从安全寿命到损伤容限——结构设计的观念演变

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1、从安全寿命到损伤容限——结构设计的观念演变摘要结构的设计，必须在性能、安全、成本三者间取得平衡。最早仅考虑材料静力强度；20世纪30年代后为采用线性疲劳观念的“安全寿命”，50年代改进为“破损安全”；而70年代则使得“损伤容限”成为现今的标准结构设计准则。1988年揭示了散布型疲劳损伤（亦称为“广布疲劳”）成为“损伤容限”结构设计的新课题。1、静力强度早期应用中，由于金属材料极富韧性（ductility），结构设计方法很保守，因此结构的安全裕度（MarginofSafety）相当大。在结构遭遇疲劳问题之前，设备早就因为其它使用原因而失效了

2、，因此结构疲劳寿命不是此时的设计重点。结构设计只要满足材料静力强度（StaticStrength）就不会有问题，结构分析则以静力试验为佐证，试验负载是使用负载乘以一个安全系数，以计入不确定因素，比如：负载不确定、结构分析不准确、材料性质变异、制造质量变异……等。为了减轻结构重量以提升使用性能，在材料静力强度主导结构安全的思想下，一些强度高但韧性低的金属材料开始出现在设备结构上。只是此时的设备运行工况已非昔日设计工况可比，结构应力大增，应力集中（StressConcentration）效应使高应力情况更加恶化，最后导致产生疲劳裂纹，降低了结

3、构安全裕度，材料静力强度已不足以保证设备运行的结构安全。2.“安全寿命”“安全寿命”（SafeLife）设计观念。在这种设计观念里，设备在预定的运行期间内需能承受预期的反复性负载，当结构运行时数到达运行寿命时，认定结构疲劳寿命已经完全耗尽，设备必须报废。“安全寿命”设计观念的缺点，在于它的疲劳分析与设计一般是采用“疲劳强度耐久限制”（FatigueStrength‐EnduranceLimit）的方法，也就是所谓的麦林法则（Miner'sRule）。它是在实验室里对多片截面积各异的小尺寸材料试片，施加不同的等振幅（ConstantAmpl

4、itude）负载，直到试片疲劳破坏为止，以获得此材料在各种施加应力和发生疲劳破坏的负载周期之数据，称之为S‐N曲线（S‐NCurve，S代表施加应力，N代表负载周期数），再以实际结构件在各种设计运行条件下的应力，找到相对应的疲劳破坏负载周期数，依线性累加的方式加总，就可预测结构的疲劳寿命，并应用于设计。虽然这种方法已行之多年，且普遍为一般结构设计及分析所接受，然而这种分析方法有其先天上的缺点，使得分析的结果常不符合实际。因为一般在实验室里做这种小型试片的疲劳试验时，试片表面上都有经过特别处理，以使试片表面尽可能光滑平整而没有任何缺陷，也就

5、是没有任何裂纹的存在。因此，由这种试片所得的疲劳寿命试验数据，就包括了裂纹初始（CrackInitiation）及裂纹生长（CrackGrowth）这两部分。所谓裂纹初始（CrackInitiation），是指试片表面没有裂纹至发现有初始裂纹（InitialCrack）的那一段时间，至于初始裂纹的大小、尺寸、何时会发现，那要看该实验室的非破坏性检验能力而定。而裂纹生长，则是指初始裂纹由此之后继续扩展，直到最终试片完全断裂的那一段时间。SAE1045钢材的S‐N曲线如果把这种数据应用于设备的结构分析及设计上，由于我们很难相信也无法保证所有结

6、构零件都处于完美无瑕的情况，换言之，结构上很可能（事实上也早已预先）存在着各式各样微小的裂纹，只是制造时的非破坏性检验能力无法发现。如果结构上早已预先存在着有裂纹，则它的疲劳寿命中就不再再包含裂纹初始的那一段时间，而在传统的疲劳试验里，裂纹初始阶段所花的时间约占了全部疲劳寿命的百分之九十以上。传统的麦林法则分析结果，一律包含了裂纹初始及裂纹生长两阶段时间，显然过于乐观，也因此在传统的疲劳设计里，往往要采用一相当大的安全系数（一般是4）来尽量避免这项偏差，而过大的安全系数又常常会造成设计结构的超重。至于用来验证结构运行寿命的全结构疲劳试验（

7、FullScaleFatigueTest），也因为试验设备无法完全表现量产型设备在制造过程中所留下的制造瑕疵，让试验结果充满不确定性。多项统计数据表明，很多设备的失效案例中，56%以上可归咎于制造过程遗留下的预存（pre‐existing）裂纹，这些裂纹是设备运行期间发生疲劳破坏的主因，但无论是全结构疲劳试验或是麦林法则，都无法计入这些预存裂纹对疲劳寿命的影响。为确定设备运行具有等效的结构安全，后来认为在结构的设计阶段，需根据以往经验搭配最新理论执行疲劳分析，并以静力试验及全结构疲劳试验进行验证；设备的设计使用寿命（即：安全寿命）为全结构

8、疲劳试验所验证的运行时数除以安全系数（通常是4），以计入材质、制造、组装过程、负载、……等不确定因素；运行阶段需执行设备运行负载的量测，获得运行的真实结构负载，以持续更新设计阶段的疲劳分析数据