JP2006329837A - 疲労状態解析装置及び疲労状態解析プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 測定対象物の摩耗を考慮して疲労寿命を定量的に評価し管理することができる疲労状態解析装置及び疲労状態解析プログラムを提供する。
【解決手段】 Ｓ３００において、ひずみ波形からひずみ振幅及び平均ひずみをひずみ振幅／平均ひずみ抽出部が抽出し、Ｓ４００においてひずみ振幅及び平均ひずみに基づいて等価応力演算部が等価応力を演算する。Ｓ５００において、等価S-N曲線が読み出されて、Ｓ６００においてこの等価S-N曲線及び等価応力に基づいて累積疲労損傷度を累積疲労損傷度演算部が演算する。Ｓ７００において、トロリ線の疲労状態を疲労状態判定部が判定する。その結果、例えば、トロリ線の実働波形に含まれる平均ひずみを考慮してトロリ線の疲労状態を解析することができるため、トロリ線の摩耗を考慮して疲労寿命を定量的に評価し管理することができる。
【選択図】 図８

Description

この発明は、測定対象物の疲労状態を解析する疲労状態解析装置及び疲労状態解析プログラムに関する。

鉄道車両のパンタグラフ（集電装置）がしゅう動するトロリ線には、このパンタグラフの通過時に湾曲して表面に曲げ応力（トロリ線応力）が作用し、パンタグラフが通過するたびに繰返し応力を受けるとトロリ線が疲労破壊するおそれがある。このため、トロリ線の疲労を評価し管理することが求められている。従来、トロリ線の疲労管理は、S-N曲線と修正グッドマン線図とに基づいて定められており、パンタグラフ通過時の最大曲げひずみの目安値を500×10^-6とし、500×10^-6を超える場合にはパンタグラフ通過数による疲労寿命管理を行っている。しかし、実際にトロリ線に発生する曲げひずみ波形には、最大値以外の曲げひずみ成分の数があり、またその値、数によってはトロリ線の疲労寿命に影響を及ぼすのではという懸念がある。そのため、従来のトロリ線の疲労管理手法を改善する必要がある。例えば、従来の疲労状態解析方法は、レインフロー法を適用して、累積疲労損傷度を評価しトロリ線の疲労寿命を評価している（例えば、非特許文献１参照）。また、従来の疲労状態解析方法は、金属材料、高分子材料、セラミックスなどの長期にわたる荷重の繰返し変動によって生ずる疲労現象を、ひずみとその頻度を測定してレインフロー法によって処理し解析している（例えば、特許文献１参照）。

「トロリ線疲労評価に対するレインフロー法適用の検討」、貴志 俊英 他、電気学会研究会資料 TER-04-29 2004.6.10

特開平9-264706号公報

トロリ線は、パンタグラフのすり板とのしゅう動によって摩耗する。この摩耗によってトロリ線断面積減少に起因する平均応力（平均ひずみ）が増加し、トロリ線の疲労特性が変化する。しかし、従来の疲労状態評価方法では、この摩耗の影響を考慮していない。また、従来の疲労状態評価方法では、実働ひずみ波形に含まれる最大値以外の曲げひずみ成分を考慮していない。このため、従来の疲労状態評価方法では、刻々と摩耗していくトロリ線の疲労寿命を厳密に評価することができない問題点がある。

この発明の課題は、測定対象物の実働ひずみ波形と残存断面積を考慮して疲労寿命を定量的に評価し管理することができる疲労状態解析装置及び疲労状態解析プログラムを提供することである。

この発明は、以下に記載するような解決手段により、前記課題を解決する。
なお、この発明の実施形態に対応する符号を付して説明するが、この実施形態に限定するものではない。
請求項１の発明は、測定対象物（Ｃ₁）の疲労状態を解析する疲労状態解析装置であって、前記測定対象物のひずみの時間変化を表すひずみ波形に基づいて、ひずみ振幅（ε_a）と平均ひずみ（ε_m）とを抽出するひずみ振幅／平均ひずみ抽出部（４ｃ）と、前記ひずみ振幅と前記平均ひずみとに基づいて等価応力（σ_e）を演算する等価応力演算部（４ｅ）と、前記等価応力と等価S-N曲線とに基づいて前記測定対象物の累積疲労損傷度（Ｒ_i）を演算する累積疲労損傷度演算部（４ｈ）とを備える疲労状態解析装置（４）である。

