GB/T 35465.2-2017 聚合物基复合材料疲劳性能测试方法 第2部分：线性或线性化应力寿命(S-N)和应变寿命(ε-N)疲劳数据的统计分析

ICS83.120

Q23(3B

中华人民共和国国家标准

GB/T35465.2—2017

聚合物基复合材料疲劳性能测试方法

第2部分：线性或线性化应力寿命(S-N)

和应变寿命(・N)疲劳数据的统计分析

Testmethodforfatiguepropertiesofpolymermatrixcompositematerials—

Part:Statisticalanalysisoflinearorlinearized

stress-life(S-N)andstrain-life(e-N)fatiguedata

2017-12-29发布2018-11-01实施

发布

GB/T35465.2—2017

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GB/T35465«聚合物基复合材料疲劳性能测试方法》分为3个部分：

——第1部分:通则；

——第2部分:线性或线性化应力寿命(S-N)和应变寿命(e-N)疲劳数据的统计分析；

——第3部分:拉-拉疲劳。

本部分为GB/T35465的第2部分。

本部分按照GB/T1.1-2009给出的规则起草。

本部分由中国建筑材料联合会提出。

本部分由全国纤维增强塑料标准化技术委员会(SAC/TC39)归口。

本部分主要负责起草单位:北京玻钢院复合材料有限公司。

本部分参加起草单位:新疆金风科技股份有限公司、中材科技风电叶片股份有限公司、明阳智慧能

源集团股份公司、泰山玻璃纤维有限公司、上海玻璃钢研究院有限公司、四川东树新材料有限公司、山东

非金属材料研究所、德劳T业服务(上海)有限公司。

本部分主要起草人:彭兴财、李小明、高克强、王艳丽、刘利锋、姜侃、杨德旭、张旭、孙林、孙秀平。

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GB/T35465.2—2017

聚合物基复合材料疲劳性能测试方法

第2部分：线性或线性化应力寿命(S・N)

