GFRP से पूरी तरह से पल्ट्रूज़न द्वारा निर्मित एक पैदल यात्री पुल में स्थापना के कुछ महीनों बाद दृश्य अनुदैर्ध्य दरारें विकसित होने लगीं। दृश्य निरीक्षण विफलता के कारण का पता लगाने में असमर्थ रहा। बीम के आंतरिक भाग का मानचित्रण करने के लिए डिजीटल अल्ट्रासाउंड के माध्यम से त्रि-आयामी विश्लेषण का सहारा लिया गया, जिससे प्रोफाइल के कोर में राल के संसेचन की कमी वाले विस्तृत क्षेत्रों का पता चला।
कार्यप्रवाह: nCode 🔬 में स्कैनिंग, निरीक्षण और सिमुलेशन
तकनीकी प्रक्रिया सिंक्रोनाइज़्ड अल्ट्रासोनिक ट्रांसड्यूसर की एक सरणी के माध्यम से वॉल्यूमेट्रिक डेटा कैप्चर करने के साथ शुरू हुई, जिससे सामग्री के आंतरिक भाग का त्रि-आयामी बिंदु बादल तैयार हुआ। इस बादल को GOM Inspect में आयात किया गया ताकि नाममात्र CAD मॉडल को दोष की वास्तविक ज्यामिति के साथ संरेखित किया जा सके। बीम के मध्य क्षेत्र में 8 मिमी तक लंबाई के राल रिक्त स्थान की पहचान की गई। इसके बाद, Siemens Simcenter में एक परिमित तत्व मेश निर्यात किया गया, जहाँ GFRP के ऑर्थोट्रोपिक गुण निर्दिष्ट किए गए। मॉडल को चक्रीय पैदल यात्री यातायात की सीमा स्थितियों के साथ लोड किया गया। अंत में, तनाव इतिहास को nCode DesignLife में स्थानांतरित किया गया ताकि एक बहुअक्षीय थकान विश्लेषण चलाया जा सके, जिसमें रिक्त स्थान के किनारों पर तनाव एकाग्रता के कारण 60% कम सेवा जीवन की भविष्यवाणी की गई।
पल्ट्रूज़न ⚙️ में गुणवत्ता नियंत्रण के लिए निहितार्थ
कार्यप्रणाली ने प्रदर्शित किया कि विफलता खराब संरचनात्मक डिजाइन के कारण नहीं, बल्कि एक आंतरिक निर्माण दोष के कारण हुई। संसेचन की कमी एक आंतरिक पायदान के रूप में कार्य करती है जो बार-बार झुकने वाले भार के तहत डिलेमिनेशन शुरू करती है। यह मामला पल्ट्रूडेड प्रोफाइल की उत्पादन लाइन में 3D वॉल्यूमेट्रिक निरीक्षण प्रणालियों और थकान सिमुलेशन को एकीकृत करने की आवश्यकता को मान्य करता है, जिससे सेवा में लगाने से पहले महत्वपूर्ण क्षेत्रों का पता लगाया जा सके।
कौन सी परिमित तत्व सिमुलेशन पद्धतियाँ चक्रीय थकान भार के तहत GFRP के पल्ट्रूडेड प्रोफाइल में डिलेमिनेशन प्रसार की अधिक सटीक भविष्यवाणी करने की अनुमति देती हैं?
(पी.डी.: सामग्री की थकान आपकी तरह ही है, 10 घंटे के सिमुलेशन के बाद।)