Conferencias de la Universidad Nacional de Córdoba, Congreso Internacional de Metalurgia y Materiales

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VALIDACIÓN DEL USO DE CURVAS MAESTRAS COMO MÉTODO DE PREDICCIÓN
Claudio Daniel Arenas, Élida Beatriz Hermida

Última modificación: 13-10-2016

Resumen


La predicción de fenómenos de la naturaleza suele establecerse mediante un modelo físico o fenomenológico, obtenido a partir del análisis de resultados experimentales medidos a corto plazo que permite la extrapolación bajo ciertas hipótesis que requieren validación. Por ejemplo, cuando se estudia el comportamiento mecánico de un material sometido a envejecimiento térmico, habitualmente se construyen curvas maestras de la propiedad  mecánica medida en función del tiempo o la frecuencia de la excitación a diferentes temperaturas. Es decir, que la construcción de las curvas maestras se basa en que la variación de la respuesta mecánica de un material envejecido a altas temperaturas resulta acelerada respecto a la determinada a una temperatura menor [1,2].  Esta hipótesis ha sido generalizada para interpretar el comportamiento mecánico de polímeros amorfos.

En este trabajo se consideraron ensayos de creep realizados por Hou et al [3] en probetas de PEEK -poli-éter-éter-cetona- (polímero semicristalino, Tg ?143°C) sometidas a envejecimientos isotérmicos a diferentes tiempos. Los datos experimentales, representados como la adaptabilidad J vs. log(tiempo) a diferentes temperaturas, fueron ajustados satisfactoriamente mediante el modelo del Sólido Anelástico Elemental Modificado [4]. Para establecer si los mecanismos de deformación a temperaturas bajas eran los mismos que se manifiestan cuando se aumenta la temperatura, sólo que a una escala de tiempo diferente, los parámetros de este modelo deberían guardar una relación funcional con la temperatura del ensayo y se debería poder construir una curva maestra sólo mediante traslación de las curvas medidas. Por ello, se discutirá el criterio para establecer cuál es el rango de validez de la utilización de curvas maestras con fines predictivos.


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