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        基于多晶體模型的18CrNiMo7-6合金鋼本構(gòu)參數(shù)確定

        2020-06-18 03:40:38張建偉王冰冰
        鄭州大學學報(工學版) 2020年2期
        關(guān)鍵詞:屈服應力模量塑性

        王 剛, 宋 建, 張建偉, 王冰冰

        (1.鄭州大學 機械與動力工程學院,河南 鄭州 450001; 2.鄭州大學 抗疲勞制造技術(shù)河南省工程實驗室,河南 鄭州 450001; 3.鄭州大學 力學與工程科學學院,河南 鄭州 450001)

        0 引言

        在長期的研究工作中,人們逐漸認識到材料的性能以及一些關(guān)鍵構(gòu)件的疲勞失效及斷裂不僅與材料的化學成分有關(guān),還在很大程度上取決于材料的微結(jié)構(gòu)。Huang等[1]通過表面軋制處理,在AISI 316 L不銹鋼中生成了梯度納米層結(jié)構(gòu),在對其疲勞性能的研究中發(fā)現(xiàn),疲勞裂紋在表面下500 μm深處萌生,并向表面和內(nèi)部擴展,最終導致試樣瞬間斷裂。大多數(shù)金屬材料通常是晶體的集合體,即多晶體,在宏觀上表現(xiàn)為各向同性;而在微觀上,晶粒的形狀、大小、晶體取向都不相同,表現(xiàn)為各向異性??梢娊⒕哂形⒂^組織結(jié)構(gòu)的多晶體模型對于模擬材料性能和疲勞性能也變得越來越重要。

        將晶體塑性有限元方法與隨機的晶粒結(jié)構(gòu)、晶體取向等結(jié)合起來,是目前在晶粒尺寸水平上研究微結(jié)構(gòu)局部變形、應力變化的主要手段。微結(jié)構(gòu)有限元模型的建立通常采用Voronoi圖原理的方法,或者采用EBSD技術(shù)進行微結(jié)構(gòu)的重構(gòu)。獲取單晶體的材料參數(shù)最直接的方法就是通過制備單晶試樣進行各種材料試驗來確定[2-3]。考慮到這種方法既耗時耗力,成本又太高,因此大多數(shù)采用Materials Studio模擬軟件[4],通過建立晶體原子結(jié)構(gòu)模型計算得出。晶體塑性本構(gòu)模型的塑性參數(shù)通常通過擬合試樣的應力-應變曲線來獲得。

        通過晶體塑性有限元方法來模擬多晶體有限元模型的應力-應變曲線[5],通過誤差函數(shù)確定與實驗得到的拉伸曲線吻合最好的應力-應變曲線,最終確定了18CrNiMo7-6合金鋼晶體本構(gòu)模型的最優(yōu)塑性參數(shù),為后續(xù)的有限元模擬提供材料參數(shù)。

        1 力學性能試驗與有限元模型

        1.1 18CrNiMo7-6合金鋼的拉伸實驗

        研究的材料為18CrNiMo7-6合金鋼,為出廠狀態(tài)(鍛造處理),材料成分如表1所示。為了確定18CrNiMo7-6合金鋼晶體本構(gòu)模型的塑性參數(shù),首先需要對該材料進行拉伸實驗,獲得應力-應變曲線。拉伸試樣采用圓棒試樣,試樣規(guī)格采用國家標準GB 228—2002標準規(guī)定的尺寸,如圖1所示。拉伸實驗在MTS(370.25)試驗機上進行,按照應變加載的方式進行加載,加載應變率為0.001/s,拉伸過程中采用引伸計對應變進行測量,試樣的應力-應變曲線如圖2所示。

        表1 18CrNiMo7-6合金鋼的化學成分的質(zhì)量分數(shù)Table 1 The mass fraction of chemical composition of 18CrNiMo7-6 alloy %

        圖1 拉伸試樣的尺寸圖Figure 1 Dimensions of the tensile specimen

        圖2 18CrNiMo7-6合金鋼試樣的應力-應變曲線Figure 2 Stress-strain curve of 18CrNiMo7-6 alloy specimen

        對應力-應變曲線進行數(shù)據(jù)擬合等一系列處理之后,得到18CrNiMo7-6合金鋼原材料的材料參數(shù),如表2所示。

        表2 18CrNiMo7-6合金鋼的材料參數(shù)Table 2 Material parameters of 18CrNiMo7-6 alloy

        1.2 多晶體有限元模型

        多晶體的幾何模型采用Voronoi圖的原理生成,Voronoi圖原理是由俄國數(shù)學家Georgy Fedosievych Voronoy于1908年定義并命名的[6],其是由一組連接兩鄰點直線的垂直平分線構(gòu)成的連續(xù)多邊形組成(如圖3所示)。其實質(zhì)是按照臨近原則對空間的一種剖分形式,由剖分后所形成的多邊形(體)集合構(gòu)成[7]。Voronoi圖原理被廣泛運用于生物細胞結(jié)構(gòu)、城市規(guī)劃、地理學、氣象學、結(jié)晶學、圖像處理和微結(jié)構(gòu)模擬等復雜問題中[8]。

