CN116818290A - 一种综合考虑硬度、残余应力和粗糙度的磨削加工试件疲劳强度预测方法 - Google Patents

一种综合考虑硬度、残余应力和粗糙度的磨削加工试件疲劳强度预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种综合考虑硬度、残余应力和粗糙度的磨削加工试件疲劳强度预测方法，包括：对试件进行不同工艺参数下的磨削处理，测试试件表面的硬度和残余应力；获得试件轴向的粗糙度；获得疲劳强度与硬度之间的关系；考虑残余应力的影响，结合理论公式建立考虑残余应力和硬度的疲劳强度预测模型：基于表面轮廓线轮廓谷半径与应力强度因子公式，建立同时考虑硬度、残余应力和粗糙度的疲劳强度预测模型；利用疲劳强度预测模型对磨削加工后试件的疲劳强度进行预测。本发明以磨削加工后试件的粗糙度、残余应力、硬度为研究对象，可对不同表面性能下磨削加工试件的疲劳强度进行预测评估，具备更好的预测精度，为磨削加工质量优化提供更有利的参考。

Description

一种综合考虑硬度、残余应力和粗糙度的磨削加工试件疲劳 强度预测方法
技术领域
本发明属于金属材料加工与性能评价领域，涉及磨削加工试件疲劳强度预测技术，具体涉及一种综合考虑硬度、残余应力和粗糙度的磨削加工试件疲劳强度预测方法。
背景技术
磨削加工工艺是运用在轴类工件加工过程中的重要工艺，适宜的磨削工艺参数可以降低工件表面粗糙度、引入残余压应力和加工硬化表面，有利于磨削后工件疲劳性能的提升，然而磨削工艺设置不当反而会对机械工件疲劳性能产生不利影响。轴类工件在服役过程中承受旋转弯曲疲劳载荷作用，磨削工件疲劳性能与工件表面粗糙度、残余应力和硬度都有关系，目前关于磨削加工后试件疲劳寿命预测的方法也很多，包括理论计算法、模拟仿真法和实验法，以上方法可以对磨削加工后试件的疲劳性能进行较准确的预估。然而，目前的疲劳性能预测大多是只能考虑粗糙度、残余应力和硬度中的一种或者两种参数，为对磨削加工后试件的疲劳强度进行评估，预测的精度以及评估的准确度不是很理想。
发明内容
发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，提供一种综合考虑硬度、残余应力和粗糙度的磨削加工试件疲劳强度预测方法，以磨削加工后试件的粗糙度、残余应力、硬度为研究对象，可对不同表面性能下磨削加工试件的疲劳强度进行预测评估，具备更好的预测精度，能够为磨削加工质量优化提供更有利的参考。
技术方案：为实现上述目的，本发明提供一种综合考虑硬度、残余应力和粗糙度的磨削加工试件疲劳强度预测方法，包括如下步骤：
S1：根据磨削工艺工况，对试件进行不同工艺参数下的磨削处理，测试试件表面的硬度和残余应力；
S2：获得试件轴向的粗糙度；
S3：基于硬度与疲劳强度之间的抛物线关系，通过数值模拟获得疲劳强度与硬度之间的关系；
S4：根据获得的疲劳强度与硬度之间的关系，考虑残余应力的影响，结合Goodman理论公式建立考虑残余应力和硬度的疲劳强度预测模型：
S5：基于表面轮廓线轮廓谷半径与应力强度因子公式，建立同时考虑硬度、残余应力和粗糙度的疲劳强度预测模型；
S6：利用步骤S5得到的疲劳强度预测模型对磨削加工后试件的疲劳强度进行预测，获得预测数据。
进一步地，所述步骤S1中通过维氏硬度实验测试试件表面的硬度，通过X射线衍射法测试试件表面的残余应力。
进一步地，步骤S1中磨削处理时试样线速度为0.036m·s-1，砂轮线速度35m·s-1，磨削深度的范围是0～35m，疲劳试验的应力幅为600MPa，应力比-1。
进一步地，所述步骤S2中粗糙度的获取方式为：通过扫描电子显微镜对步骤S1中的试验进行三维形貌观察，获得试件表面的轮廓线，并在每条轮廓线上各取N个轮廓谷，通过Image-pro软件测试轮廓谷半径ρ，并得到轮廓谷平均值，得到样品轴向的粗糙度Rz。
