Termofluencia en polímeros

...

Los principales tipos de fallos mecánicos a altas temperaturas son los debidos a la termofluencia, la rotura debida a la tensión última, fatiga debido a cargas cíclicas, fatiga por temperatura, tensiones por sobrecargas y combinaciones de ellas que pueden agravarse por algún agente externo. Por lo general, el tipo de fallo se establece examinando la superficie de fractura y comparando las condiciones de operación con los datos disponibles de los ensayos. Tales análisis son suficientes para la mayoría de los fallos investigados, pero puede requerirse un mayor análisis cuando las tensiones, el tiempo, la temperatura y los agentes externos pueden actuar sobre la estructura del componente.

Las propiedades mecánicas de los polímeros se detallan con muchos de los mismos parámetros utilizados en los metales y dependen, fundamentalmente, de su composición, estructura y condiciones de procesado. Asimismo, existen otros factores que influyen en las mismas y son, principalmente, el tiempo (velocidad de aplicación de los esfuerzos) y la temperatura; los materiales polímeros son mucho más sensibles a los cambios de temperatura en los alrededores de la temperatura ambiente.

Precisamente debido al carácter viscoelástico de los plásticos, el comportamiento de estos materiales cuando se les aplica un esfuerzo a velocidad elevada no puede extrapolarse para aplicaciones en las que la carga se aplica durante periodos prolongados de tiempo. Los ensayos a corto plazo y a largo plazo simulan estas situaciones en el laboratorio. En los ensayos a largo plazo se estudia la deformación que sufre un material bajo un esfuerzo o una deformación constante en función del tiempo y son especialmente adecuados en el diseño de piezas que tienen que sufrir esfuerzos intermitentes. [4].

Por otra parte, la respuesta de un material puede ser muy diferente dependiendo del tipo de esfuerzo al que se vea sometido. Para caracterizar un material para una aplicación determinada es conveniente estudiar su comportamiento ante el tipo de esfuerzo al que va a ser sometido y no es prudente extrapolar los resultados de un tipo de ensayo a otro. Dentro de los ensayos a corto plazo, en los que no se tiene en cuenta el tiempo de aplicación del esfuerzo, se estudia el comportamiento de los materiales cuando se aplican esfuerzos en tracción, flexión, compresión e impacto.

También existen dos tipos fundamentales de ensayos a largo plazo: los ensayos de fluencia y los de relajación de esfuerzos. Los ensayos de fluencia consisten en aplicar una carga fija a una muestra y estudiar la deformación resultante en función del tiempo. En los ensayos de relajación de esfuerzos se aplica una deformación fija a una muestra y se estudia la variación de la carga requerida para mantener la deformación en función del tiempo. [3].

- Generalidades de la Regresión

El análisis de regresión es una técnica para investigar y modelar la relación entre variables. Existen numerosas aplicaciones de regresión que ocurren en casi todos los campos, incluyendo ingeniería, la física, ciencias económicas, ciencias biológicas y de la salud, como también ciencias sociales [5].

Regresión lineal simple

El modelo de pronóstico de regresión lineal permite hallar el valor esperado de una variable aleatoria “a” cuando “b” toma un valor específico. La aplicación de este método implica un supuesto de linealidad cuando la variable “x” presenta un comportamiento creciente o decreciente, por tal razón, se hace indispensable que previo a la selección de este método exista un análisis de regresión que determine la intensidad de las relaciones entre las variables que componen el modelo. El pronóstico de regresión lineal simple es un modelo óptimo para patrones de demanda con tendencia (creciente o decreciente), es decir, patrones que presenten una relación de linealidad entre la variable dependiente y el tiempo.

Existen medidas de la intensidad de la relación que presentan las variables que son fundamentales para determinar en qué momento es conveniente utilizar regresión lineal.

El objetivo de un análisis de regresión es determinar la relación que existe entre una variable dependiente y una o más variables independientes. Para poder realizar esta relación, se debe postular una relación funcional entre las variables. Cuando se trata de una variable independiente, la forma funcional que más se utiliza en la práctica es la relación lineal. El análisis de regresión entonces determina la intensidad entre las variables a través de coeficientes de correlación y determinación. El coeficiente de correlación, comúnmente identificado como r , es una medida de asociación entre las variables aleatorias X y Y, cuyo valor varía entre -1 y +1 [6].

[pic 5]

El cálculo del coeficiente de correlación se efectúa de la siguiente manera:

[pic 6]

Otras de las ecuaciones utilizadas para regresión lineal simple son:

[pic 7]

[pic 8]

[pic 9]

- REGISTRO DE DATOS

- Bitácora de Registro de Datos

Se tomaron medidas dos veces al día durante siete días por las mañanas a las 7:30am y por las tardes a las 6:00pm.

Capacidad

1 L

1.5 L

2.5 L

1 Galón

Mañana

Tarde

Día 1

10.05

10.1

10.1

10.15

10.15

10.2

10.2

10.25

Día 2

Día 3

Día 4

Día 5

Día 6

Día