一种废旧机床关键零件剩余寿命预测评估方法技术

本发明专利技术涉及一种废旧机床关键零件剩余寿命预测评估方法，属于绿色再制造系统技术领域。该废旧机床关键零件剩余寿命预测评估方法，考虑机床关键零件的主要失效形式为疲劳断裂失效，采用基于断裂力学的连续疲劳损伤模型对废旧零件进行寿命预测，从而决定其可再制造性。本发明专利技术研究模型更符合实际工况，使预测评估结果更为准确；确保预测评估主轴关键零件模型的精度；确保模型计算剩余寿命的准确性；确保预测评估主轴关键零件模型的精度。同时，通过二级载荷加载疲劳试验的数据和模型的计算结果进行对比，验证了修正后模型的准确性、有效性和可行性。实践证明，本发明专利技术的剩余寿命预测与评估方法预测精度能够满足废旧零部件再制造性评估实际工程要求。

A residual life prediction and evaluation method for key parts of waste machine tools

【技术实现步骤摘要】
一种废旧机床关键零件剩余寿命预测评估方法
本专利技术涉及一种机床绿色再制造关键工艺技术及应用示范，特别涉及一种废旧机床关键零件剩余寿命预测评估方法，属于绿色再制造系统

技术介绍
与传统制造相比，再制造的毛坯是废旧件，由于其原始工艺与质量、服役工况存在极大的不确定性，导致可再制造性差别很大，因此废旧件的可再制造性评估是再制造的前提。而废旧件的剩余寿命预测与评估是可再制造性评估的关键。其中，现有预测模型是根据基材S-N曲线，而不是基于实际零件的疲劳寿命曲线进行预测的，基于断裂力学常用的模型考虑到裂纹扩展会对疲劳寿命预测造成影响，但没考虑能够延长废旧零件的剩余寿命和能够阻碍裂纹扩展的裂纹闭合效应，和对于求解废旧件剩余寿命预测评估模型中重要参数没有一个合理正规的求解方法，这些都能导致剩余寿命预测不够精确。因此，专利技术一种废旧机床关键零件的剩余寿命预测评估研究的方法对实现节约能源，资源再利用具有重要意义。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种废旧机床关键零件的剩余寿命预测评估的方法，其目的是解决目前废旧机床关键零件的剩余寿命预测评估方法中的数学模型精度不够，计算剩余寿命不够准确的问题。本专利技术的提供的一种废旧机床关键零件剩余寿命预测评估方法，考虑机床关键零件的主要失效形式为疲劳断裂失效，采用基于断裂力学的连续疲劳损伤模型对废旧零件进行寿命预测，从而决定其可再制造性。进一步，在上述方法中，所述连续疲劳损伤模型是以采用所述机床关键零件的原废旧主轴的轴身为原材料加工成若干个疲劳试件结合有限元仿真通过拉压疲劳试验得到基于实际零件的S-N曲线的方法。另外，在上述方法中，考虑所述主轴在工作过程中产生的裂纹闭合对疲劳损伤的影响，引入基于Elber理论的裂纹有效强度扩展因子，对Chaboche模型进行修正，得到废旧机床关键零件剩余寿命预测评估模型。进一步，在上述方法中，所述废旧机床关键零件剩余寿命预测评估模型，以一种基于最小二乘法的方法通过python编程实现非线性拟合得到该模型中的参数。另外，在上述方法中，考虑到载荷加载顺序对剩余寿命的影响，定义了主轴计算损伤的概念，并基于此对所述裂纹有效强度扩展因子进行修正。进一步，在上述方法中，通过二级载荷加载疲劳试验的数据和模型的计算结果进行对比，来验证修正后模型的准确性、有效性和可行性。最后，上述方法包括如下步骤：步骤一：构建所述废旧主轴的剩余寿命预测模型；步骤二：构建所述废旧主轴的疲劳寿命曲线；步骤三：剩余寿命评估模型参数的确定；步骤四：所述废旧主轴剩余寿命的预测与评估。所述步骤一中包括如下步骤：①所述废旧主轴的非线性连续疲劳损伤模型：以CHABOCHE提出的非线性连续疲劳累积损伤模型为核心，构建所述废旧主轴的非连续疲劳损伤模型：CHABOCHE提出的非线性连续疲劳累积损伤模型形式如下：dD＝f(σmax,σm,D)dN(1.1)其中D，N，σmax，σm分别为损伤变量，载荷作用次数，最大应力和平均应力。CHABOCHE建议采用式(1.2)表示损伤与疲劳载荷作用次数的关系：其中α可由式(1.3)表示：其中σR，σb，H，α分别为材料对应应力比R下的疲劳极限，材料强度极限和试验常数。②考虑裂纹闭合效应的所述废旧主轴连续疲劳损伤模型：ELBER提出了有效应力强度因子范围的概念：KΔeff＝Kmax-Kop(2.1)其中KΔeff，Kmax，Kop分别为有效应力强度因子范围，最大应力强度因子和张开应力强度因子。Kop通常由补偿法测定的柔度曲线来确定，即KΔeff大于Kop时裂纹才可以扩展。裂纹扩展的有效因子定义为：其中ξ，KΔ，R分别为裂纹有效扩展因子，应力强度因子范围和应力比。所述步骤二中包括如下步骤：所述废旧主轴的模态与谐响应分析和疲劳试验。所述步骤三中包括如下步骤：采用最小二乘法的方法建立应力和寿命的曲线进行非线性拟合得到求解该模型中的参数。本专利技术的提供的一种废旧机床关键零件剩余寿命预测评估研究方法，考虑机床关键零件的主要失效形式为疲劳断裂失效，采用基于断裂力学的连续疲劳损伤模型对废旧零件进行寿命预测，从而决定其可再制造性。所述的研究模型是以采用原废旧主轴的轴身为原材料加工成若干个疲劳试件结合有限元仿真通过拉压疲劳试验得到基于实际零件的S-N曲线的方法，更符合实际工况使预测评估结果更为准确。同时，考虑主轴在工作过程中产生的裂纹闭合对疲劳损伤的影响，引入基于Elber理论的裂纹有效强度扩展因子，对Chaboche模型进行修正，得到废旧机床关键零件剩余寿命预测评估模型，确保预测评估主轴关键零件模型的精度。废旧机床关键零件剩余寿命预测评估模型，以一种基于最小二乘法的方法通过python编程实现非线性拟合得到该模型中的参数，确保模型计算剩余寿命的准确性。考虑到载荷加载顺序对剩余寿命的影响，定义了主轴计算损伤的概念，并基于此对裂纹有效强度因子进行修正，确保预测评估主轴关键零件模型的精度。通过二级载荷加载疲劳试验的数据和模型的计算结果进行对比，来验证修正后模型的准确性、有效性和可行性。如上所述，本专利技术的方法具有如下优点和效果：所述的研究模型更符合实际工况，使预测评估结果更为准确；确保预测评估主轴关键零件模型的精度；确保模型计算剩余寿命的准确性；确保预测评估主轴关键零件模型的精度。同时，通过二级载荷加载疲劳试验的数据和模型的计算结果进行对比，验证了修正后模型的准确性、有效性和可行性。经实践验证，本专利技术剩余寿命预测非常精确。附图说明图1a是本专利技术的一种废旧机床主轴的三维模型的简化后的实体模型示意图。图1b是本专利技术的一种废旧机床主轴的三维模型的主轴网格划分结果示意图。图2是本专利技术一种废旧机床主轴的三维模型网格划分好之后对主轴进行边界条件添加的添加效果图。图3a-3f是本专利技术一种废旧机床主轴的三维模型表格和边界条件设置好后对主轴进行模态分析其频率结果云图，其中图3a为一阶模态分析频率，图3b为二阶模态分析频率，图3c为三阶模态分析频率，图3d为四阶模态分析频率，图3e为五阶模态分析频率，图3f为六阶模态分析频率。图4a-4f是本专利技术一种废旧机床主轴的三维模型通过谐响应分析得到最大应力值的结果云图，其中图4a为一阶模态分析频率，图4b为二阶模态分析频率，图4c为三阶模态分析频率，图4d为四阶模态分析频率，图4e为五阶模态分析频率，图4f为六阶模态分析频率。图5a-5b是本专利技术的疲劳试件的形状与尺寸示意图,其中图5a为疲劳试件正面示意图，图5b为疲劳试件侧面示意图。图6a-6b是本专利技术的疲劳试件的实验过程示意图,其中图6a示出了实验设备，图6b示出了疲劳试件。图7是本专利技术的废旧主轴的s-n曲线图。图8a-8c是本专利技术通过Python编程采用最小二乘法的方法进行本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种废旧机床关键零件剩余寿命预测评估方法，其特征在于，考虑机床关键零件的主要失效形式为疲劳断裂失效，采用基于断裂力学的连续疲劳损伤模型对废旧零件进行寿命预测，从而决定其可再制造性。/n