請求項２の発明は、請求項１に記載の疲労状態解析装置において、前記ひずみ振幅／平均ひずみ抽出部は、レインフロー法に基づいて前記ひずみ振幅と前記平均ひずみとを抽出することを特徴とする疲労状態解析装置である。

請求項３の発明は、請求項１又は請求項２に記載の疲労状態解析装置において、前記累積疲労損傷度演算部は、修正マイナー法に基づいて前記累積疲労損傷度を演算することを特徴とする疲労状態解析装置である。

請求項４の発明は、測定対象物（Ｃ₁）の疲労状態を解析するための疲労状態解析プログラムであって、前記測定対象物のひずみの時間変化を表すひずみ波形に基づいて、ひずみ振幅（ε_a）と平均ひずみ（ε_m）とを抽出するひずみ振幅／平均ひずみ抽出手順（Ｓ３００）と、前記ひずみ振幅と前記平均ひずみとに基づいて等価応力（σ_e）を演算する等価応力演算手順（Ｓ４００）と、前記等価応力と等価S-N曲線とに基づいて前記測定対象物の累積疲労損傷度（Ｒ_i）を演算する累積疲労損傷度演算手順（Ｓ６００）とをコンピュータに実行させる疲労状態解析プログラムである。

請求項５の発明は、請求項４に記載の疲労状態解析プログラムにおいて、前記ひずみ振幅／平均ひずみ抽出手順は、レインフロー法に基づいて前記ひずみ振幅と前記平均ひずみとを抽出する手順を含むことを特徴とする疲労状態解析プログラムである。

請求項６の発明は、請求項４又は請求項５に記載の疲労状態解析プログラムにおいて、前記累積疲労損傷度演算手順は、修正マイナー法に基づいて前記累積疲労損傷度を演算する手順を含むことを特徴とする疲労状態解析プログラムである。

この発明によると、測定対象物の実働ひずみ波形と残存断面積を考慮して疲労寿命を定量的に評価し管理することができる。

以下、図面を参照して、この発明の実施形態について詳しく説明する。
図１は、この発明の実施形態に係る疲労状態解析装置を備える疲労状態解析システムの構成図である。
図１に示す車両Ｔは、電車や電気機関車などの電気車（鉄道車両）であり、架線Ｃのトロリ線Ｃ₁から電力を車両Ｔに導くパンタグラフ（集電装置）Ｔ₁と、トロリ線Ｃ₁と接触移動するすり板Ｔ₂などを備えている。図１に示す架線Ｃは、線路上空に架設される架空電車線であり、所定の間隔をあけて支持構造物によって支持点で支持されている。トロリ線Ｃ₁は、パンタグラフＴ₁のすり板Ｔ₂が接触する電線であり、すり板Ｔ₂が接触移動することによって車両Ｔに負荷電流を供給する。

疲労状態解析システム１は、トロリ線Ｃ₁の疲労状態を解析するシステムである。疲労状態解析システム１は、トロリ線Ｃ₁のひずみを測定して、この測定結果に基づいてトロリ線Ｃ₁の累積疲労損傷度などを演算する。疲労状態解析システム１は、図１に示すように、ひずみ測定装置２と、通信装置３と、疲労状態解析装置４と、表示装置５と、印刷装置６などを備えている。

ひずみ測定装置２は、トロリ線Ｃ₁のひずみを測定する装置である。ひずみ測定装置２は、例えば、新幹線などの車両ＴのパンタグラフＴ₁が通過するときにトロリ線Ｃ₁に発生するひずみを測定する。ひずみ測定装置２は、図１に示すように、ひずみ検出部２ａと、ひずみデータ記録部２ｂと、ひずみデータ送信部２ｃと、制御部２ｄなどを備えている。ひずみ測定装置２は、複数の地点でトロリ線Ｃ₁のひずみを測定可能なように、車両Ｔが走行する軌道に沿って数箇所に配置されている。

