1985
DOI: 10.1016/0013-7944(85)90133-x
|View full text |Cite
|
Sign up to set email alerts
|

Probabilistic simulation of fatigue crack growth by damage accumulation

Help me understand this report

Search citation statements

Order By: Relevance

Paper Sections

Select...
3
1
1

Citation Types

0
11
0
1

Year Published

1988
1988
2020
2020

Publication Types

Select...
3
3
1

Relationship

1
6

Authors

Journals

citations
Cited by 23 publications
(12 citation statements)
references
References 21 publications
0
11
0
1
Order By: Relevance
“…Элементы описанной техники накопления повреждений основываются на ранних работах Глинки и Элайна [22,23], которые получили свое развитие в работах [10,24] и др. В этих исследованиях, однако, не использовался метод конечных элементов, поле деформаций у вершины трещины описывалось приближенно, а оценка роста трещины производилась только при плоском напряженном состоянии.…”
Section: моделирование развития четвертьэллиптической трещиныunclassified
“…Элементы описанной техники накопления повреждений основываются на ранних работах Глинки и Элайна [22,23], которые получили свое развитие в работах [10,24] и др. В этих исследованиях, однако, не использовался метод конечных элементов, поле деформаций у вершины трещины описывалось приближенно, а оценка роста трещины производилась только при плоском напряженном состоянии.…”
Section: моделирование развития четвертьэллиптической трещиныunclassified
“…Oh [117] in 1979 and Sobczyk [118] in 1982 proposed an idea of using Markov chain and Markov diffusion process to model the stochastic growth of crack. Sobczyk [122] in 1989…”
Section: Fracture and Fatiguementioning
confidence: 99%
“…This facilitates the development of models which relate well known fatigue properties to the rate of growth of fatigue cracks. A brief survey of such models is given in [2]. Two major inputs are required for this type of crack growth modelling: (i) a suitable damage function, and (ii) a failure criterion.…”
Section: Introductionmentioning
confidence: 99%
“…of it has been assumed to be a random variable with the mean of unity. This argument was used in the earlier simulation model [2]. Such an approach helps account for the random factors that make (2) deviate from the value of unity.…”
Section: Introductionmentioning
confidence: 99%
See 1 more Smart Citation