一种分层粗糙表面接触性能的分析方法技术

本发明专利技术公开了一种分层粗糙表面接触性能的分析方法，提高了分层粗糙表面接触性能预测的精度和效率；输入2D/3D分层粗糙表面的形貌数据与表面分析所需的控制参数，计算整体表面参数和表面函数，采用分层思想，将整体粗糙表面分离成两个分量表面，进而得到任一分量表面的表面参数，利用分量表面的表面参数，构建分层粗糙表面内粗糙峰高度概率密度函数的解析表达式，进而建立分层粗糙表面的统计学接触模型，以研究分层粗糙表面的接触性能；本发明专利技术适合于分层粗糙表面接触性能的分析，特别适用于多工艺表面(例如汽车发动机内采用平顶珩磨方式加工的内缸表面)和磨损表面。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种分层粗糙表面接触性能的分析方法，特别涉及某一由多个工艺过程共同影响而形成的粗糙表面，适用于多工艺表面(例如汽车发动机内采用平顶珩磨方式加工的内缸表面)和磨损表面。
技术介绍
粗糙表面接触的相关理论研究已有报道，主要可归纳为统计学接触模型和确定性接触模型两大类。在统计学接触模型方面，可分为经典模型(GW模型、CEB模型和KE模型等)和分形模型(MB模型)。统计学模型采用解析方式，效率高，但精度低。随着计算机计算的发展，确定性模型被广泛使用，其采用数值方式，精度高，但效率低。如中国专利CN102779200A提出了一种包含微观表面形貌的结合面接触性能分析方法。该专利通过从实际测量表面或数字化模拟表面提取粗糙表面形貌的高度矩阵，将高度矩阵文件导入有限元软件，依次进行网格划分、施加边界条件等工作，进而建立起确定性模型以研究粗糙表面的接触性能。上述专利主要针对粗糙表面的粗糙度开展，而中国专利CN104809357A提出一种三维粗糙表面多尺度接触行为的分析方法及装置，其从频带角度对粗糙表面进行多尺度分离，即分离出粗糙度(高频)、波纹度(中频)和平面度(低频)，进而建立起确定性模型以研究粗糙表面在各尺度下的接触行为。统计学模型和确定性模型除效率与精度的区别外，适用性也存在差异。确定性模型通过输入初始的粗糙表面，针对每一个粗糙高度研究其接触性能，进而获得宏观粗糙表面的接触性能。因此，其对于粗糙表面并没有严格的要求。而在现有统计学模型中，都需通过粗糙峰高度的概率密度函数来获得接触性能(如接触载荷、真实接触面积、接触刚度等)的解析表达式。关于粗糙峰高度的概率密度函数，考虑到实际工程中存在大量高斯表面的事实，已有的统计学模型往往基于粗糙峰高度满足高斯分布的假设而开展。而事实上，非高斯表面大量存在；即便初始状态为高斯分布的粗糙表面，在摩擦磨损后也体现出非高斯特征。关于非高斯表面粗糙峰高度概率密度函数解析形式的获取，一种思路为先数值计算粗糙表面内粗糙峰高度的概率密度函数，再拟合该概率密度函数以获取其解析表达式。这种思路存在两个问题：其一，采用拟合方式，精度较差；其二，拟合往往受到概率密度函数实际形状的限制。对于分层粗糙表面的接触性能问题，固然可采用确定性模型进行预测，但存在效率不高的缺陷。
技术实现思路
为了克服上述现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供一种分层粗糙表面接触性能的分析方法，适合于构建分层粗糙表面内粗糙峰高度概率密度函数的解析表达式，建立分层粗糙表面的统计学接触模型，进一步可用于分析分层粗糙表面的接触性能，可有效提高分层粗糙表面接触性能预测的精度和效率。为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：一种分层粗糙表面接触性能的分析方法，包括以下步骤：1)输入粗糙表面形貌数据与表面分析所需的控制参数，计算粗糙表面的整体表面参数和表面函数；2)采用分层思想，将整体粗糙表面分离成两个分量表面，得到任一分量表面的表面参数；3)利用分量表面的表面参数，构建分层粗糙表面内粗糙峰高度概率密度函数的解析表达式以建立分层粗糙表面的统计学接触模型，进一步用于分析分层粗糙表面的接触性能。所述粗糙表面形貌数据来源于测量的粗糙表面或数字化仿真的粗糙表面，为2D表面轮廓z(x)或3D表面形貌z(x,y)，若为2D表面轮廓z(x)，则x为某一方向，平行于粗糙表面z(x)；若为3D表面形貌z(x,y)，则x为某一方向，y方向正交于x方向，且x和y方向都平行于粗糙表面z(x,y)；z为某一坐标x或(x,y)处的粗糙高度，垂直于粗糙表面，正交于x和y方向。所述控制参数包括自相关函数截止系数和概率材料比曲线即概率支承率曲线的有效区间。所述自相关函数截止系数取0.1或0.2，所述有效区间取[-3,3]。