[VibrationVIEW]Fatigue Damage Spectrum의 m, q 값 (FDS)

 

목차

 

 

 

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질문(Question)

 

m과 q 값은 FDS(Fatigue Damage Spectrum) 제작 시 어떤 영향을 주는 가요? 초기에 FDS 만들때 m, q 값으로 적절한 값은 어떤 값인가요?

 

 

 

답변(Answer) 

 

일반적으로 자동차(Automotive)에서 실제로 측정한 진동 가속도 결과를 통해 FDS(Fatigue Damage Spectrum)를 제작 합니다. FDS(Fatigue Damage Spectrum)란 사용자가 장기간 시험을 돌릴 수 없기 때문에 장기간 시험을 돌린 효과를 만들기 위해 만들어진 테스트 규격입니다. 

 

VibrationVIEW 소프트웨어에서는 FDS(Fatigue Damage Spectrum) 제작을 위한 모듈을 제공합니다. 여기서 m과 q 값을 통해 FDS(Fatigue Damage Spectrum)를 제작합니다. 

 

Q값이 작을 경우(Low Q) Damage가 주변 주파수에 퍼진 형태이고 Q값이 높을 경우 (High Q) Damage가 해당 주파수에서 집중 됩니다. 만일 제품에 대한 Q factor 값을 모를 경우 일반적으로 가장 좋은 Starting point는 10입니다. 정확한 Q값을 확인하기위해서는 Sine Sweep을 통해서 Q 값을 찾아야 합니다. 

 

다음으로 m 값은 FDS 수식에서 지수로 사용 됩니다. 지수 형태기 때문에 Q 값보다 FDS 생성에 더 큰 영향을 줍니다. (Henderson & Piersol, 1995). 아래에 MIL-STD-810H에서 정의한 초기 m 값에 대한 정의는 SN 커브(SN Curve)값을 모를 경우 유용하게 사용할 수 있습니다. 

 

 

“The value of ‘m’ is generally some proportion of the negative reciprocal of the slope of the S-N curve, known as the fatigue strength exponent and designated as ‘-1/b.’ Typical values of ‘m’ are 80 percent of ‘-1/b’ for random waveshapes, and 60 percent of ‘-1/b’ for sinusoidal waveshapes. Historically, a value of m = 7.5 has been used for random environments, but values between 5 and 8 are commonly used. A value of 6 is commonly used for sinusoidal environments.”

 

 

MIL-STD-810H에 따라 랜덤에서는 Q 값을 약 7.5정도로 사인에서는 6정도로 고려하면 됩니다.

 

 

 

 

일반적으로 실측 데이터(Real world data)는 가우시안 분포를 따르지 않습니다(Non Gaussian). m이 커지면 시간 도메인의 peak 값들이 더 많이 나타나게 됩니다. 즉, m이 큰 FDS를 만들면 가속도(Acceleration, Velocity, Displacement)가 커지게 됩니다. (아래 그림 참조)

 

 

 

시간 압축(Time compression)에서 시간 압축률이 커질 수록 PSD(Power Spectral Density) 값이 커집니다. 이때 m 값이 크면 시간 압축에 따른 PSD 증가률이 작아집니다. (아래 그림 참조)

 

 

 

 

상세 내용은 팜테크에서 진행하는 오프라인 수업을 통해 확인할 수 있습니다

 

참조 문헌>>

https://vibrationresearch.com/resources/m-and-q-values-for-fds/