ひずみ検出部２ａは、トロリ線Ｃ₁のひずみを検出する手段であり、トロリ線Ｃ₁に取り付けられたひずみゲージなどである。ひずみ検出部２ａは、パンタグラフＴ₁が通過するときにトロリ線Ｃ₁に発生するひずみを検出し、このひずみに応じた電気信号（ひずみデータ）を制御部２ｄに出力する。ひずみデータ記録部２ｂは、ひずみ検出部２ａの検出結果を記録する手段であり、パンタグラフＴ₁が通過する毎に検出されるひずみデータをメモリに記録する。ひずみデータ送信部２ｃは、ひずみデータ記録部２ｂが記録したひずみデータを送信する手段である。制御部２ｄは、ひずみ測定装置２の種々の動作を制御する中央処理部(CPU)である。制御部２ｄは、例えば、ひずみ検出部２ａが出力するひずみデータを所定の処理をしてひずみデータ記録部２ｂに記録させたり、疲労状態解析装置４の制御部４ｎからの送信指令に基づいてひずみデータ記録部２ｂからひずみデータを読み出してひずみデータ送信部２ｃから送信させたりする。

通信装置３は、種々のデータを伝達するための装置である。通信装置３は、複数箇所に配置されたひずみ測定装置２と疲労状態解析装置４とを通信可能に接続する電気通信回線などである。

疲労状態解析装置４は、トロリ線Ｃ₁の疲労状態を解析する装置である。疲労状態解析装置４は、レインフロー法によってひずみ波形を計数し、ひずみ振幅及び平均ひずみを抽出して等価応力を演算し、この等価応力と等価S-N曲線とからトロリ線Ｃ₁の累積疲労損傷度を演算する。疲労状態解析装置４は、図１に示すように、ひずみデータ受信部４ａと、ひずみデータ記憶部４ｂと、ひずみ振幅／平均ひずみ抽出部４ｃと、ひずみ振幅／平均ひずみデータ記憶部４ｄと、等価応力演算部４ｅと、等価応力データ記憶部４ｆと、等価S-N曲線データ記憶部４ｇと、累積疲労損傷度演算部４ｈと、累積疲労損傷度データ記憶部４ｉと、疲労状態判定部４ｊと、プログラム読込部４ｋと、プログラム記憶部４ｍと、制御部４ｎなどを備えている。

ひずみデータ受信部４ａは、ひずみ測定装置２のひずみデータ送信部２ｃが送信するひずみデータを受信する手段である。ひずみデータ受信部４ａは、受信したひずみデータを制御部４ｎに出力する。

図２は、この発明の実施形態に係る疲労状態解析装置のひずみデータ記憶部のデータ構造の模式図である。
図１に示すひずみデータ記憶部４ｂは、ひずみデータ受信部４ａが受信したひずみデータを記憶する手段である。図２に示す波形は、トロリ線Ｃ₁のひずみの時間変化を表すひずみ波形であり、縦軸はひずみ（曲げひずみ）であり横軸は時間である。ひずみデータ記憶部４ｂは、図２に示すように、パンタグラフＴ₁が通過する毎にトロリ線Ｃ₁に発生するひずみ波形を数値化してひずみ波形データとして時系列順にメモリに記憶している。ひずみデータ記憶部４ｂは、各ひずみ波形データを特定するためのデータ測定日、データ測定時刻及びデータ測定地点などのデータ特定情報を各ひずみデータと対応させて記憶する。

図３は、この発明の実施形態に係る疲労状態解析装置のひずみ振幅／平均ひずみ抽出部のレインフロー法による抽出原理を説明するための図である。
ひずみ振幅／平均ひずみ抽出部４ｃは、ひずみ波形に基づいてひずみ振幅と平均ひずみとを抽出する手段であり、レインフロー法に基づいてひずみ振幅と平均ひずみとを抽出する。ひずみ振幅／平均ひずみ抽出部４ｃは、従来のレインフロー法のような平均ひずみを考慮せずにひずみ波形を分割して計数する計数法とは異なり、平均ひずみを考慮する改良型のレインフロー法によってひずみ波形を分割して計数する。図３に示す波形は、図２に示すひずみ波形と同一の波形であり、横軸はひずみであり、縦軸は時間である。ひずみ振幅／平均ひずみ抽出部４ｃは、ひずみデータ記憶部４ｂが記憶するひずみ波形毎にレインフロー法によってひずみ振幅と平均ひずみとを抽出する。

レインフロー(Rain Flow Method)法では、図３に示すように、縦軸を時間軸とするひずみ波形を想定し、このひずみ波形を多重になった屋根構造P1，P2，…にみたて、各屋根の付け根の位置から山と谷の番号順に雨滴を流すことを想像する。雨滴は、以下の３条件を満たして流れ落ち停止するものとする。

