一种基于表面完整性的钛合金材料低周疲劳寿命预测方法

摘要

本发明公开了一种基于表面完整性的钛合金材料低周疲劳寿命预测方法，考虑了在拉压加载条件下钛合金材料的低周疲劳失效模式，以表面完整性指标参数为基础，将多项式回归模型与正余弦回归模型相结合，建立了采用表面粗糙度Ra和最大表面残余主应力σ_r的组合来评估钛合金材料低周疲劳寿命的预测模型，并最终提出一钟基于表面完整性的钛合金材料低周疲劳寿命预测方法。本发明能够简单快速并且精确地预测钛合金材料的低周疲劳寿命，为零部件的可靠设计提供理论依据，指导实际生产，具有一定的工程应用价值。

主权项

一种基于表面完整性的钛合金材料低周疲劳寿命预测方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：首先判断需进行低周疲劳寿命预测的工件材料是否为钛合金材料，若是钛合金材料，则进行步骤2，若不是钛合金材料，则退出；步骤2：根据工件结构的几何形状，进行有限元分析，得到工件结构的应力分布，判断工件结构是否为低周疲劳；步骤3：若工件结构在危险点处产生塑性应变，则为低周疲劳，进入步骤4；否则，退出；步骤4：在不同的切削条件下对工件材料对若干个相同的工件选取同一点，在不同的切削条件下进行切削加工，之后测量出各种切削条件下工件的表面粗糙度Ra和最大表面残余主应力σ_r；步骤5：在拉压加载条件下对经步骤4切削加工后的工件材料进行低周疲劳试验，获得一系列试验数据点，由于疲劳寿命和应力水平之间满足双对数线性关系，即S‑N曲线可采用最常用的幂指数形式：S^m·N＝C，因此两边同时取对数即可得到对数坐标下S‑N曲线的线性回归模型：lgσ_max＝a·lg N_f+b，其中σ_max为应力控制试验的最大应力，N_f为疲劳寿命，a和b为待定系数；步骤6：对步骤4中测得的表面粗糙度Ra与最大表面残余主应力σ_r及步骤5中对应的待定系数a和b进行拟合，确定关系式：$a=C+k_1·cos\frac{Ra}{w_1}+k_2·sin\frac{Ra}{w_1}+k_3·cos\frac{{\sigma }_r}{w_2}+k_4·\sin \frac{{\sigma }_r}{w_2}$和$b=D+q_1·cos\frac{Ra}{u_1}+q_2·\sin \frac{Ra}{u_1}+q_3·cos\frac{{\sigma }_r}{u_2}+q_4·\sin \frac{{\sigma }_r}{u_2}$中的各个材料常数，其中残余拉应力取“+”，残余压应力取“‑”；步骤7：基于多项式回归方程与正余弦回归方程相结合的模型，建立钛合金材料低周疲劳寿命的预测模型为：$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{lg\sigma }}_{\max }=a·{\mathrm{lgN}}_f+b\\ a=C+k_1·cos\frac{Ra}{w_1}+k_2·sin\frac{Ra}{w_1}+k_3·cos\frac{{\sigma }_r}{w_2}+k_4·\sin \frac{{\sigma }_r}{w_2}\\ b=D+q_1·cos\frac{Ra}{u_1}+q_2·\sin \frac{Ra}{u_1}+q_3·cos\frac{{\sigma }_r}{u_2}+q_4·\sin \frac{{\sigma }_r}{u_2}\end{array}\right..$