Método para la determinacion del campo de esfuerzos bajo la influencia de esfuerzos residuales por medio de la tecnica híbrida de fotoelasticidad y termografia.

QRCode
Share this
Date
2022Author
Citation
Metadata
Show full item recordPDF Documents
Title
Method for the determination of the stress field under the influence of residual stresses through hybrid technique of photoelasticity and thermography.
Abstract
El estudio de los esfuerzos residuales ha sido materia de investigación debido al efecto que
producen sobre el estado de esfuerzos y la integridad operacional de diferentes productos. Esto se
debe a la alteración que pueden generar los esfuerzos residuales en las propiedades mecánicas de
los materiales y que su origen se asocia con la mayoría de los procesos de manufactura. Por otro
lado, la fotoelasticidad es una técnica óptica no destructiva que permite obtener el campo de
esfuerzos y detectar la presencia de esfuerzos residuales en materiales birrefringentes, como el
vidrio, el policarbonato o el acrílico. La implementación de la fotoelasticidad en una muestra con
esfuerzos residuales mientras es sometida a una carga mecánica, permite observar una
deformación en el campo de esfuerzos debido a la presencia del residual. Luego, al someter la
muestra a una carga térmica se genera una recuperación, alterando nuevamente el estado de
esfuerzos.
Durante este trabajo se desarrolló una metodología para la adquisición de imágenes de
fotoelasticidad, definiendo las geometrías y el material de las muestras, las condiciones de
grabación, las fuentes de aplicación de carga y temperatura, y sus parámetros. Posteriormente se
estableció una metodología para procesar las imágenes a partir de los videos adquiridos, partiendo
de un preprocesamiento en el cual se desarrolló una evaluación de la información visual, se filtró
la información innecesaria y se realizó un submuestreo en el conjunto de imágenes obtenidas.
Durante el procesamiento se implementaron algoritmos basados en el comportamiento de la
dinámica del color, agrupamiento no supervisado y recuperación del campo de esfuerzos en
imágenes de fotoelasticidad. A partir de los resultados obtenido se encontró que la dinámica de
color asociada a los esfuerzos residuales corresponde a un nivel de esfuerzo diferente respecto a
su vecindario. Adicionalmente, la implementación del algoritmo K-means o la estimación de la
trayectoria de color en los pixeles de una secuencia de imágenes logra identificar los esfuerzos
residuales presentes en una muestra. Por otro lado, la evaluación de similitud estructural entre
imágenes de una secuencia de carga y temperatura permitió emparejar las imágenes idóneas para
lograr la recuperación del campo de esfuerzos de los esfuerzos residuales.
Abstract
The study of residual stresses has been the subject of research due to its importance in the final
stage of several products at the end of their manufacturing process. This is due to the alteration
that residual stresses can generate in the mechanical properties of materials, also its origin is
associated with most manufacturing processes. On the other hand, photoelasticity is a nondestructive
optical technique that allows obtaining the stress field and detecting the presence of
residual stress in birefringent materials, such as glass, polycarbonate or acrylic. The
implementation of photoelasticity in a sample with residual stress while it is subjected to a
mechanical load, allows us to observe a deformation in the stress field due to the presence of the
residual. Then, by subjecting the sample to a thermal load, a recovery of the material is generated,
again altering the stress state and the relationship with the residual stress.
During this work, a methodology for the acquisition of photoelasticity images was developed,
defining the geometries and material samples, recording conditions, sources of application of load
and temperature, and their parameters. Subsequently, a methodology was established to process
the images from the acquired videos, starting from a preprocessing in which an evaluation of the
visual information was developed, the unnecessary information was filtered, and a subsampling
was carried out on the set of images obtained.
During processing, algorithms based on the behavior of color dynamics, unsupervised clustering,
and stress field recovery in photoelasticity images were implemented. From the results obtained
after algorithm implementation, it was found that the color dynamics of the residual stresses
correspond to a different stress level in their neighborhood. Additionally, the implementation of
the K-means algorithm or the estimation of the color trajectory in the pixels allows to identify the
residual stresses present in a sample. On the other hand, the evaluation of structural similarity
between images of a load and temperature sequence allowed matching the ideal images to achieve
the recovery of the stress field from the residual stresses.