Detección e identificación de fisuras de frente semielíptico en ejes mediante la aplicación de algoritmos genéticos

摘要

De entre los componentes mecánicos más frecuentes en la industria, los ejes son probablemente aquéllos que sufren condiciones de trabajo más extremas. Uno de los tipos de fallo más importante que habitualmente se produce en estos elementos está relacionado con la aparición y propagación de fisuras de fatiga debidas a las tensiones combinadas de torsión y flexión fluctuantes a las que se ven sometidos. Si la fisura se detecta cuando es incipiente el eje dañado se puede sustituir sin importantes secuelas, sin embargo, la detección de las fisuras en el estado inicial no es una tarea sencilla, una vez que éstas han aparecido su velocidad de propagación crece exponencialmente y en pocos días se puede producir la rotura catastrófica. Por lo tanto, es muy importante disponer de técnicas que permitan, no sólo la detección de las fisuras, sino también que éstas sean capaces de predecir tanto la forma como el tamaño de los defectos con el fin de reparar o sustituir el elemento antes de que se produzca el fallo irreversible. Por otra parte, aunque la experiencia muestra que las fisuras de fatiga que aparecen en ejes suelen presentar un frente aproximadamente elíptico, el estudio de ejes con este tipo de fisuras no ha sido tan exhaustivo. En este trabajo se presenta un método de identificación y localización de fisuras de frente semielíptico basado en los cambios que se producen en los desplazamientos transversales del eje como consecuencia de la variación de rigidez local que introduce la fisura. El coeficiente de flexibilidad de un elemento mecánico fisurado se puede obtener a partir de las expresiones que relacionan la tasa de libración de energía, G, con el factor de intensidad de tensiones K¡ en modo 1. Para desarrollar el método propuesto, en primer lugar se ha formulado un modelo numérico del eje que permite obtener la deformada estática del mismo en función de la posición y características de la fisura (método directo) y, a partir del citado modelo numérico, posteriormente se ha implementado el método inverso, es decir, se ha localizado e identificado las características de una fisura desconocida mediante la aplicación de la técnica de los algoritmos genéticos (AGs).