CN114486515A - 一种基于微观组织和拉伸性能的蠕墨铸铁疲劳强度预测方法 - Google Patents
一种基于微观组织和拉伸性能的蠕墨铸铁疲劳强度预测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114486515A CN114486515A CN202111534795.0A CN202111534795A CN114486515A CN 114486515 A CN114486515 A CN 114486515A CN 202111534795 A CN202111534795 A CN 202111534795A CN 114486515 A CN114486515 A CN 114486515A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- cast iron
- vermicular
- fatigue strength
- strength
- graphite
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N3/00—Investigating strength properties of solid materials by application of mechanical stress
- G01N3/08—Investigating strength properties of solid materials by application of mechanical stress by applying steady tensile or compressive forces
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N1/00—Sampling; Preparing specimens for investigation
- G01N1/28—Preparing specimens for investigation including physical details of (bio-)chemical methods covered elsewhere, e.g. G01N33/50, C12Q
- G01N1/32—Polishing; Etching
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N3/00—Investigating strength properties of solid materials by application of mechanical stress
- G01N3/32—Investigating strength properties of solid materials by application of mechanical stress by applying repeated or pulsating forces
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2203/00—Investigating strength properties of solid materials by application of mechanical stress
- G01N2203/0001—Type of application of the stress
- G01N2203/0003—Steady
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2203/00—Investigating strength properties of solid materials by application of mechanical stress
- G01N2203/0001—Type of application of the stress
- G01N2203/0005—Repeated or cyclic
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2203/00—Investigating strength properties of solid materials by application of mechanical stress
- G01N2203/0014—Type of force applied
- G01N2203/0016—Tensile or compressive
- G01N2203/0017—Tensile
