Methods to reduce residual welding stresses in mining excavator metal structures

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Residual stresses in metal structures of mining machinery caused by welding occur due to simultaneous uneven heating and cooling of local sections of structures, variable cooling rates in the different areas of the weld and deformations caused by metallurgical phase transformations. Residual stress in the welded joint can significantly increase the external load that can lead to structural failure. Research on the calculation, measurement and relief of residual stresses under welding is an important issue when predicting the service life of metal structure units of mining machinery and equipment. An accurate quantitative estimation of residual stresses in welded products, repair welds included, as well as the search for the fundamental principles of the elimination methods of residual deformations are of considerable practical interest, which is relevant for the authors of this paper. The study involved a general review of the latest researches in the field of estimation and measurement of residual stresses caused by electrogas welding. It has been proposed to use various techniques and analytical methods for quantitative estimation of welded joint residual stresses on the basis of fracture mechanics, which enabled to take preventative measures at early stages to reduce the cost of repair and maintenance of welded metal structures of mining excavators. The conducted study resulted in formulating the proposals on relief of residual welding stresses in the metal structures of mining excavators.

About the authors

A. P. Makarov

Irkutsk National Research Technical University

V. A. Khramovskikh

Irkutsk National Research Technical University

ORCID iD: 0000-0003-0590-0393

K. A. Nepomnyashchikh

Irkutsk National Research Technical University

References

  1. Guo J., Fu H., Pan B., Kang R. Recent progress of residual stress measurement methods: a review // Chinese Journal of Aeronautics. 2021. Vol. 34. Iss. 2. P. 54–78. https://doi.org/10.1016/j.cja.2019.10.010.
  2. Zerbst U., Ainsworth R.A., Beier H.Th., Pisarski H., Zhang Z.L., Nikbin K., et al. Review on fracture and crack propagation in weldments – a fracture mechanics perspective // Engineering Fracture Mechanics. 2014. Vol. 132. P. 200–276. https://doi.org/10.1016/j.engfracmech.2014.05.012.
  3. Joseph A., Rai S.K., Jayakumar T., Murugan N. Evaluation of residual stresses in dissimilar weld joints // International Journal of Pressure Vessels and Piping. 2005. Vol. 82. Iss. 9. P. 700–705. https://doi.org/10.1016/j.ijpvp.2005.03.006.
  4. Hensel J., Nitschke-Pagel T., Tchoffo Ngoula D., Beier H.-Th., Tchuindjang D., Zerbst U., Welding residual stresses as needed for the prediction of fatigue crack propagation and fatigue strength // Engineering Fracture Mechanics. 2018. Vol. 198. P. 123–141. https://doi.org/10.1016/j.engfracmech.2017.10.024.
  5. Michaleris P., Dantzig J., Tortorelli D.A. Minimization of welding residual stress and distortion in large structures // Welding Journal. 1999. Vol. 78. Iss. 11. P. 361.
  6. Xu S., Thermal Stress Analysis of dissimilar welding joints by Finite Element Method // Procedia Engineering. 2011. Vol. 15. P. 3860–3864. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2011.08.722.
  7. Larsen M.L., Arora V., Clausen H.B. Finite element shape optimization of weld orientation in simple plate structure considering different fatigue estimation methods // Procedia Structural Integrity. 2021. Vol. 31. P. 70–74. https://doi.org/10.1016/j.prostr.2021.03.011.
  8. Зива В.В., Косухина А.А., Осадчий С.О. Анализ факторов, влияющих на результаты теплового анализа методом конечных элементов // Студенческий форум. 2020. № 26. С. 28–32. URL: https://nauchforum.ru/archive/studjournal/26%28119%29.pdf (15.12.2022).