雨滴は、屋根の付け根から番号順に流れ始め、停止条件が満たされるまで下の屋根に流れ落ち続ける(条件１)。また、軒先から落下中の雨滴は次の２つの停止条件の一方を満足したときに落下を停止する(条件２)。右向きの流れの場合には、右向きに流れる雨滴の出発点より左側に他の屋根の軒先が現れたときに停止する(停止条件１)。一方、左向きの流れの場合には、左向きに流れる雨滴の出発点より右側に他の屋根の軒先が現れたときには停止する(停止条件２)。例えば、図３に示すP7からP8へ流れる雨滴は、P7よりも左側にあるP9が現れたためにP8で停止する。さらに、屋根の一部を既に雨滴が流れていたらその流れは停止する(条件３)。例えば、P3からP4への流れは、P1からの流れにぶつかるためP2と同じ横位置で停止する。

図４は、この発明の実施形態に係る疲労状態解析装置のひずみ振幅／平均ひずみ抽出部によるひずみ振幅及び平均ひずみを説明するための図である。
図１に示すひずみ振幅／平均ひずみ抽出部４ｃは、図３に示すように、雨滴が停止するまでに流れた横座標を測定して、この測定結果に相当する大きさのひずみ幅をひずみ振幅として抽出する。ひずみ振幅／平均ひずみ抽出部４ｃは、図４に示すように、レインフロー法によってひずみ波形の山のピーク値Ｐと谷のピーク値Ｖとの差の絶対値を演算してこの絶対値をひずみ振幅ε_aとして抽出する。また、ひずみ振幅／平均ひずみ抽出部４ｃは、図３に示すように、雨滴が停止するまでに流れた横座標を測定して、この測定結果に相当する大きさのひずみ幅の平均値を平均ひずみとして抽出する。ひずみ振幅／平均ひずみ抽出部４ｃは、例えば、レインフロー法によってひずみ波形の山のピーク値Ｐと谷のピーク値Ｖとの平均値をε_mwとして以下の数１によって演算することで平均ひずみε_mとして抽出する。

ここで、数１に示すε_mは、真の平均ひずみであり、ε_mwはレインフロー法によって抽出される波形中の平均ひずみであり、Ｔは張力であり、Ａは断面積であり、Ｅはヤング率である。この数１に示す真の平均ひずみε_mは、波形中の平均値と張力Ｔによる平均ひずみの和であり、この数１によってトロリ線Ｃ₁の摩耗を考慮することができる。さらに、ひずみ振幅／平均ひずみ抽出部４ｃは、ひずみ振幅ε_aに対応する平均ひずみε_mの頻度（カウント）Ｎを計数する。ひずみ振幅／平均ひずみ抽出部４ｃは、例えば、図３に示す一つのひずみ波形のうちひずみ振幅ε_aが200×10^-6になり平均ひずみε_mが600×10^-6であるものが３個あるときにはカウント３とする。ひずみ振幅／平均ひずみ抽出部４ｃは、これらのひずみ振幅ε_a、平均ひずみε_m及びカウントＮをひずみ振幅／平均ひずみデータとして制御部４ｎに出力する。

図５は、この発明の実施形態に係る疲労状態解析装置のひずみ振幅／平均ひずみデータ記憶部のデータ構造の模式図である。
図１に示すひずみ振幅／平均ひずみデータ記憶部４ｄは、ひずみ振幅／平均ひずみ抽出部４ｃが抽出したひずみ振幅／平均ひずみデータを記憶する手段である。ひずみ振幅／平均ひずみデータ記憶部４ｄは、例えば、図５に示すように、パンタグラフＴ₁が通過する毎に各ひずみ振幅ε_aの大きさ、各平均ひずみε_mの大きさ及び各ひずみ振幅ε_aに対応する各平均ひずみε_mの頻度（カウント）Ｎをひずみ波形毎にメモリに記憶する。

図１に示す等価応力演算部４ｅは、ひずみ振幅ε_aと平均ひずみε_mとに基づいて等価応力を演算する手段である。等価応力演算部４ｅは、以下に示す数２によって等価応力σ_eを演算する。

