钛合金磨料流光整加工表面完整性研究

目的 研究磨料流光整加工钛合金格栅表面完整性。方法 用电火花加工制备钛合金试样,通过磨料粒径、加工压力、加工次数的单因素试验,来研究其对试样表面粗糙度和表面形貌的影响规律,选用三种初始粗糙度不同的钛合金试样来进行磨料流光整加工效果试验,对比分析磨料流光整加工对试样表面残余应力的影响,进行加工次数的单因素试验研究磨料流加工过程中其对工件表面显微硬度的影响。结果 对于钛合金试样来说,磨料粒径和加工压力越大,表面抛光效果越明显,表面粗糙度就越低。当磨料粒径从38 μm增加到420 μm时,相对应的表面粗糙度值Ra从5.815 μm降低到0.824 μm;当加工压力从8 MPa增加到24 MPa时,相对应的表面粗糙度值Ra从4.314 μm降低到1.398 μm。而随着加工次数的增加,表面粗糙度值Ra从整体上呈现下降趋势,最后趋于稳定,当加工次数从10增加到80时,相对应的表面粗糙度值Ra从5.925 μm降低到0.307 μm,并且最后稳定在0.300 μm附近。钛合金试样经磨料流光整加工之后,表面残余应力由原来的拉应力变成了压应力。随着加工次数的增加,钛合金试样表面显微硬度整体上呈现先减小后增大的趋势,当加工次数从10增加到50时,显微硬度值从532.83HV降到357.73HV,当加工次数从50增加到90时,显微硬度值从357.73HV上升到393.48HV,试样表面显微硬度的均匀性也显著增加。结论 增大磨料粒径和加工压力或者增加加工次数,都能降低工件表面粗糙度,钛合金工件经过磨料流光整加工之后,表面完整性有较大改善。     

电磁场对TiAl合金试样表面粗糙度的影响

研究了电磁场作用下,氧化物陶瓷铸型的种类、粒度和保温功率对Ti50Al合金试样表面粗糙度的影响规律,分析了电磁场作用下表面粗糙度的形成机理.结果表明,在电磁场作用下,在5种氧化物陶瓷材料中所得Ti50Al合金试样的表面粗糙度大小依次为,Ra(Y2O3)＜Ra[ZrO2(Y2O3)]＜Ra[ZrO2(CaO)]＜Ra(CaO)＜Ra(Al2O3);Ti50Al合金试样的表面粗糙度随着耐火材料粒度和保温功率的减小而降低.     

表面粗糙度对动车组车轮钢弯曲疲劳性能的影响

目的分析不同程度的表面损伤对车轮钢疲劳性能的影响程度,为车轮疲劳的预测提供有效指导。方法采用X射线衍射仪测量不同程度表面损伤试样的表面残余应力分布,通过弯曲疲劳试验机对不同表面损伤的试样进行疲劳测试,并采用扫描电镜对断口形貌进行分析。结果 Ra4.1试样表面残余压应力大约为Ra0.7试样的2~3倍。Ra0.7试样疲劳极限为287.5 MPa,Ra4.1试样疲劳极限为280 MPa,前者比后者提高了2.6%。在相同应力下,Ra0.7试样的疲劳寿命至少高出Ra4.1试样一个数量级。Ra0.7试样的疲劳裂纹起裂于表面机加工刀痕,深度约为20?m;Ra4.1试样的疲劳裂纹起裂于表面凹坑,深度约为40?m,直径约为100?m。结论试样表面粗糙度越大,表面损伤越严重,表面残余压应力越大。表面粗糙度等级提高,表面应力集中严重,材料的疲劳性能下降。所有试样均起裂于表面损伤宏观缺陷处,裂纹易于在表面粗糙度大的试样表面形成,向内部扩展速度更快。     

淬硬钢的导电加热切削实验研究

采用导电加热切削方法对淬硬GCr15轴承钢进行切削试验，分析这种加工方法的可行性，研究了切削量对表面粗糙度的影响规律。研究结果表明：导电加热切削能有效切削淬硬钢，显著降低表面粗糙度值；在较优的切削用量下，表面粗糙度可达到Ra0.25μm。     

