Affidabilità delle costruzioni meccaniche: Strumenti e by Stefano Beretta

By Stefano Beretta

La crescente competitivit� del mercato richiede ogni volta un progetto più accurato dei componenti e sistemi meccanici, in modo da limitare utilizzo dei materiali e costi . Tuttavia viene sempre di più richiesto, sia dal mercato che a livello normativo, che i componenti svolgano al meglio l. a. loro funzione durante l’intera vita del prodotto garantendo tanto los angeles assenza d’interruzioni di servizio come rotture o cedimenti che possano comportare un rischio a livello di sicurezza. In questo ambito il presente quantity, rivolto a studenti della laurea magistrale ed ingegneri meccanici, intende fornire i metodi according to impostare e valutare l’affidabilit� di un progetto sulla base di un’ampia casistica di applicazioni. A partire dai richiami dei metodi statistici in step with descrivere le variabili ingegneristiche, il quantity descrive i diversi approcci della statistica dei valori estremi con interessanti applicazioni ai carichi sulle strutture ed al controllo dei materiali. Viene quindi affrontata l. a. progettazione affidabilistica dei componenti soggetti a sollecitazioni meccaniche, alla base del metodo agli stati limite, e confrontata con l. a. progettazione tradizionale. Completano il quadro i concetti di analisi dei sistemi, necessari advert affrontare l’affidabilit� nel pace delle costruzioni meccaniche, ed i moderni approcci della affidabilit� strutturale basati sulla meccanica della frattura. Durante tutto il percorso del presente quantity, le applicazioni permettono al lettore di ‘toccare’ le various metodologie affidabilistiche e di comprendere i fondamenti di importanti normative.

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II parametro di forma {3 suggerisce che i dati possano anche essere analizzati con una distribuzione log-normale. In Fig. 16) e rappresentata la carta di probabilita insieme con i limiti della banda di confidenza al 95%, tracciati intorno alla distribuzione stimata: si puo notare come tutti i dati (eccetto gli ultimi 2) seguana bene la distribuzione Weibull. 16. 5 Metodo della Massima Verosimiglianza (Metodo ML) Nei campionamenti reali ci si trova spesso nella condizione di avere prove interrotte (denominate runout) oppure dati provenienti da ispezioni (un componente funziona ad una ispezione e viene trovato guasto a quella successiva).

Usando un algoritmo di ordine uno 0 superiore, e possibile con semplicita eseguire anche l'analisi di confidenza. 2909] Hess = 10 . 4694 . La matrice di varianza, ottenuta dall'inversione dell'Hessiano (poiche abbiamo minimizzato la funzione -£, non e pili necessario cambiare di segno per ottenere la matrice di varianza), risulta: v = 10- 3 . 1334 . 18. 19. 394. L e della deviazione standard a e rappresentato nelle Figg. 19(b)). Si noti come la zona del massimo e una zona piatta ed estesa. Utilizzando un metodo di ordine uno 0 superiore e quindi possibile che la soluzione non converga esattamente allo stesso valore che si ottiene con un algoritmo diretto.

2 Si supponga di avere rilevato il carico di snervamento su spezzoni di lamiere saldate di testa di larghezza Lprovino=100 mm: tali dati risultano ben descritti da una distribuzione gaussiana con JL = 650 MPa e (J = 50 MPa. Qual e la distribuzione della massima resistenza su una lamiera di larghezza (Llamiera) di 1 metro e di 2 metri? 6) puo essere espressa come: con Z = X-J-L Derivando tale relazione si puo scrivere: fxCn) (x) = n· [

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