Fatigue prognosis in composites: a bayesian framework

Abstract

Anticipating and characterizing the damage induced by fatigue loadings is a challenging problem in the composites science and tech- nology. In contrast to metals, fatigue degradation of composites is presented since the initial stages of the process leading to a decrease in the mechanical performance. The literature covers a large number of fatigue models for composites, the majority of them are only valid in their experimental conditions. In this thesis a novel bayesian inverse strategy to reconstruct fatigue damage over lifetime is proposed. This model has been developed to be extensible to different material configurations and loading conditions, in a coherent statistical sense. Finally this result has led to a bayesian model class selection, by which it is possible to select the most plausible model parameterization. The proposed methodology has been validated against fatigue damage data. This bayesian framework has shown versatility to take into account all possible information about data, models and the relation between them. The updated information inserted into the reliability problem is shown to confer a way to con- sidered the long term reliability without the need to make hypothesis for time to failure.

Anticipar y reconstruir el daño por fatiga en materiales compuestos es todavía un desafío. A diferencia de los materiales metálicos, el daño por fatiga se manifiesta desde los primeros ciclos de carga en forma de fallos locales progresivos que van reduciendo las propiedades mecánicas iniciales del material. Frente a los numerosos modelos de fatiga presentes en la literatura, en esta tesina se propone una metodología basada en el problema inverso bayesiano para la reconstrucción del daño por fatiga en toda la vida útil recogida por los datos; así como un método de selección bayesiana de modelos más evidentes según las observaciones. Este método se ha aplicado a datos experimentales de fatiga en forma de reducción de rigidez sobre laminados de fibra de vidrio tipo E-glass/polyester. Los resultados permiten obtener el modelo que mejor ajusta y predice los datos disponibles de fatiga. La aplicación de la información estadística procedente de la reconstrucción del daño para obtener los valores de fiabilidad a lo largo de la vida útil es una de las principales conclusiones del trabajo. La consideración de la vida útil en el pronóstico de daño y su relación con la fiabilidad, supone un paso importante para el desarrollo sostenible de materiales compuestos, y posibilitará la viabilidad de estos materiales en aplicaciones fuera de las aeroespaciales.