CN113029537A - 一种汽车结构件的疲劳寿命的预估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种汽车结构件的疲劳寿命预估方法,其特征在于,具体步骤如下:(1)根据零件材料特性,确定其屈服极限σs和疲劳极限σ‑1,测定或估算零件的S‑N曲线;(2)计算最佳强化载荷Sg、最佳强化效果βg、强化载荷区间;(3)计算特定强化载荷对应的最佳强化效果βR、特定强化载荷特定锻炼次数对应的强化效果βR,n;(4)对零件载荷谱进行循环计数并分级为Si,其对应循环数ni;确定强化载荷级Sq,其对应循环数nq;损伤载荷级Sw,其对应循环数nw;(5)根据S‑N曲线计算各级载荷对应的原始疲劳寿命计算出取得最佳强化效果后疲劳寿命(6)计算“阶段一”、“阶段二”的损伤;(7)当零件发生疲劳失效现象时,计算总载荷块数即零件疲劳寿命。
Description
技术领域:
本发明涉及一种汽车技术领域,尤其涉及一种汽车结构件的无效载荷阈值确定及疲劳寿命预估方法。
背景技术:
车辆在运行过程中受到复杂的交变载荷的影响,疲劳损伤是底盘结构件的主要失效模式之一。在工程中,对底盘结构件的疲劳寿命预测及耐久性评价主要采用基于损伤累积准则的方法。
材料或零件在外界条件作用下会受到不同程度的损伤,造成损伤的原因及其影响因素具有一定的随机性。如果是循环往复应力所导致的材料力学性能劣化过程称为疲劳损伤。
即当零件或材料所受应力高于其疲劳极限时,每一次载荷循环都对零件造成一定量的损伤,并且这种损伤是可以累积的,当损伤累积到临界值时,零件或材料会有疲劳失效现象发生。常用的疲劳累积理论如下:
1)线性累积损伤理论
Miner准则,简单易行在工程实际中被大量采用,但需受几个前提条件的严格限制才能得到比较满意的结果。
修正的Miner准则,在Miner准则的基础上引入安全系数,并没有考虑载荷次序等问题的影响,应用修正的Miner准则进行疲劳寿命预测相对比较保守。
相对Miner准则,必须获得各类零件在相应加载条件下的k值,但k值难以确定,依赖于类似载荷作用的疲劳试验获取,因此,很难获得广泛应用。
2)非线性累积损伤理论
Miner准则自提出后被广泛用于工程实际,但因其局限性所致,计算结果和试验值差距较大,基于此,非线性累积损伤理论和方法被逐渐提出,其中Corten-Dolan理论获得了比较大的认可。
3)双线性累积损伤理论
考虑到单纯的线性累积损伤准则对损伤评估偏保守,而非线性损伤累积迭代过程冗长且需要大量试验数据支撑,Manson和Halford提出双线性疲劳损伤累积准则。
发明内容:
本发明针对现有技术的上述不足和缺陷,本发明并没有如经典的疲劳损伤理论那样认为所有载荷具有损伤效应,而是充分考虑了低幅载荷的强化作用,即把载荷分为三类:无效载荷、具有强化作用的载荷和具有损伤效应的载荷。
不考虑无效载荷,计算强化效应产生的寿命延长及损伤效应导致的寿命缩短,从而形成考虑低幅载荷强化作用的结构件疲劳寿命预估方法,以实现结构件疲劳寿命的准确预估。
本发明的技术方案如下:一种汽车结构件的疲劳寿命预估方法,其特征在于,具体步骤如下:
(1)根据零件材料特性,确定其屈服极限σs和疲劳极限σ-1,测定或估算零件的S-N曲线;
(2)计算最佳强化载荷Sg、最佳强化效果βg、强化载荷区间;
(3)计算特定强化载荷对应的最佳强化效果βR、特定强化载荷特定锻炼次数对应的强化效果βR,n;
(4)对零件载荷谱进行循环计数并分级为Si,其对应循环数ni;确定强化载荷级Sq,其对应循环数nq;损伤载荷级Sw,其对应循环数nw;
(6)计算“阶段一”、“阶段二”的损伤;
(7)当零件发生疲劳失效现象时,计算总载荷块数即零件疲劳寿命。
在一个实施例中,所述的最佳强化载荷Sg,是通过疲劳极限将实验数据载荷强化区间上、下限及最佳强化载荷进行归纳统计,再以最佳强化载荷为因变量进行数学统计,得到最佳强化载荷与零件及其材料特性之间的对应表达式Sg=1.112·σs -0.0459·σ-1;式中σ-1为疲劳极限;σs为屈服极限,由确定,式中σ0为晶格摩擦力,K为常数(与材料种类与晶粒尺寸有关),d为平均晶粒直径。
在一个实施例中,所述的最佳强化效果βg,是对不同强度的零件最佳强化效果试验数据进行统计得到公式βg=-5.048×10-5·σs 2+0.067·σs-2.115。
在一个实施例中,所述的载荷区间,由实验数据的拟合曲线及计算得到;当分别为0.823和1.120时,强化效果βR=0,即可将强化区间表达为[0.823,1.120]Sg;α为强化效果比例系数,是由实验数据归纳得到;SR为强化区间之内的载荷。
在一个实施例中,所述的特定强化载荷对应的最佳强化效果βR由βR=α·βg计算;其中,βR为载荷SR的最佳强化效果。
