镍基合金超高周疲劳寿命预测方法、校正方法及其装置制造方法及图纸

技术编号:37076618 阅读:23 留言:0更新日期:2023-03-29 19:53
本发明专利技术公开了一种镍基合金超高周疲劳寿命预测方法、校正方法及其装置。本发明专利技术通过拉伸试验获得镍基合金抗力强度,通过一定次数的超声振动疲劳加速试验获得裂纹源尺寸,基于疲劳位错累积损伤理论,引入反映材料性能参数和微观尺寸,建立含镍基合金力学性能参数和裂纹源尺寸的超高周疲劳寿命预测公式及寿命校正方法。该方法具有简单、快速、准确等优势,能够实现对高温镍基合金超高周疲劳寿命的有效预测。测。测。

【技术实现步骤摘要】
镍基合金超高周疲劳寿命预测方法、校正方法及其装置


[0001]本专利技术属于高温镍基合金领域,特别涉及一种镍基合金超高周疲劳寿命预测方法、校正方法及其装置。

技术介绍

[0002]高温镍基合金因其优异的机械性能、耐腐蚀性和在广泛的典型温度下的抗蠕变疲劳性而被广泛用于工业。该类型合金常用于重型燃气涡轮机和航空发动机叶片等关键部件。在这种工况下下,该材料经常要承受极高频率的振动循环载荷,使用寿命超过107周次,即超高周疲劳。高温镍基合金超高周疲劳寿命预测是航空航天和能源领域结构件可靠性服役的基础。
[0003]研究结果表明镍基合金在高周和超高周阶段裂纹往往萌生于试样表面,该类型合金的裂纹萌生机制及其影响因素,如表面孪晶界起裂模型和表面缺陷影响因素等,是近年来疲劳领域开始热点关注的问题。而现有超高周疲劳寿命预测研究大多针对高强钢和钛合金材料,该类材料存在裂纹萌生位置向内部转移的趋势,与裂纹萌生位置深度相关的部分模型得以适用,比如华东理工大学提出的Z参数模型(Acta.Mater,157(2018):259

275),但部分裂纹萌生位置深度相关的缺陷模型不再适用于表面起裂的镍基合金。
[0004]此外,镍基合金的超高周疲劳寿命预测工作,尤其是需要关键参数易于获得的适用于工业界快速使用的预测模型研究还不充分;比如,清华大学针对718镍基合金提出的基于损伤累积寿命预测模型(Sci.China.Phys.Mech,56(2013):617

623)具有良好的预测效果,但是也存在公式较为复杂,不适用于工业界快速简便的使用条件。
[0005]目前,目前的模型和方法不能保证工业界快速且准确的镍基合金超高周疲劳寿命预测:针对镍基合金的超高周疲劳寿命预测模型研究较少,存在部分模型不适用或参数和使用流程复杂等问题,且没有考虑材料性能参数和裂纹源关键参数,造成预测效果较差,准确性降低;其次,传统疲劳测试方法耗时较长,不适用于工业快速生产与检测的需要。

技术实现思路

[0006]有鉴于此,本专利技术的目的是为了克服现有技术中的不足,提供一种镍基合金超高周疲劳寿命预测方法、校正方法及其装置。
[0007]本专利技术提供如下技术方案:
[0008]一种镍基合金超高周寿命预测方法,包括以下步骤:
[0009]S01:对镍基合金进行室温拉伸试验,绘制镍基合金拉伸曲线,并根据拉伸曲线计算出室温材料的弹性模量E,计算材料剪切模量G;
[0010]S02:对镍基合金进行硬度测试,获得材料维氏硬度HV;
[0011]S03:对镍基合金在室温下进行一定的应力比为

1的超声振动疲劳试验,拍摄镍基合金断口扫描电子显微镜(SEM)图,测算镍基合金的裂纹源等效半径a0,计算得出应力强度门槛值ΔK
th

[0012]S04:将相关参数代入镍基合金超高周疲劳寿命预测公式,获得镍基合金超高周疲劳寿命N
i

[0013]优选的,所述应力强度门槛值ΔK
th
的计算方式为:
[0014][0015]其中HV是材料维氏硬度,area是裂纹源面积,area=πa
02
,a0是裂纹源等效半径。
[0016]优选的,所述疲劳寿命N
i
的计算方式为:
[0017][0018]其中,W
s
是断裂能,G是剪切模量,Δσ是疲劳应力幅,Δσ
w
是疲劳极限,β是寿命修正系数。
[0019]优选的,所述S03还包括,获得超声振动疲劳试验结果,绘制应力疲劳(S

N)曲线,试取得出材料参数A和B,获得镍基合金寿命修正系数β,β的参数的计算公式为:
[0020][0021]其中,A和B是材料参数,根据超声振动疲劳试验结果试取;Δσ是疲劳应力幅;a0是裂纹源等效半径。
[0022]优选的,所述S03还包括,代入相关参数于计算公式(d),获得镍基合金断裂能W
s

[0023][0024]优选的,所述镍基合金疲劳极限Δσ
w
的计算公式为:
[0025][0026]α=0.226+HV
×
10

4 (f)
[0027]其中C=1.43~1.56。
[0028]优选的,所述材料剪切模量G的计算公式为:
[0029]G=E/2(1+v) (g)
[0030]其中v为镍基合金的泊松比。
[0031]一种镍基合金超高周疲劳寿命预测的校正方法,其中,镍基合金超高周寿命预测的步骤包括:
[0032]S01:对镍基合金进行室温拉伸试验,绘制镍基合金拉伸曲线,并根据拉伸曲线计算出室温材料的弹性模量E,计算材料剪切模量G;
[0033]S02:对镍基合金进行硬度测试,获得材料维氏硬度HV;
[0034]S03:对镍基合金在室温下进行一定的应力比为

