CN106092787A - 一种金属材料疲劳曲线表征方法 - Google Patents

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王新波
秦剑波
王亚芳
宁宇
严红
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    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N3/00—Investigating strength properties of solid materials by application of mechanical stress
    • G01N3/32—Investigating strength properties of solid materials by application of mechanical stress by applying repeated or pulsating forces

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Abstract

本发明涉及一种金属材料疲劳性能曲线表征方法，包括步骤一：确定金属材料疲劳寿命的范围、应力集中情况下不同的应力比R及确定金属疲劳材料寿命的S‑N曲线；步骤二：根据步骤一中得出S‑N曲线，从中选取三组极限应力S和循环次数N的值；步骤三：将步骤二中选取的三组数值带入下式，并求得q、m、c的数值；步骤四：根据步骤三求得的q、m、c的数值确定步骤三中的函数，即为金属材料疲劳性能曲线的表达式。本发明的一种金属材料疲劳性能曲线表征方法能够快速、比较精确地确定各种应力循环情况对应的寿命点数据，缩短结构疲劳分析周期，降低工作繁琐度。

Description

一种金属材料疲劳曲线表征方法
技术领域
本发明属于航空结构疲劳分析和试验技术领域，尤其涉及一种金属材料疲劳曲线表征方法。
背景技术
常用的金属结构中疲劳裂纹萌生寿命评估的方法是建立在完整、系统的S-N曲线试验基础上的，试验子样数量和经济费用巨大。一般情况下，结构设计分析人员首先根据分析部位的结构特征和受载特点，确定应力集中系数，对金属材料的S-N曲线进行处理，得到该金属材料同等应力集中情况下的等寿命曲线图谱，然后根据受载状态下的应力循环数据，查找对应的循环寿命，确定该应力循环导致的损伤，随后进行损伤累计，当总损伤达到1.0时，认为结构疲劳失效，得到在设计使用载荷谱下的结构的疲劳寿命。
目前金属材料的S-N曲线确定是在应力集中系数和应力循环比确定的前提下，通过对大量试样测试数据的统计分析，按照构造的单条S-N数学模型，完成单条S-N曲线的表征。
基于等寿命图谱的疲劳分析方法，需在S-N曲线表征的基础上，按照应力集中分类情况，绘制各种应力集中情况下的等寿命图，疲劳分析时基于等寿命图，采用线性插值方法得到对应的应力循环对应的寿命循环数。
金属材料S-N曲线是结构疲劳分析的基础，S-N曲线数据依据试验实测，通过数理统计方法进行处理得到不同应力集中系数、应力比情况下的S-N曲线，在进行结构分析时，需要将各种情况下的S-N曲线转化为不同应力集中情况下的等寿命曲线图，然后根据具体的结构特征，对等寿命图中的曲线数据点按照应力集中度进行插值，确定分析需要的标准数据，该类分析方法对试验测试要求多，分析环节多，工作量大。
发明内容
本发明的目的是提供一种金属材料疲劳曲线表征方法，解决目前的得到等寿命图方法中工作量大、分析环节多等问题。
为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：一种金属材料疲劳性能曲线表征方法，包括
步骤一：确定金属材料疲劳寿命的范围、应力集中情况下不同的应力比R及确定金属疲劳材料寿命的S-N曲线；
步骤二：根据步骤一中得出S-N曲线，从中选取三组极限应力S和循环次数N的值；
步骤三：将步骤二中选取的三组数值带入下式，并求得q、m、c的数值；
[(1-R)qSmax]mN＝c
步骤四：根据步骤三求得的q、m、c的数值确定步骤三中的函数，即为金属材料疲劳性能曲线的表达式；
以上式中：R为应力比，Smax为应力循环最大值，Smin为应力循环最小值，N为循环数，q、m和c为金属材料常数。
进一步地，所述金属材料疲劳寿命的范围为104至106之间，用于保证双对数图形为直线。
进一步地，步骤一至步骤三中确定q、m、c的数值还可以采用基于给定的应力集中情况下的试验测试数据，利用最小二乘法计算得到。
本发明的一种一种金属材料疲劳性能曲线表征方法通过构造新的S-N曲线表达式，对现有的S-N曲线进行进一步数据处理，得到每种应力集中系数下一个综合表达式，将实际结构疲劳分析需要的金属材料输入数据处理量降低80％以上，能够快速、比较精确地确定各种应力循环情况对应的寿命点数据，缩短结构疲劳分析周期，降低工作繁琐度。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
