Surface Plastic Deformation Mechanics. The Residual Stresses in the Hardened Elastic-Plastic Body

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Introduction. Macroscopic residual stresses (RS) are one of the key metal mechanical state parameters, which largely determines products and structures operational life. Surface plastic deformation (SPD) hardening treatment creates in the surface layer (SL) favorable compressive RS and significantly increases the fatigue life both before and after the fatigue cracks appearance. In this area of knowledge, the problem of high complexity and laboriousness of the experimental determination of RS, as well as the problem of calculating residual stresses under complex non-monotonic types of loading, which include most of the methods of mechanical processing, remains relevant. The research purpose is to develop the theory of formation and increase the reliability of calculations of residual stresses in the processing of SPD based on the model of a strengthened elastic-plastic body. Results and discussion. The paper presents the SPD process simulation results and RS tensor components calculations. The model is made using the finite element method based on the conceptual framework of the mechanics of technological inheritance (TI), taking into account the effect of the strengthened body. It is established that the highest compressive residual stresses values are typical for the axial component, and the extremum can be located both on the workpiece surface and at some distance from it. The depth of compressive residual stresses distribution is about 3 mm with a depth of distribution of significant in magnitude stresses of about 7 mm. The hardened body influence on the residual stresses distribution is performed. The obtained result corresponds to the idea that the hardened metal, which have an increased yield stress limit, allows the larger RS values presence. The tendencies of changes in the distribution of the components of the RS tensor over the depth of the SL, depending on the main parameters of the SPD processing mode: tension and profile radius of the roller, are revealed.

About the authors

M. S. Mahalov

Email: maxim_ste@mail.ru
Ph.D. (Engineering), Associate Professor, Kuzbass State Technical University named after T.F. Gorbatchev, 28 Vesennaya st., Kemerovo, 650000, Russian Federation, maxim_ste@mail.ru

V. Yu. Blumenstein

Email: blumenstein@rambler.ru
D.Sc. (Engineering), Professor, Kuzbass State Technical University named after T.F. Gorbatchev, 28 Vesennaya st., Kemerovo, 650000, Russian Federation, blumenstein@rambler.ru