1的超声振动疲劳试验,拍摄镍基合金断口扫描电子显微镜(SEM)图,测算镍基合金的裂纹源等效半径a0,计算得出应力强度门槛值ΔK
th

[0035]所述应力强度门槛值ΔK
th
的计算方式为:
[0036][0037]其中HV是材料维氏硬度,area是裂纹源面积,area=πa
02
,a0是裂纹源等效半径。
[0038]S04:将相关参数代入镍基合金超高周疲劳寿命预测公式,获得镍基合金超高周疲劳寿命N
i

[0039]所述疲劳寿命N
i
的计算方式为:
[0040][0041]其中,W
s
是断裂能,G是剪切模量,Δσ是疲劳应力幅,Δσ
w
是疲劳极限,β是寿命修正系数。
[0042]优选的,所述S03还包括,所述S03还包括,获得超声振动疲劳试验结果,绘制应力疲劳(S

N)曲线,试取得出材料参数A和B,获得镍基合金寿命修正系数β,β的参数的计算公式为:
[0043][0044]其中,A和B是材料参数,根据超声振动疲劳试验结果试取;Δσ是疲劳应力幅;a0是裂纹源等效半径。
[0045]一种镍基合金超高周疲劳寿命预测装置,包括:
[0046]材料剪切模量获取单元:用于通过镍基合金进行室温拉伸试验,绘制镍基合金拉伸曲线,并根据拉伸曲线计算出室温材料的弹性模量E,计算材料剪切模量G;
[0047]硬度测试单元:用于通过硬度测试获得材料维氏硬度HV;
[0048]微尺寸获取单元:用于在室温下对镍基合金进行一定的应力比为

1超声振动疲劳试验,拍摄镍基合金断口SEM图,测算镍基合金的裂纹源等效半径a0,计算得出应力强度门槛值ΔK
th

[0049][0050本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种镍基合金超高周疲劳寿命预测方法,其特征在于,包括以下步骤:S01:对镍基合金进行室温拉伸试验,绘制镍基合金拉伸曲线,并根据拉伸曲线计算出室温材料的弹性模量E,计算材料剪切模量G;S02:对镍基合金进行硬度测试,获得材料维氏硬度HV;S03:对镍基合金在室温下进行一定的应力比为

1的超声振动疲劳试验,拍摄镍基合金断口扫描电子显微镜(SEM)图,测算镍基合金的裂纹源等效半径a0,计算得出应力强度门槛值ΔK
th
;S04:将相关参数代入镍基合金超高周疲劳寿命预测公式,获得镍基合金超高周疲劳寿命N
i
。2.根据权利要求1所述镍基合金超高周疲劳寿命预测方法,其特征在于,所述应力强度门槛值ΔK
th
的计算方式为:其中HV是材料维氏硬度,area是裂纹源面积,area=πa
02
,a0是裂纹源等效半径。3.根据权利要求2所述镍基合金超高周疲劳寿命预测方法,其特征在于,所述疲劳寿命N
i
的计算方式为:其中,W
s
是断裂能,G是剪切模量,Δσ是疲劳应力幅,Δσ
w
是疲劳极限,β是寿命修正系数。4.根据权利要求3所述镍基合金超高周疲劳寿命预测方法,其特征在于,所述S03还包括,获得超声振动疲劳试验结果,绘制应力疲劳(S

N)曲线,试取得出材料参数A和B,获得镍基合金寿命修正系数β,β的参数的计算公式为:其中,A和B是材料参数,根据超声振动疲劳试验结果试取;Δσ是疲劳应力幅;a0是裂纹源等效半径。5.根据权利要求4所述镍基合金超高周疲劳寿命预测方法,其特征在于,所述S03还包括,代入相关参数于计算公式(d),获得镍基合金断裂能W
s
。6.根据权利要求5所述镍基合金超高周疲劳寿命预测方法,其特征在于,所述镍基合金疲劳极限Δσ
w
的计算公式为:α=0.226+HV
×
10

4 (f)其中C=1.43~1.56。
7.如权利要求6所述镍基合金超高周疲劳寿命预测方法,其特征在于,所述材料剪切模量G的计算公式为:G=E/2(1+v) (g)其中v为镍基合金的泊松比。8.一种镍基合金超高周疲劳寿命预测的校正方法,其中,镍基合金超高周寿命预测的步骤包括:S01:对镍基合金进行室温拉伸试验,绘制镍基合金拉伸曲线,并根据拉伸曲线计算出室温材料的弹性模量E,计算材料剪切模量G;S02:对镍基合金进行硬度测试,获得材料维氏硬度HV;S03:对镍基合金在室温下进行一定的应力比为

1的超声振动疲劳试验,拍摄镍基合金断口扫描电子显微镜(SEM)图,测算镍基合金的裂纹源等效半径a0,计算得出应力强度门槛值ΔK
th
;其中HV是材料维氏硬度,area是裂纹源面积,area=πa
02
,a0是裂...

【专利技术属性】
技术研发人员:温建锋杨逸璠孙钱涛
申请(专利权)人:华东理工大学
类型:发明
国别省市:

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