304不锈钢板材喷丸强化处理最佳工艺参数研究

赵　韩，　朱仁胜，　张　月，　周　隐，　孙　程，　刘四洋

(合肥工业大学 机械与汽车工程学院，安徽 合肥　230009)



304不锈钢板材喷丸强化处理最佳工艺参数研究

赵韩，朱仁胜，张月，周隐，孙程，刘四洋

(合肥工业大学 机械与汽车工程学院，安徽 合肥230009)

摘要:文章运用ANSYS/LS-DYNA建立了304不锈钢板材多丸喷丸硬化处理的有限元模型,模拟了不同喷丸参数(弹丸的速度、半径和强度)对304不锈钢板材残余应力的影响规律。先计算不同层深的平均残余应力值,以得到不同参数下最大残余应力场;再对模拟结果采用逐步回归分析法建立残余应力关于工艺参数的最优回归方程,从而获得了最大残余应力随不同参数的变化图,并通过残余应力测试对上述方程进行了验证。结果表明:数值计算所得最优回归方程计算结果和实验结果相符,可据此针对所需的最大残余应力要求确定喷丸工艺参数,为工程实践提供依据。

关键词:304不锈钢；喷丸；残余应力；有限元；工艺参数；逐步回归

喷丸强化是一种效果卓著的金属零件表面形变强化工艺,是提高工件疲劳寿命的有效途径之一,具有实施方便、效果显著、适应面广、消耗低等特点,被广泛应用于航空、军工、汽车等领域。

现有喷丸工艺参数的选择大都依靠经验或试喷的方法作出多个S-N曲线进行比较,找出最佳曲线,进而选择喷丸工艺参数。采用经验缺少科学依据,采用实验方法非常复杂、周期长并且昂贵。而数值计算因其经济性和高效性成为研究喷丸强化的重要手段,可以节省实验的巨大投入[1]。已有许多研究者进行了数值计算研究，文献[2]首先对喷丸过程进行了有限元准动态模拟,仅考虑了弹丸的惯性作用;文献[3]建立了二维轴对称喷丸动态模型,并针对双丸粒发展了准静态三维有限元模型;文献[4]对喷丸残余应力进行了动态有限元研究,但是仅限于单丸碰撞;文献[5]用三维轴对称模型模拟喷丸过程,也仅限于单丸碰撞;文献[6]把喷丸过程的三维有限元数值模拟研究推进到与实际更为接近的多丸粒阶段;文献[7]采用LS-DYNA代码研究多丸粒喷丸过程的数值模拟,并得出结论——受喷靶体的残余应力分布与弹丸速度和粒数密切相关;文献[8]应用ABAQUS/Explicit的控制方程建立喷丸硬化过程的准动态显示模型,但仅模拟了单丸碰撞。

关于喷丸强化机理，文献[9]提出至少有应力强化和组织结构强化2种喷丸强化机制。然而,目前仍然缺乏相关的知识对喷丸过程的参数进行最优设计。

本文运用ANSYS/LS-DYNA平台并采用分段线性材料函数模型,建立了多丸粒冲击304不锈钢板材的喷丸过程的有限元模型;并模拟计算了不同弹丸半径、速度、强度下304不锈钢靶体的残余应力沿层深的变化规律。进而采用正交试验法安排多参数(包括弹丸半径、速度、强度)进行数值计算,运用多项式逐步回归方法求得最优回归方程,得出关于残余应力的最佳工艺参数表达式。

1有限元模型的建立

在ANSYS/LS-DYNA平台上,首先建立实体模型如图1所示，取1/4实例模型进行有限元模拟计算,有限元模型如图2所示，边界条件设置如图3所示。

图1　实体计算模型　　　　　　　　　　图2　有限元模型　　　　　　　　　图3　边界条件设置

定义R为球体半径,则靶体材料尺寸为6R×6R×2.1 mm,设置100%喷丸覆盖,如图1所示。弹丸第1层紧贴靶材并以第1层为参照系；第2层弹丸在第1层弹丸基础上-x及y方向分别平移R；第3层弹丸在第2层弹丸的基础上在x方向平移R；第4层弹丸在第3层弹丸基础上在-x及-y方向分别平移R。对实体模型进行网格划分,模型单元选用SOLID164显式动力分析单元,碰撞区域网格加密设置为0.08R×0.08R,碰撞区域为4R×4R。由于板材和弹丸的对称性,为了降低单元数量和节省计算时间,仅取1/4的实体模型作为喷丸处理有限元模拟的计算模型,网格划分除碰撞区域外设置得越来越稀疏,如图2所示。