        利用MATLAB自帶的Voronoi函數(shù),在一定的范圍內(nèi)隨機撒種子點,生成多晶體二維幾何模型,并提取幾何模型的頂點信息,按一定的順序存放在記事本文件中。采用Python語言腳本在ABAQUS中調(diào)用記事本文件中的頂點數(shù)據(jù),經(jīng)過處理后在Part模塊中生成多晶體的微結(jié)構(gòu)模型??紤]計算效率問題,本文中所建立的晶粒尺寸模型要比實際的晶體尺寸略大,因此本文內(nèi)容建立了一個包含16個晶粒的多晶體微結(jié)構(gòu)模型,如圖4所示。

        圖4 帶有16個晶粒的微結(jié)構(gòu)模型Figure 4 Microstructure model with 16 grains

        1.3 邊界條件和網(wǎng)格劃分

        建立的幾何模型長和寬為1 mm,由16個隨機大小和形狀的晶粒組成,每個晶粒的晶體取向隨機分布。網(wǎng)格劃分采用全局種子點控制,網(wǎng)格尺寸0.01 mm,網(wǎng)格單元數(shù)量為10 647個,單元類型為平面應力四節(jié)點完全積分單元。模型左端固定,采用位移邊界條件,約束U1和U2方向(即U1=0,U2=0)。在模型右端外部的中間位置建立一個參考點,該參考點與模型右端耦合,通過參考點施加位移邊界條件進行拉伸模擬,如圖5所示。在分析中,模型被嵌入到一個更大的主體中。為了便于與試驗對比,拉伸位移設(shè)置為0.05 mm。提取參考點的支反力及位移與拉伸試驗的前半段進行擬合。

        圖3 二維voronoi圖生成原理Figure 3 Formation principle of 2D voronoi diagram

        圖5 有限元模型的邊界條件和網(wǎng)格劃分Figure 5 Boundary conditions and meshing of the finite element model

        1.4 率相關(guān)晶體硬化模型

        (1)

        Hutchinson[10]用一個簡單的冪分布形式來描述多晶體的蠕變:

        f(α)(x)=x|x|n-1,

        (2)

        式中:n是率敏感指數(shù),當n趨向于無窮時,這個冪分布形式接近于一個率無關(guān)材料。

        應變硬化通過增量關(guān)系強度g(α)的演化來描述:

        (3)

        式中:hαβ是滑移硬化模量,該式表示對所有激活的滑移系統(tǒng)進行求和;hαα(no sum)稱為自硬化模量;hαβ(α≠β)稱為潛硬化模量。Perice等[11]和Asaro[12-13]用一個簡單的形式來描述自硬化模量:

        (4)

        式中:h0是初始硬化模量;τ0是初始屈服應力,它等于當前強度g(α)(0)時的初始值;τs是階段I的應力或者說是大塑性流動開始時的突破應力;γ是所有滑移系統(tǒng)上的泰勒累積剪切應變。

        (5)

        潛硬化模量用下式來表示:

        hαβ=qh(γ),α≠β,

        (6)

        式中:q是一個常數(shù)。這些硬化模量的表達式忽略了晶體中的包辛格效應。

        筆者采用Huang[14]單晶體模型的UMAT,由于該種率相關(guān)硬化模型只需要確定晶體的3個塑性參數(shù),即初始屈服應力τ0、階段I的應力τs、初始硬化模量h0,其他參數(shù)從文獻中獲得。

        2 本構(gòu)模型參數(shù)的確定及討論

        2.1 彈性參數(shù)

        根據(jù)文獻[15]可知,少量的合金元素并不會顯著地改變晶粒的彈性剛度,所以用體心立方晶體α-Fe的彈性常數(shù)作為18CrNiMo7-6合金的單晶材料常數(shù)[16],即C11=230 GPa,C12=135 GPa,C44=117 GPa,齊納(Zener)[17]各向異性系數(shù)

        (7)

        符合各向異性。

        2.2 塑性參數(shù)

        圖6 不同滑移系組數(shù)對應的應力-應變曲線與試驗曲線的對比圖Figure 6 Comparison of stress-strain curve corresponding to the number of different slip system groups and the test curve

        從圖6可以看出,當只有一個滑移系開動時,即主滑移系{110}<111>開動,多晶體的宏觀應力-應變曲線有明顯的拐點,即進入屈服階段,與試驗曲線比較吻合。當有2組或者3組滑移系開動時,多晶體的宏觀應力-應變曲線只有彈性變形,與試驗曲線相差較大。因此采用晶體塑性有限元方法的仿真均只采用一個主滑移系開動。下面對晶體的3個塑性參數(shù)進行研究,評價這些參數(shù)對多晶體宏觀應力-應變曲線的敏感性影響。

