冷塑性变形过程中的表面粗糙度演变及控制研究

来源 :重庆大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:ycs19900105
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由于塑性变形过程中制件的表面形貌变化很大,表面质量难以控制,通常认为塑性加工不适合于零件的精加工。然而对于某些特殊工程应用而言,由于零件外形和使用条件的特殊性导致其必须采用塑性加工的方式来获得超高精度的表面,比如用于微波传输的波导管就必须通过塑性加工的方式来获得相当于磨削精度等级的内表面。为了解决特殊工程应用对表面的超高质量要求,论文对冷塑性变形过程中的表面粗糙度演变规律进行了深入分析,并在此基础上建立了自由表面与受限表面的粗糙度控制图。本文的主要研究内容如下:(1)基于晶体塑性理论建立三维多晶体有限元模型,并得到了在周期性网格和非周期性网格上施加周期性边界条件的方法。针对复杂变形条件和简单变形条件分别提出了“宏-细观耦合”与“对称边界条件+周期性边界条件”的粗糙度分析方法,为塑性变形过程中表面粗糙度演变的数值模拟仿真提供了一种新的思路。(2)借助三维周期性多晶体有限元模型,分析了应变路径、初始表面粗糙度、晶粒尺寸以及取向织构对自由表面粗糙度演变的影响。结果表明,当初始表面粗糙度为零时,五种典型应变路径下的表面粗糙度与变形量都呈近似的线性关系,其中平面纯剪条件下的表面粗糙度相对最低。对于最终的表面粗糙度而言,初始表面粗糙度的作用更近似于一种叠加的效应,对变形后应力、应变分布的影响较小。提出等效晶粒尺寸和方向余弦标准差SDc HR两个参数,从而较为准确并全面的表征了晶粒形状尺寸信息和取向织构信息对自由表面粗糙度演变的影响。在此基础上,建立了单向拉伸条件下自由表面粗糙度的预测模型,其预测结果与单向拉伸实验结果基本吻合。(3)基于形变及热处理实验和BP神经网络分析了预先处理工艺对材料微观组织和取向织构的影响,并结合自由表面粗糙度的预测模型建立了单向拉伸条件下的粗糙度控制图。根据自由表面的粗糙度控制图可知,预先经过大变形和较低温度热处理的材料在之后的塑性变形过程中表面粗糙度会相对较小;而塑性变形后的表面粗糙度则随着预先热处理时间的延长表现出先减小后增大的趋势。因此可以结合粗糙度控制图和具体的成形工艺要求对材料进行适当的预先处理,通过调整材料参数的方式间接调整塑性变形后自由表面的粗糙度。(4)分析了超声振动时间、分散剂含量以及分散体系pH值对纳米TiO2分散性的影响,确定了最佳的纳米TiO2分散条件。基于盘-环实验研究了不同纳米TiO2含量、法向载荷以及转速条件下,纳米TiO2润滑液的摩擦特性和对磨试样的磨损形貌。结果表明,吸附于摩擦表面上的纳米TiO2颗粒,可以起到稳定摩擦过程,减小摩擦系数波动,减少磨损量的作用。纳米TiO2含量在0.3%0.8%时,润滑液具备最优的摩擦润滑性能。(5)采用单道次轧制实验分析了不同润滑条件下受限表面的粗糙度演变规律,并提出了一个全新的参数——表面低谷区体积,以此来表征微凸体的平坦化程度,实验结果表明单道次轧制后的表面粗糙度与表面低谷区体积呈近似线性关系。基于单道次轧制实验建立了不同润滑条件下受限表面的粗糙度控制图。在无润滑条件下,厚度减薄量与轧制速度对最终的表面粗糙度都有较大的影响;然而在有润滑条件下,当厚度减薄量超过34%以后,轧制速度对最终表面粗糙度的影响基本可以忽略;在不同润滑条件下,适当的增加厚度减薄量以及减小轧制速度都有利于获得较小的表面粗糙度。
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