  9. Занин А.В., Квасов И.Н. Расчет врезки трубопровода с использованием программного продукта ANSYS и анализ с помощью метода конечных элементов // Динамика систем, механизмов и машин. 2019. Т. 7. № 2. С. 103–113. https://doi.org/10.25206/2310-9793-7-2-103-113.
  10. Борискина З.М., Барышникова О.О. Анализ деформированного состояния металлоконструкций подъемно-транспортных машин с использованием метода конечных элементов // Проблемы механики современных машин: материалы V Междунар. конф. (г. Улан-Удэ, 25–30 июня 2012 г.). Улан-Удэ: Изд-во ВСГУТУ, 2012. Т. 2. Ч. 1. С. 53–56.
  11. Liu F., Tao C., Dong Z., Jiang K., Zhou S., Zhang Z., et al. Prediction of welding residual stress and deformation in electro-gas welding using artificial neural network // Materials Today Communications. 2021. Vol. 29. P. 102786. https://doi.org/10.1016/j.mtcomm.2021.102786.
  12. Mathew J., Moat R.J., Paddea S., Fitzpatrick M.E., Bouchard P.J. Prediction of residual stresses in girth welded pipes using an artificial neural network approach // International Journal of Pressure Vessels and Piping. 2017. Vol. 150. P. 89–95. https://doi.org/10.1016/j.ijpvp.2017.01.002.
  13. Na M.-G., Kim J.-W., Lim D.-H. Prediction of residual stress for dissimilar metals welding at nuclear power plants using fuzzy neural network models // Nuclear Engineering and Technology. 2007. Vol. 39. Iss. 4. P. 337–348. https://doi.org/10.5516/NET.2007.39.4.337.
  14. Макаров А.П. Развитие усталостных трещин в металлоконструкциях экскаваторов // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2011.№ 11. С. 105–109.
  15. Макарчук А.В., Макарчук Н.В., Старцев В.Н. Разработка математической модели многопроходной дуговой сварки // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова. 2017. № 1. С. 121–131.
  16. Серенко А.Н. Оценка влияния остаточных напряжений на кинетику развития усталостных трещин в сварных соединениях. Часть I // Вісник Приазовського Державного Технічного Університету. Серія: Технічні науки. 2011. № 22. С. 156–161.
  17. Заворин А.С., Любимова Л.Л., Буваков К.В., Кулеш А.С., Ташлыков А.А., Кулеш Р.Н. Влияние остаточных напряжений в зонах сварного узла на сопротивление хрупким разрушениям // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2018. Т. 329. № 10. С. 128–142. https://doi.org/10.18799/24131830/2018/10/2112.
  18. Авдеев А.Н., Храмовских В.А. Анализ отказов базовых узлов экскаваторов, работающих в районах Крайнего Севера // Горное оборудование и электромеханика. 2005. № 1. С. 53–55.
  19. Храмовских В.А. Оценка ресурса базовых узлов металлоконструкций карьерных экскаваторов на основе обработки статистической информации // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2005. № 1. С. 167.
  20. Hensel J., Nitschke-Pagel T., Tchoffo Ngoula D., Beier H.-Th., Tchuindjang D., Zerbst U. Welding residual stresses as needed for the prediction of fatigue crack propagation and fatigue strength // Engineering Fracture Mechanics. 2018. Vol. 198. P. 123–141. https://doi.org/10.1016/j.engfracmech.2017.10.024.
  21. Макаров А.П. Шевченко А.Н., Павлов А.М. Определение критической длины трещины в металлоконструкциях карьерных экскаваторов // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2015. № 12. С. 57–63.
  22. Серебренников А.В., Демченко И.И., Серебренников В.Л. Оценка методов и приборов для измерения механических напряжений в конструкционных материалах горных машин // Безопасность труда в промышленности. 2013. № 11. С. 56–62.
  23. Panfilova O.R., Dyorina N.V., Velikanov V.S. Substantiation of parameters of metal structure elements of mining transport machines // Известия Уральского государственного горного университета. 2020. № 2. С. 110-116. https://doi.org/10.21440/2307-2091-2020-2-110-116.
  24. Серебренников А.В., Демченко И.И., Серебренников В.Л., Левченко Е.А. Способ измерения локальных напряжений в металлоконструкциях горных машин // Безопасность труда в промышленности. 2016. № 6. С. 42–46.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».