GCr15SiMn贝氏体轴承钢超声滚压表层组织与性能

目的 研究超声滚压加工对贝氏体轴承钢的影响,并分析超声滚压工艺参数对贝氏体轴承钢试样表层组织及性能的影响规律,为提升贝氏体轴承表面性能提供理论及试验依据。方法 通过超声滚压加工前后试样对比分析,确定超声滚压处理技术对贝氏体轴承钢组织性能的提升;通过单因素试验法,研究超声滚压工艺试样组织、性能的影响规律;通过表面与截面组织相结合的方法,分析贝氏体轴承钢组织的类别特征。结果 根据试样表面状态可将原始试样分为3类:细晶层存在表面微裂纹的截面组织、细晶层无裂纹的截面组织及无细晶层截面组织。超声滚压后,3类截面组织均产生塑性变形层,无细晶层截面组织形成的塑性变形层最厚。超声滚压处理后,存在于原始试样表面的机加工纹理变细,犁沟变浅;试样表面粗糙度降幅可达75%,试样表面硬度增幅为4%,且试样表面产生了约90 μm硬化层。结论 相同静压力下,随电流增加,试样表面粗糙度显著降低,塑性变形层显著增加,硬度、硬化层深度增加但增幅较小;相同电流下,随静压力增加,试样表面硬度、塑性变形层深度、硬化层深度及表面硬度增加,粗糙度变化不大。     

振动光整对提高TC17钛合金喷丸表面完整性影响的研究

为提高TC17钛合金零件服役性能,研究了振动光整对TC17钛合金喷丸表面完整性以及疲劳性能的影响。利用X射线应力仪、粗糙度仪、表面形貌仪研究了振动光整与喷丸复合处理对TC17钛合金表面残余应力、表面粗糙度及表面形貌的影响;利用旋转弯曲疲劳实验机研究了振动光整与喷丸复合处理对疲劳性能的影响。结果表明,合理的振动光整与喷丸复合处理能提高TC17钛合金的疲劳性能,同时获得良好的表面完整性;经复合处理后,试样的疲劳极限与未处理试样相比可提高12.2%,试样的表面粗糙度与喷丸试样相比由Ra1.0μm降至Ra0.2μm。     

表面粗糙度对动车组车轴钢弯曲疲劳性能的影响

通过弯曲疲劳试验研究表面粗糙度对动车组车轴钢弯曲疲劳性能的影响,并采用扫描电镜对断口表面形貌进行分析。结果表明:Ra0.5试样的疲劳极限为380 MPa;Ra1.0试样的疲劳极限为320 MPa。随表面粗糙度由0.5提升至1.0,试样的S-N曲线整体向右下方移动,拐点之前的斜率降低,试样的疲劳极限降低大约19%。在同一应力水平下,Ra0.5试样的疲劳寿命高出Ra1.0试样至少一个数量级。随着应力水平的提高,断口截面内疲劳源区数目增多。试样表面粗糙度越大,试样表面应力集中越明显,产生裂纹几率越高,容易产生多源开裂现象。     

铸型面特性对铸件表面粗糙度的影响

通过对ZL114A熔体在不同特性涂层表面的润湿角和对应铸件表面粗糙度的测量,利用润湿性模型分析了涂层中骨料材料自由能和粒度对铸件表面粗糙度的影响。结果表明,涂层表面材料自由能越低,铝合金熔体在涂层表面上润湿性越差,铸件表面粗糙度(Ra)值越低。铝合金熔体与表面自由能低的滑石粉涂层之间的润湿性随滑石粉粒度的逐渐减小呈先减小后增大的趋势,对应铸件试样表面粗糙度呈先减小后增大趋势。滑石粉粒度为43μm时,涂层和铝合金熔体间润湿角达到155°,铸件表面粗糙度(Ra)值为0.5847μm。     