考虑靶体尺寸对模拟效果的影响,在靶体侧面施加非反射边界条件;XOZ面及YOZ面为对称面,在这2个面上施加对称边界条件;在底面施加固定约束以减小震荡,如图3所示。为了提高模拟的真实可靠性,对靶体和弹丸材料采用分段线性材料模型。304不锈钢和喷丸模型材料参数如下：杨氏模量为193 GPa，泊松比为0.3，密度为7.93 g/cm3，屈服强度为300 MPa，切线模量为74.23 GPa。

2有限元分析

取弹丸半径0.3 mm,速度80 m/s,弹丸屈服强度300 MPa,根据前面的建模、加载计算,选取X方向主应力σxx,如图4所示,喷丸之后靶体发生塑性变形,随着距表面层深的增加,靶体残余应力先增大后减小,在0.06 mm左右达到最大残余压应力342 MPa。因此,靶体内部最大残余压应力不在受撞击表面而是表面稍下方,这一点与工程实际吻合。随着喷丸时间的增加,最先形成的弹坑受到后续弹丸撞击后面积减小,在这些弹坑下方未出现最大压应力,可以预见,经过多次反复喷丸后,靶体内部残余压应力分布逐渐趋于平均。以下所述的平均残余应力和最大残余应力皆是指对所在单元层的计算面积取平均。

图4　半径0.3 mm,速度80 m/s应力云图

材料表面由于受弹丸反复撞击挤压,发生严重塑性变形,出现许多弹坑,使靶体表层表面积增大,部分区域出现拉伸应力,这种现象解释了图4表层部分区域出现正应力,同时也是表层残余压应力小于次表层的原因。随着层深的增大,弹坑形成的拉应力逐渐减小,压应力逐渐增加,呈现次表层残余压应力最大的现象,此后,随着层深的进一步增加,弹丸撞击挤压靶体形成的压应力对靶体影响逐渐减小,塑性变形量逐渐减小,因此,残余压应力也逐渐减小,直到未喷丸时的水平。

为了分析喷丸工艺参数对304不锈钢板材的影响,下面建立最大残余应力与3个参数(弹丸的半径R、速度v、强度σs)之间的关系。本文采用正交试验法安排喷丸工艺参数,取3因素4 个水平,选用L16 (43) 正交试验表, 针对每一组喷丸工艺参数值建立三维实体模型,在ANSYS/LS-DYNA平台上选用SOLID164显式动力分析单元,进行网格划分、设置边界条件,并进行数值计算,得到相应的最大残余应力值,见表1所列。

表1　按照正交实验安排的工艺参数及计算结果

3逐步回归分析

选择3 种函数形态(一次、 二次、 三次多项式)进行逐步回归分析[10], 求得回归方程后进行比较, 选择其中可信度和精度高并且简单的回归方程作为所求的数学模型。

304不锈钢板材喷丸强化有R、 v 、σs3个输入变量,1个输出变量 (因变量) 为最大残余应力。按正交试验法安排的参数和计算得到的残余应力计算数据, 取选入因子时显著性检验的分布值 F0.25(1, 15)=1.41。剔除因子时显著性检验的 F 分布值采用逐步回归分析的标准计算程序进行计算,得到如下回归方程 (置信度 A=0.25)。

一次多项式：

σxx=-284.1-0.716 3v-134.8R

(1)

二次多项式：

σxx=309.2-9.894v-0.920 5σs+

0.041 72v2-152.40R2+1.433×10-3σs2

(2)

三次多项式：

σxx=564.3-5.430v-4.932σs+0.013 73σs2+

1.270×10-4v3-217.7R3-1.215×10-5σs3

(3)

回归方程中各变量系数保留的位数是根据该变量的有效数字选取的。通过对3个回归方程的相关系数、F检验值、剩余平方和、标准偏差、残差进行分析比较, 确定最优回归方程为三次多项式的回归方程(置信度A=0.25)，即(3)式。