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N2203/00—Investigating strength properties of solid materials by application of mechanical stress
- G01N2203/0058—Kind of property studied
- G01N2203/0069—Fatigue, creep, strain-stress relations or elastic constants
- G01N2203/0071—Creep
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Investigating Strength Of Materials By Application Of Mechanical Stress (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于微观组织和拉伸性能的蠕墨铸铁疲劳强度预测方法,属于构件疲劳性能测试技术领域。本发明通过对蠕墨铸铁的微观组织观测和静态拉伸实验结果,结合蠕墨铸铁的高周疲劳损伤特点,建立微观组织含量、抗拉强度以及屈服强度与疲劳强度的定量关系。本发明不仅能有效预测蠕墨铸铁的疲劳强度,而且可显著降低常规疲劳强度测定所需的时间和经济成本。
Description
技术领域
本发明涉及材料科学与工程应用技术领域,具体为一种基于微观组织和拉伸性能的蠕墨铸铁疲劳强度预测方法。
背景技术
柴油机缸盖在工作过程中经常受到活塞往复运动引起的高温气体高频冲击以及内部应力场的高速周期性变化,这极易产生高周疲劳损伤。蠕墨铸铁由于其内部独特的蠕虫状石墨结构,为材料提供了优异的导热性能和机械性能,因此在柴油机缸盖领域得到了良好的应用。近年来,随着柴油机功率密度的不断提升,柴油机缸盖的工作环境在不断恶化,如何准确预测和优化蠕墨铸铁材料的高周疲劳性能逐渐成为相关领域的研究重点。
对于大多数工程材料而言,其疲劳强度主要根据应力-寿命曲线(S-N曲线)以及升降法相结合的方式来获取。该方法虽可***、严谨地得到材料疲劳强度,但也存在诸多弊端,例如疲劳测试需要耗费大量的时间和经济成本,同时,测量后的相关数据不具备明确的物理意义,难以为后续疲劳性能优化提供参考。而通过材料组织或其他易于测量的力学性能来预测疲劳强度则可有效避免上述问题的产生。因此,建立疲劳强度与组织含量或力学性能之间的普适性定量关系,成为当下疲劳研究领域的迫切需求。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于微观组织和拉伸性能的蠕墨铸铁疲劳强度预测方法。通过建立蠕墨铸铁微观组织特征以及拉伸性能与疲劳强度之间的关系,即可实现对高周疲劳强度的准确预测。该方法通过分析大量实验结果,得出蠕墨铸铁高周疲劳损伤机制模型(如图2所示),在有效降低传统疲劳强度测试所耗费的时间和经济成本同时,也为蠕墨铸铁材料的抗疲劳设计提供了优化方向。
为了实现上述目的,本发明采用的技术方案是:
一种基于微观组织和拉伸性能的蠕墨铸铁疲劳强度预测方法,该方法包括如下步骤:
(1)选定蠕墨铸铁试样,并通过抛光、腐蚀获得蠕墨铸铁的金相组织分析样品;
(2)观察和分析蠕墨铸铁的金相组织,计算蠕墨铸铁中各组织含量,分别得出蠕虫状石墨、球状石墨、铁素体和珠光体相的面积;
(3)对蠕墨铸铁材料进行静态拉伸性能测试,获得相应抗拉强度和屈服强度;
(4)对蠕墨铸铁材料进行高周疲劳测试,获取疲劳强度值;同时利用疲劳强度数据和步骤(3)测得的拉伸性能数据并根据公式(1)进行拟合,获得相应参数ω、C的具体数值,代入公式(1)中建立疲劳强度与拉伸性能二者之间的定量关系;
公式(1)中,σw为疲劳强度,σy为屈服强度,σb为抗拉强度;
(5)将步骤(2)中测得的蠕虫状石墨体积含量wv与铁素体体积含量wf求和,获得wv+wf值,将球状石墨含量ws与珠光体含量wp求和,获得ws+wp值;建立蠕墨铸铁组织与步骤(4)中获得的参数ω之间的定量关系,同时,对步骤(4)中的参数ω、C进行线性拟合,获得ω与C之间的定量关系;
(6)将步骤(5)获得的蠕墨铸铁组织含量与参数ω的关系式以及参数C与参数ω的关系式代入公式(1)中,并结合相应的拉伸性能测试结果对蠕墨铸铁材料疲劳强度进行预测。
优选地,步骤(1)中,所述蠕墨铸铁试样,其表面首先经过目数为400#、800#、1200#、1500#、2000#的砂纸打磨,随后采用天鹅绒布进行精细抛光,最后将样品抛光面浸入硝酸酒精溶液(硝酸3-5vol.%、其余为乙醇)腐蚀15秒,即得到所述金相组织分析样品。
优选地,步骤(2)中,所述蠕墨铸铁可以看作多相材料,包括球状石墨、蠕虫状石墨、珠光体和铁素体;球状石墨和蠕虫状石墨按照国标进行划分。
优选地,步骤(2)中,不同相组织的面积百分比通过Image Pro Plus软件进行计算,其基本原理为:根据铸铁材料中不同相在金相显微镜下的衬度差别确定各相所在区域,并分别计算相应的区域面积。