所述步骤S2中样品轴向的粗糙度Rz的获取方式为：Rz表示微观不平十点高度，运用激光共聚焦显微镜获得样品表面的三维形貌照片，提取轮廓线，计算在取样长度内5个最大轮廓峰高的平均值和5个最大轮廓谷深的平均值之和。
进一步地，所述步骤S3中疲劳强度与硬度之间的关系表达如下：
σw1＝(A-B·H)·H
其中，σw1为不考虑残余应力和粗糙度影响的疲劳强度，H为材料的洛氏硬度，A和B分别为常数系数，A和B是钢的一种材料属性，由实验数据拟合得到。
进一步地，所述步骤S4中根据Goodman公式，在平均应力sm的影响下，疲劳强度sw2可以表示为下式，在应力比为0的条件下，残余应力对试件疲劳性能的影响可以等效为平均应力作用，即sres＝sm，考虑残余应力和硬度的疲劳强度预测模型的表达式如下：
其中，σw2为考虑残余应力和硬度的疲劳强度。
进一步地，所述步骤S5中同时考虑硬度、残余应力和粗糙度的疲劳强度预测模型的表达式为：
其中，σw3为同时考虑硬度、残余应力和粗糙度的疲劳强度。
进一步地，所述步骤S5中同时考虑硬度、残余应力和粗糙度的疲劳强度预测模型的推导过程为：
考虑粗糙度影响下的疲劳强度sw3进一步表示为：
Ow3·Kt＝Ow2
其中，Kt为表面应力强度因子，n为外加载荷下工件表面的应力状态，在正应力状态下，n取2；r为样品表面的轮廓谷半径；
带入疲劳强度和硬度H，残余应力sres以及粗糙度Rz之间的关系式，疲劳强度sw3可表示为：
基于上述内容，本发明方案可以归纳为这几点：针对磨削加工后金属试件，获取加工表面的硬度、残余应力和粗糙度；基于表面加工硬化对疲劳强度的影响机理建立疲劳强度与硬度之间的定量关系；考虑残余应力和表面粗糙度对疲劳强度的影响机理，基于Goodman理论和应力强度因子理论，对疲劳极限与硬度之间的定量关系进行修正，建立综合考虑硬度、残余应力和粗糙度的疲劳强度预测模型，通过公式模型对磨削加工后金属材料的疲劳强度进行预测。
有益效果：本发明与现有技术相比，通过数值模拟与理论分析的方法获得粗糙度、残余应力和硬度与疲劳强度之间的关系模型，与直接通过疲劳试验获得疲劳极限的现有技术相比，通过模型可根据硬度(H)，残余应力(sres)以及粗糙度(Rz)预测出不同磨削工艺参数的疲劳极限，并且具备极高的预测精度，避免了大量实验流程和资源浪费，且本发明可对不同磨削工艺参数下试样的疲劳强度进行预测，模型的建立对磨削工艺参数优化具有重要的指导意义。
附图说明
图1为本发明预测方法的流程图；
图2为本实施例中磨削试件表面硬度结果图；
图3为本实施例中磨削试件残余应力图；
图4为本实施例中磨削加工试样尺寸图；
图5为本实施例中磨削加工试样三维形貌图和轮廓线曲线图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明，应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。
本发明提供一种综合考虑硬度、残余应力和粗糙度的磨削加工试件疲劳强度预测方法，如图1所示，包括如下步骤：
S1：根据磨削工艺工况，对试件进行不同工艺参数下的磨削处理，测试试件表面的硬度和残余应力；
本实施例中通过INNOVATEST 550维氏硬度实验设备测量样品硬度，硬度试验中预加载力为1.96N，加载时间为20s，获取到如图2所示的结果图；
样品的残余应力由X射线衍射法(XRD)测得，XRD衍射仪的工作电压为30kV，工作电流为25mA，光斑直径为1.58mm，获取到如图3所示的结果图；
S2：获得试件轴向的粗糙度，粗糙度的获取方式为：通过扫描电子显微镜对步骤S1中的试验进行三维形貌观察，获得试件表面的轮廓线，并在每条轮廓线上各取N个轮廓谷，通过Image-pro软件测试轮廓谷半径ρ，并得到轮廓谷平均值，得到样品轴向的粗糙度Rz；
S3：基于硬度与疲劳强度之间的抛物线关系，通过数值模拟获得疲劳强度与硬度之间的关系；
疲劳强度与硬度之间的关系表达如下：
σw1＝(A-B·H)·H
