Pendahuluan: Tantangan Pengujian di Era Getaran Kompleks
Pengujian keandalan produk teknik menghadapi tantangan baru saat lingkungan operasionalnya didominasi oleh beban getaran acak yang terus berubah. Di banyak sektor, seperti perkeretaapian, otomotif, dan penerbangan, getaran nyata yang dialami oleh struktur mekanis bersifat non-stasioner dan non-Gaussian. Akibatnya, metode ALT konvensional sering kali gagal dalam mereplikasi mekanisme kerusakan aktual secara akurat.
Makalah yang ditulis oleh A. Trapp, M. Kling, dan P. Wolfsteiner ini menghadirkan pendekatan multi-skenario berbasis Power Spectral Density (PSD) untuk menyusun asumsi beban uji pada Accelerated Life Testing (ALT) yang realistis dan representatif. Fokus utama artikel adalah mengembangkan cara mengkonversi data getaran yang bervariasi menjadi kumpulan proses Gaussian stasioner, kemudian mengaplikasikan prinsip peningkatan (elevation) dan penghilangan (omission) untuk mempercepat pengujian tanpa mengubah mekanisme kerusakan.
Konsep Kunci: Getaran Acak & ALT
- Getaran acak adalah beban dinamis yang berubah secara statistik.
- Power Spectral Density (PSD) menggambarkan bagaimana energi getaran tersebar di berbagai frekuensi.
- ALT bertujuan mempercepat kerusakan tanpa mengubah mekanisme kerusakan asli.
- Fatigue life (umur lelah) dipengaruhi oleh distribusi siklus tegangan dan frekuensi eksitasi.
Metodologi: Dari Data Lapangan ke Beban ALT yang Realistis
Penelitian ini dimulai dari beban aktual yang diukur pada roda kereta api, lalu dilakukan:
- Dekomposisi Beban: Menggunakan Decomposition into Gaussian Portions (DGP), beban non-stasioner dipecah menjadi 8 kondisi beban Gaussian stasioner.
- Evaluasi Statistik: Setiap kondisi dianalisis menggunakan momen spektral (λ₀, λ₂, λ₄), rate zero-crossing (ν₀), peak rate (νp), dan peak factor (η).
- Simulasi Skenario ALT: Tiga skenario diuji untuk menunjukkan bagaimana informasi struktural memengaruhi akurasi dan keamanan uji percepatan.
Tiga Skenario Pengujian: Elevasi dan Omission Beban
Skenario 1: Hanya Berdasarkan Beban Lapangan
- Tidak ada informasi struktural atau material.
- Semua beban ditingkatkan hingga mencapai σ_max (deviasi standar tertinggi).
- Risiko tinggi karena bisa meningkatkan stres tidak relevan dan mengubah mekanisme kegagalan.
Contoh:
- σₓ,max dari beban R=1 = 1.92 m/s²
- Semua kondisi distandarkan atau dinaikkan ke level ini.
- Waktu uji menurun dari 36000s menjadi 281s, tapi risiko perubahan karakteristik asli sangat besar.
Skenario 2: Menambahkan Transfer Function Struktur
- Menggunakan fungsi transfer linier H(f) dari FEM gear-box pada kereta.
- Beban dinaikkan bukan pada tingkat eksitasi, tapi pada respon struktur σy.
- Omission dilakukan jika respon berada di bawah ambang kerusakan.
Contoh Hasil:
- σᵧ,max = 43.58 MPa untuk kondisi R=3
- Beban lain distandarkan atau dinaikkan terhadap respon ini.
- Waktu uji terpotong drastis, misalnya dari 10 jam ke 0.27 jam untuk R=8.
Skenario 3: Memasukkan Kurva S–N Material
- Data material lengkap tersedia: kurva S–N, batas kelelahan sD, dan kekuatan ultimate Rm.
- Respon puncak (η·σᵧ) dibandingkan dengan y_test = 220 MPa (dengan margin keamanan).
- Omission berdasarkan rate level-crossing terhadap sD.