图1为本发明一实施例的某型钛合金L向Kt＝1时S-N曲线图。
具体实施方式
为使本发明实施的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行更加详细的描述。在附图中，自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。下面通过参考附图描述的实施例是示例型的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造型劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。下面结合附图对本发明的实施例进行详细说明。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明保护范围的限制。
本发明的金属材料疲劳性能曲线表征方法包括
步骤一：以某型钛合金L向Kt＝1试样的室温高周疲劳性能试验结果为例，选取了2种应力比：R＝0.1和-0.5。修正的幂函数S-N曲线表达式为：
R＝0.1，lgN＝24.733-6.904lg(S-144.7)；
R＝-0.5，lgN＝32.32-9.5631lg(S-5.873)；
步骤二：从步骤一的S-N曲线表达式中计算不同应力比下三组数据：
R＝0.1，N＝1×105次，S＝866.1MPa，
N＝5×105次，S＝716.1MPa，
N＝1×106次，S＝661.5MPa；
R＝-0.5，N＝1×105次，S＝725.1MPa，
N＝5×105次，S＝613.7MPAa，
N＝1×106次，S＝571.2MPa；
步骤三：将上面的各组数据代入下面新的S-N曲线表达式中[(1-R)qSmax]mN＝c，进行方程组求解，得到q、m、c的数值如下：
R＝0.1时，q＝0.2037，lgc＝31.858，m＝9.1765；
R＝-0.5时，q＝0.2037，lgc＝31.858，m＝9.2659。
由此可以看出，除m值外，q和c值均一致，m随R不同而不同，因此需建立m和R的关系。
之后，建立m与R关系式
通过线性插值，得到R＝0时的m值为9.1914，则令m0＝9.1914，得到m与R的关系式为：m＝9.1914-0.149R
步骤四：建立新的S-N曲线表达式
lgN＝31.858-(9.1914-0.149R)[0.2037lg(1-R)+lgS]
新建立的S-N曲线表达式与修正的幂函数表达式误差对比见表1所示。
表1两种S-N曲线表达式误差对比
从表1对比可以看出，新建立的S-N曲线表达式计算出的寿命误差均在10％以内，能够满足工程需要。
同样以1中的材料试验数据为例，试验数据如表2所示
表2某型钛合金高周疲劳性能试验数据
最后，采用最小二乘法拟合出S-N曲线，如图1所示。
通过拟合出的曲线，直接读取几组S和N数据，采用1中的步骤三至步骤五，同样可得到所要求得S-N曲线表达式。
本发明的金属材料疲劳性能曲线表征方法通过构造新的S-N曲线表达式，对现有的S-N曲线进行进一步数据处理，得到每种应力集中系数下一个综合表达式，将实际结构疲劳分析需要的金属材料输入数据处理量降低80％以上，能够快速、比较精确地确定各种应力循环情况对应的寿命点数据，缩短结构疲劳分析周期，降低工作繁琐度。
以上所述，仅为本发明的最优具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (3)

1.一种金属材料疲劳性能曲线表征方法，其特征在于，包括
步骤一：确定金属材料疲劳寿命的范围、应力集中情况下不同的应力比R及确定金属疲劳材料寿命的S-N曲线；
步骤二：根据步骤一中得出的S-N曲线，从中选取三组极限应力S和循环次数N的值；
步骤三：将步骤二中选取的三组数值带入下式，并求得q、m、c的数值[(1-R)qSmax]mN＝c；
步骤四：根据步骤三求得的q、m、c的数值确定步骤三中的函数，即为金属材料疲劳性能曲线的表达式；
以上式中：R为应力比，Smax为应力循环最大值，Smin为应力循环最小值，N为循环数，q、m和c为金属材料常数。
2.根据权利要求1所述的金属材料疲劳性能曲线表征方法，其特征在于，所述金属材料疲劳寿命的范围为104至106之间，用于保证双对数图形为直线。
3.根据权利要求1所述的金属材料疲劳性能曲线表征方法，其特征在于，步骤一至步骤三中确定q、m、c的数值还能够采用基于给定的应力集中情况下的试验测试数据，利用最小二乘法计算得到。
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