¿Es difícil determinar el punto elástico en una curva de tensión-deformación? ¿Si es así por qué?

Depende del tipo de material que esté mirando. Existe un término llamado material elástico lineal, que generalmente no se aplica al caucho que, si recuerdo bien, actúa más como un fluido no newtoniano. Tampoco se aplica bien a muchos materiales no homogéneos.

En general, si este es un escenario escolar, las pruebas se realizarán utilizando metales bastante dúctiles con una respuesta conocida. Los materiales quebradizos pueden ser más duros porque pueden pasar de la deformación elástica a una falla catastrófica rápidamente, por lo que pierde la curva que representa la región plástica. Si intentara esto con un material que no tiene propiedades conocidas, necesitaría analizar una serie de muestras que usan el material base correcto más cualquier tratamiento térmico o recocido que se realizaría en la parte final. El tamaño de su muestra deberá ser representativo de la criticidad de la parte final, FOS y la geometría de la parte final para la geometría de muestra.

Con esto supongo que te refieres al límite elástico. Por lo general, por el límite elástico, nos referimos a que la curva de tensión-deformación ya no es lineal, es decir, si la pieza se descarga, la deformación no vuelve a cero (sí, estamos confundiendo dos conceptos aquí PERO para materiales de ingeniería típicos esto es aproximadamente correcto).

Pero, ¿cuánta pérdida de linealidad? Todas las curvas de tensión-deformación tienen ruido, por lo que cualquier cambio de linealidad entraría rápidamente y eso sería una representación poco realista del límite elástico.

Entonces, ¿cuánta no linealidad acepta antes de llamarlo el límite elástico? 🙂

Ver:

Rendimiento (ingeniería) – Wikipedia

Para todos los efectos, el método de compensación del 0.2% daría un valor razonable para el límite elástico. Si hablamos de acero al carbono medio, tendrías puntos de rendimiento superior e inferior.

También podría definir el límite elástico como el punto final de linealidad en la curva, pero eso requiere datos muy limpios.