[논문 리뷰] Probabilistic LCF Risk Evaluation of a Turbine Vane by Combined Size Effect and Notch Support Modeling

Lucas Mäde, Sebastian Schmitz외 3명|arXiv (Cornell University)|2017. 02. 19.

Fatigue and fracture mechanics참고 문헌 7인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 터빈 빔 수명 예측을 위해 크기 효과와 노치 지지 메커니즘을 통합한 확률적 저순환피로(LCF) 위험 모델을 제안한다. Weibull 기반의 고장 밀도와 응력 기울기 의존성에 기반한 노치 지지 효과를 조합함으로써, 기존의 E-N 곡선 방법에 비해 정확도가 크게 향상되었으며, 높은 응력 기울기를 가지는 핵심 영역에서 최대 4.43배 높은 확률적 수명을 예측할 수 있다.

ABSTRACT

A probabilistic risk assessment for low cycle fatigue (LCF) based on the so-called size effect has been applied on gas-turbine design in recent years. In contrast, notch support modeling for LCF which intends to consider the change in stress below the surface of critical LCF regions is known and applied for decades. Turbomachinery components often show sharp stress gradients and very localized critical regions for LCF crack initiations so that a life prediction should also consider notch and size effects. The basic concept of a combined probabilistic model that includes both, size effect and notch support, is presented. In many cases it can improve LCF life predictions significantly, in particular compared to extit{E-N} curve predictions of standard specimens where no notch support and size effect is considered. Here, an application of such a combined model is shown for a turbine vane.

연구 동기 및 목표

• 터빈 부품에서 통계적 산란성과 국소적 응력 기울기를 반영하지 못하는 기존의 결정론적 LCF 모델의 한계를 해결한다.
• 표면 이하의 응력 기울기에서 기인하는 노치 지지 효과를 확률적 프레임워크에 통합하여 니켈 기반 니크롬 초합금에서의 실제 균열 기초 행동을 보다 잘 반영한다.
• 850 °C에서의 실험 데이터를 기반으로 노치 효과를 고려하지 않은 모델과 비교하여 통합 모델의 타당성을 검증한다.
• 실제 터빈 빔에 대한 모델의 실용적 적용을 통해 핵심 영역을 식별하고, 노치 지지로 인한 위험 감소를 정량화한다.

제안 방법

• 컴ponent 영역 전역에 대한 표면 통합을 통해 통계적 크기 효과를 반영하는 국소 Weibull 고장 밀도 접근법을 사용하여 확률적 균열 기초를 모델링한다.
• 등가 탄성 응력장의 스트레스 기울기 기반 파arameterization 을 통해 노치 지지를 통합하며, 정규화된 응력 기울기 χ를 사용하여 표면 이하의 응력 비균일성을 정량화한다.
• 기본 피로 법칙으로 Coffin-Manson-Basquin(CMB) 모델을 사용하며, 재료 시험에서 유도된 파rameter σ′f, b, ε′f, 및 c 를 사용한다.
• 통계적 일관성을 확보하기 위해 850 °C에서의 실험적 LCF 데이터를 기반으로 최대우도추정법(MLE)을 사용하여 Weibull 척도 파rameter η 를 校정한다.
• 응력 기울기 필드 χ 를 기반으로 Weibull 척도 파rameter 를 조정하여, 크기 효과와 노치 지지를 모두 포함한 고장 밀도 계산을 수정한다.
• 유한요소해석(FEA)을 수행하여 터빈 빔 기하구조 전역에서 등가 탄성 응력 σe 와 응력 기울기 χ 를 계산함으로써 공간 해상도가 있는 위험 맵핑을 가능하게 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 확률적 LCF 모델에 노치 지지를 포함할 경우, 노치 지지를 忽시하는 모델과 비교해 터빈 빔의 균열 기초 수명에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 크기 효과와 노치 지지를 통합한 모델이 기존의 표준 E-N 곡선 접근법에 비해 수명 예측 정확도를 어느 정도 향상시키는가?
• RQ3 터빈 빔에서 고확률 위험 영역은 어디이며, 응력 기울기는 이러한 예측에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 850 °C에서 열기계 피로 조건 하에서 노치 지지 모델을 실험적으로 검증할 수 있는가?
• RQ5 예리한 기하 전이 영역(높은 χ)과 부드러운 전이 영역(낮은 χ) 간에 모델의 확률적 수명 예측는 어떻게 달라지는가?

주요 결과

• 노치 지지를 확률적 모델에 통합함으로써 예측된 확률적 수명이 크게 증가하였으며, 통합된 크기 효과 요소는 4.43배에 이른다.
• Spot 2—상부 냉각 채널의 날카로운 가장자리에 위치—는 노첨 지지 효과로 인해 고장 밀도와 위험이 Spot 1(외측 쉬드 근처의 후연 가장자리)보다 훨씬 더 크게 감소하는 것으로 나타났다.
• 노첨 지지 효과가 포함된 경우 Spot 2 의 고장 밀도는 Spot 1 보다 낮으며, 이는 노첨 지지 효과를 고려하지 않은 경우의 경향을 뒤집는 것으로, 모델의 물리적 일관성을 확인한다.
• 응력 기울기가 높은 영역(예: 냉각 채널 가장자리)에 대해 모델은 더 높은 확률적 수명을 예측하며, 이는 응력 기울기가 국소 균열 기초 위험을 감소시킨다는 물리적 원리와 일치한다.
• 모델은 실험 데이터와 양호한 일치를 보이며, 노첨 지지 효과를 확률적 프레임워크에 통합한 것이 검증되었다.
• 노첨 지지 효과는 응력 기울기가 가장 높은 예리한 기하 전이 영역에서 가장 두드러지게 나타나며, 이는 모델이 국소 응력 비균일성에 민감함을 확인한다.