A Practical Approach to Evaluate Acoustic and Flow Induced Fatigue of Piping Systems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Piping systems having flow discontinuities like bends, tees, reducers and valves can experience acoustic induced vibration (AIV) or flow induced vibration (FIV) due to internal pressure fluctuations (acoustic or turbulent flow sources of excitation). The excitation may range from 20 Hz to 5000 Hz depending on the pipe geometry and flow characteristics. At such frequencies, excessive vibration can cause fatigue-induced failure of the piping system if not designed properly. In some extreme cases, failure may occur in a matter of days or even hours. This paper proposes a practical frequency domain based finite element analysis (FEA) approach/design-tool to calculate the fatigue damage of piping systems due to FIV or AIV. For a FIV analysis, the two key steps that can be identified in this approach are: (1) the development of a transfer function, and (2) the generation of a pressure fluctuation spectrum over the frequency range of interest. The transfer function defines the relationship between the stress range (∆σ) and a unit pressure fluctuation (∆p) that is used to calculate the fatigue damage. It is assumed that the stress range reaches a maximum when the internal acoustic pressure spatial distribution completely coincides with the natural mode shape of the pipe system. Harmonic analysis is performed to obtain the maximum stress range at each natural frequency of the piping system. From the transfer function and pressure fluctuation spectrum, a stress range spectrum can be calculated. Assuming a Gaussian fluctuating pressure distribution, a Rayleigh distribution is expected for the stress range. The fatigue damage can be calculated using a closed-form solution with an associated S-N curve. A typical tee-joint in a pipe spool will be examined to illustrate the procedure. The proposed procedure can be modified for an AIV analysis specifically, which is not presented here.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».