优选地,步骤(3)中,所使用的抗拉强度与屈服强度应在同一拉伸应力-应变曲线中测得。
优选地,步骤(5)中,将参数ω与(wf+wv)/(wp+ws)值进行二次函数拟合,获得相应一次项系数b、二次项系数a以及常数项c,建立蠕墨铸铁组织含量与参数ω之间的定量关系公式(2);参数ω与参数C之间的关系如公式(3);
C=γ·ω+β (3);
公式(2)-(3)中,wf、wp、wv、ws分别为试样中铁素体、珠光体、蠕虫状石墨以及球状石墨的面积百分含量,通过IPP软件测量;a、b、c、γ、β为常数。
优选地,步骤(6)中,高周疲劳强度σw与拉伸性能(抗拉强度和屈服强度)的关系为公式(1):
本发明的优点和有益效果如下:
1.利用抗拉强度、屈服强度以及微观组织含量与蠕墨铸铁疲劳强度之间建立等量关系,有效降低了蠕墨铸铁材料传统疲劳强度测试所耗费的时间和经济成本。
2.通过分析高周疲劳损伤规律,探明了影响蠕墨铸铁高周疲劳性能的关键因素,增加了疲劳强度预测的精度和普适性。
3.本发明涉及了蠕墨铸铁材料中的几种关键微观组织,为蠕墨铸铁材料的生产工艺和抗疲劳设计提供了优化方向。
附图说明
图1为蠕墨铸铁疲劳强度预测方法流程图。
图2为蠕墨铸铁高周疲劳损伤机制示意图。
图3为不同种类蠕墨铸铁材料σw/σy--σy/σb关系图。
图4为实施例中蠕墨铸铁材料的疲劳强度预测情况。
具体实施方式
下面结合实施例和附图对本发明进一步说明。
一种基于微观组织和拉伸性能的蠕墨铸铁疲劳强度预测方法,预测流程如图1,具体步骤如下:
步骤(1):选取蠕墨铸铁并制备金相组织分析样品,将试样进行金相观察,并拍摄金相照片。
步骤(2):选取不少于五个的金相组织观察区域,通过Image Pro Plus(IPP)软件分别测定各区域金相组织中蠕虫状石墨、球状石墨、铁素体以及珠光体的面积百分含量,并取平均值(分别定义为wv、ws、wf以及wp)。
步骤(3):将所选取的蠕墨铸铁样品进行拉伸性能测试,分别获取相应材料的抗拉强度σb和屈服强度σy。
步骤(4):制备疲劳测试样品,依据GB/T 3075-2008进行高周疲劳试验,获得样品疲劳强度σw的实测值。
步骤(5):利用步骤(3)和步骤(4)测得的拉伸性能和高周疲劳性能数据,计算σw/σy与σy/σb值,将二者以σw/σy为纵坐标,以σy/σb为横坐标进行线性拟合,并将拟合直线斜率的负倒数设定为参数ω值,将拟合直线截距设定为参数C值。
步骤(6):将步骤(5)中的C与ω值进行线性拟合,获得二者之间的定量关系。
步骤(7):利用步骤(2)中测得各金相组织面积百分含量,求得(wf+wv)/(wp+ws)值,并与步骤(5)中参数ω值与(wf+wv)/(wp+ws)值进行二次函数拟合,获得相应的二次项、一次项系数以及常数项。
步骤(8):依据公式(2)、(3)分别获得参数ω与C的具体数值,将二者代入公式(1)中计算材料的疲劳强度预测值。
实施例1:
本实施例是对蠕墨铸铁材料高周疲劳强度进行预测。
第一,蠕墨铸铁材料取自柴油发动机缸盖,高周疲劳试验在室温、400℃以及500℃条件下进行。
第二,本实施例中,选取四种具有不同微观组织的蠕墨铸铁,通过IPP软件分别获得其球状石墨、蠕虫状石墨、铁素体以及珠光体面积百分含量(具体数据见表1)。
表1几种蠕墨铸铁材料的微观组织含量汇总
第三,测量所选取蠕墨铸铁材料的拉伸性能和高周疲劳性能,获得相应抗拉强度σb、屈服强度σy值以及疲劳强度σw实测值(具体数据见表2)。
表2几种蠕墨铸铁材料不同温度下的抗拉强度、屈服强度以及疲劳强度汇总
第四,建立疲劳强度与拉伸性能二者之间的定量关系公式(1):
其中:C定义为损伤容量;ω定义为损伤权重系数。当参数C与ω为常数时,比值σw/σy与σy/σb之间呈线性关系。为了验证该模型在蠕墨铸铁材料中的适用性,选取了不同温度下蠕墨铸铁数据进行验证。结果表明,具有不同珠光体含量、铁素体含量及蠕化率的蠕墨铸铁材料在不同温度下的σw/σy与σy/σb值基本满足线性关系(如图3所示),线性拟合结果分别为:
RuT350:σw/σy=0.66(σy/σb)+0.07 (4)
RuT300:σw/σy=-0.09(σy/σb)+0.65 (5)
RuT400:σw/σy=-4.04(σy/σb)+3.44 (6)
RuT450:σw/σy=-0.35(σy/σb)+0.77 (7)
通过上述拟合结果可直接获得参数C和ω的具体数值,将二者建立联系发现基本满足线性关系,线性拟合结果为:
C=0.578ω+0.689 (8)
根据蠕墨铸铁的高周疲劳损伤机制,将参数ω与球状石墨、蠕虫状石墨、铁素体以及珠光体的面积百分含量建立等价关系,相应的表达式可表示为:
经过上述四种材料拟合,获得参数数值分别为,a=2.26、b=-7.59、c=4.48。
第五,根据步骤四中所获得的参数,即可预测其他具有不同拉伸性能、不同组织含量蠕墨铸铁的疲劳强度。图4显示了预测结果与试验结果的关系,验证了预测结果的准确性。
