300m钢热损伤的巴氏磁信号表征及疲劳性能

300m钢热损伤的巴氏磁信号表征及疲劳性能

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页数:72页

时间:2019-02-06

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1、摘要机械加工、热处理、表面处理以及服役过程中钢零件上易产生热损伤,通常表现为表面残余应力和硬度分布的变化,并成为疲劳失效的裂纹源,因此对热损伤的检测和表征具有重要静现实意义。本文在分析了传统检测方法的缺点和巴氏磁信号表征在物理本质方面认识的不足的基础上,以300M钢热损伤的巴氏磁信号定量表征为研究方向,应用激光烧伤成功的模拟了不同程度的热损伤,并采用四点弯曲加载和过回火处璎的方法研究了巴氏磁信号与应力、组织以及其他因素的相关性,探讨了巴氏磁信号表征热损伤的物理本质,并用这种表征方法对热损伤处的残余应力进行了有效的估计。在此基础上研究了用巴氏磁信号表征的热损伤程度

2、与疲劳性能的关系,并对疲劳过程中巴氏磁信号的变化规律进行了试验研究。论文得到如下末要结论和新见解:1.首次明确揭示出巴氏值表征热损伤的物理本质是残余应力。在信号晌应较好的磁化方向上,BN值随拉应力的增大而升高、随压应力的增大而下降是最基本的规律。得到了利用BNs估计残余应力的表达式:o=o。+147.06(BNs一1)。估计结果得到X射线应力测试的验证。2.短时回火的组织转变很不充分,BN值的变化不显著。表明对于实际条件F短时热暴露产生的热损伤,组织因素对BN值变化无影响。3.随着烧伤程度BNr的增加,试样的疲劳性能显著降低。低应力水平下热损伤对疲劳性能的影响较

3、大,离应力水平时较小。BNr>2.5以后,热损伤对疲劳性能的影响趋于稳定。4.应用磁致伸缩模型解释了应力的大小、方向对BN德影响的规律,说明了磁弹效应是影响磁化过程中磁畴壁运动的最主要因素,而BN值是磁赌壁跳跃式运动剧烈程度的反映。5.无烧伤试样的疲劳断口为较平坦的单裂纹源疲劳断口,而烧伤试样的裂纹源总是位于烧伤微区,且形成台阶状多裂纹源形态,表明烧伤区相对其他区域更脆弱,裂纹源易在此处形成,且裂绞开裂的微观机制与正常式样不同,在宏观上表现为疲劳寿命较短。关键词巴克豪森;热损伤;300M钢:过回火烧伤;淬火烧伤;残余应力;疲劳寿命AbstractSteelpar

4、tsalwaysgetthermaldamageintheprocessofmachining,heattreatment,superficialtreatmentandservice,whichcallbecharacterizedaschangeofresidualstressanddistributionofhardnessinthesurfaceofparts。Thermaldamageisthoughttobethedirectcauseof觚g∞failure,soitisimportanttodetectandcharacterizeit.Thed

5、isadvantageofconventionaltechniquesandshortcomingofBarkhuasenNoisetechniqueintheunderstandingaboutphysicalessencea簿studiedasthebasisofthisstudy.Thesubjectofdissertationist『nocharacterizethermaldamagein300MsteelusingBarkhausenNoise,simulatedifferentdegreesofthermaldamagebylaserburn,st

6、udytherelativitybetweenlevelofBarkhausenNoiseandstress,metallographicstrucRlreandotherinfluencingfactorbymeBnsoffour-pointbendingandretempering,discussthehypostasisofBarkhauscnNoisecharacterizationofthermaldamage.evaluateresidualstressofthermaldamagebythismethod.Meanwhere.therelation

7、betweenBarkhausenNoisecharacterizationofthermaldamageandfatigueproperties,thevarietyruleofBarkhausenNoiseinthemcessoffatiguearestudiedinthispaper.ThemaineffortsandachievementsmadeinthisstudyareasfolloWS:Tllispaper。firstlypresentsthehypostasisofBarkhausenNoisecharacterizationforthmvaa

8、ldamagejsres

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