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背景简介

在结构金属中，铝合金因其优异的比强度而脱颖而出，但疲劳性能相对较差。而喷丸处理作为一种广泛认可的表面处理方法，已被证明能够有效提高铝合金的疲劳性能。该过程使用小型高速球形弹丸冲击部件表面，引起一系列的表面状态变化，例如引入残余压应力、加工硬化效应和微观结构的变化。虽然喷丸强化的广泛影响已得到认可，但增强机制的细微差别仍然难以捉摸。一方面，表面粗糙度的增加对疲劳强度的不利影响是显而易见的，而另一方面，晶粒细化、加工硬化以及残余应力的作用是持续争论的主题。在这些不确定性中，理解和优化喷丸技术以改善疲劳成为一项复杂的任务，其涉及到各种因素的相互作用。而喷丸与疲劳行为相互影响的模糊性又需要采用不同的喷丸部件疲劳强度计算方法，例如考虑残余应力的多轴疲劳准则、基于应变能密度的疲劳模型和粗糙度引起的应力集中系数等。因此为了更加全面和准确地预测喷丸部件的疲劳强度，需要将这些不同的因素纳入疲劳预测模型。本研究对喷丸后的试样进行了高周疲劳试验，在应变能密度方法的背景下对其进行了解释，通过数值模拟分析评估了残余应力和表面粗糙度的影响，最后提出了疲劳强度的计算方法。

成果介绍

（1）本研究所采用的喷丸处理方式都被证明可以有效延长材料的疲劳寿命，并对疲劳裂纹萌生位置周围的区域进行了SEM分析，如图1所示，其中d_i和d₀分别表示疲劳裂纹萌生部位距表面的距离和喷丸处理的有效深度。可以注意到，由于弯曲应力分布，喷丸处理前的疲劳裂纹在表面萌生（图1a）。而在每个喷丸处理的试样断口形貌中，都观察到次表面疲劳裂纹的萌生，对应于喷丸处理的有效深度。这说明喷丸处理对疲劳性能的增强机制可能是可以有效地抵消表面的缺陷。

图1 疲劳断口形貌上裂纹萌生部位周围的SEM图像

（2）通过有限元分析对机械应力及其与残余应力场的相互作用，以及表面粗糙度对外部应力场的影响进行了评估。首先通过温度场的分布引入了残余应力，并与试验测得沿深度方向分布的残余应力结果对应。弯曲疲劳载荷以压力分布的形式施加到模型的末端部分，该压力分布随距中性轴的距离线性变化（见图2a）。平均SED（应变能密度）分量和残余应力所做的比功根据属于控制域Ω并位于样本对称平面上的元素子集（如图2c所示）计算，并且在评估平均应变时考虑了Ω尺寸随疲劳寿命的变化，并将其纳入疲劳预测中。使用最大似然法根据最大极值分布（LEVD）的统计来估计最大期望值K_f^0.99，其值是根据图3a中绘制的试验数据的拟合确定的。应力状态受表面粗糙度影响的材料的深度可以通过对表面上的应力分布进行线性化并识别线性化应力分布与光滑样品中预期的理论应力分布的交集来估计，如图3b所示。如图3c所示的试样有限元模型用于评估扫描区域的大小，高应力表面积由试样弯曲时的有限元模型确定。绘制了最大期望值K_f^0.99与寿命和粗糙度R_z之间的关系图，观察到寿命总体呈增长趋势（图3d），而与R_z表现出明显更强的相关性（图3e），近似线性关系。

图2 (a) 用于评估疲劳样品中的机械应力和残余应力的有限元模型；(b) 通过虚拟温度场引入残余应力；(c) 用于评估表面粗糙度引起的应力集中的有限元模型

图3 (a) 所研究的试样中评估的表面粗糙度应力集中因子的累积概率分布；(b) 弯曲应力载荷作用下偏离表面最大谷深的应力分布；(c) 四分之一试样的有限元模型；最大期望值的变化，作为 (d) 寿命和对粗糙度R_z的依赖性函数图

（3）通过对表面粗糙度影响疲劳行为的评估，引入了最大期望值K_f^0.99作为平均应变能量密度（ASED）准则的放大因子，用于存在残余应力的情况下的疲劳计算，该准则分别考虑了外部施加的机械应变和残余应力的能量贡献以及等效疲劳损伤参数，表达式如式1和式2所示，采用了迭代求解过程对疲劳强度进行了计算。对于给定的疲劳寿命，ΔW和W_max是通过有限元模拟计算得到的。图4a和4b显示了所有研究条件下的预测应力幅和试验应力幅之间的关系，分别考虑近表面和次表面裂纹萌生，发现该方法可以提供准确的预测（较低的总RMS误差）。

图4 在所有研究条件下，根据预测应力幅与试验应力幅进行的疲劳预测：(a) 表面和 (b) 次表面裂纹萌生

（4）尽管没有明确考虑加工硬化和晶粒细化效应，但所提出的疲劳计算模型仍表现出非常好的精度，这说明采取合适的喷丸处理产生的主要有益效果似乎与残余压应力的引入密切相关。可以认为，喷丸处理会产生较深的残余压应力分布，其峰值靠近表面并迅速向内减小到样品内部，这对于提高铝合金的疲劳强度更有效。而更强烈的表面处理相反，将峰值定位在表面下方更深的位置，并表现出较慢的残余应力衰减。如图5所示，当计算残余应力所做的特定功时，与后一种情况相比，前一种类型的作用在平均域中产生更强烈的压缩残余应力，从而导致更明显的疲劳性能提高，因此过度喷丸导致近表面压缩残余应力的衰减可能会适得其反。

图5 描述喷丸处理及其产生的残余应力分布的示意图

致谢

本文第一作者、通讯作者：Matteo Benedetti（ University of Trento）。

本期小编： 王永杰（整理）

闵　琳（校对）

舒　阳（审核）

王永杰（发布）