在一个实施例中,所述的特定强化载荷特定锻炼次数对应的强化效果βR,n,将最佳强化效果对不同强度的强化效果进行数学统计,将最佳强化次数对不同强化次数进行数学统计,由此得到载荷强化效果与强化次数之间的关系表达式βR,n=λ·βR,g;式中,βR,n为载荷SR作用n次产生的强化效果;βR,g为载荷SR所能产生的最佳强化效果;λ为强化次数比例系数它的表达式为式中,nR为强化载荷SR作用次数;nR,g为载荷SR的最佳强化作用次数。
在一个实施例中,所述的N1、N0是零件在承受载荷S0的情况下,对应疲劳寿命为N0经过低幅载荷锻炼之后,其疲劳寿命提高到N1,根据S-N曲线的表达式可知式中:m为S-N曲线反斜率指数;σ-10、σ-11为强化前、后疲劳极限;C0、C1为强化前、后零件S-N曲线常数。
在一个实施例中,所述的“阶段一”指的是达到最佳锻炼次数之前损伤,由计算式中,D1为“阶段一”产生的损伤;w为损伤载荷级Sw的级数;dj为每个载荷块产生的损伤值;ni为第i级载荷循环次数;为第i级载荷经过j个载荷块锻炼后的疲劳寿命;Z1为“阶段一”的载荷块数;“阶段二”指的是从最佳锻炼次数开始直至零件发生疲劳失效,其损伤可由下式计算:式中,D2为“阶段二”产生的损伤;q为损伤载荷级Sq的级数;Z2为“阶段二”的载荷块数;工程中,通常定义一段时间内的载荷谱为一个载荷块,然后以载荷块的数量来描述零件疲劳寿命;当出现疲劳失效现象即D=D1+D2=1时,总载荷块数即零件疲劳寿命由Z=Z1+Z2计算,式中,Z为总载荷块数量。
本发明的主要有益效果是:
本发明提出的疲劳寿命预估方法准确率较高,误差仅为4.21%;而根据传统疲劳寿命预估方法得到的结果误差在27.19%~49.82%之间,证明了本文提出的疲劳寿命预估方法的合理性、准确性。
附图说明:
图1为本发明一实施例中,归一化强化载荷随屈服强度变化趋势;
图2为本发明一实施例中,最佳强化载荷对应的最佳强化效果拟合;
图3为本发明一实施例中,特定载荷最佳强化效果归一化;
图4为本发明一实施例中,随相对强化次数变化的相对强化效果拟合曲线;
图5为本发明一实施例中,强化前后曲线对比;
图6为本发明一实施例中,基于无效载荷阈值的零件疲劳寿命预估流程。
具体实施方式:
以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式,本领域技术人员可由本说明书所揭示的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效。虽然本发明的描述将结合较佳实施例一起介绍,但这并不代表此发明的特征仅限于该实施方式。恰恰相反,结合实施方式作发明介绍的目的是为了覆盖基于本发明的权利要求而有可能延伸出的其它选择或改造。为了提供对本发明的深度了解,以下描述中将包含许多具体的细节。本发明也可以不使用这些细节实施。此外,为了避免混乱或模糊本发明的重点,有些具体细节将在描述中被省略。需要说明的是,在不冲突的情况下,本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在本实施例的描述中,需要说明的是,术语“上”、“下”、“内”、“底”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,或者是该发明产品使用时惯常摆放的方位或位置关系,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的限制。
术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本实施例的描述中,还需要说明的是,除非另有明确的规定和限定,术语“设置”、“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言,可以具体情况理解上述术语在本实施例中的具体含义。
请参考图1并结合图2-图6,在实施例中的一种汽车结构件的疲劳寿命预估方法,其特征在于,具体步骤如下:
(1)根据零件材料特性,确定其屈服极限σs和疲劳极限σ-1,测定或估算零件的S-N曲线;
(2)计算最佳强化载荷Sg、最佳强化效果βg、强化载荷区间;
(3)计算特定强化载荷对应的最佳强化效果βR、特定强化载荷特定锻炼次数对应的强化效果βR,n;
(4)对零件载荷谱进行循环计数并分级为Si,其对应循环数ni;确定强化载荷级Sq,其对应循环数nq;损伤载荷级Sw,其对应循环数nw;
(6)计算“阶段一”、“阶段二”的损伤;
(7)当零件发生疲劳失效现象时,计算总载荷块数即零件疲劳寿命。
进一步地,所述的最佳强化载荷Sg,是通过疲劳极限将实验数据载荷强化区间上、下限及最佳强化载荷进行归纳统计,再以最佳强化载荷为因变量进行数学统计,得到最佳强化载荷与零件及其材料特性之间的对应表达式Sg=1.112·σs -0.0459·σ-1;式中σ-1为疲劳极限;σs为屈服极限,由确定,式中σ0为晶格摩擦力,K为常数(与材料种类与晶粒尺寸有关),d为平均晶粒直径。
