Laurent Peltier, Akbar Ghazavizadeh, Nadine Bourgeois, Fodil Meraghni, Laboratoire QUARTZ (QUARTZ ), Université Paris 8 Vincennes-Saint-Denis (UP8)-Ecole Nationale Supérieure de l'Electronique et de ses Applications (ENSEA)-SUPMECA - Institut supérieur de mécanique de Paris (SUPMECA)-Ecole Internationale des Sciences du Traitement de l'Information (EISTI), Université Paris 13 (UP13), Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (ICube), Institut National des Sciences Appliquées - Strasbourg (INSA Strasbourg), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale du Génie de l'Eau et de l'Environnement de Strasbourg (ENGEES)-Réseau nanophotonique et optique, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Matériaux et nanosciences d'Alsace (FMNGE), Institut de Chimie du CNRS (INC)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Etude des Microstructures et de Mécanique des Matériaux (LEM3), Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Arts et Métiers Sciences et Technologies, HESAM Université (HESAM)-HESAM Université (HESAM), Université Paris 8 Vincennes-Saint-Denis (UP8)-SUPMECA - Institut supérieur de mécanique de Paris-Ecole Nationale Supérieure de l'Electronique et de ses Applications (ENSEA)-Ecole Internationale des Sciences du Traitement de l'Information (EISTI), Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Matériaux et nanosciences d'Alsace, Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), École Nationale Supérieure d'Arts et Métiers (ENSAM), Arts et Métiers Sciences et Technologies, HESAM Université (HESAM)-HESAM Université (HESAM)-Arts et Métiers Sciences et Technologies, HESAM Université (HESAM)-HESAM Université (HESAM)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Labex DAMAS, Université de Lorraine (UL), École Nationale du Génie de l'Eau et de l'Environnement de Strasbourg (ENGEES)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Institut National des Sciences Appliquées - Strasbourg (INSA Strasbourg), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Les Hôpitaux Universitaires de Strasbourg (HUS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Matériaux et Nanosciences Grand-Est (MNGE), Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Réseau nanophotonique et optique, Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and HESAM Université - Communauté d'universités et d'établissements Hautes écoles Sorbonne Arts et métiers université (HESAM)-HESAM Université - Communauté d'universités et d'établissements Hautes écoles Sorbonne Arts et métiers université (HESAM)
In this paper, a key differential equation is proposed to formulate fatigue damage evolution in metallic alloys under multiaxial, multiblock, proportional loadings in high cycle fatigue (HCF) and very high cycle fatigue (VHCF) regimes. This differential equation possesses two main components: one is a stress function to accommodate the adopted fatigue criterion and the other one is a characteristic damage function that serves to capture the HCF response of alloys. Two distinct characteristic damage functions with three different multiaxial fatigue criteria, namely Sines, Crossland, and Dang Van criteria, are examined to develop six (out of many possible) variants of the presented damage accumulation model. As a validation measure, Chaboche’s HCF damage model is retrieved as a specific case of the developed formalism. For model parameters identification, an ad hoc two-level identification scheme is designed and numerically verified. It is demonstrated that endurance limit, which is determined from fully reversed HCF tests (i.e., R = −1), can be identified from fatigue tests with positive stress ratio (R > 0), thus making our development quite suitable for specimens prone to buckling under compression. Another salient feature of the devised identification scheme is its capability in extracting model parameters from noisy data.