GFRP（ガラス繊維強化プラスチック）のみで製造された歩道橋が、設置から数ヶ月後に目に見える長手方向のひび割れを発生し始めました。目視検査では破損の原因を特定できませんでした。そこで、デジタル化された超音波による三次元解析を用いて梁の内部をマッピングしたところ、プロファイルコアにおける樹脂含浸不足の広範囲な領域が明らかになりました。
ワークフロー：nCodeによるスキャン、検査、シミュレーション 🔬
技術プロセスは、同期された超音波トランスデューサアレイによる体積データの取得から始まり、材料内部の三次元点群を生成しました。この点群はGOM Inspectにインポートされ、公称CADモデルと実際の欠陥形状を位置合わせしました。梁の中央領域には、最大8mm長さの樹脂ボイドが特定されました。その後、有限要素メッシュがSiemens Simcenterにエクスポートされ、GFRPの直交異方性特性が割り当てられました。モデルには、周期的な歩行者交通の境界条件が負荷されました。最後に、応力履歴がnCode DesignLifeに転送され、多軸疲労解析が実行されました。その結果、ボイド端部への応力集中により、耐用年数が60%短縮されると予測されました。
プルトルージョンにおける品質管理への影響 ⚙️
この方法論は、破損が構造設計の欠陥ではなく、内部の製造欠陥に起因することを実証しました。含浸不足は内部ノッチとして機能し、繰り返し曲げ荷重下で層間剥離を開始させます。この事例は、プルトルージョンプロファイルの生産ラインに三次元体積検査システムと疲労シミュレーションを統合し、供用開始前に臨界領域を検出する必要性を裏付けています。
GFRPプルトルージョンプロファイルにおける繰り返し疲労荷重下での層間剥離進展を、より高精度に予測できる有限要素シミュレーション手法はどれですか？
(追記：材料の疲労は、10時間シミュレーションを実行した後のあなたの疲労と同じです。)