Contoh:
- ν⁺(sD) = 2.47 untuk R=2 (bermakna)
- ν⁺(sD) = 0.001 untuk R=8 (dapat diabaikan)
Hasil Waktu Uji:
- Untuk R=1: T = 0.14 jam (ALT), dibandingkan T = 10 jam (operasional)
- Beban lebih tinggi tapi tetap dalam batas aman material → ALT sangat efektif dan akurat
Perbandingan Skenario: Menemukan Titik Seimbang antara Risiko dan Efektivitas ALT
Dalam pengujian Accelerated Life Testing (ALT), pemilihan tingkat kompleksitas skenario uji sangat memengaruhi efektivitas dan reliabilitas hasil yang diperoleh. Tiga skenario umum menunjukkan perbedaan yang signifikan dalam hal risiko distorsi data, penghematan waktu, dan akurasi estimasi.
Pada Skenario 1, hanya beban yang dipertimbangkan dengan mengandalkan data getaran dari kondisi in-service. Meskipun memberikan penghematan waktu yang sangat besar, skenario ini memiliki risiko distorsi yang tinggi dan akurasi ALT yang rendah, menjadikannya kurang ideal untuk keputusan desain jangka panjang.
Skenario 2 menambahkan informasi berupa fungsi transfer struktur (H(f)), yang menurunkan risiko distorsi menjadi sedang dan meningkatkan akurasi estimasi ke level yang lebih baik, meskipun waktu penghematan sedikit berkurang.
Sedangkan pada Skenario 3, pendekatan paling komprehensif digunakan, mencakup kurva S–N (stress–number of cycles) serta data material dan respons struktur. Hal ini menghasilkan risiko distorsi paling rendah dan akurasi ALT paling tinggi, dengan tetap memberikan efisiensi waktu yang optimal dibandingkan pengujian real-time.
Dengan demikian, Skenario 3 menjadi kompromi terbaik antara akurasi ilmiah dan efisiensi praktis, menjadikannya pilihan unggulan untuk pengujian keandalan berbasis data dalam sistem teknik kompleks.
Ilustrasi Studi Kasus: Data Roda Kereta
- Total waktu operasional: Tenv = 3600s
- Digunakan 8 beban stasioner hasil DGP
- Skenario 3 menunjukkan efisiensi waktu hingga 98%
- Beban yang tidak berdampak (σ < sD) berhasil dieliminasi
Nilai Tambah dan Orisinalitas Pendekatan
Keunggulan:
- Metode ini statistik murni, tidak tergantung waktu atau urutan pengukuran.
- Dapat diimplementasikan di rig uji umum, karena basisnya adalah PSD Gaussian stasioner.
- Tidak mengubah frekuensi dominan, sehingga tidak mengubah resonansi struktur.
Kritik:
- Membutuhkan data spektral dan fungsi transfer yang akurat.
- Asumsi struktur linier belum tentu berlaku untuk semua kasus.
Relevansi Industri:
- Industri kereta api (seperti studi ini)
- Otomotif, untuk suspensi dan sistem elektronik
- Aerospace, terutama struktur sayap dan sensor getaran
- Elektronik konsumen (pengujian ketahanan casing, konektor, dll)
Kesimpulan: Menuju ALT yang Lebih Cerdas dan Akurat
Pendekatan yang ditawarkan dalam makalah ini menggabungkan kekuatan analisis statistik PSD dan model respon struktur untuk merancang pengujian keandalan yang tidak hanya efisien, tetapi juga relevan terhadap kondisi nyata lapangan. Dengan menyusun beban uji berbasis multi-stasioner Gaussian load states, dan memanfaatkan fungsi transfer serta data material, kita bisa menghindari over-testing atau under-testing, dua kesalahan klasik dalam ALT.
Makalah ini menjadi pedoman penting untuk rekayasa ALT yang tidak lagi mengandalkan intuisi semata, tetapi berbasis data dan statistik yang terukur, teruji, dan siap diterapkan pada pengujian nyata.
Sumber : Trapp, A., Kling, M., & Wolfsteiner, P. Deriving PSD-based load assumptions for accelerated life testing of varying random vibration loading. Proceedings of ISMA2020 and USD2020.