Berücksichtigung der höchstbeanspruchten Schweißnahtlänge im Kerbspannungskonzept

Vorhabenbeschreibung:

Der statistische Größeneinfluss (sGE) berücksichtigt einen Schwingfestigkeitsabfall bei großen höchstbeanspruchten Bereichen in der Nähe des Spannungsmaximums bzw. einen Schwingfestigkeitsgewinn bei kleinen höchstbeanspruchten Bereichen von Bauteilen. Diese höchstbeanspruchten Bereiche bilden sich durch inhomogene Spannungsverteilungen aus. Bei den meisten Schweißnähten kommt es aufgrund von Steifigkeitsänderungen zu solchen inhomogenen Spannungsverteilungen entlang der Naht. Bei nichtgeschweißten Bauteilen ist der sGE mittlerweile anerkannt und in den gängigen Regelwerken zur Auslegung gegen Schwingbeanspruchungen berücksichtigt. Für Schweißverbindungen ist dies bisher nicht der Fall, auch wenn er durch eine Reihe von Veröffentlichungen bestätigt wird. Im beantragten Forschungsprojekt soll der sGE bei Schweißnähten nicht nur qualitativ sondern auch quantitativ nachgewiesen und damit für die Berücksichtigung in Regelwerken zur Verfügung gestellt werden. Hierzu werden unterschiedliche Schweißdetailproben mit verschieden langen höchstbeanspruchten Bereichen entworfen und an ihnen Kerbspannungs-Wöhlerlinien ermittelt. Der Fokus des Projekte soll auf dem Kerbspannungskonzept liegen, da sich dieses als örtliches Konzept besonders für die Anwendung des sGE eignet. Mithilfe der Ergebnisse der Schwingversuche soll eine statistisch gut belegte Methode zur Berücksichtigung des sGE im Kerbspannungskonzept abgeleitet werden. Es wird erwartet, dass sich durch die Berücksichtigung des sGE für die überwiegende Zahl der Schweißnahtgeometrien ein bisher nicht genutztes Potenzial bei der Auslegung mit Kerbspannungen freilegen lässt. Gerade KMU sind auf Richtlinien angewiesen, mit denen sich Bauteile sicher und dennoch effizient auslegen lassen, da für sie kosten- und zeitintensive Bauteilversuche oft nicht möglich sind. Die Effizienz der gängigen Regelwerke wie FKM oder IIW soll durch die Ergebnisse des Projektes gesteigert werden.