ここで、数２に示すＥは、ヤング率である。等価応力演算部４ｅは、等価応力σ_eを等価応力データとして制御部４ｎに出力する。

図６は、この発明の実施形態に係る疲労状態解析装置の等価応力データ記憶部のデータ構造の模式図である。
等価応力データ記憶部４ｆは、等価応力演算部４ｅが演算した等価応力データを記憶する手段である。等価応力データ記憶部４ｆは、図６に示すように、パンタグラフＴ₁が通過する毎に各等価応力σ_e1，σ_e2，…とそれぞれの頻度（カウント）Ｎをひずみ波形毎にメモリに記憶する。等価応力データ記憶部４ｆは、例えば、図５に示すようにひずみ振幅ε_aが200×10^-6であり平均ひずみε_mが600×10^-6であるときに等価応力演算部４ｅが数２によって演算した等価応力σ_eの値とその頻度（カウント）３とを記憶する。

図７は、この発明の実施形態に係る疲労状態解析装置の等価S-N曲線データ記憶部のデータ構造の模式図である。
図１に示す等価S-N曲線データ記憶部４ｇは、等価S-N曲線データを記憶する手段である。ここで、等価S-N曲線とは、異なる平均応力（平均ひずみ）に対するS-N曲線を一つのS-N曲線にまとめたものである。この等価S-N曲線は、Smithによって提案されており、硬銅トロリ線についてもSmithの手法を適用可能であることが確認されている。等価S-N曲線データ記憶部４ｇは、図７に示すように、予め作成された等価S-N曲線に関するデータをメモリに記憶している。ここで、図７に示す縦軸は、数２によって演算される等価応力σ_eであり、横軸は疲労寿命（繰返し回数）Ｎ_fである。

図１に示す累積疲労損傷度演算部４ｈは、等価応力σ_eと等価S-N曲線とに基づいてトロリ線Ｃ₁の累積疲労損傷度を演算する手段であり、修正マイナー(Miner)法に基づいて累積疲労損傷度を演算する。ここで、マイナー法とは、負荷レベルが一定ではない場合の疲労寿命を推定する手法としてMainerによって提案された手法であり、修正マイナー法とは銅などの非鉄金属には明確な疲労限がないため、S-N曲線を延ばして疲労寿命を有限として疲労寿命を推定する手法である。累積疲労損傷度演算部４ｈは、σ_iの応力レベルでＮ_iサイクルの繰返しを受けた場合の疲労損傷度Ｄ_iを以下の数３によって演算する。

ここで、数３に示すＮ_fiは、応力レベルσ_iにおける疲労寿命である。累積疲労損傷度演算部４ｈは、例えば、図６に示す等価応力σ_e1，σ_e2，…を図７に示す等価S-N曲線と照合して、図７に示すようにこれらの等価応力σ_e1，σ_e2，…と対応する疲労寿命Ｎ_f1，Ｎ_f2，…を求め、図６に示す等価応力σ_e1，σ_e2，…に対応するカウントＮ₁，Ｎ₂，…と疲労寿命Ｎ_f1，Ｎ_f2，…とから数３によって疲労損傷度Ｄ₁，Ｄ₂，…を演算する。また、累積疲労損傷度演算部４ｈは、以下の数４によって累積疲労損傷度Ｒ_iを演算する。

累積疲労損傷度演算部４ｈは、例えば、数４によって累積疲労損傷度Ｒ_i＝Ｄ₁＋Ｄ₂＋…を演算してこの演算結果を累積疲労損傷度データとして制御部４ｎに出力する。

図１に示す累積疲労損傷度データ記憶部４ｉは、累積疲労損傷度演算部４ｈが演算した累積疲労損傷度データを記憶する手段である。累積疲労損傷度データ記憶部４ｉは、例えば、１パンタグラフＴ₁通過当たりの累積疲労損傷度データを時系列順にメモリに記憶する。

疲労状態判定部４ｊは、トロリ線Ｃ₁の疲労状態を判定する手段である。疲労状態判定部４ｊは、累積疲労損傷度データ記憶部４ｉが記憶する累積疲労損傷度データをパンタグラフＴ₁が通過する毎に算出して、トロリ線Ｃ₁の疲労状態を判定する。各応力レベルにおける損傷が蓄積されて疲労破断に至るとするときの破断条件は、数４に示す累積疲労損傷度Ｒ_i＝１であり、累積疲労損傷度Ｒ_i＝１を超えたときにトロリ線Ｃ₁が破断することになる。疲労状態判定部４ｊは、パンタグラフＴ₁が通過する毎に累積疲労損傷度Ｒ_iを算出して、この合計値が所定値(例えば、0.3程度)を超えたときにトロリ線Ｃ₁が疲労寿命に達したと判定する。疲労状態判定部４ｊは、この判定結果を疲労状態判定データとして制御部４ｎに出力する。