        固定晶體塑性中第Ⅰ階段的應力τs和初始硬化模量h0兩個參數(shù),只改變初始屈服應力τ0。通過ABAQUS進行有限元仿真,將結(jié)果與試驗曲線進行對比分析表明,參數(shù)初始屈服應力τ0的改變對多晶體的屈服點產(chǎn)生了影響,多晶體的屈服應力隨著τ0的增大而逐漸增大,如圖7所示。

        圖7 初始屈服應力τ0對宏觀應力-應變曲線的影響Figure 7 Influence of initial yield stress τ0 on macroscopic stress-strain curve

        固定晶體塑性中的初始屈服應力τ0和初始硬化模量h0兩個參數(shù),只改變第Ⅰ階段的應力τs這個參數(shù),通過ABAQUS進行有限元仿真,將結(jié)果與試驗曲線進行對比,見圖8??梢妳?shù)第Ⅰ階段的應力τs的變化對屈服點幾乎沒有影響,但對屈服點以后的應力-應變曲線產(chǎn)生了影響,當接近τ0時幾乎與x軸平行。隨著τs的增加后半段的斜率也逐漸增加,當增大到一定程度后幾乎不再變化。參數(shù)τs不能等于τ0,否則它將在方程(4)中產(chǎn)生奇異性。

        圖8 第Ⅰ階段應力τs對宏觀應力-應變曲線的影響Figure 8 Influence of stage I stress τs on macroscopic stress-strain curve

        固定晶體塑性中的初始屈服應力τ0和第Ⅰ階段的應力τs兩個參數(shù),只改變初始硬化模量h0這個參數(shù),通過ABAQUS進行有限元仿真,將結(jié)果與試驗曲線進行對比分析,見圖9??梢妳?shù)初始硬化模量h0的變化對屈服點也幾乎沒有影響,但對屈服點附近的曲線斜率產(chǎn)生了較大的影響,斜率隨著h0的增大而逐漸增大。

        圖9 初始硬化模量h0對宏觀應力-應變曲線的影響Figure 9 Influence of initial hardening modulus h0 on macroscopic stress-strain curve

        通過考察晶體的3個塑性參數(shù)(初始屈服應力τ0、第Ⅰ階段的應力τs、初始硬化模量h0)對多晶體宏觀上應力-應變曲線的敏感性分析,初步確定了它們的變化趨勢和大致的變化范圍,據(jù)此初步估算有限元的計算次數(shù),估計計算所需要的時間成本。τ0在180~240 MPa范圍內(nèi)變化,每次變化10 MPa;τ0=200 MPa時,τs在200~300 MPa范圍內(nèi)變化,每次變化10 MPa;h0在50~600 MPa范圍內(nèi)變化,每次變化50 MPa。由于第I階段的應力τs大于初始屈服應力τ0且不相等,而初始屈服應力不受影響,所以τ0每增加一次計算,τs的計算次數(shù)便減少一次。為了提高計算的準確度,τs初始值比τ0大1 MPa,之后τs取整數(shù),則計算次數(shù)如表3所示。

        表3 有限元模擬所需的計算次數(shù)Table 3 Number of calculations required for finite element simulation

        參考 Moussa等[21]給出的代價函數(shù)來判斷參數(shù)擬合的優(yōu)劣程度。代價函數(shù)的值越小,說明模型擬合的程度越好,此時對應的塑性參數(shù)即為所求的最優(yōu)結(jié)果。選擇在線性回歸中最常用的代價函數(shù)形式中的均方誤差模型,其形式如下:

        (8)

        圖10 840組擬合曲線與試驗曲線的對比示意圖Figure 10 Comparison of the 840 sets of fitted curves and test curves(Schematic diagram)

        對840組仿真結(jié)果中提取出的數(shù)據(jù)進行Python編程處理,并與試驗得到的應力-應變曲線進行對比分析,通過代價函數(shù)比對選擇,選出了一條最優(yōu)的擬合曲線(如圖10所示,其中只給出了具有代表性的幾組擬合曲線)。輸出該曲線的參數(shù)組合,最終得到的最優(yōu)晶體塑性參數(shù)組合如表4所示。最優(yōu)的參數(shù)組合為τ0=200 MPa,τs=270 MPa,h0=500 MPa。得出的最優(yōu)擬合曲線與實驗曲線如圖11所示,從中可以清楚地看出兩條曲線吻合較好,其相對誤差范圍在0~10.4%。

        表4 有限元擬合的最優(yōu)材料參數(shù)Table 4 Optimal material parameters for finite element fitting

        圖11 最優(yōu)擬合曲線與試驗曲線Figure 11 Best fit curve and test curve

        3 結(jié)論

        筆者采用晶體塑性有限元的方法,通過建立有限元模型模擬了應力-應變曲線,并與實驗得到的應力-應變曲線進行了比較。利用建立的誤差函數(shù)進行分析,有限元分析的結(jié)果和實驗獲得的應力-應變曲線吻合較好。最終確定了18CrNiMo7-6合金鋼的3個主要單晶塑性參數(shù)為τ0=200 MPa,τs=270 MPa,h0=500 MPa。

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