс.
Рассматривая дальнейшее развитие усталостно-коррозионного процесса необходимо выработать критерий, который бы являлся основным при проведении инструментальной диагностики.
В качестве такого критерия предлагается использовать глубину питтинга, которую достаточно просто измерить и по этому параметру уже определять возможность дальнейшей эксплуатации и оптимальных сроков проведения следующих диагностических мероприятий - контрольных осмотров металлоконструкции. Оптимизацию периодичности контрольных осмотров металлоконструкций предложено проводить на основе системы диагностирования с плановыми осмотрами [5].
Процесс накопления усталости в несущих металлоконструкциях грузоподъемных машин в условиях одновременного воздействия коррозионно-усталостных повреждений достаточно точно можно представить в виде схемы накапливающихся изменений, представленной на рисунке [6] и включающей три периода: I -
начальных, II - установившихся и III - катастрофических изменений критерия оценки накопленной поврежденности - относительной глубины питтинга. Согласно данной схемы макротрещина в металлоконструкции возникает при превышении значения критерия оценки накопленной поврежденности ^отн предельного значения хпред [7].
Схема накапливающихся изменений
Тогда для описания процесса накопления усталости в несущих металлоконструкциях грузоподъемных машин применима модель разрушения [8]. Данная модель предполагает, что изначально в металлоконструкции имеются микродефекты, которые в процессе циклического нагружения постепенно развиваются в микротрещины с последующим образованием усталостных макротрещин. Причем скорость развития микродефектов в усталостные макротрещины в зоне питтингов выше, чем в зонах свободных от коррозии.
Пусть 71,72,...,Т^ время развития I -го микродефекта до критического размера, приводящего к возникновению усталостной макротрещины. Причем данное время может измеряться календарным временем работы грузоподъемной машины или числом циклом нагружения металлоконструкции. Но этих микродефектов много и фактическое возникновение усталостной макротрещины наступит при
Т = шт(ТьТ2,..., Тм ).
При этом время возникновения усталостной макротрещины Т является случайной величиной, описываемой распределением Вейбулла с плотностью [9]
/ (-) = Ь (- )Р-1ехр[-( -)],
г г
где г и Ь - параметры распределения.
Математическое ожидание Т и коэффициент вариации \т времени возникновения макротрещины через параметры г и Р имеют вид [8]:
Т = г Г(1 + -1), ПТ =
Р Т \
Г(1 + 2/Р)
Г2(1 +1/Р)
1,
где Г(х) - гамма-функция [10]. Если аргумент целое число, то Г(х) = (х — 1)!. При
х
> 0 Г(х) = | е 1Ш (интеграл Эйлера). 0
Время возникновения в металлоконструкции усталостной макротрещины Т в
свою очередь зависит от скорости V увеличения глубины питтинга Т
■х.
отн
/V, кото-
рая, как случайная величина, подчиняется некоторому закону распределения с плотно-
стью ф(у) или ф
х,
Л
отн
Т
. Закон распределения скорости увеличения глубины питтин-134
га, а также параметры г и |3 закона распределения времени возникновения макротрещины, можно определить на основе статистического анализа данных, полученных в результате наблюдения за грузоподъемными машинами, которые реально работают в подобных условиях, или статистического моделирования процесса нагружения.
В этом случае плотность распределения вероятности безотказной работы металлоконструкции / (Т) выражается следующим образом:
/«) = ^ •ф
т ^
гх Л
отн
т
При этом плотность распределения скорости увеличения глубины питтинга можно определить, как [6]
1 (Х
отн
ФТ(хотн) = ~Ф т т V т ,
На основе рассчитанных значений основных показателей процесса накопления усталости в несущих металлоконструкциях грузоподъемных машин можно определить следующие показатели процесса оценки их ресурса:
критерий оценки накопленной поврежденности - относительная глубина пит-тинга хотн;
предельное значение относительной глубины питтинга хотн пред ; допустимое значение относительной глубины питтинга хотн доп ; периодичность контрольных осмотров металлоконструкций ¿п, измеряемая календарным временем работы грузоподъемной машины или числом циклом нагружения металлоконструкции;
вероятность ремонта металлоконструкции q;
средняя наработка металлоконструкции до ремонта Тп , измеряемая календарным временем работы грузоподъемной машины или числом циклом нагружения металлоконструкции;
среднее число контрольных осмотров грузоподъемной машины до ремонта пк; коэффициент использования ресурса металлоконструкции грузоподъемной
т^ Т п машины К„ = ^^.