Claims (7)
1.一种基于微观组织和拉伸性能的蠕墨铸铁疲劳强度预测方法,其特征在于:该方法包括如下步骤:
(1)选定蠕墨铸铁试样,并通过抛光、腐蚀获得蠕墨铸铁的金相组织分析样品;
(2)观察和分析蠕墨铸铁的金相组织,计算蠕墨铸铁中各组织含量,分别得出蠕虫状石墨、球状石墨、铁素体和珠光体相的面积;
(3)对蠕墨铸铁材料进行静态拉伸性能测试,获得相应抗拉强度和屈服强度;
(4)对蠕墨铸铁材料进行高周疲劳测试,获取疲劳强度值;同时利用疲劳强度数据和步骤(3)测得的拉伸性能数据并根据公式(1)进行拟合,获得相应参数ω、C的具体数值,代入公式(1)中建立疲劳强度与拉伸性能二者之间的定量关系;
公式(1)中,σw为疲劳强度,σy为屈服强度,σb为抗拉强度;
(5)将步骤(2)中测得的蠕虫状石墨体积含量wv与铁素体体积含量wf求和,获得wv+wf值,将球状石墨含量ws与珠光体含量wp求和,获得ws+wp值;建立蠕墨铸铁组织与步骤(4)中所获得参数ω之间的定量关系,同时,对步骤(4)中的参数ω、C进行线性拟合,获得ω与C之间的定量关系;
(6)将步骤(5)获得用蠕墨铸铁组织表示的参数ω的表达式以及用ω表示的参数C的表达式代入公式(1)中,并结合相应的拉伸性能测试结果对蠕墨铸铁材料疲劳强度进行预测。
2.根据权利要求1所述的基于微观组织和拉伸性能的蠕墨铸铁疲劳强度预测方法,其特征在于:步骤(1)中,所述蠕墨铸铁试样,其表面首先经过目数为400#、800#、1200#、1500#、2000#的砂纸打磨,随后采用天鹅绒布进行精细抛光,最后将样品抛光面浸入硝酸酒精溶液腐蚀15秒,即得到所述金相组织分析样品。
3.根据权利要求1所述的基于微观组织和拉伸性能的蠕墨铸铁疲劳强度预测方法,其特征在于:步骤(2)中,所述蠕墨铸铁可以看作多相材料,包括球状石墨、蠕虫状石墨、珠光体和铁素体。
4.根据权利要求1所述的基于微观组织和拉伸性能的蠕墨铸铁疲劳强度预测方法,其特征在于:步骤(2)中,不同组织的面积百分比通过Image Pro Plus软件进行计算,其基本原理为:根据铸铁材料中不同相在金相显微镜下的衬度差别确定各相所在区域,并分别计算相应的区域面积。
5.根据权利要求1所述的基于微观组织和拉伸性能的蠕墨铸铁疲劳强度预测方法,其特征在于:步骤(3)中,所使用的抗拉强度与屈服强度应在同一拉伸应力-应变曲线中测得。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111534795.0A CN114486515B (zh) | 2021-12-15 | 2021-12-15 | 一种基于微观组织和拉伸性能的蠕墨铸铁疲劳强度预测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111534795.0A CN114486515B (zh) | 2021-12-15 | 2021-12-15 | 一种基于微观组织和拉伸性能的蠕墨铸铁疲劳强度预测方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN114486515A true CN114486515A (zh) | 2022-05-13 |
CN114486515B CN114486515B (zh) | 2023-05-30 |
Family
ID=81494812
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202111534795.0A Active CN114486515B (zh) | 2021-12-15 | 2021-12-15 | 一种基于微观组织和拉伸性能的蠕墨铸铁疲劳强度预测方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN114486515B (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115561076A (zh) * | 2022-12-05 | 2023-01-03 | 潍柴动力股份有限公司 | 一种蠕墨铸铁抗拉强度的预测方法 |
CN117371626A (zh) * | 2023-12-07 | 2024-01-09 | 小米汽车科技有限公司 | 铸件质量预测方法、装置及介质 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003107019A (ja) * | 2001-09-28 | 2003-04-09 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | 高精度クリープ損傷評価方法 |
JP2006017602A (ja) * | 2004-07-02 | 2006-01-19 | Topy Ind Ltd | 構造物の疲労強度推定方法 |
