ग्रेड डी प्रमाणित उड़ान सिम्युलेटर में एक उच्च-मांग वाले युद्धाभ्यास के दौरान, स्टीवर्ट मोशन सिस्टम अचानक विफल हो गया। प्लेटफॉर्म के बिना किसी चेतावनी के रुकने से पायलटों को गर्दन में चोटें आईं। 3D सिमुलेशन टूल की सहायता से किए गए तकनीकी विशेषज्ञता मूल्यांकन से पता चला कि मूल कारण हाइड्रोलिक एक्ट्यूएटर्स में गंभीर गुहिकायन (कैविटेशन) प्रक्रिया थी, जिसके परिणामस्वरूप रिलीफ वाल्व में थकान और टूट-फूट हुई।
विफलता का मॉडलिंग: द्रव गतिकी से संरचनात्मक विश्लेषण तक 🛠️
फोरेंसिक टीम ने युद्धाभ्यास के दौरान सिलेंडरों के अंदर हाइड्रोलिक तेल के प्रवाह को फिर से बनाने के लिए Autodesk CFD का उपयोग किया। मॉडल ने नकारात्मक दबाव वाले क्षेत्रों का खुलासा किया जिन्होंने वाष्प के बुलबुले उत्पन्न किए, जो रिलीफ वाल्व की सीट के खिलाफ फट गए। प्राप्त दबाव डेटा को SolidWorks Simulation में निर्यात किया गया, जहां वाल्व की ज्यामिति पर उच्च-चक्र थकान विश्लेषण लागू किया गया। परिणामों से पता चला कि सामग्री, एक मिश्र धातु इस्पात 4140, ने बुलबुलों के प्रभाव क्षेत्र में अपनी सहनशक्ति सीमा पार कर ली थी, जिससे सूक्ष्म दरारें उत्पन्न हुईं जो घटक के पूर्ण फ्रैक्चर तक बढ़ गईं। Maya में 3D विज़ुअलाइज़ेशन ने विशेषज्ञों को पतन का एक एनीमेशन बनाने में सक्षम बनाया, जिसमें दबाव में गिरावट को यांत्रिक टूटने के सटीक क्षण के साथ सिंक्रनाइज़ किया गया।
महत्वपूर्ण प्रणालियों में थकान सिमुलेशन के लिए सबक ⚙️
यह दुर्घटना दर्शाती है कि गुहिकायन केवल हाइड्रोलिक प्रदर्शन की समस्या नहीं है, बल्कि सामग्रियों में थकान का एक मूक ट्रिगर है। उड़ान से पहले गति प्रोफ़ाइल को मान्य करने के लिए Moog Simulation Software के उपयोग ने हाइड्रोलिक अनुनाद का पता नहीं लगाया क्योंकि सामग्री थकान मॉडल द्रव विश्लेषण से अलग थे। 3D विशेषज्ञता मूल्यांकन ने न केवल विफलता के सटीक बिंदु की पहचान की, बल्कि उद्योग को उच्च गतिशीलता वाले सिम्युलेटर घटकों के प्रमाणन में मानक के रूप में मल्टीफिज़िक्स सिमुलेशन (CFD + संरचनात्मक) को एकीकृत करने के लिए मजबूर किया।
कौन सी मल्टीफिज़िक्स सिमुलेशन पद्धति ग्रेड डी सिम्युलेटर में उच्च-मांग वाले युद्धाभ्यास के दौरान रुक-रुक कर होने वाली गुहिकायन स्थितियों के तहत रिलीफ वाल्व के जीवनकाल का अधिक सटीक अनुमान लगाने में सक्षम होगी?
(पी.एस.: सामग्री की थकान आपकी तरह ही होती है, 10 घंटे के सिमुलेशन के बाद।)