プログラム読込部４ｋは、トロリ線Ｃ₁の疲労状態を解析するための疲労状態解析プログラムを読み込む手段である。プログラム読込部４ｋは、例えば、インターネットなどの電気通信回線を通じて提供される疲労状態解析プログラムを読み込んだり、CD-ROMなどの情報記録媒体に記録された疲労状態解析プログラムを読み込んだりする。プログラム読込部４ｋは、電気通信回線や情報記録媒体などから読み取った疲労状態解析プログラムを制御部４ｎに出力する。

プログラム記憶部４ｍは、疲労状態解析プログラムを記憶する手段である。プログラム記憶部４ｍは、電気通信回線を通じて取り込まれた疲労状態解析プログラムや、情報記録媒体から読み取った疲労状態解析プログラムなどをメモリに記憶する。

制御部４ｎは、疲労状態解析装置４の種々の動作を制御する中央処理部(CPU)である。制御部４ｎは、プログラム記憶部４ｍから疲労状態解析プログラムを読み出して所定の疲労状態解析処理を実行する。制御部４ｎは、例えば、ひずみ振幅／平均ひずみ抽出部４ｃ、等価応力演算部４ｅ及び累積疲労損傷度演算部４ｈに演算処理を指令したり、疲労状態判定部４ｊに判定処理を指令したり、ひずみデータ記憶部４ｂ、ひずみ振幅／平均ひずみデータ記憶部４ｄ、等価応力データ記憶部４ｆ、等価S-N曲線データ記憶部４ｇ及び累積疲労損傷度データ記憶部４ｉなどに種々のデータの記憶を指令したり、プログラム記憶部４ｍに疲労状態解析プログラムの記憶を指令したりする。

表示装置５は、疲労状態解析装置４の解析結果を表示する装置である。表示装置５は、例えば、図２に示すひずみ波形や、図５に示すひずみ振幅ε_a、平均ひずみε_m及びカウントＮの対照表や、図６に示す等価応力σ_eとカウントＮの対照表や、トロリ線Ｃ₁の使用寿命（残り寿命）や、トロリ線Ｃ₁の疲労寿命の警告などを画面上に表示する。印刷装置６は、疲労状態解析装置４の解析結果を印刷する装置である。

次に、この発明の実施形態に係る疲労状態解析装置の動作を説明する。
図８は、この発明の実施形態に係る疲労状態解析装置の動作を説明するためのフローチャートである。以下では、制御部４ｎの動作を中心として説明する。
ステップ（以下、Ｓという）１００において、疲労状態解析プログラムを制御部４ｎが読み込む。プログラム記憶部４ｍから制御部４ｎが疲労状態解析プログラムを読み込み一連の疲労状態解析処理を制御部４ｎが開始する。

Ｓ２００において、ひずみデータ記憶部４ｂから制御部４ｎがひずみデータを読み込む。図２に示すようなひずみデータをひずみデータ記憶部４ｂから制御部４ｎが読み出して、ひずみ振幅／平均ひずみ抽出部４ｃに出力する。

Ｓ３００において、ひずみ振幅ε_a及び平均ひずみε_mの抽出をひずみ振幅／平均ひずみ抽出部４ｃに制御部４ｎが指令する。その結果、図３に示すように、横軸をひずみとし縦軸を時間とするひずみ波形をひずみ振幅／平均ひずみ抽出部４ｃが生成して、改良型のレインフロー法によってひずみ波形を分割してひずみ波計数を開始する。図４に示すように、レインフロー法によって分割されたひずみ波形の山のピーク値と谷のピーク値とをひずみ振幅／平均ひずみ抽出部４ｃが抽出して、ひずみ振幅ε_a及び平均ひずみε_mを演算する。そして、図５に示すようなひずみ振幅ε_a、平均ひずみε_m及び頻度（カウント）Ｎをひずみ振幅／平均ひずみ抽出部４ｃが演算して、ひずみ振幅／平均ひずみデータを制御部４ｎに出力する。

