Méthodes spectrales pour une analyse en fatigue des structures ...
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2 Simulations de Monte-Carlo 29<br />
Fig. 2.11 – Processus <strong>en</strong> bande étroite (β = 7), distributions : (a) <strong>des</strong> cycles rainflow,<br />
(b) du dommage<br />
La Fig. 2.12.a montre la distribution normalisée <strong>des</strong> amplitu<strong>des</strong> réduites <strong>des</strong> cycles<br />
rainflow obt<strong>en</strong>ue dans le cas <strong>des</strong> simulations d’un processus idéal passe-bande <strong>pour</strong><br />
lequel α = 1.9. Elle met <strong>en</strong> évid<strong>en</strong>ce que <strong>pour</strong> ce processus large bande, le nombre de<br />
cycles de faibles amplitu<strong>des</strong> augm<strong>en</strong>te au détrim<strong>en</strong>t <strong>des</strong> cycles de gran<strong>des</strong> amplitu<strong>des</strong>.<br />
Par rapport à la distribution de Rayleigh, représ<strong>en</strong>tée par la courbe, un déficit important<br />
de cycles d’amplitu<strong>des</strong> comprises <strong>en</strong>tre η = 1 et η = 3 est observé, la répercution<br />
de ce déficit sur la distribution du dommage est visible sur les histogrammes de la Fig.<br />
2.12.b dans le domaine <strong>des</strong> amplitu<strong>des</strong> réduites η = 2 à η = 3. Ceci illustre la raison<br />
<strong>pour</strong> laquelle l’approximation de Rayleigh est conservative dans le cas d’un processus<br />
large bande.<br />
Fig. 2.12 – Processus large bande (β = 7), distributions : (a) <strong>des</strong> cycles rainflow, (b)<br />
du dommage