和应变寿命(&N)疲劳数据的统计分析

1范围

GB/T35465的本部分规定了线性或线性化应力寿命(S-N)和应变寿命(lN)疲劳数据统计分析

的术语和定义、S-N和曲线类型、试样、统计分析等。

本部分适用于在特定应力或应变区间内应力寿命(S-N)和应变寿命(e-N)的关系近似于直线的统

计分析。

本部分不推荐以下两种情况使用：

a)S-N和e-N曲线在测试区间外进行外推；

b)在特定的应力或应变振幅下，用高于95%的置信水平进行疲劳寿命统计分析。

2规范性引用文件

下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本文

件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。

GB/T35465.1聚合物基复合材料疲劳性能测试方法第1部分:通则

3术语和定义

GB/T35465.1界定的以及下列术语和定义适用于本文件。

3.1

自变量independentvariable

选择和控制的变量，在S-N或lN曲线中，应力或应变为自变量，用X表示。

3.2

因变量dependentvariable

随自变量改变的变量，在S-N曲线中，疲劳寿命或疲劳寿命的对数为因变量，用Y表示。

3.3

重复试验replicatetests

在同一自变量下，随机选择同类试样，在不同测试设备上进行的试验。

3.4

未失效疲劳runout

在规定循环次数内试验试样未发生失效。

注：未失效疲劳、试验中止和接近未失效疲劳的数据不适用于本部分的统计分析。

4、丫-“和沪“曲线类型

4.1S-N和&-N曲线的形状取决于材料和试验条件，线性或线性化的S-N和「N关系见式(1)、

1

GB/T35465.2—2017

式（2）非等幅循环时，应确定用于分析的S€的有效（等效）值。

lgN=A+B（S）lgN=A+B@）（1）

IgN=A+B（lgS）IgN—A+B（lge）（2）

式中：

N——疲劳寿命；

A、B——系数，无量纲；

S、€——应力、应变，S、€按以下确定：

a）当给出应力（应变）比或最小循环应力（应变）值时，取等幅循环的应力（应变）最大值；

b）当给出平均应力（应变）值时，取等幅循环的振幅或应力（应变）最大值与最小值的差值。

4.2在S-N和lN曲线中，疲劳寿命N为因变量（具有随机性），Se为自变量（具有可选性或可控

性）。绘制S-N和曲线时，纵坐标为S£（自变量），横坐标为疲劳寿命（因变量），见图1。

注:在特定情况下，用于分析的自变量并非真正的控制变量。例如：在总应变可控的情况下，把应变的变化范围作为

自变量用于低周疲劳数据的分析。

图1给出的曲线示意图

4.3任何试验的疲劳寿命分布是未知的，为了简化分析，本部分假设疲劳寿命的对数是正态分布（即疲

劳寿命是对数止态分布），且在自变量的整个变化范围内，疲劳寿命対数的方差是恒定的（IgN的离散在

低水平的S或€以及高水平的S或€情况下是相同的）。在分析中，IgN作为因变量，用丫表示；S（e）

lgS（lge）作为自变量，用X表示。用式（3）代替式（1）和式（2）：

y=A+BX（3）

式（3）用于后续分析，如需更精确的描述，可用式（4）表示：

“yix=A+_BX（4）

式中：

“YIX丫对X的期望值；

A、B——系数，无量纲。

注:期望值用于检验线性模型的合理性，见6.4。

2

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5试样

5.1取样

试样在被测材料中随机选取，并进行有计划的分组或随机分组，其目的如下:

a）消除变量的潜在干扰因素（如实验室湿度）；

b）试验中可能出现设备故障。

5.2试样数量

最少试样数量取决于试验类型，见表lo

表1最少试样数量

试验类型最少试样数量/个

初步探索6〜12

研究和开发6〜12

获取设计许用值12〜24

可靠性试验12〜24

注：如果变异较大，需增加试样数量，否则将会获得宽的置信区间，见6.3。

5.3重复性

重复率按式（5）计算，不同试验类型的最低重复率见表20

R=(1-土)X100(5)

式中：

R——重复率，％；

I——不同应力或应变水平的总数;

k试验试样的总数。

表2最低重复率

试验类型最低重复率/%

初步探索17〜33

研究和开发33〜50

获取设计许用值50〜75

可靠性试验75〜88

注1:重复率表明可以用总的被测试样的一部分来估算重复试验的变异性。

注2：合理的重复：假定在研究和开发试验中使用了10个试样。采用5个应力或应变水平，每一个水平测试2个

试样，则试验项目包含50%的重复性。这个百分比的重复性适用于大多数研发应用。

注3：不合理重复：假定在试验中使用了8个不同的应力或应变水平，在其中两个水平分别测试2个试样，其他6

个水平分别测试1个试样。重复率为20%，是不合理的。

3

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6统计分析

6.1参数（A、B）的计算

统计分析应满足以下要求：

a）疲劳寿命试样为随机取样（所有X相互独立的）；

b）在X的整个区间未发生未失效疲劳或试验中止；

c）用线性模型丫=A+BX描述S-Ne-N关系；

d）疲劳寿命N的对数服从正态分布；

e）对数正态分布的方差是恒定的。

对于符合上述要求的疲劳试验，A和“的最大似然估计按式（6）和式（7）计算：

A—A—

A^Y-BX（6）

k

Y（X-X）（Y-Y）

A~,

B=—（7）

£（X-X）2

r=l

式中：

A—-A的最大似然估计值，无量纲；

B——B的最大似然估计值，无量纲；

X；S,-5,或者lgSlge；

V,——IgN；

V——y的算术平均值，y=*工丫,；

7=1

——1k

X——X,的算术平均值,x=〒》x；

k——试验试样的总数。

疲劳寿命对数的正态分布估计方差按式（8）计算：

丈（Y-Y）2

式中：

/——疲劳寿命对数的正态分布估计方差；

Y——Y的估计值；

k试验试样的总数；

V,IgN。

在中，分母用k-2替代X从而使/成为正态总体方差的/的无偏差估计值。

6.2参数A和B的置信区间

当满足6.1中a）〜e）的要求时，估计值入和&对各自的期望值A和B是正态分布的（不考虑样品

总量&）。式（9）给出了A的置信区间，式（10）给出了B的置信区间:

,丄1/2

A“=入±ri>ck(9)

2(X,-X)2

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B„=£±tpa[2（X，-X）2]-'2（10）

7=1

式中：

A“——A的置信区间；

Be——B的置信区间；

iP/分布值，从表3中查得，取"=&—2；

k试验试样的总数；

A——A的最大似然估计值，无量纲；

B—-B的最大似然估计值，无量纲；

X,S5,或者lgSlge；

X——X,的算术平均值，丈=