Ｓ４００において、等価応力σ_eの演算を等価応力演算部４ｅに制御部４ｎが指令する。ひずみ振幅／平均ひずみデータが制御部４ｎから等価応力演算部４ｅに出力されると、図６に示すような等価応力σ_e1，σ_e2，…及び頻度（カウント）Ｎを等価応力演算部４ｅが数２に従って演算する。そして、等価応力データを制御部４ｎに出力するとともに、この等価応力データの記憶を等価応力データ記憶部４ｆに制御部４ｎが指令する。

Ｓ５００において、等価S-N曲線データ記憶部４ｇから等価S-N曲線データを制御部４ｎが読み込む。図７に示すような等価S-N曲線データを等価S-N曲線データ記憶部４ｇから制御部４ｎが読み出して累積疲労損傷度演算部４ｈに出力するとともに、等価応力データ記憶部４ｆから等価応力データを制御部４ｎが読み出して累積疲労損傷度演算部４ｈに出力する。

Ｓ６００において、累積疲労損傷度Ｒ_iの演算を累積疲労損傷度演算部４ｈに制御部４ｎが指令する。その結果、図６に示すような等価応力σ_e1，σ_e2，…を図７に示すような等価S-N曲線と累積疲労損傷度演算部４ｈが照合して疲労寿命Ｎ_f1，Ｎ_f2，…を演算する。そして、累積疲労損傷度演算部４ｈが数３によって疲労損傷度Ｄ₁，Ｄ₂，…を演算するとともに数４によって累積疲労損傷度Ｒ_iを演算して、累積疲労損傷度データを制御部４ｎに出力する。

Ｓ７００において、トロリ線Ｃ₁の疲労状態の判定を疲労状態判定部４ｊに制御部４ｎが指令する。累積疲労損傷度データが制御部４ｎから疲労状態判定部４ｊに出力されると、パンタグラフＴ₁が通過する毎に算出される累積疲労損傷度Ｒ_iの合計値が所定値を超えたか否かを疲労状態判定部４ｊが判定し、疲労状態判定データが制御部４ｎに出力される。その結果、例えば、累積疲労損傷度Ｒ_iの合計値が所定値を超えたときには、トロリ線Ｃ₁が疲労寿命に達したことを表示装置５に制御部４ｎが表示させる。

この発明の実施形態に係る疲労状態解析装置には、以下に記載するような効果がある。
(1) この実施形態では、ひずみ振幅／平均ひずみ抽出部４ｃがひずみ波形に基づいてひずみ振幅ε_a及び平均ひずみε_mを抽出し、等価応力演算部４ｅがひずみ振幅ε_a及び平均ひずみε_mに基づいて等価応力σ_eを演算し、累積疲労損傷度演算部４ｈが等価応力σ_e及び等価S-N曲線に基づいて累積疲労損傷度Ｒ_iを演算する。このため、例えば、トロリ線Ｃ₁の実働波形に含まれる平均ひずみε_mも考慮してトロリ線Ｃ₁の疲労状態を解析することができる。その結果、トロリ線Ｃ₁の摩耗を考慮して疲労寿命を定量的に評価し管理することができる。

(2) この実施形態では、レインフロー法に基づいてひずみ振幅ε_a及び平均ひずみε_mをひずみ振幅／平均ひずみ抽出部４ｃが抽出する。このため、従来のレインフロー法のようなひずみ振幅ε_aのみを考慮する場合に比べて、平均ひずみε_mも考慮する改良型のレインフロー法の場合には、トロリ線Ｃ₁の疲労状態を厳密に精度よく解析することができる。

(3) この実施形態では、累積疲労損傷度演算部４ｈが修正マイナー法に基づいて累積疲労損傷度Ｒ_iを演算する。このため、銅などの非鉄金属であるトロリ線Ｃ₁などの疲労寿命を厳密に精度よく演算することができる。