PVA砂轮的生产工艺及提高工件表面粗糙度等级的应用研究

PVA砂轮由于具有缓冲性和气孔的可调节性,在提高被加工工件的表面粗糙度等级方面,尤其在不改变原设备、原加工工艺的条件下,有一定的优越性。加工不锈钢时,表面粗糙度Ra最高达到0．01μm。加工38CrMoTi时,表面粗糙度Ra最高达到0．07μm。加工GCr15时,表面粗糙度Ra可以达到0．17μm。锌板的加工,表面粗糙度Ra可以达到0．7μm。加工印刷铜辊,表面粗糙度Ra达到0．02μm。     

超音速微粒轰击对GCr15SiMn轴承钢表面纳米化与摩擦磨损性能的影响

目的 利用超音速微粒轰击对GCr15SiMn轴承钢表面进行强化处理,并研究超音速微粒轰击对材料表层组织、力学性能及摩擦磨损性能的影响。方法 采用三维显微形貌仪、透射电镜、背散射电子仪、扫描电镜、X射线残余应力分析仪、显微硬度仪等仪器观测GCr15SiMn轴承钢强化前后的微观组织、表面粗糙度、力学性能,并使用UMT-2摩擦磨损试验机对试样强化前后的摩擦磨损性能进行检测。结果 经过超音速微粒轰击强化处理的GCr15SiMn钢试样的表面粗糙度增加,表层结构发生严重的塑性变形,形成约20 μm厚的塑性变形层,片状马氏体细化至纳米级,平均晶粒尺寸约为13 nm,碳化物平均粒径由0.48 μm减小到0.45 μm,数量增加了约18%。试样表层引入了300 μm的硬化层,表面硬度从740HV0.05提高到了996HV0.05,距表面10 μm处出现硬度最高值为1 056HV0.05,硬度提高了42.7%。试样引入深度为60 μm的残余压应力层,样品表面残余应力为‒1 246 MPa左右。经过超音速微粒轰击后,强化试样平均摩擦因数略高于原始试样,而磨损率得到了大幅度降低,磨损机理主要为磨粒磨损,伴有少量的氧化磨损和黏着磨损。结论 经过超音速微粒轰击的GCr15SiMn轴承钢表面粗糙度增加,表层晶粒细化至纳米级;表层构建了残余应力层和硬化层;强化引入的残余应力和因强化处理引起的加工硬化、细晶强化改善材料的耐磨性。     

超声滚压参数对18CrNiMo7-6齿轮钢表面性能的影响

目的研究在不同加工参数下,对18CrNiMo7-6齿轮钢进行超声滚压加工后表层质量的变化,并得出其显著性顺序。建立表面粗糙度的解析模型,研究进给量、滚压次数和初始表面粗糙度对表面质量的影响,并与试验结果作对比。方法采用车刀将固定在车床卡盘上的18CrNiMo7-6齿轮钢棒状材料的端面进行精车后,采用超声滚压试验装置对精车后端面进行加工处理。采用三维形貌测量仪等专用设备,对加工完成后的试样表面表面粗糙度、表层显微硬度、表面二维形貌和表层残余应力等进行检测,然后利用正交试验,寻找对试样表面粗糙度影响的显著性因素,建立表面粗糙度的解析模型,对比试验数据和解析模型数据,研究超声滚压对表面粗糙度、表面二维形貌、表层显微硬度和表层残余应力的影响。结果得到的显著性顺序为进给量、主轴转速、次数、振幅、静压力,并且前述给出的粗糙度解析模型可以较好地预测超声滚压后的表面粗糙度,计算得到的理论数据与试验数据较为接近。试样表面的粗糙度Ra由车削加工的3.003μm减小为0.468μm,齿轮钢表层形成了明显的加工硬化层,其深度约为260μm;表层显微硬度从未处理的360.9HV升至417.6HV,比率为15.7%;表层内形成了勺形分布的残余应力,在距离表层60μm处,最大残余压应力形成,为–790.97 MPa,残余压应力层深度达到了800μm。结论超声滚压加工可以显著提高18CrNiMo7-6齿轮钢试样的表面性能,其中以滚压进给量的影响最为显著。     

超声滚挤压风电轴承材料表面粗糙度加工参数敏感性研究

为了确定给定范围内的超声滚挤压风电轴承材料表面粗糙度加工参数的最优区间,以42CrMo钢风电轴承材料试样为研究对象,开展超声滚挤压表面粗糙度试验,基于试验结果构建表面粗糙度指数函数预测模型,分析加工参数对表面粗糙度及其灵敏度的影响,确定加工参数的稳定域和非稳定域,优选出最佳的超声滚挤压42CrMo钢表面粗糙度加工参数区...     

