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时间:2019-03-10
《az31镁合金低周疲劳性能的研究论文》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、中文摘要摘要在实际生产中应用的金属和合金当中,镁及其镁合金拥有最低的密度,同时还有着良好的加工性能和可回收性。当前,汽车工业一直致力于开发一种耗油更少的产品,并且这种产品的价格也较为低廉。这同时也推动了人们去致力于研究一种轻型材料去作为结构材料。作为一种结构材料,在服役时,镁合金总是承受着循环变形,因此,从安全的角度出发,需要对这些材料的低周疲劳性能进行研究。实验结果表明,通过比较四种不同疲劳预测模型,塑性应变能密度的模型能够较好地预测镁合金的疲劳寿命。在整个疲劳过程中,塑性应变的变化相对比较稳定,这个参数还能够综合考虑到应力和应变对疲劳损伤的影响,因此这种与能量相关的模型能够较好预测挤压镁
2、合金的疲劳寿命。公式计算出的塑性应变能密度和真实值存在误差,而且这种误差随着应变幅的增加而增大,高应变下发生的孪生.退孪生过程会使得滞回环形状发生改变,因而产生了误差。通过分析镁合金AZ31的疲劳机制,发现当应变幅由O.3%升高到0.4%的时候,疲劳断口附近的剖面的残余孪晶含量由3.9%升高到32.7%,而且大多数孪晶类型为拉伸孪晶。另外,材料的疲劳寿命也由18208N降低至3044N,由此推断,O.3%可能是疲劳过程中变形机制转变的一个门槛值。在高疲劳频率(1Hz)下的应变幅(o。)硬化相对滞后,当N>100的时候,oa才开始增加。在低疲劳频率(0.5Hz)下,oa都呈现出持续和稳定的循环
3、硬化,滞回环的面积更大。在压缩阶段,疲劳频率低的材料先发生屈服。同时在低疲劳频率下,材料的压缩应力幅曲线硬化更为显著。初始孪晶会对镁合金AZ31的变形行为和疲劳性能产生重要影响。预变形产生的孪晶能够通过退孪生变形来满足随后的拉伸形变,故能够显著降低拉伸应力幅。预压缩为2%时,疲劳寿命显著提高,预压缩为4%时,材料的疲劳寿命又急剧降低。在生产设计中,需要恰当地考虑这种因素的影响。关键词:镁合金AZ31,断裂,孪生.退孪生,低周疲劳,疲劳寿命预测重庆大学硕士学位论文II英文摘要ABSTRACTMagnesiumanditsalloyshavethelowestdensityamongthepra
4、cticalmetalsandalloys,withgoodmachinabilityandrecyclability.Arecentpushbytheautomotiveindustrytolowerthefuelconsumptionandcostofautomobileproductionisprovidingenhancedmotivationforthestudyoflightweightmaterialsforstructuralcomponents.Asstructuralmaterialsinservice,magnesiumalloysalwaysinvolvecyclic
5、deformation,therefore,thelow-cyclefatigue(LCF)propertiesofthesematerialsneedtobcsystemicallyinvestigatedforsafetyreasons.Theresultsshowed,theplasticstrainenergydensitymodelcanbcusedtopredictthefatiguelifeappropriatelybycomparingfourdifferentfatiguelifepredictionmodels.Theplasticstrainenergydensityu
6、nderwentaconsiderablevariationthroughtheentirefatigueprocess.Theparameterisacombinationofstressandplasticstrainduringthefatiguedamage,thererfore,theenergy·relatedmodelissuitableforthepredictionoflow-cyclefatiguelifeoftheextrudedMgalloy.Thereisallerrorbetweencalculationvalueoftheplasticstrainenergyd
7、ensitybyformulaandthetruevalue,anderrorincreaseswiththeincreasedstrainamplitude,twinning-detwinningprocessathigherstrainamplitudewillchangetheshapeofthehysteresis,resultinginerrors:Byanalysisingthefatiguede
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