この発明は、以上説明した実施形態に限定するものではなく、以下に記載するように種々の変形又は変更が可能であり、これらもこの発明の範囲内である。
例えば、この実施形態では、繰返し応力を受けることによって疲労破壊する可能性のある測定対象物（被測定物）としてトロリ線Ｃ₁を例に挙げて説明したがこれに限定するものではなく、鉄道車両の車軸や鉄道のレールなどについてもこの発明を適用することができる。また、この実施形態では、ひずみ振幅ε_a及び平均ひずみε_mをレインフロー法によって抽出する場合を例に挙げて説明したがこの手法に限定するものではなく、レンジペア法などの他の手法を使用することもできる。

この発明の実施形態に係る疲労状態解析装置を備える疲労状態解析システムの構成図である。 この発明の実施形態に係る疲労状態解析装置のひずみデータ記憶部のデータ構造の模式図である。 この発明の実施形態に係る疲労状態解析装置のひずみ振幅／平均ひずみ抽出部のレインフロー法による抽出原理を説明するための図である。 この発明の実施形態に係る疲労状態解析装置のひずみ振幅／平均ひずみ抽出部によるひずみ振幅及び平均ひずみを説明するための図である。 この発明の実施形態に係る疲労状態解析装置のひずみ振幅／平均ひずみデータ記憶部のデータ構造の模式図である。 この発明の実施形態に係る疲労状態解析装置の等価応力データ記憶部のデータ構造の模式図である。 この発明の実施形態に係る疲労状態解析装置の等価S-N曲線データ記憶部のデータ構造の模式図である。 この発明の実施形態に係る疲労状態解析装置の動作を説明するためのフローチャートである。

符号の説明

１ 疲労状態解析システム
２ ひずみ測定装置
４ 疲労状態解析装置
４ｃ ひずみ振幅／平均ひずみ抽出部
４ｅ 等価応力演算部
４ｇ 等価S-N曲線データ記憶部
４ｈ 累積疲労損傷度演算部
４ｊ 疲労状態判定部
４ｎ 制御部
Ｔ 車両
Ｔ₁ パンタグラフ
Ｃ 架線
Ｃ₁ トロリ線（測定対象物）
ε_a ひずみ振幅
ε_m 平均ひずみ
Ｎ カウント
σ_e 等価応力
Ｄ_i 疲労損傷度
Ｒ_i 累積疲労損傷度

Claims (6)

1. 測定対象物の疲労状態を解析する疲労状態解析装置であって、
   前記測定対象物のひずみの時間変化を表すひずみ波形に基づいて、ひずみ振幅と平均ひずみとを抽出するひずみ振幅／平均ひずみ抽出部と、
   前記ひずみ振幅と前記平均ひずみとに基づいて等価応力を演算する等価応力演算部と、
   前記等価応力と等価S-N曲線とに基づいて前記測定対象物の累積疲労損傷度を演算する累積疲労損傷度演算部と、
   を備える疲労状態解析装置。
2. 請求項１に記載の疲労状態解析装置において、
   前記ひずみ振幅／平均ひずみ抽出部は、レインフロー法に基づいて前記ひずみ振幅と前記平均ひずみとを抽出すること、
   を特徴とする疲労状態解析装置。
3. 請求項１又は請求項２に記載の疲労状態解析装置において、
   前記累積疲労損傷度演算部は、修正マイナー法に基づいて前記累積疲労損傷度を演算すること、
   を特徴とする疲労状態解析装置。
4. 測定対象物の疲労状態を解析するための疲労状態解析プログラムであって、
   前記測定対象物のひずみの時間変化を表すひずみ波形に基づいて、ひずみ振幅と平均ひずみとを抽出するひずみ振幅／平均ひずみ抽出手順と、
   前記ひずみ振幅と前記平均ひずみとに基づいて等価応力を演算する等価応力演算手順と、
   前記等価応力と等価S-N曲線とに基づいて前記測定対象物の累積疲労損傷度を演算する累積疲労損傷度演算手順と、
   をコンピュータに実行させる疲労状態解析プログラム。
5. 請求項４に記載の疲労状態解析プログラムにおいて、
   前記ひずみ振幅／平均ひずみ抽出手順は、レインフロー法に基づいて前記ひずみ振幅と前記平均ひずみとを抽出する手順を含むこと、
   を特徴とする疲労状態解析プログラム。
6. 請求項４又は請求項５に記載の疲労状態解析プログラムにおいて、
   前記累積疲労損傷度演算手順は、修正マイナー法に基づいて前記累積疲労損傷度を演算する手順を含むこと、
   を特徴とする疲労状態解析プログラム。
   

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