表面粗糙度对硅橡胶材料表面超疏水性的影响

采用一种简单的方法制备出了硅橡胶超疏水性表面;将模具内表面做成一定的粗糙度;按照常规成型工艺,将液体硅橡胶浇注在模具内使其固化,待固化完毕后脱去模具,得到不同粗糙度的表面.经过接触角测量仪测定和扫描电子显微镜分析,结果表明:当硅橡胶表面粗糙度Ra=6.63 μm时,在其表面形成了类似于荷叶的乳突结构;在乳突表面还有亚微米级的小颗粒存在,形成了微米亚微米两级的粗糙结构,材料表面与水的静态接触角为153.5°,滚动角为8°,材料具有超疏水性;当硅橡胶表面粗糙度 Ra<6.63 μm时,材料表面的静态接触角随着表面粗糙度的增加而增加,当Ra=6.63 μm,静态接触角出现最大值153.5°.当表面粗糙度Ra>6.63 μm,材料表面的静态接触角随着表面粗糙度的增加而减小.     

微细铣削不锈钢310S表面完整性试验研究

目的揭示微细铣削下的切削深度ap、进给量f、切削速度v对不锈钢310S表面完整性的影响规律,为优化不锈钢310S的切削工艺提供参考。方法基于响应曲面方法,采用涂层硬质合金微直径铣刀,对不锈钢310S进行了铣削加工试验,对表面粗糙度、表面形貌和显微硬度的数据和信息进行采集并分析,进行多元非线性回归,建立了表面粗糙度Ra与切削参数之间的映射关系,对多元回归方程进行了显著性检验。结果得到切削参数ap、v、f显著度分别为0.099、0.620、0.011。基于曲面响应法的试验数据及数学模型,直观地绘制了ap、v、f对表面粗糙度Ra、表面形貌和显微硬度的影响规律图。结论在一定的切削加工参数范围内,进给量f对微细铣削不锈钢310S表面粗糙度Ra的影响最显著,其次是切削深度ap,切削速度v的影响最小。表面留有摆线状加工痕迹,顺铣侧的残留物分布多于逆铣侧。切削深度ap对310S试件表层显微硬度的影响最显著,其次是切削速度v。减小进给量f是降低不锈钢310S表面粗糙度的有效加工方法。     

电解质等离子抛光在高碳微合金钢上的应用研究

目的提高金属针布产品(高碳微合金钢)的表面质量,降低针布产品的表面粗糙度值,有效提升产品的使用效果。方法采用电解质等离子抛光工艺在针布产品上展开工艺研究,探索了不同电解质浓度(无机盐质量分数)、不同生产速度和不同电解质等离子抛光单元组数对针布表面粗糙度的影响。利用非接触式粗糙度扫描仪测试粗糙度Ra,以此对针布表面的抛光质量进行表征。结果采用电解质等离子抛光工艺可以实现钢铁材料的表面抛光,抛光后不仅有效地去除了针布表面的氧化皮,并且表面平整且达到镜面效果。最佳工艺参数(电解质无机盐质量分数2.75%,走线速度40 m/min,电解质等离子抛光单元4组)下,表面粗糙度Ra值达到了0.11μm。结论电解质等离子抛光工艺成功地应用于钢铁材料上,且实现了非接触式连续抛光工艺,既不损伤工件,又实现了表面的光亮平整,还具有环境友好、节能和生产效率高等特点。     