【技术特征摘要】
1.一种废旧机床关键零件剩余寿命预测评估方法，其特征在于，考虑机床关键零件的主要失效形式为疲劳断裂失效，采用基于断裂力学的连续疲劳损伤模型对废旧零件进行寿命预测，从而决定其可再制造性。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述连续疲劳损伤模型是以采用所述机床关键零件的原废旧主轴的轴身为原材料加工成若干个疲劳试件结合有限元仿真通过拉压疲劳试验得到基于实际零件的S-N曲线的方法。


3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，考虑所述主轴在工作过程中产生的裂纹闭合对疲劳损伤的影响，引入基于Elber理论的裂纹有效强度扩展因子，对Chaboche模型进行修正，得到废旧机床关键零件剩余寿命预测评估模型。


4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述废旧机床关键零件剩余寿命预测评估模型，以一种基于最小二乘法的方法通过python编程实现非线性拟合得到该模型中的参数。


5.如权利要求3或4所述的方法，其特征在于，考虑到载荷加载顺序对剩余寿命的影响，定义了主轴计算损伤的概念，并基于此对所述裂纹有效强度扩展因子进行修正。


6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，通过二级载荷加载疲劳试验的数据和模型的计算结果进行对比，来验证修正后模型的准确性、有效性和可行性。


7.如权利要求2所述的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：构建所述废旧主轴的剩余寿命预测模型；步骤二：构建所述废旧主轴的疲劳寿命曲线；步骤三：剩余寿命评估模型参数的确定；步骤四：所述废旧主轴剩余寿命的预测与评估。


8.如权...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜兴宇，石敏煊，杨国哲，张凯，刘伟军，杨世奇，王子生，
申请(专利权)人：沈阳工业大学，
类型：发明
国别省市：辽宁;21