CN108535105A (zh) * | 2018-03-22 | 2018-09-14 | 中国科学院金属研究所 | 一种蠕墨铸铁疲劳强度的预测方法 |
CN109855959A (zh) * | 2017-11-30 | 2019-06-07 | 中国科学院金属研究所 | 一种金属材料疲劳强度的预测方法 |
CN110069858A (zh) * | 2019-04-23 | 2019-07-30 | 中国科学院金属研究所 | 一种金属材料不同温度条件下高周疲劳性能的预测方法 |
CN110940582A (zh) * | 2019-11-21 | 2020-03-31 | 中国科学院金属研究所 | 一种通过拉伸试验预测金属材料疲劳强度的方法 |
CN112214933A (zh) * | 2020-10-20 | 2021-01-12 | 集萃新材料研发有限公司 | 一种基于机器学习的疲劳性能预测方法 |
JP2021032696A (ja) * | 2019-08-23 | 2021-03-01 | 日立金属株式会社 | 鋳造材の疲労試験方法 |
CN112824866A (zh) * | 2019-11-20 | 2021-05-21 | 中国科学院金属研究所 | 通过微观组织分散性预测金属材料不同温度疲劳强度的方法 |
-
2021
- 2021-12-15 CN CN202111534795.0A patent/CN114486515B/zh active Active
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003107019A (ja) * | 2001-09-28 | 2003-04-09 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | 高精度クリープ損傷評価方法 |
JP2006017602A (ja) * | 2004-07-02 | 2006-01-19 | Topy Ind Ltd | 構造物の疲労強度推定方法 |
CN109855959A (zh) * | 2017-11-30 | 2019-06-07 | 中国科学院金属研究所 | 一种金属材料疲劳强度的预测方法 |
CN108535105A (zh) * | 2018-03-22 | 2018-09-14 | 中国科学院金属研究所 | 一种蠕墨铸铁疲劳强度的预测方法 |
CN110069858A (zh) * | 2019-04-23 | 2019-07-30 | 中国科学院金属研究所 | 一种金属材料不同温度条件下高周疲劳性能的预测方法 |
JP2021032696A (ja) * | 2019-08-23 | 2021-03-01 | 日立金属株式会社 | 鋳造材の疲労試験方法 |
CN112824866A (zh) * | 2019-11-20 | 2021-05-21 | 中国科学院金属研究所 | 通过微观组织分散性预测金属材料不同温度疲劳强度的方法 |
CN110940582A (zh) * | 2019-11-21 | 2020-03-31 | 中国科学院金属研究所 | 一种通过拉伸试验预测金属材料疲劳强度的方法 |
CN112214933A (zh) * | 2020-10-20 | 2021-01-12 | 集萃新材料研发有限公司 | 一种基于机器学习的疲劳性能预测方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
孟令健 等: "蠕墨铸铁RuT400 与RuT450 的拉伸与疲劳性能" * |
徐蓉 等: "蠕化率对蠕墨铸铁高周疲劳性能的影响" * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115561076A (zh) * | 2022-12-05 | 2023-01-03 | 潍柴动力股份有限公司 | 一种蠕墨铸铁抗拉强度的预测方法 |
CN117371626A (zh) * | 2023-12-07 | 2024-01-09 | 小米汽车科技有限公司 | 铸件质量预测方法、装置及介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN114486515B (zh) | 2023-05-30 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN114486515B (zh) | 一种基于微观组织和拉伸性能的蠕墨铸铁疲劳强度预测方法 | |
Jalilvand et al. | Development of A356/Al2O3+ SiO2 surface hybrid nanocomposite by friction stir processing | |
