Model numeryczny pozwalający na ocenę wpływu długości zakładki na wytrzymałość połączeń klejowych

• Autorzy: Domińczuk J.

Warianty tytułu

EN

Numeric model allowing to estimate the influence of the overlap length on the strength of adhesive joints

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule zaprezentowano wyniki przeprowadzonej analizy jakościowej przydatności sztucznej inteligencji do przetwarzania danych eksperymentalnych związanych z określaniem wytrzymałości połączeń klejowych w funkcji długości zakładki. Dokonano porównania efektywności działania sieci neuronowej z efektywnością metod typowej analizy statystycznej, tj. regresji liniowej i wielomianowej. Uzyskane wyniki modelowania porównano z wynikami uzyskiwanymi w oparciu o znane z literatury zależności. Takie podejście pozwoliło na sprawdzenie poprawności działania niejawnego algorytmu zbudowanego w oparciu o wyniki badań uzyskanych w procesie realizacji badań prowadzonych zgodnie z zaplanowanym programem statycznym zdeterminowanym wieloczynnikowym. Lista argumentów obejmowała: długość zakładki połączenia klejowego, grubość łączonych materiałów, grubość spoiny klejowej, wysokość chropowatości powierzchni. Wielkością wyjściową było naprężenie niszczące zakładkowe połączenie klejowe powstałe w łączonym materiale. Badania prowadzono przy ustalonych pozostałych czynnikach mogących mieć wpływ na wytrzymałość połączenia. Przedstawione w artykule wyniki działania modelu dla określonego punktu węzłowego wskazują na nieliniowy charakter wpływu długości zakładki połączenia klejowego na jego wytrzymałość. Z prezentowanej analizy wynika, że jest możliwe skuteczne wyznaczanie wartości granicznej długości zakładki z wykorzystaniem analizy wielowymiarowej. To pozwala stwierdzić, że przy wykorzystaniu tego narzędzia jest możliwe optymalizowanie połączeń klejowych z uwzględnieniem zarówno parametrów konstrukcyjnych, jak i technologicznych mających wpływ na jakość połączenia. Należy przy tym zauważyć, że wytrzymałość połączenia klejowego jest funkcją złożonych relacji pomiędzy wielkościami opisującymi geometrię połączenia. Uzyskane wyniki długości granicznej zakładki przy wykorzystaniu modelu numerycznego nie są obciążone błędem wynikającym z teorii Volkersena, która zakłada pominięcie odkształceń wynikających ze zginania elementów klejonych i wywołanych nimi naprężeń normalnych w spoinie klejowej.

EN

The article presents the results of conducted qualitative estimated analysis of usefulness of artificial intelligence for processing the experimental data for estimating strength of adhesive joints over the overlap length. The efficiency of neural network was compared with the efficiency of the typical statistic analysis, i.e. the linear and polynomial regression. Results of modelling were compared with results of analysis of theoretical dependences. Such an approach allows verifying the correctness of latent algorithm designed on basis of the results of research conducted according to static, multifactoral experiment. The list of input variable consisted of: adhesive joint overlap length, thickness of bonded materials, thickness of adhesive joint and the geometrical development of surface layer. The variable output was a breaking stress of overlap adhesive joint. The other factors that may influence the strength of joint remain constant during the research. The results of research on model introduced in the paper suggest (for a defined node) the non-linear influence of the adhesive joint overlap length on its strength. After analysis presented in the article it is possible to define the border value of overlap length using the multidimensional analysis. Therefore it is possible to optimize adhesive joints regarding both constructional and technological parameters that influence the joints quality. We should also notice that the strength of adhesive joint is a function of complicated relations between geometrical parameters describing the joint. The obtained results of overlap length border value using numeric model are not exposed to error according to the Volkersen theory, which omits deformations from bending bonded elements that are the result of the normal stress in the adhesive joint.

Słowa kluczowe

PL

sztuczna inteligencja; adhezja; prognozowanie

EN

artificial intelligence; adhesion; forecasting

• Wydawca: Oficyna Wydawnicza Politechniki Rzeszowskiej ; Sieć Badawcza Łukasiewicz - Warszawski Instytut Technologiczny
• Czasopismo: Technologia i Automatyzacja Montażu
• Rocznik: 2013
• Tom: nr 3
• Strony: 50--54
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz., wykr.

Twórcy

autor

Domińczuk J.

• Instytut Technologicznych Systemów Informacyjnych, Wydział Mechaniczny, Politechnika Lubelska, 20-618 Lublin, ul. Nadbystrzycka 36

Bibliografia

• 1. Snedon I N.: The distribution of stress in adhesive joints. Oxford University Press. Oxford 1961: 207-253.
• 2. Kuczmaszewski J.: Fundamentals of metal-metal adhesive joint design. Lublin University of Technology: Polish Academy of Sciences. Lublin Branch 2006.
• 3. Godzimirski J.: Wytrzymałość doraźna konstrukcyjnych połączeń klejowych. WNT, Warszawa 2002.
• 4. Domińczuk J., Kuczmaszewski J.: Modelling of adhesive joints and predicting their strength with the use of neural networks. ELSEVIER. Computational Materials Science 2008; 48: 165-170.
• 5. Kuczmaszewski J.: Podstawy konstrukcyjne i technologiczne oceny wytrzymałości adhezyjnych połączeń metali. WU Politechnika Lubelska 1995.
• 6. Godzimirski J.: Tworzywa adhezyjne. Zastosowanie w naprawach sprzętu technicznego. WNT, Warszawa 2010.
• 7. Xiaocong He.: A review of finite element analysis of adhesively bonded joints. International Journal of Adhesion & Adhesives 2011; 31: 248-264
• 8. PN-EN 1465:2003. Kleje. Oznaczanie wytrzymałości na ścinanie przy rozciąganiu połączeń na zakładkę materiału sztywnego ze sztywnym.
• 9. Domińczuk J.: Synteza wpływu wybranych czynników konstrukcyjnych i technologicznych na wytrzymałość połączeń klejowych. Przegląd Mechaniczny, nr 6, 2006, 23 – 28.
• 10. Domińczuk J.: Prognozowanie wytrzymałości połączeń klejowych przy wykorzystaniu sieci neuronowych. Technologia i Automatyzacja Montażu, nr 2, 2010, s. 41 – 47.