и т
В процессе контрольного осмотра металлоконструкции, проводимого с периодичностью ¿п, определяется текущее значение относительной глубины питтинга хотш-, которое сравнивается с ее допустимым и предельным значениями. Если хотш < хотн доп , то эксплуатация металлоконструкции продолжается. Если
хотн доп < хотщ < хотн пред , то определяется текущее значение теоретического коэффициента концентрации напряжений (Х0 = 0,48381п хотн + 2,7916, а по зависимости (1) оценивается число циклов нагружения N до образования усталостной макротрещины. Зная примерную годовую наработку крана можно сделать предварительный вывод о времени образования трещины и принять решение о ремонте металлоконструкции или о продолжении эксплуатации до следующего контрольного осмотра.
Здесь возникает задача оптимизации допустимого значения относительной глубины питтинга хотн.доп. и периодичности контрольных осмотров металлоконструкций ¿п, с учетом того, что контрольные осмотры выгодны только при обеспечении выполнения неравенства 1д + ¿ос < ¿в, где 1д, ¿ос, ¿в, соответственно затраты
времени на диагностику трещин, на один контрольный осмотр, на внеплановый ремонт металлоконструкции.
В качестве критерия оптимальности периодичности оценки ресурса несущих металлоконструкций принято отношение затрат времени на диагностику усталостных трещин tÄ и восстановление tB грузоподъемной машины к наработке металлоконструкции до ремонта Тп, т. е. удельные затраты времени на ремонт Tp :
T _ V+ ^ Р Тп '
Поиск оптимального значения удельных затрат времени Tp в зависимости от показателей процесса оценки ресурса металлоконструкций грузоподъемных машин -периодичности контрольных осмотров tп и относительной глубины питтинга хотн, производится простым перебором, реализующим метод итераций Зайделя, предполагающего перебор допустимых значений tп и хотн с небольшим шагом. В результате определяется минимальное значение удельных затрат времени Tp min и соответствующие им оптимальные значения периодичности контрольных осмотров tUOpt и допустимого значения относительной глубины питтинга хотн доп opt.
Представленный подход реализован в виде программного обеспечения, разработанного на языке Object Pascal в среде объектно-ориентированного программирования Lazarus, и применен для оптимизации периодичности контрольных осмотров мостовых кранов тяжелого и весьма тяжелого режимов работы. При этом установлено, что оптимальная периодичность контрольных осмотров с целью обнаружения питтин-говой коррозии составляет 2 года и 3 месяца, а допустимое значение относительной глубины питтинга не должно превышать 0,4 толщины материала. После возникновения питтинга оптимальная периодичность контрольных осмотров снижается до 1 года и 5 месяцев.
Список литературы
1. Романов Д. А., Анцев В.Ю., Толоконников А.С. Разработка методики диагностики и расчета остаточного ресурса металлоконструкций грузоподъемных машин методом магнитной памяти металла // Материалы междунар. науч.-техн. конф. «Ин-терстроймех 2014». 09-11 сентября 2014. Самара: Изд-во СГАСУ, 2014. С. 246-249.
2. Селиверстов Г.В., Анцев В.Ю., Вобликова Ю.О. Построение оптимального алгоритма диагностирования крановых металлоконструкций // Строительные и дорожные машины. 2013. № 7. С. 23-24.
