Life predicting of large bearings under multiaxial lading fatigue

Abstract

El funcionamiento óptimo de los aerogeneradores es una de las preocupaciones más importantes para la industria. Debido a las cargas producidas por el viento, estas estructuras son sometidas al fenómeno de la fatiga, llegando al denominado fallo en el momento en el que el servicio del aerogenerador deja de ser óptimo debido a la aparición de grietas. Uno de los componentes más críticos del aerogenerador hoy en día son los rodamientos. La normativa internacional, sin embargo, no está correctamente adaptada a rodamientos de este tamaño, y no analiza la carga real sufrida por los rodamientos durante su vida estimada. En esta tesis se desarrolla una metodología con el objetivo de analizar las cargas en términos realistas y reducir los costes que supone el sobredimensionamiento de los rodamientos siguiendo el procedimiento de la normativa. Para ello, la metodología muestra alternativas para el cálculo de las cargas sobre las bolas de los rodamientos, tales como el cálculo analítico o el cálculo basado en simulaciones numéricas. El cálculo de daño se basa en un análisis exhaustivo de planos críticos siguiendo el método de Papadopoulos y utilizando modelos de fatiga multiaxial de diferentes tipos. Además, se presenta un innovador método de contaje de ciclos, derivado del algoritmo de rainflow orientado a un análisis individual de estos ciclos. Basándose en esta metodología se realizan varios análisis: el efecto de cada componente de carga sobre el daño, la influencia sobre el daño de la posición inicial de las bolas, el efecto sobre el daño de la fatiga por contacto de rodadura y las cargas pulsantes por separado, y el efecto beneficioso sobre el daño de las tensiones residuales bajo la superficie de la pista del rodamiento. Asimismo, se analizan varios casos de rodamientos reales con los datos probabilísticos obtenidos de ellos. De este modo, es posible calcular la vida de un rodamiento al completo, así como comparar los diferentes modelos propuestos para así determinar cuál se adapta mejor a la casuística y a la metodología.