La confiabilidad de piezas particulares está relacionada con cargas cíclicas de tensión y está determinada por el nivel de tensión. El modelado de fatiga es relevante para una gran cantidad de productos que utilizan metal, incluidos puentes, resortes, palas de turbinas, alas de aviones, dispositivos de herramientas y cualquier producto fabricado con metales y otros materiales sujetos a tensión, compresión, corte, flexión o torsión. La relación entre fiabilidad y estrés se analiza mediante la recopilación de datos de pruebas de fatiga y se caracteriza mediante las denominadas curvas SN.
En respuesta a las necesidades del cliente, JMP 18 presenta capacidades de modelo de fatiga, que se basan en un enfoque revolucionario para modelar datos de fatiga a partir de una investigación dirigida por William Meeker. El equipo de investigación incluyó a Luis Escobar, Francis Pascual, Yili Hong, Peng Liu, Wayne M. Falk y Balajee Ananthasayanam. El enfoque del equipo proporciona una relación entre la distribución de la vida y la distribución de la fuerza, además de una forma de modelar ambas distribuciones simultáneamente.
Este enfoque interactivo, que es sólo una de las nuevas características encontradas en JMP 18, ofrece 24 modelos diferentes, proporciona una forma interactiva para que los ingenieros exploren los datos y encuentren modelos plausibles, y proporciona formas integrales de extraer información crítica.
Recientemente hablé con el desarrollador principal de estadística de investigación de JMP, Peng Liu. Además de ser parte del equipo que investigó el nuevo enfoque para el modelado de fatiga, dirigió la tarea de implementarlo utilizando JMP.
Según Peng, existen sólo unos pocos pasos clave para utilizar las nuevas capacidades del modelo de fatiga:
- Elija uno de los seis tipos de curva SN, junto con una de las cuatro distribuciones, para ensamblar un modelo en cuatro clics.
- Después de ajustar los modelos fácilmente, compare los diferentes modelos gráfica y numéricamente.
- Obtenga información detallada para modelos individuales, que incluyen:
- Estimaciones de parámetros y sus intervalos de confianza.
- Diagnóstico del modelo.
- Perfiladores de distribución para distribuciones de vida útil y resistencia a la fatiga.
- Perfiladores cuantiles para las dos distribuciones.
- Estimaciones personalizadas de probabilidades y cuantiles con intervalos de Wald y de probabilidad.
Coffin-Manson (Lognormal) Fatigue Model results using Metal Cable W.jmp, found in JMP 18 Sample Data.Resultados del modelo de fatiga Coffin-Manson (Lognormal) utilizando Metal Cable W.jmp, que se encuentran en JMP 18 Sample Data.
Peng y Rajneesh Rajneesh, probador senior de software de análisis de JMP, demostraron y explicaron las nuevas capacidades durante un seminario web en vivo el 14 de marzo. Si se perdió la sesión o asistió y desea verla nuevamente, capturamos su Tutorial para desarrolladores: Análisis de datos de pruebas de fatiga usando JMP Vídeo sobre modelado de fatiga y preguntas y respuestas.
