Validación experimental del método de Castillo sobre un material compuesto polimérico multidireccional sometido a carga cíclica en compresión

  1. TRALLERO VELA, RAFAEL
Dirigida por:
  1. Ricardo Atienza Pascual Director/a

Universidad de defensa: Universidad Alfonso X el Sabio

Fecha de defensa: 17 de junio de 2013

Tribunal:
  1. Juan Carlos Sánchez Rodríguez Presidente/a
  2. Marta Serrano Pérez Secretario/a
  3. Enrique Cabrera Revuelta Vocal
  4. Julio Muñoz García Vocal
  5. José Gabriel Carrión Martín Vocal

Tipo: Tesis

Teseo: 343421 DIALNET
Repositorio institucional: lockAcceso abierto Editor

Resumen

Como el método de Castillo no se ha probado antes en un material de las características empleadas en esta tesis ni bajo la utilización de carga a compresión, se llevado a cabo su estudio comenzando por el caso más sencillo, esto es, bajo la aplicación de las siguientes hipótesis: - Configuración de carga en compresión-compresión con R=10 constante. - Dimensiones de las probetas uniformes (no se considera el efecto del tamaño) - El estudio del campo N, el crecimiento de grieta y la acumulación de daño se deja para trabajos futuros. - Las condiciones ambientales de ensayo son normales (room temperature) y no se reqiere control de temperatura y humedad. Por otro lado, los objetivos que se pretenden conseguir con esta investigación son los siguientes: - Lograr un modo de fallo en las probetas por compresión pura, sin pandeo ni flexión excesiva. - Obtener una población de muestra suficientemente reducida y adecuadamente distribuida para la aplicación del métido de Castillo. - Estudiar la correlación entre el campo de Wöhler y las muestras de ensayo. - Reducir el número de muestras por nivel a una, dos y tres, y ver el efecto que producen en las curva del 5% de probabilidad de rotura y el límite a fatiga del material. La estimación de la curva p=0,05 permite realizar diseños de estructuras optimazadas para una historia de cargas específica, mientras que el conocimiento de su límite de fatiga permite realizar la optimización cuando no es posible conocer dicho perfil.