其中，Ow1为不考虑残余应力和粗糙度影响的疲劳强度，H为材料的洛氏硬度，A和B分别为常数系数，A和B是钢的一种材料属性，由实验数据拟合得到。
S4：根据获得的疲劳强度与硬度之间的关系，考虑残余应力的影响，结合Goodman理论公式建立考虑残余应力和硬度的疲劳强度预测模型：
根据Goodman公式，在平均应力sm的影响下，疲劳强度sw2可以表示为下式，在应力比为0的条件下，残余应力对试件疲劳性能的影响可以等效为平均应力作用，即sres＝sm，考虑残余应力和硬度的疲劳强度预测模型的表达式如下：
其中，Ow2为考虑残余应力和硬度的疲劳强度。
S5：基于表面轮廓线轮廓谷半径与应力强度因子公式，建立同时考虑硬度、残余应力和粗糙度的疲劳强度预测模型；
考虑粗糙度影响下的疲劳强度sw3进一步表示为：
Ow3·Kt＝σw2
其中，Kt为表面应力强度因子，n为外加载荷下工件表面的应力状态，在正应力状态下，n取2；r为样品表面的轮廓谷半径；
带入疲劳强度和硬度H，残余应力sres以及粗糙度Rz之间的关系式，疲劳强度sw3可表示为：
其中，σw3为同时考虑硬度、残余应力和粗糙度的疲劳强度；
Rz表示微观不平十点高度，运用激光共聚焦显微镜获得样品表面的三维形貌照片，提取轮廓线，计算在取样长度内5个最大轮廓峰高的平均值和5个最大轮廓谷深的平均值之和。
S6：利用步骤S5得到的疲劳强度预测模型对磨削加工后试件的疲劳强度进行预测，获得预测数据。
基于上述内容，为了验证本发明方案的有效性，本实施例中将上述方案进行实例应用，具体如下：
本实施例用以预测某型号磨削加工凸轮轴材料的疲劳强度。基本参数为：(1)机床：外圆磨床，(2)砂轮：铬刚玉砂轮，粒度45～120#；(3)凸轮轴材料：40Cr钢，疲劳应力幅σa为600MPa，应力比R为-1；(4)磨削参数：砂轮线速度(vw)为35m·s-1，试件线速度(vs)为0.036m·s-1，磨削深度(ap)为0～35μm。
本实施例的具体流程如下：
固定凸轮轴材料、磨削液、砂轮型号等因素，根据凸轮轴的磨削加工经验，固定砂轮线速度和试件线速度，磨削深度选取不同值，对凸轮轴试样进行磨削加工，试样尺寸和磨削工艺参数分别如图4和表1所示。
表1磨削加工参数
对不同磨削深度参数下试样的硬度(H)，残余应力(sres)进行统计，如表2所示。
表2不同ap样品的H，sres
用扫描电子显微镜对试验样品进行三维形貌观察，获得样品表面的轮廓线，如图5所示，并在每条轮廓线上各取10个轮廓谷，通过Image-pro软件测试轮廓谷半径ρ，并得到轮廓谷平均值，并得到样品轴向的粗糙度Rz，如表3所示。
表3不同ap样品的ρ，sres
由表2和表3，不考虑残余应力和粗糙度的影响，对疲劳极限(sw1)和硬度(H)进行数值模拟，两者之间存在以下关系，见公式(1)：
σw1＝(A-B·H)·H (1)
本实施例中材料常数A和B分别为23.84和0.22。根据Goodman公式，在平均应力(sm)的影响下，疲劳极限(sw2)可以表示为公式(5)，在应力比为0的条件下，平均应力与残余应力相等，即sm＝sres，故可得公式(2)：
粗糙度影响下的sw3可以表示为公式(3)和(4)：
σw3·Kt＝σw2 (3)
其中，Kt为表面应力强度因子，n为外加载荷下工件表面的应力状态，在正应力状态下，n取2；r为样品表面轮廓谷半径，带入疲劳强度(sw1)和硬度(H)，残余应力(sres)以及粗糙度(Rz)之间的关系式。因此，考虑残余应力、粗糙度和表面硬度，磨削加工后的试件的疲劳强度可以表示为公式(5)：
通过公式(5)可以算得不同磨削深度样品的疲劳强度sw3如表4所示：
表4不同磨削深度样品的sw3
采用升降法对不同磨削深度样品的疲劳强度进行测试，实验测得不同磨削深度样品的疲劳强度为如表4所示，对比试验测试结果与计算结果如下，可以看出：最大预测误差为5.9％，表明预测精度较高。

Claims (10)