CN110069858B (zh) | 一种金属材料不同温度条件下高周疲劳性能的预测方法 | |
CN108535105B (zh) | 一种蠕墨铸铁疲劳强度的预测方法 | |
CN109211665B (zh) | 一种高强度铝合金超高周疲劳全寿命预测方法 | |
Chen et al. | Effect of shot peening on fatigue performance of Ti2AlNb intermetallic alloy | |
Ren et al. | High-cycle fatigue failure analysis of cast Al-Si alloy engine cylinder head | |
Weiler et al. | Modeling the tensile failure of cast magnesium alloys | |
CN111896361A (zh) | 一种基于能量法的发动机气缸盖热机疲劳寿命预测方法 | |
Li et al. | Analysis of a diesel engine cylinder head failure caused by casting porosity defects | |
Ye et al. | Fatigue life prediction of notched components under size effect using critical distance theory | |
Wang et al. | Thermal conductivity of cast iron-A review | |
Ma et al. | Investigation of a self-lubricating coating for diesel engine pistons, as produced by combined microarc oxidation and electrophoresis | |
Sasaki et al. | Low cycle thermal fatigue and microstructural change of AC2B-T6 aluminum alloy | |
CN112824866B (zh) | 通过微观组织分散性预测金属材料不同温度疲劳强度的方法 | |
Ge et al. | Quantitative relationship between microstructure characteristics and fatigue parameters of A319 casting alloy | |
CN116242700A (zh) | 一种基于微观组织含量和抗拉强度的蠕墨铸铁疲劳强度预测方法 | |
Zou et al. | The high-cycle fatigue fracture mechanism and fatigue strength prediction of compacted graphite iron | |
CN117054236A (zh) | 一种预测铸铝部件本体抗拉强度的方法 | |
Li et al. | Failure analysis of a diesel engine exhaust manifold | |
CN113252447A (zh) | 基于2d微观组织的金属材料拉伸性能的预测方法 | |
Jing et al. | Prediction of thermomechanical fatigue life in RuT450 compacted graphite cast iron cylinder heads using the Neu/Sehitoglu model | |
Shirato et al. | Study on fatigue design method of an engine component produced by flake graphite cast iron for different loading modes and mean stresses | |
Jost et al. | Out-of-Phase TMF lifetime calculation of EN-GJS-600 (ASTM 80-55-06) ductile cast iron based on strain increase tests and evaluation of cyclic deformation behavior in isothermal measuring intervals | |
CN115096726A (zh) | 一种通过珠光体含量和抗拉强度预测蠕墨铸铁疲劳强度的方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |