জিক ফ্র্যাকচার দৃ ness ়তা এএসটিএম E1820
সুরক্ষার সমালোচনামূলক ক্ষেত্রে নমনীয় উচ্চ শক্তি ধাতুগুলির সাথে ডিজাইন করার সময়, ত্রুটি এবং ফাটলগুলির চারপাশের আচরণটি বোঝা গুরুত্বপূর্ণ, যখন অন্যথায় কেবল বেসিক টেনসিল বৈশিষ্ট্যগুলি যথেষ্ট হবে। স্থানীয়ভাবে ব্যর্থতার প্রতিরোধ (বাল্ক টেনসিল শক্তির বিপরীতে) সাধারণত ফ্র্যাকচার দৃ ness ়তার ছাতা শব্দ দ্বারা বর্ণিত হয়। হঠাৎ সমালোচনামূলক বিরতির চেয়ে যখন সেই ব্যর্থতা আরও ধীরে ধীরে হয়, তখন জিআইসি হ'ল একটি দৃ ness ়তা মেট্রিক যা ছিঁড়ে যাওয়া শুরু হয় এমন পয়েন্টটি বর্ণনা করতে ব্যবহৃত হয়।
সর্বাধিক প্রচলিত অ্যাপ্লিকেশনটি বিদ্যুৎ উত্পাদন খাতে রয়েছে, যেখানে অত্যন্ত বিশদ মডেলিং প্রত্যাশিত এবং ডিজাইনগুলি অবশ্যই ত্রুটিগুলিতে ক্ষয়ক্ষতি সহনশীলতার জন্য সরবরাহ করতে হবে। এটি বিপর্যয় ছাড়াই ব্যর্থতা বলা - স্পষ্টতই পারমাণবিক শক্তির সর্বোচ্চ প্রোফাইলের বিষয়!
এএসটিএম E1820 অনুসারে জেআইসি ফ্র্যাকচার দৃ ness ়তা পরীক্ষা নতুন উপকরণগুলি মূল্যায়ন করতে এবং পরিষেবা থেকে সরানো অংশগুলির অবক্ষয় নিরীক্ষণের জন্য একটি উপাদান দক্ষ পদ্ধতি সরবরাহ করে।
পরীক্ষার টুকরোগুলি মেশিন করা হয় যা কার্যকরভাবে উপাদানের একটি শক্ত ব্লক সমন্বিত করে, এক মুখে একটি তীক্ষ্ণ খাঁজ সহ। বিভিন্ন স্ট্যান্ডার্ডাইজড জ্যামিতিগুলি সুবিধাজনক পরীক্ষা সেট আপ অনুযায়ী বা উত্পাদন লাইন থেকে নেওয়া হলে উপাদানের উপলভ্য বেধকে সর্বোত্তমভাবে ফিট করার জন্য ব্যবহৃত হয়। কার্যকারিতা (যেমন, রোলিং) এর তুলনায় বিভিন্ন দিকের ধাতবটির দৃ ness ়তা পরীক্ষা করা গুরুত্বপূর্ণ, যেহেতু মাইক্রোস্ট্রাকচার অনুসারে কর্মক্ষমতা আলাদা হবে।
E1820 অনুযায়ী জেআইসি নির্ধারণের জন্য পছন্দসই পদ্ধতিটি হ'ল একটি একক নমুনা ব্যবহার, ধীরে ধীরে লোড করা, তবে ক্র্যাকটি কতদূর প্রসারিত হয়েছে কিনা তা নির্ধারণের জন্য ঘন ঘন বিরতি সহ। এর অর্থ হ'ল মূল পরীক্ষাটি নিজেই পুনরাবৃত্তি র্যাম্পগুলির একটি দীর্ঘ ক্রম, প্রত্যেকে একটি ছোট আনলোডের পরে পুনরায় লোড হয়, ধীরে ধীরে ক্র্যাকটি খুলে এবং নমুনাটি ছিঁড়ে ফেলা শুরু করে। যান্ত্রিক পরীক্ষার শেষে, নমুনাটি অবশ্যই পুরোপুরি ভেঙে যেতে হবে এবং ক্র্যাক ফ্রন্টের সঠিক দৈর্ঘ্য এবং আকার পরিমাপ করা হয়। নমুনা পৃথক হওয়ার আগে চূড়ান্ত ক্র্যাক ফ্রন্টটি অবশ্যই চিহ্নিত করা উচিত (সাধারণত তাপ চিকিত্সা বা রঞ্জক অনুপ্রবেশকারী দ্বারা) চিহ্নিত করা উচিত; প্রায়শই তরল নাইট্রোজেন উপাদানটিকে এমন পরিমাণে শীতল করতে ব্যবহৃত হয় যাতে এই চূড়ান্ত বিরতি ভঙ্গুর হয় এবং আরও বিকৃতি এড়ায়।
যান্ত্রিক লোডিং পদ্ধতিটি সহজ নয়, যদিও এটি কোনও আধুনিক পরীক্ষার সিস্টেমের সাথে অর্জনযোগ্য হওয়া উচিত, তবে ব্লুহিল ফ্র্যাকচার সরাসরি প্রয়োজনীয় ক্রমটি তৈরি করে, কেবল মূল পরামিতিগুলির জন্য অনুরোধ করে, ব্যবহারকারীকে প্রতিটি পদক্ষেপ এবং লুপ তৈরি করার প্রয়োজন ছাড়াই।
প্রধান জটিলতা ডেটা বিশ্লেষণে আসে; জে (কাজ সম্পন্ন) বনাম ΔA (ক্র্যাক এক্সটেনশন) এর সামগ্রিক সিরিজের পয়েন্ট তৈরি করতে এখানে প্রতিটি আনলোডিং পয়েন্টের জন্য ডেটাতে একটি দীর্ঘ সিরিজ গণনা পদক্ষেপ প্রয়োগ করতে হবে। তদ্ব্যতীত, দুটি পৃথক বক্ররেখা ফাংশন এই ডেটা পয়েন্টগুলিতে লাগানো হয়, প্রথমে একটি সংশোধিত প্রাথমিক ক্র্যাক দৈর্ঘ্য নির্ধারণ করার জন্য, তারপরে ক্র্যাকটি কেবল খোলার বন্ধ করে দিয়ে ছিঁড়ে যাওয়া শুরু করে এমন ইন্টারসেপ্ট পয়েন্টটি সন্ধান করতে।
ফলাফলগুলি সহজেই বিভিন্ন কারণের দ্বারা স্কিউ করা যায়, সুতরাং নমুনা, ব্যাচ বা পরীক্ষাগারগুলির মধ্যে তুলনামূলক ফলাফল নিশ্চিত করার জন্য ডিজাইন করা বিভিন্ন মানদণ্ডের জন্য এএসটিএম E1820 অত্যন্ত ব্যবস্থাপত্রে পরিণত হয়েছে। স্ট্যান্ডার্ডটিতে কমপক্ষে 21 টি বৈধতা চেক অন্তর্ভুক্ত রয়েছে যা জেআইসির তুলনামূলক মান ঘোষণা করতে সন্তুষ্ট থাকতে হবে এবং ডেটা বিশ্লেষণের জন্য বিভিন্ন মানের মেট্রিকের সুপারিশ করতে সরানো হয়েছে।
ফ্র্যাকচারটি একটি পরিষ্কার কর্মপ্রবাহ সহ প্রস্তুত-ব্যবহার পদ্ধতি সরবরাহ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এটি গবেষণা ব্যবহারকারীদের জন্য উচ্চ নমনীয়তা সরবরাহ করে, পাশাপাশি বৈধতা চেকগুলির বিশদ ব্রেক-ডাউন এবং মধ্যবর্তী ফলাফলগুলি স্ট্যান্ডার্ড প্রয়োজনীয়তাগুলি পূরণ করতে ব্যর্থ হওয়া উচিত। যেখানে গবেষক বা চুক্তি পরীক্ষার ঘরগুলি বিভিন্ন ফর্মের ফলাফল সরবরাহ করতে হবে, সেখানে বিদ্যমান ডেটাসেটগুলি পুনরায় খোলা এবং তাত্ক্ষণিকভাবে কিছু সমন্বিত পরামিতিগুলির সাথে পুনরায় বিশ্লেষণ করা যেতে পারে, বিভিন্ন ইউনিটে উপস্থাপিত (উদাঃ মেট্রিক থেকে মার্কিন প্রথাগত দিকে অদলবদল), বা বিকল্প প্রতিবেদন টেমপ্লেটগুলিতে রফতানি করা। সফ্টওয়্যারটি সমস্ত প্রস্তাবিত কৌশল প্রয়োগ করে এবং স্ট্যান্ডার্ডের সর্বশেষ সংশোধনগুলি প্রতিফলিত করতে নিয়মিত আপডেট হয়।
সিটিওডি-আর বক্ররেখা উত্পন্ন করতে এবং ΔIC সনাক্ত করতে এএসটিএম E1820 অনুসারে সিটিওডি-র ক্ষেত্রে কাঁচা ডেটাও বিশ্লেষণ করা যেতে পারে।