进一步地,所述的最佳强化效果βg,是对不同强度的零件最佳强化效果试验数据进行统计得到公式βg=-5.048×10-5·σs 2+0.067·σs-2.115。
进一步地,所述的载荷区间,由实验数据的拟合曲线及计算得到;当分别为0.823和1.120时,强化效果βR=0,即可将强化区间表达为[0.823,1.120]Sg;α为强化效果比例系数,是由实验数据归纳得到;SR为强化区间之内的载荷。
进一步地,所述的特定强化载荷对应的最佳强化效果βR由βR=α·βg计算;其中,βR为载荷SR的最佳强化效果。
进一步地,所述的特定强化载荷特定锻炼次数对应的强化效果βR,n,将最佳强化效果对不同强度的强化效果进行数学统计,将最佳强化次数对不同强化次数进行数学统计,由此得到载荷强化效果与强化次数之间的关系表达式βR,n=λ·βR,g;式中,βR,n为载荷SR作用n次产生的强化效果;βR,g为载荷SR所能产生的最佳强化效果;λ为强化次数比例系数它的表达式为式中,nR为强化载荷SR作用次数;nR,g为载荷SR的最佳强化作用次数。
进一步地,所述的N1、N0是零件在承受载荷S0的情况下,对应疲劳寿命为N0经过低幅载荷锻炼之后,其疲劳寿命提高到N1,根据S-N曲线的表达式可知式中:m为S-N曲线反斜率指数;σ-10、σ-11为强化前、后疲劳极限;C0、C1为强化前、后零件S-N曲线常数。
进一步地,所述的“阶段一”指的是达到最佳锻炼次数之前损伤,由计算式中,D1为“阶段一”产生的损伤;w为损伤载荷级Sw的级数;dj为每个载荷块产生的损伤值;ni为第i级载荷循环次数;为第i级载荷经过j个载荷块锻炼后的疲劳寿命;Z1为“阶段一”的载荷块数;“阶段二”指的是从最佳锻炼次数开始直至零件发生疲劳失效,其损伤可由下式计算:式中,D2为“阶段二”产生的损伤;q为损伤载荷级Sq的级数;Z2为“阶段二”的载荷块数;工程中,通常定义一段时间内的载荷谱为一个载荷块,然后以载荷块的数量来描述零件疲劳寿命。
进一步地,所述的疲劳失效现象为当D=D1+D2=1时,总载荷块数即零件疲劳寿命由Z=Z1+Z2计算,式中,Z为总载荷块数量。
对于本领域技术人员而言,显然本发明不限于上述示范性实施例的细节,而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下,能够以其他的具体形式实现本发明。因此,无论从哪一点来看,均应将实施例看作是示范性的,而且是非限制性的,本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定,因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
Claims (10)
1.一种汽车结构件的疲劳寿命预估方法,其特征在于,具体步骤如下:
(1)根据零件材料特性,确定其屈服极限σs和疲劳极限σ-1,测定或估算零件的S-N曲线;
(2)计算最佳强化载荷Sg、最佳强化效果βg、强化载荷区间;
(3)计算特定强化载荷对应的最佳强化效果βR、特定强化载荷特定锻炼次数对应的强化效果βR,n;
(4)对零件载荷谱进行循环计数并分级为Si,其对应循环数ni;确定强化载荷级Sq,其对应循环数nq;损伤载荷级Sw,其对应循环数nw;
(6)计算“阶段一”、“阶段二”的损伤;
(7)当零件发生疲劳失效现象时,计算总载荷块数即零件疲劳寿命。
3.根据权利要求1所述的一种汽车结构件的疲劳寿命预估方法,其特征在于:所述的最佳强化效果βg,是对不同强度的零件最佳强化效果试验数据进行统计得到公式βg=-5.048×10-5·σs 2+0.067·σs-2.115。
5.根据权利要求1或4中任一所述的一种汽车结构件的疲劳寿命预估方法,其特征在于:所述的特定强化载荷对应的最佳强化效果βR由βR=α·βg计算;其中,βR为载荷SR的最佳强化效果。
10.根据权利要求1所述的一种汽车结构件的疲劳寿命预估方法,其特征在于:所述的“阶段一”指的是达到最佳锻炼次数之前损伤,由计算式中,D1为“阶段一”产生的损伤;w为损伤载荷级Sw的级数;dj为每个载荷块产生的损伤值;ni为第i级载荷循环次数;为第i级载荷经过j个载荷块锻炼后的疲劳寿命;Z1为“阶段一”的载荷块数;“阶段二”指的是从最佳锻炼次数开始直至零件发生疲劳失效,其损伤可由下式计算:式中,D2为“阶段二”产生的损伤;q为损伤载荷级Sq的级数;Z2为“阶段二”的载荷块数;工程中,通常定义一段时间内的载荷谱为一个载荷块,然后以载荷块的数量来描述零件疲劳寿命;当出现疲劳失效现象即D=D1+D2=1时,总载荷块数即零件疲劳寿命由Z=Z1+Z2计算,式中,Z为总载荷块数量。
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