1.一种综合考虑硬度、残余应力和粗糙度的磨削加工试件疲劳强度预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：根据磨削工艺工况，对试件进行不同工艺参数下的磨削处理，测试试件表面的硬度和残余应力；
S2：获得试件轴向的粗糙度；
S3：基于硬度与疲劳强度之间的抛物线关系，通过数值模拟获得疲劳强度与硬度之间的关系；
S4：根据获得的疲劳强度与硬度之间的关系，考虑残余应力的影响，结合Goodman理论公式建立考虑残余应力和硬度的疲劳强度预测模型：
S5：基于表面轮廓线轮廓谷半径与应力强度因子公式，建立同时考虑硬度、残余应力和粗糙度的疲劳强度预测模型；
S6：利用步骤S5得到的疲劳强度预测模型对磨削加工后试件的疲劳强度进行预测，获得预测数据。
2.根据权利要求1所述的一种综合考虑硬度、残余应力和粗糙度的磨削加工试件疲劳强度预测方法，其特征在于，所述步骤S1中通过维氏硬度实验测试试件表面的硬度，通过X射线衍射法测试试件表面的残余应力。
3.根据权利要求1所述的一种综合考虑硬度、残余应力和粗糙度的磨削加工试件疲劳强度预测方法，其特征在于，所述步骤S2中粗糙度的获取方式为：通过扫描电子显微镜对步骤S1中的试验进行三维形貌观察，获得试件表面的轮廓线，并在每条轮廓线上各取N个轮廓谷，通过Image-pro软件测试轮廓谷半径ρ，并得到轮廓谷平均值，得到样品轴向的粗糙度Rz。
4.根据权利要求1所述的一种综合考虑硬度、残余应力和粗糙度的磨削加工试件疲劳强度预测方法，其特征在于，所述步骤S3中疲劳强度与硬度之间的关系表达如下：
σw1＝(A-B·H)·H
其中，σw1为不考虑残余应力和粗糙度影响的疲劳强度，H为材料的洛氏硬度，A和B分别为常数系数。
5.根据权利要求4所述的一种综合考虑硬度、残余应力和粗糙度的磨削加工试件疲劳强度预测方法，其特征在于，所述步骤S4中根据Goodman公式，在平均应力sm的影响下，在应力比为0的条件下，残余应力对试件疲劳性能的影响可以等效为平均应力作用，即sres＝sm，考虑残余应力和硬度的疲劳强度预测模型的表达式如下：
其中，σw2为考虑残余应力和硬度的疲劳强度。
6.根据权利要求1所述的一种综合考虑硬度、残余应力和粗糙度的磨削加工试件疲劳强度预测方法，其特征在于，所述步骤S5中同时考虑硬度、残余应力和粗糙度的疲劳强度预测模型的表达式为：
其中，σw3为同时考虑硬度、残余应力和粗糙度的疲劳强度。
7.根据权利要求6所述的一种综合考虑硬度、残余应力和粗糙度的磨削加工试件疲劳强度预测方法，其特征在于，所述步骤S5中同时考虑硬度、残余应力和粗糙度的疲劳强度预测模型的推导过程为：
考虑粗糙度影响下的疲劳强度sw3进一步表示为：
σw3·kt＝σw2
其中，Kt为表面应力强度因子，n为外加载荷下工件表面的应力状态；r为样品表面的轮廓谷半径；
带入疲劳强度和硬度H，残余应力sres以及粗糙度Rz之间的关系式，疲劳强度sw3可表示为：
8.根据权利要求1所述的一种综合考虑硬度、残余应力和粗糙度的磨削加工试件疲劳强度预测方法，其特征在于，所述步骤S1中磨削处理时试样线速度为0.036m·s-1，砂轮线速度35m·s-1，磨削深度的范围是0～35m，疲劳试验的应力幅为600MPa，应力比-1。
9.根据权利要求3所述的一种综合考虑硬度、残余应力和粗糙度的磨削加工试件疲劳强度预测方法，其特征在于，所述步骤S2中样品轴向的粗糙度Rz的获取方式为：Rz表示微观不平十点高度，运用激光共聚焦显微镜获得样品表面的三维形貌照片，提取轮廓线，计算在取样长度内N个最大轮廓峰高的平均值和N个最大轮廓谷深的平均值之和。
10.根据权利要求9所述的一种综合考虑硬度、残余应力和粗糙度的磨削加工试件疲劳强度预测方法，其特征在于，所述步骤S2中样品轴向的粗糙度Rz的获取过程中N取值为5。
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