Fatigue Damage in Metals : Numerical Methods-Based Approaches

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Fatigue Damage in Metals : Numerical Methods-Based Approaches

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  • 製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版/ページ数 350 p.
  • 言語 ENG
  • 商品コード 9780128233412
  • DDC分類 620.1126

Full Description

Fatigue Damage in Metals: Numerical Methods-Based Approaches provides readers with detailed and easy-to-implement simulation and modelling techniques for predicting, analysing, and ultimately mitigating the effects of fatigue damage in metallic materials. The book includes 11 chapters covering techniques for analysing variable load spectra, modelling and predicting the cyclic behaviour of materials, as well as fatigue damage operators, criteria, and methods specific to different case studies. The book addresses variable amplitude loadings, yield surfaces-based models for cyclic plasticity simulation, fatigue crack imitation based on CDM approaches, S-N curve estimation, and more. New criteria and numerical techniques for analysing the fatigue crack initiation are included, as are raw data, algorithms, and codes that can be put into immediate use.

Contents

1. Loading Spectra Analysis for Numerical Simulation of Fatigue Damage
2. Technical note 1. Frequency Domain Analysis of Loading Spectra and Fatigue Damage Analysis Using Python
3. Variable Stress States for Fatigue Damage Analysis
4. Technical Note 2. Fatigue Life Analysis Based on Critical Plane Approach, Using Fem Simulations and Python Code
5. The Chaboche Nonlinear Kinematic Hardening Model for Cyclic Plasticity Modelling
6. Technical Note 3. Chaboche Model with Memory Implemented in Python Code
7. Theory, Application, and Implementation of Modified Abdel-Karim-Ohno Model for Uniaxial and Multiaxial Fatigue Loading
8. Technical Note 4. Modified Abdel-Karim-Ohno Model Implemented in Python Code
9. Jiang Criterion for General Multiaxial Loading in Computational Fatigue Analysis
10. Continuum Damage Mechanics for High Cycle Fatigue Analysis
11. Technical Note 5. S-N Curves and Fatigue Limits of Materials - Estimation Models

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