Материалы, которые выдерживают однократное приложение напряжения, часто выходят из строя при повторных нагрузках. Это явление, известное как усталость, измеряется с помощью механических испытаний, которые предполагают многократное приложение различных напряжений, изменяющихся в регулярном цикле от максимального до минимального значения. В большинстве машин для испытания на усталость используется вращающийся эксцентриковый груз для создания циклически изменяющейся нагрузки. Обычно считается, что материал подвержен малоцикловой усталости, если он разрушается за 10 000 циклов или менее.
Напряжения, действующие на материал в реальных условиях, обычно носят случайный, а не циклический характер. В связи с этим было разработано несколько теорий кумулятивного усталостного разрушения, позволяющих исследователям экстраполировать данные циклических испытаний для прогнозирования поведения материала при случайных напряжениях. Поскольку эти теории не применимы к большинству материалов, в большинстве лабораторий по испытанию материалов в настоящее время используется относительно новая методика, включающая механическое приложение случайных усталостных напряжений, статистически соответствующих реальным условиям.
Усталость материала включает в себя ряд явлений, среди которых атомное скольжение (когда верхняя плоскость металлического кристалла перемещается или скользит по отношению к нижней плоскости в ответ на напряжение сдвига), зарождение трещин и их распространение. Таким образом, при усталостном испытании можно измерить количество циклов, необходимых для зарождения трещины, а также количество циклов до разрушения.
Осторожный конструктор всегда помнит о статистической природе усталости, ведь срок службы образцов материала, испытанных при одном и том же уровне напряжения, всегда колеблется в диапазоне выше и ниже некоторого среднего значения. Теория статистики подсказывает конструктору, сколько образцов материала необходимо испытать, чтобы получить адекватные данные; нередко приходится испытывать несколько сотен образцов, прежде чем делать твердые выводы.
