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【IJF】增材制造试样的快速疲劳评估:应用于激光粉末床熔融AISI 316L
发表时间:2024-04-22 阅读次数:53次

引文格式:

GB/T 7714      

Bemani M, Parareda S, Casellas D, et al. Rapid fatigue evaluation of additive manufactured specimens: Application to stainless steel AISI 316L obtained by laser metal powder bed fusion[J]. International Journal of Fatigue, 2024: 108279.

MLA      

Bemani, M., et al. "Rapid fatigue evaluation of additive manufactured specimens: Application to stainless steel AISI 316L obtained by laser metal powder bed fusion." International Journal of Fatigue (2024): 108279.

APA      

Bemani, M., Parareda, S., Casellas, D., Mateo, A., Das, R., & Molotnikov, A. (2024). Rapid fatigue evaluation of additive manufactured specimens: Application to stainless steel AISI 316L obtained by laser metal powder bed fusion. International Journal of Fatigue, 108279.

 

背景简介

激光粉末床熔融 (PBF-LB/M) 增材制造是一种在工业领域取得广泛应用的零件制造技术。由于独特的各向异性、缺陷和表面粗糙度,PBF-LB/M所制造零件的疲劳性能备受关注。然而,传统的疲劳评估耗时且昂贵。因此,在过去的几十年里,通过引入快速疲劳测试这一概念,已经出现了不少用于减少测试时间和成本的尝试。这些加速方法大多需要先进的试验设备和高精度的测试。最近,出现了一种新的快速疲劳评估方法,即刚度法,该方法基于评估试验过程中的损伤累积,并且已在各种锻造金属板上成功应用和验证。在本研究中,刚度法被用于评估增材制造的不锈钢AISI 316L的疲劳性能

 

成果介绍

(1)基于刚度法的快速疲劳试验结果与阶梯法的结果高度一致,如图1和图2所示。两种测试方法之间的σf差异仅为2.4%,并且所获得的σf在先前报道的增材制造316L SS试样的工作范围内。最重要的是,使用刚度法非常节省时间且经济高效,只需要几个小时的测试和3个试样就可以估计材料的疲劳极限,这表明刚度法可以十分迅速且精准地评估增材制造零件的疲劳极限

图1 三个试样的塑性应变范围 (Δεp) 和通过刚度法获得的应力幅之间的关系,以对数形式表示

图2 阶梯法图;显示了施加在每个试样上的应力幅;虚线为计算出的疲劳极限,132.5 ± 2.5MPa

 

(2)为了进一步验证使用刚度法估计σf的准确性,在不同应力水平下进行了4次快速疲劳评估:117.5MPa (低于σf估计值)、129MPa (等于σf估计值)、141.5MPa和225MPa (高于σf估计值)。图3显示了获得的SEM图像。承受应力低于σf估计值的试样表面未检测到裂纹,当应力水平达到刚度法估计的σf时 (即129MPa),表面裂纹开始从最尖锐的缺陷或边缘扩展,而当应力高于σf估计值时表面有明显的裂纹

图3 不同应力水平下快速疲劳试验期间裂纹扩展的SEM图像:a) 在117.5MPa下;b)在σf估计值129MPa下;c)在141.5MPa下;d)在225MPa下

 

(3)经验模型通常可以根据材料的硬度来估计疲劳行为和强度,Murakami模型是预测具有预先存在缺陷的金属试样疲劳性能的最广为接受和使用的经验模型之一,其计算公式为:

其中,HV为维氏硬度,本研究中sqrt(area)=sqrt(10)×C,C是表面缺陷的深度。

图4比较了使用阶梯法、刚度法和Murakami经验模型法获得的σf值,可以看出使用经验模型预测疲劳极限虽然十分便捷,但却高估了约14%。这表明经验模型往往只适用于提供疲劳极限的初步估计,试验数据的获取仍然至关重要。不论是从成本、时间还是精度的角度来看,刚度法都是一种能够快速、简单且准确获取增材制造零件疲劳性能的快速疲劳评估技术。

图4 经验Murakami法和试验法(阶梯法和刚度法)获得的疲劳极限值对比

 

致谢

这项工作获得了欧盟“地平线2020”研究和创新计划的资助。本文通讯作者:Daniel CasellasEurecat, Centre Tecnològic de Catalunya, Metal Digital Manufacturing JRU, 08242 Manresa, Spain

 

本期小编:姚辰霖(整理)

闵 琳(校对)

舒 阳(审核)

王永杰(发布)