References

  1. Технология и инструменты отделочно-упрочняющей обработки деталей поверхностным пластическим деформированием. В 2 т. Т. 2. / А.Г. Суслов, А.П. Бабичев, А.В. Киричек, А.В. Овсеенко, П.Д. Мотренко, С.К. Амбросимов, А.И. Афонин, Р.В. Гуров, А.Н. Прокофьев, Д.А. Соловьев; под общ. ред. А.Г. Суслова. – М.: Машиностроение, 2014. – 444 с. – ISBN 978-5-94275-711-3.
  2. Иванов С.И., Павлов В.Ф. Влияние остаточных напряжений и наклепа на усталостную прочность // Проблемы прочности. – 1976. – № 5. – С. 25–27.
  3. Introduction of enhanced compressive residual stress profiles in aerospace components using combined mechanical surface treatments / A. Gopinath, A. Lim, B. Nagarajan, C.C. Wong, R. Maiti, S. Castagne // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. – 2016. – Vol. 157 (1). – doi: 10.1088/1757-899X/157/1/012013.
  4. Овсеенко А.Н., Gajek M., Серебряков В.И. Формирование состояния поверхностного слоя деталей машин технологическими методами. – Opole: Politechnika Opolska, 2001. – 228 с. – ISBN 83-88492-06-3.
  5. Биргер И.А. Остаточные напряжения. – М.: Машгиз, 1963. – 232 с.
  6. Кудрявцев И.В. Внутренние напряжения как резерв прочности в машиностроении. – М.: Машгиз, 1951. – 280 с.
  7. Технологические остаточные напряжения / под. ред. А.В. Подзея. – М.: Машиностроение, 1973. – 216 с.
  8. Qin W.J., Dong C., Li X. Assessment of bending fatigue strength of crankshaft sections with consideration of quenching residual stress // Journal of Materials Engineering and Performance. – 2016. – Vol. 25, iss. 3. – P. 938–947. – doi: 10.1007/s11665-016-1890-1.
  9. Смелянский В.М. Механика упрочнения деталей поверхностным пластическим деформированием. – М.: Машиностроение, 2002. – 300 с. – ISBN 5-217-03065-8.
  10. Блюменштейн В.Ю., Смелянский В.М. Механика технологического наследования на стадиях обработки и эксплуатации деталей машин. – М.: Машиностроение-1, 2007. – 400 с. – ISBN 5-942-75342-9.
  11. Блюменштейн В.Ю., Махалов М.С. Расчетно-аналитическая модель механического состояния поверхностного слоя упрочненной детали на стадии циклического нагружения после обработки размерным совмещенным обкатыванием // Упрочняющие технологии и покрытия. – 2009. – № 3. – С. 33–39.
  12. Sadasivam B., Hizal A., Arola D. Abrasive waterjet peening with elastic prestress: subsurface residual stress distribution // ASME International Mechanical Engineering Congress and Exposition, IMECE 2007 Conference Paper. – Seattle, WA, 2007. – Vol. 3. – doi: 10.1115/IMECE2007-43473.
  13. Saini S., Ahuja I.S., Sharma V.S. Modeling the effects of cutting parameters on residual stresses in hard turning of AISI H11 tool steel // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2013. – Vol. 65, iss. 5–8. – P. 667–678. – doi: 10.1007/s00170-012-4206-0.
  14. A method to estimate residual stress in austenitic stainless steel using a microindentation test / A. Yonezu, R. Kusano, T. Hiyoshi, Xi Chen // Journal of Materials Engineering and Performance. – 2015. – Vol. 24, iss. 1. – P. 362–372. – doi: 10.1007/s11665-014-1280-5.
  15. Energy criteria for machining-induced residual stresses in face milling and their relation with cutting power / Y. Ma, P. Feng, J. Zhang, Z. Wu, D. Yu // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2015. – Vol. 81. – P. 1023–1032. – doi: 10.1007/s00170-015-7278-9.
  16. Huang X., Sun J., Li J. Finite element simulation and experimental investigation on the residual stress-related monolithic component deformation // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2015. – Vol. 77. – P. 1035–1041. – doi: 10.1007/s00170-014-6533-9.
  17. Modeling of residual stresses in milling / J.-C. Su, K.A. Young, K. Ma, S. Srivatsa, J.B. Morehouse, S.Y. Liang // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2013. – Vol. 65. – P. 717–733. – doi: 10.1007/s00170-012-4211-3.
  18. Ji X., Zhang X., Liang S. Predictive modeling of residual stress in minimum quantity lubrication machining // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2014. – Vol. 70. – P. 2159–2168. – doi: 10.1007/s00170-013-5439-2.
  19. Martell J., Liu C., Shi J. Experimental investigation on variation of machined residual stresses by turning and grinding of hardened AISI 1053 steel // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2014. – Vol. 74, iss. 9–12. – P. 1381–1392. – doi: 10.1007/s00170-014-6089-8.
  20. Chen J., Fang Q., Zhang L. Investigate on distribution and scatter of surface residual stress in ultra-high speed grinding // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2014. – Vol. 75. – P. 615–627. – doi: 10.1007/s00170-014-6128-5.
  21. Altan T. Finite element modeling of roller burnishing process // Manufacturing Technology. – 2017. – Vol. 54 (1). – P. 237–240.
  22. Махалов М.С., Блюменштейн В.Ю. Механика процесса поверхностного пластического деформирования. Модель упрочняемого упругопластического тела // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). – 2018. – Т. 20, № 4. – С. 6–20. – doi: 10.17212/1994-6309-2018-20.4-6-20.
  23. Blumenstein V.Yu., Mahalov M.S., Ostanin O.A. Simulation and calculation of residual stresses in mining machines components // E3S Web Conferences, IIIrd International Innovative Mining Symposium. – 2018. – Vol. 41. – Art. 03012. – doi: 10.1051/e3sconf/20184103012.
  24. Папшев Д.Д. Упрочнение деталей обкаткой шариками. – М.: Машиностроение, 1968. – 132 с.
  25. Блюменштейн В.Ю., Махалов М.С. Расчетная модель остаточных напряжений упрочненного поверхностного слоя при размерном совмещенном обкатывании // Вестник КузГТУ. – 2008. – № 5. – С. 50–58.
  26. Sayahi M., Sghaier S., Belhadjsalah H. Finite element analysis of ball burnishing process: comparisons between numerical results and experiments // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2012. – Vol. 67 (5). – P. 1665–1673. – doi: 10.1007/s00170-012-4599-9.
  27. Смелянский В.М., Чоудхури Н.А. К вопросу прогнозирования остаточных напряжений, возникающих в поверхностных слоях деталей при обработке ППД // Совершенствование процессов обработки и сборки деталей автомобиля в условиях применения гибких автоматизированных комплексов: межвузовский сборник. – М.: МАМИ, 1987. – С. 3–16.
  28. Смелянский В.М., Шапарин А.А., Чоудхури Н.А. Численная модель формирования остаточных напряжений в поверхностном слое деталей при обкатывании // Остаточные напряжения – резерв прочности в машиностроении: тезисы докладов Всесоюзной научно-технической конференции. – Ростов н/Д., 1991. – С. 7–9.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».