淬火态42CrMo钢本构方程的建立及验证

为了建立适用于冷塑性加工力学性能研究的材料本构模型,提出了一种基于材料微观变形机制分析的本构模型建立及其验证方法。以高脆硬性的淬火态42CrMo钢为例,首先根据材料的化学成分和硬度,运用数值计算方法获取冷塑性变形流动应力数据,然后通过分析流动应力数据特点建立了Z-A (Zerilli-Armstron)修正本构方程,最后结合硬度压痕实验结果和有限元仿真对本构方程有效性进行了验证。结果表明,修正后的Z-A本构模型拟合效果好,相关度较高;硬度压痕实验结果与仿真结果整体误差较小,所建立的本构方程能够准确描述材料的力学行为,可以用于淬火态42CrMo钢冷塑性加工的力学特性研究中。     

冷滚打花键表层性能组合权重理想点法多目标决策

为获得最优冷滚打花键表层性能(表面粗糙度、残余应力和表面硬化程度)加工参数组合,以渐开线花键为研究对象,基于冷滚打花键表层性能试验研究,将主观赋权层次分析法和客观赋权熵权法进行线性组合求取组合权重,构建组合权重理想点法,计算各试验次序对应的接近度,从而决策出冷滚打花键表层性能各指标最优加工参数组合。研究结果表明:组合法确定的冷滚打花键表层性能各指标重要程度依次是表面粗糙度残余应力硬化程度;在滚打轮转速为1428～2258 r·min~(-1),工件进给量为21～42 mm·min~(-1)的范围内,冷滚打花键表层性能最优的加工参数组合为滚打轮转速1428 r·min~(-1),工件进给量42 mm·min~(-1)。得到的最优加工参数组合能够提高冷滚打花键表层性能。     

花键冷滚打表面粗糙度灰色预测模型

为了改善花键冷滚打表面粗糙度,提高花键冷滚打表面质量。根据花键冷滚打成形原理,以花键冷滚打表面粗糙度作为主要影响因素,滚打轮转速和工件进给量作为变量,进行花键冷滚打试验,利用花键冷滚打试验结果构建花键冷滚打表面粗糙灰色预测模型,对比分析表面粗糙度试验值与预测值,运用后验差比值和小误差概率验证构建的花键冷滚打表面粗糙度预测模型。研究表明:计算得到后验差比值为0.367,小误差概率大于0.95。将计算得到的后验差比值和小误差概率与灰色预测模型精度表进行对照,验证了所构建预测模型的正确性与可行性。     

42CrMo轴承钢超声滚挤压表面加工硬化程度研究

为探究超声滚挤压强化对42CrMo轴承钢表面加工硬化程度的影响,本文通过正交试验、极差分析、方差分析探究各工艺参数对加工硬化程度的影响规律、显著性和贡献率,采用逐步回归的方法构建超声滚挤压表面加工硬化程度预测模型。研究表明:超声振幅和静压力是影响42CrMo材料应变的主要因素,而工件转速和进给速度影响应变的分布;振幅表面加工硬化程度影响最大,贡献率达到了71.61%,进给速度最小,贡献率仅为0.41%;表面硬化程度随超声振幅、静压力增大而增大,随工件转速的增大先增大后减小,随进给速度增大缓慢减小;基于逐步回归预测模型获得的加工硬化程度值与实测值基本一致,所构建的预测模型整体显著性较强具有很高的可靠性和预测能力。     

冷滚打花键成形加工参数对表面粗糙度影响规律研究

为改善冷滚打成形花键表面粗糙度,提高冷滚打成形花键表面质量。根据冷滚打花键成形原理,研究冷滚打成形花键表面粗糙度主要影响因素(滚打轮转速、工件进给量、滚打方式、击打深度),定量分析滚打轮转速、工件进给量与表面粗糙度之间的关系,进行冷滚打花键试验。研究结果表明:表面粗糙度随滚打轮转速的增加整体呈现下降趋势,表面粗糙度随工件进给量的增加整体呈现上升趋势。滚打轮转速在1 581 r/min～2 032 r/min范围内,工件进给量在21mm/min～35 mm/min范围内,可获得合适的冷滚打花键表面粗糙度,得到理想的冷滚打成形花键表面质量。     

超声滚挤压表面硬度预测模型研究

表面硬度是评价表面加工质量的一项重要指标,超声滚挤压强化加工技术对于表面强化具有十分显著的作用。以42CrMo轴承钢为对象,对超声滚挤压正交实验结果进行了极差分析,得到了工艺参数对表面硬度的作用显著性大小,运用k折交叉验证法,充分考虑模型的拟合能力和预测能力,分段对比分析了BP神经网络模型和逐步回归模型的可靠度和精确性。结果表明,逐步回归模型的验证误差分布范围和平均误差更小,具有更高的预测精度;最终所建的表面硬度预测模型整体及系数显著性强,能够应用于超声滚挤压加工表面质量的优化提高研究中。