Del fallo en servicio a la curva S–N: un enfoque inverso para la caracterización a fatiga

• Diego Díaz Salamanca ^[1] ; Alfonso Rodríguez ^[1] ; Miguel Muñiz Calvente ^[1] ; Eguzkiñe Martínez ^[1] ; Natalia García ^[1] ; Manuel Aenlle ^[1] ; Iñigo Llavori ^[2] ; Pelayo Fernández Fernández ^[1] ; Jon Ander Esnaola ^[2]
  1. [1] Universidad de Oviedo

     Universidad de Oviedo

     Oviedo, España

     
  2. [2] Universidad de Mondragón/Mondragon Unibertsitatea

     Universidad de Mondragón/Mondragon Unibertsitatea

     Mondragón, España

     
• Localización: Revista española de mecánica de la fractura, ISSN-e 2792-4246, Nº. 11, 2026, págs. 159-164
• Idioma: español
• Enlaces
  • Texto Completo Ejemplar
• Resumen
  • español

    La caracterización a fatiga de materiales se basa tradicionalmente en la obtención de curvas S–N mediante ensayos de amplitud constante. Posteriormente, estas curvas S–N se emplean junto con modelos de conteo de ciclos y acumulación de daño para estimar la vida útil bajo cargas variables. En este trabajo se plantea un enfoque inverso al habitual, en el que, partiendo de fallos observados en estructuras o probetas sometidas a historiales de carga aleatorios, se persigue la identificación de una curva S–N equivalente bajo condiciones de amplitud constante. La metodología propuesta se basa en el análisis de series temporales aleatorias, el conteo de ciclos y la evaluación del daño acumulado, permitiendo obtener un ajuste de los parámetros de la curva S–N mediante la minimización del error respecto a un daño unitario en el instante de fallo. La validación del modelo se realiza mediante la generación sintética de distintos escenarios simulados, demostrando la aplicabilidad del enfoque y la necesidad de profundizar en esta línea de investigación dado el creciente desarrollo de sistemas de monitorización estructural asociados al Internet de las Cosas, que permiten disponer de grandes volúmenes de datos de cargas en servicio y eventos de fallo.

  • English

    The fatigue characterization of materials has traditionally been based on the determination of S–N curves through constant-amplitude testing. These S–N curves are subsequently used in combination with cycle counting and damage accumulation models to estimate service life under variable loading conditions. In this work, an approach opposite to the conventional one is proposed. Starting from observed failures in structures or specimens subjected to random load histories, the objective is to identify an equivalent S–N curve under constant-amplitude conditions. The proposed methodology is based on the analysis of random time series, cycle counting, and cumulative damage evaluation, enabling the adjustment of the S–N curve parameters by minimizing the error with respect to a unit damage condition at the instant of failure. Model validation is carried out through the synthetic generation of different simulated scenarios, demonstrating the applicability of the approach and highlighting the need to further develop this research line, given the growing implementation of structural health monitoring systems associated with the Internet of Things, which provide large volumes of in-service load data and failure events.