3. Гохберг М.М. Металлические конструкции подъемно-транспортных машин. 3-е изд., доп. и перераб. Л.: Машиностроение, 1976. 456 с.
4. Данилов А.С. Диагностика повреждаемости металлических конструкций грузоподъемных машин: дис. ... канд. техн. наук. Тула, 2010. 160 с.
5. Пасько Н.И., Анцева Н.В. Оптимизация режима технического обслуживания и ремонта металлообрабатывающего оборудования // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2007. Вып. 1. С. 80 - 86.
6. Иноземцев А.Н., Пасько Н.И. Надежность станков и станочных систем: учеб. пособие для вузов. Тула: Изд-во ТулГУ, 2002. 182 с.
7. Бутырский С.Н., Сорокин П.А. Оптимизация режима технического диагностирования металлоконструкций грузоподъемных машин // Известия государственного университета. Технические науки. 2012. Вып. 10. С. 41 - 52.
8. Обобщенная стохастическая модель отказов режущего инструмента и ее применение / Н.И. Пасько, А.В. Анцев, Н.В. Анцева, С.В. Сальников. Тула: Изд-во ТулГУ, 2016. 174 с.
9. Гнеденко Б.В., Беляев Ю.К., Соловьев А.Д. Математические методы теории надежности. М.: Наука, 1965. 524 с.
10. Бронштейн И.Н., Семендяев К.А. Справочник по математике для инженеров и учащихся втузов. М.: Наука, 1986. 544 с.
Селиверстов Григорий Вячеславович, канд. техн. наук, доцент, s456789@mail.ru, Россия, Тула, Тульский государственный университет,
Коломиец Константин Степанович, аспирант, konkolomiec@yandex. ru, Россия, Тула, Тульский государственный университет,
Анцев Виталий Юрьевич, д-р техн. наук, профессор, заведующий кафедрой, an-zev@tsu. tula.ru, Россия, Тула, Тульский государственный университет,
Анцева Наталья Витальевна, канд. техн. наук, доцент, n.anzeva@yandex.ru, Россия, Тула, Тульский государственный университет
INTERRELATION OF FATIGUE AND CORROSION PROCESSES IN ASSESSING THE RESOURCE OF LOAD-CARRYING METAL CONSTRUCTIONS OF HOISTING MACHINES
G.V. Seliverstov, K.S. Kolomiets, V.J. Antsev, N.V. Antseva
A method of optimizing the frequency of control inspections in assessing the resource of load-carrying metal constructions of hoisting machines and corresponding software, which can be used to assess the resource of metal constructions of various technological machines operating under conditions of corrosion and cyclic loads, are presented. In this method, the process of fatigue accumulation in the load-carrying metal constructions of hoisting machines is described by the fracture model, and the time of occurrence of a fatigue macrocrack is described by the Weibull distribution. In this case, it is taken into account that the rate of development of microdefects into macrocracks in the pitting zone is higher than in the corrosion-free zones. Optimization of the frequency of assessing the resource of load-carrying metal constructions of hoisting machines is carried out according to the criterion of the ratio of the time spent on diagnosing fatigue macrocracks and recovery hoisting machines to the operating time of the metal construction before repair, i.e. the unit time spent on repairs, including determining the optimal frequency of control inspections and the permissible value of the relative pitting depth.
Key words: material fatigue, metal construction, pitting, corrosion, damage, diagnosing, recovery.
Seliverstov Grigory Vyacheslavovich, candidate of technical sciences, docent, s456789@mail.ru, Russia, Tula, Tula State University,
Kolomiets Konstantin Stepanovich, postgraduate, konkolomiec@yandex. ru, Russia, Tula, Tula State University,
Antsev Vitaliy Jur 'evich, doctor of technical science, professor, manager of department, anzev@tsu. tula.ru, Russia, Tula, Tula State University,
Antseva Natal'ya Vital'evna, candidate of technical sciences, docent, n. anzeva@yandex. ru, Russia, Tula, Tula State University