所述粗糙表面的整体表面参数和表面函数的计算包括：1)若为2D粗糙表面z(x)，尺寸为Lx，M为x方向数据点数目，则x方向分辨率为Δx＝Lx/(M-1)，若为3D粗糙表面z(x,y)，尺寸为Lx×Ly，M，N分别为x和y方向数据点数目，则x和y方向分辨率分别为Δx＝Lx/(M-1)和Δy＝Ly/(N-1)；2)计算粗糙表面基本的整体表面参数：粗糙度即均方根σ、斜度系数Sk和峰度系数Ku，计算公式为或或或3)计算粗糙表面自相关函数ACF，若为2D粗糙表面，只在x方向进行，若为3D粗糙表面，在x和y方向同时进行，计算公式为或4)依据提前输入的自相关函数截止系数，计算粗糙表面自相关长度λx或(λx,λy)，计算公式为 A C F ( λ x Δ x , 0 ) = 0.2 , A C F ( λ y Δ y , 0 ) = 0.2 ; ]]>5)计算粗糙表面的概率密度函数、累积分布函数和概率材料比曲线：概率密度函数表示粗糙高度z在某一高度值附近的可能性函数，其对于某一高度区间的积分即为累积分布函数，概率材料比曲线为材料比曲线在高斯坐标的投影，投影关系为0.13％对应-3，2.28％对应-2，15.87％对应-1，50％对应0，84.13％对应1，97.72％对应2，99,87％对应3，上述三种曲线均可采用数值方式求解；6)判别粗糙表面内的粗糙峰，得到粗糙峰数据zs(x)或zs(x,y)；7)利用步骤2)中整体表面粗糙高度相关公式，计算整体表面粗糙峰高度的均方根σs、均值zms；8)计算粗糙峰密度，计算方法为粗糙峰总数除以z的尺寸，计算每个粗糙峰在x和y方向的曲率半径Rsx和Rsy，进一步计算综合曲率半径Rs，计算公式为 R s x = Δ x 2 2 z s i , j - z s i , j - 1 - z s i , j 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种分层粗糙表面接触性能的分析方法，其特征在于，包括以下步骤：1)输入粗糙表面形貌数据与表面分析所需的控制参数，计算粗糙表面的整体表面参数和表面函数；2)采用分层思想，将整体粗糙表面分离成两个分量表面，得到任一分量表面的表面参数；3)利用分量表面的表面参数，构建分层粗糙表面内粗糙峰高度概率密度函数的解析表达式以建立分层粗糙表面的统计学接触模型，进一步用于分析分层粗糙表面的接触性能。

【技术特征摘要】
1.一种分层粗糙表面接触性能的分析方法，其特征在于，包括以下步骤：1)输入粗糙表面形貌数据与表面分析所需的控制参数，计算粗糙表面的整体表面参数和表面函数；2)采用分层思想，将整体粗糙表面分离成两个分量表面，得到任一分量表面的表面参数；3)利用分量表面的表面参数，构建分层粗糙表面内粗糙峰高度概率密度函数的解析表达式以建立分层粗糙表面的统计学接触模型，进一步用于分析分层粗糙表面的接触性能。2.根据权利要求1所述分层粗糙表面接触性能的分析方法，其特征在于，所述步骤1)中，所述粗糙表面形貌数据来源于测量的粗糙表面或数字化仿真的粗糙表面，为2D表面轮廓z(x)或3D表面形貌z(x,y)，若为2D表面轮廓z(x)，则x为某一方向，平行于粗糙表面z(x)；若为3D表面形貌z(x,y)，则x为某一方向，y方向正交于x方向，且x和y方向都平行于粗糙表面z(x,y)；z为某一坐标x或(x,y)处的粗糙高度，垂直于粗糙表面，正交于x和y方向。3.根据权利要求1所述分层粗糙表面接触性能的分析方法，其特征在于，所述步骤1)中，所述控制参数包括自相关函数截止系数和概率材料比曲线即概率支承率曲线的有效区间。4.根据权利要求3所述分层粗糙表面接触性能的分析方法，其特征在于，所述自相关函数截止系数取0.1或0.2，所述有效区间取[-3,3]。5.根据权利要求1所述分层粗糙表面接触性能的分析方法，其特征在于，所述步骤1)中，所述粗糙表面的整体表面参数和表面函数的计算包括以下步骤：1)若为2D粗糙表面z(x)，尺寸为Lx，M为x方向数据点数目，则x方 向分辨率为Δx＝Lx/(M-1)，若为3D粗糙表面z(x,y)，尺寸为Lx×Ly，M，N分别为x和y方向数据点数目，则x和y方向分辨率分别为Δx＝Lx/(M-1)和Δy＝Ly/(N-1)；2)计算粗糙表面基本的整体表面参数：粗糙度即均方根σ、斜度系数Sk和峰度系数Ku，计算公式为或或或3)计算粗糙表面自相关函数ACF，若为2D粗糙表面，只在x方向进行，若为3D粗糙表面，在x和y方向同时进行，计算公式为或4)依据提前输入的自相关函数截止系数，计算粗糙表面自相关长度λx或(λx,λy)，计算公式为5)计算粗糙表面的概率密度函数、累积分布函数和概率材料比曲线：概率密度函数表示粗糙高度z在某一高度值附近的可能性函数，其对于某一高度区间的积分即为累积分布函数，概率材料比曲线为材料比曲线在高斯坐标的投影，投影关系为0.13％对应-3，2.28％对应-2，15.87％对应-1，50％对应0，84.13％对应1，97.72％对应2，99,87％对应3，三种曲线均可采用数值方式求解；6)判别粗糙表面...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄伟峰，胡松涛，刘向锋，刘莹，王玉明，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：北京;11