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

  1. TRALLERO VELA, RAFAEL
Zuzendaria:
  1. Ricardo Atienza Pascual Zuzendaria

Defentsa unibertsitatea: Universidad Alfonso X el Sabio

Fecha de defensa: 2013(e)ko ekaina-(a)k 17

Epaimahaia:
  1. Juan Carlos Sánchez Rodríguez Presidentea
  2. Marta Serrano Pérez Idazkaria
  3. Enrique Cabrera Revuelta Kidea
  4. Julio Muñoz García Kidea
  5. Martin Jose Gabriel Carrion Kidea

Mota: Tesia

Teseo: 343421 DIALNET
Gordailu instituzionala: lockSarbide irekia Editor

Laburpena

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.