仿真计算数据点和最优回归方程的计算值输出如图5所示,由图5可见,回归方程的曲线较好地拟合了仿真计算数据点。

图5　σxx模拟数据点和最优回归点

根据最优回归方程,可以对各自变量与最大残余应力的关系做定量的分析，得到3幅最大残余应力与因素变化的三维曲面图，如图6所示。

(a)　σxx-f(R,v)关系

(b)　σxx-f(R, σs)关系

(c)　σxx-f(v, σs)关系

从图6中可以分析任意2个自变量参数对σxx的相互匹配关系,增大弹丸半径和弹丸速度,靶体材料的残余应力会随之先增大再减小。

最优回归方程还可应用于生产实际中的工艺参数选择,如某铲运机大臂根据地下工作环境,大臂为304不锈钢板材拼焊而成,需要喷丸强度达到最大残余应力450 MPa,可选择如下工艺参数：

工艺参数组1:令弹丸速度100 m/s,弹丸强度300 MPa,代入最优回归方程,则求得喷丸半径为0.495 mm。

工艺参数组2:令弹丸速度120 m/s,弹丸强度300 MPa,代入最优回归方程,则求得喷丸半径为0.362 mm。

当然根据喷丸强度、喷丸设备及相关可具备的工艺参数要求,还可根据最优回归方程制定出更多的工艺参数组。

4实验验证

为了验证模拟结果的正确性,采用实验的方法对模拟结果进行验证。对304不锈钢板材进行喷丸处理。检测条件：采用Proto-LXRD 型X 射线应力分析仪,检测执行ASTM-E915-2010[11]、EN15305-2008[12]、 GB7704-2008[13]标准,电解抛光机型号为Proto-8818,采用饱和NaCl 水电解液,用数显千分表检测电化学腐蚀深度。采用G3不锈钢弹丸,半径0.6 mm,弹丸速度120 m/s、弹丸强度300 MPa,喷丸覆盖率100%,利用X 射线应力分析仪检测不锈钢板喷丸残余应力沿层深的分布。

在ANSYS/LS-DYNA上进行模拟计算,将模拟计算数值与实验所得数据进行比较,如图7所示。由图7可见,模拟结果与实验所测结果曲线十分吻合,说明模拟计算模型合理,最优回归方程正确。

图7　实验验证比较

5结论

本文采用ANSYS/LS-DYNA有限元方法模拟了304不锈钢在不同弹丸速度、半径以及强度的情况下的喷丸过程,得出喷丸后靶体形变层内平均残余应力随层深的变化关系,以及不同工艺参数下靶体内残余应力的分布情况,再采用回归分析对实验结果进行讨论,得出各参数对靶体内部最大残余应力的影响,最后通过实验验证的方法验证了有限元模拟是正确的。得到如下结论:

(1) 采用正交实验安排喷丸工艺参数,运用逐步回归分析方法进行回归,最后得到最优回归方程,计算结果与有限元分析结果一致,并与残余应力实测结果相符,说明最优回归方程是正确的。

(2) 采用最优回归方程,分别固定弹丸速度或者半径,可以得出单一影响因素下的最佳工艺参数。

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[13]GB/T 7704-2008,无损检测X射线应力测定方法[S].

(责任编辑马国锋)

Numerical investigation on the optimization of shot peening process parameters of 304 stainless steel sheet

ZHAO Han,ZHU Ren-sheng,ZHANG Yue,ZHOU Yin,SUN Cheng,LIU Si-yang

(School of Machinery and Automobile Engineering, Hefei University of Technology, Hefei 230009, China)

Abstract:In this paper, the finite element model of shot peening process for multiple shot impacts on 304 stainless steel sheet is developed by using ANSYS/LS-DYNA code. The model is applied to investigating the effects of shot velocity, radius and strength of shot material on the residual stress of target. Firstly, the averaged residual stresses along the depth of target are calculated and the maximum residual stresses are obtained. Secondly, the optimal regression equations of maximum residual stress as a function of shot velocity, radius and strength are determined by means of stepwise regression of numerical results. Consequently, the maximum residual stress profiles are plotted against two parameters when the third one is invariable. The change of maximum residual stress along with different parameters are obtained, and the results are validated by experiments. It is shown that the numerical results are in good agreement with the experimental ones, the parameters can be determined based on the needed maximum residual stress, and the result be applied to solving engineering problem.

Key words:304 stainless steel; shot peening; residual stress; finite element; process parameter; stepwise regression

中图分类号:TG178

文献标识码：A

文章编号：1003-5060(2016)03-0320-05

doi:10.3969/j.issn.1003-5060.2016.03.006

作者简介：赵韩(1957-),男,安徽滁州人,博士,合肥工业大学教授,博士生导师.

收稿日期：2015-01-15；修回日期：2015-03-13