Arc weldability of zinc coated steel sheets

Summary

CO₂ arc fillet welding of lap joints in zinc coated steel sheets and Zn-Fe coated steel sheets produced from base metals with a different surface roughness is performed to clarify the relationship between the properties of zinc coating layers and the factors affecting the generation of pits and blowholes during arc fillet welding of lap joints in zinc coated steel sheets. The results show that the generation of pits and blowholes is sharply reduced with a decreasing Fe content in the zinc coating layer and the decreasing surface roughness of the base metal. A reduction in the Fe content of the zinc coating layer decreases the melting point of the zinc coating layer, causing the zinc coating layer to melt faster and enabling the molten zinc to escape faster from the molten pool. A reduction in the surface roughness of the base metal increases the mobility of the molten zinc on its surface near the molten pool. When zinc coated steel sheets with a zinc coating weight of 40 g/m² produced from smooth surface base metal (Ra = 0.1 μm) were welded at a welding speed of 1.0 m/min, the generation of pits and blowholes was strongly suppressed to the same level as found during corresponding welding of cold-rolled steel sheets.     

圆柱表面声波辅助剪切增稠抛光优化实验研究

目的获得声波辅助剪切增稠抛光方法抛光轴承钢圆柱表面的最佳工艺参数。方法应用田口法,对声波辅助剪切增稠抛光过程中影响工件材料去除率,以及表面粗糙度的声波频率、声波功率、声波波形等参数进行实验与优化分析,以材料去除率、表面粗糙度为评价条件,得到最优抛光参数,并在最优参数条件下做多组重复性实验以验证结果的可靠性。利用金相显微镜、光学轮廓仪等测试手段对加工后的工件进行表面形貌检测。结果以材料去除率为评价指标,声波频率影响最为显著,声波功率影响次之,声波波形影响最小;以表面粗糙度为评价指标时,声波波形影响最为显著,声波频率影响次之,声波功率影响最小。结论在声波频率为20 Hz、声波功率为25 W、正弦波形条件下,工件材料去除率最高,材料去除率达到了11.32μm/h;在声波频率为60 Hz、声波功率25 W、正弦波形条件下,工件表面质量最佳,抛光1 h后工件平均表面粗糙度Ra由100 nm下降至7 nm以内,最低达到了4.48 nm。     

超声表面滚压加工对20CrMoH钢摩擦磨损性能的影响

目的 提高20CrMoH钢的耐磨性能.方法 设置不同的超声滚压力(700、1000、1300 N)与次数(3、6次),对20CrMoH钢进行超声表面滚压加工.采用扫描电子显微镜、粗糙度测量仪、光学显微镜、显微硬度测量仪、X射线应力分析仪、端面型滑动磨损试验机和3D形貌仪等设备,分别对加工前后试样的表面形貌、粗糙度、金相...     

基于神经网络遗传算法的磁粒研磨TC4材料工艺参数优化

目的利用磁粒研磨光整加工技术提高TC4材料的表面质量,使用BP神经网络建立加工工艺参数和表面粗糙度之间的关系,使用遗传算法寻找最优工艺参数组合。方法使用双级雾化快凝法制备的金刚石磁性磨料对TC4材料工件进行L9(34)正交试验,借助Matlab软件建立结构为4-12-1的BP神经网络,根据正交试验结果训练BP神经网络,探究工艺参数主轴转速n、加工间隙δ、进给速率v、磨料粒径D和表面粗糙度Ra之间的关系。使用决定系数R2评判BP神经网络训练结果,基于训练好的BP神经网络使用遗传算法对工艺参数进行全局寻优。使用计算得到的优化工艺参数进行试验,并测量工件表面粗糙度,与计算得到的表面粗糙度做对比。结果BP神经网络的预测误差在1.5%以下,通过决定系数R2优化的模型可在训练样本较少的情况下进行有效可靠的预测。遗传算法优化的结果,在主轴转速为1021.26 r/min、加工间隙为1.52 mm、进给速率为1.04 mm/min、磨料粒径为197.91μm下,获得最佳表面粗糙度,为0.0951μm。使用调整后的工艺参数,在主轴转速为1020 r/min、加工间隙为1.50 mm、进给速率为1.0 mm/min、磨料粒径为196μm下,试验得到的表面粗糙度为0.093μm,与计算得到的最佳表面粗糙度误差为2.21%。结论采用磁粒研磨光整加工技术与寻优参数结合,可以有效提高TC4材料加工后的表面质量。