Mechanical characterization of materials and identification of residual stresses are, at present, subjects of growing interest in engineering for the diagnosis of structural components and structures. In this thesis, diagnostic aims are tackled, on experimental basis of quasi-non-destructive tests, with results of some practical advantages such as reduced damages, times and costs and, possibly, execution in situ. The identifications of parameters are developed, from computational point of view, by inverse analyses centred on mathematical and mechanical procedures apt to provide more accurate and reliable estimates. Moreover, stochastic back-analysis procedures are elaborated, based on Kalman filters, for quantification of estimates uncertainty. The presented practical applications, for metallic structural components, concern the following combined experiments: Small Punch tests (SP) and specimen extraction (preSP); Hole Drilling (HD) and instrumented Indentation tests (IND). In both cases, the developed innovative procedures are intended for identification of both material parameters and residual stresses, possibly in situ, with reductions of times, costs and damages with respect to the present standardized practices.
La caratterizzazione meccanica dei materiali e l’identificazione di stati di sforzi residui sono attualmente argomenti di crescente interesse in ambito ingegneristico, per la diagnostica di componenti strutturali e strutture. Nella presente tesi gli obiettivi per la diagnostica sono affrontati, da un punto di vista sperimentale, con riferimento a prove quasi-non-distruttive, con alcuni vantaggi pratici come la riduzione di danni, di tempi e di costi e, dove possibile, l’esecuzione di esperimenti in situ. Le procedure di identificazione dei parametri sono sviluppate, da un punto di vista computazionale, attraverso analisi inverse basate su approcci matematici e meccanici, con lo scopo di fornire stime più precise e affidabili di quelle ottenibili con la prassi attuale secondo le normative in vigore. Inoltre, si implementano delle procedure stocastiche di analisi inversa, utilizzando i filtri di Kalman, per la quantificazione delle incertezze delle stime. Le applicazioni pratiche considerate, per componenti strutturali metallici, riguardano le due seguenti combinazioni di esperimenti: prove di Small Punch (SP) ed estrazione del provino (preSP); Hole Drilling (HD) e prove di Indentazione strumentata (IND). In entrambi i casi le procedure innovative sviluppate sono proposte per l’identificazione sia di proprietà del materiale sia di stati tensionali residui, con riduzione di tempi, costi e danni rispetto alle corrispondenti procedure attualmente in uso nella diagnostica strutturale.
Identification of both material parameters and residual stresses by quasi-non-destructive tests and inverse analyses
CORNAGGIA, ARAM
Abstract
Mechanical characterization of materials and identification of residual stresses are, at present, subjects of growing interest in engineering for the diagnosis of structural components and structures. In this thesis, diagnostic aims are tackled, on experimental basis of quasi-non-destructive tests, with results of some practical advantages such as reduced damages, times and costs and, possibly, execution in situ. The identifications of parameters are developed, from computational point of view, by inverse analyses centred on mathematical and mechanical procedures apt to provide more accurate and reliable estimates. Moreover, stochastic back-analysis procedures are elaborated, based on Kalman filters, for quantification of estimates uncertainty. The presented practical applications, for metallic structural components, concern the following combined experiments: Small Punch tests (SP) and specimen extraction (preSP); Hole Drilling (HD) and instrumented Indentation tests (IND). In both cases, the developed innovative procedures are intended for identification of both material parameters and residual stresses, possibly in situ, with reductions of times, costs and damages with respect to the present standardized practices.File | Dimensione | Formato | |
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