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主管单位 中华人民共和国
工业和信息化部
主办单位 中国材料研究学会
哈尔滨工业大学
主编 苑世剑 国际刊号ISSN 1005-0299 国内刊号CN 23-1345/TB

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引用本文:雷经发,沈朝洋,刘涛,孙虹,沈俊杰.外加磁场环境下45钢疲劳过程磁记忆特征及其损伤模型[J].材料科学与工艺,2023,31(1):35-42.DOI:10.11951/j.issn.1005-0299.20220033.
LEI Jingfa,SHEN Chaoyang,LIU Tao,SUN Hong,SHEN Junjie.Magnetic memory characteristics and damage model of 45 steel during fatigue process under external magnetic field[J].Materials Science and Technology,2023,31(1):35-42.DOI:10.11951/j.issn.1005-0299.20220033.
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外加磁场环境下45钢疲劳过程磁记忆特征及其损伤模型
雷经发,沈朝洋,刘涛,孙虹,沈俊杰
1.安徽建筑大学 机械与电气工程学院, 合肥 230601;2.工程机械智能制造安徽省教育厅重点实验室,合肥 230601
摘要:
为明确外加磁场环境下铁磁构件疲劳损伤过程磁记忆信号变化规律,以45钢为对象,开展了地磁场(40 A/m)及外加磁场(200、400、600 A/m)环境下的低周疲劳实验。获取了各疲劳损伤阶段的磁场强度法向分量Hp(y)及梯度值K,提取了Hp(y)极差值Hp(y)RvK最大值Kmax,结合经典疲劳损伤模型进行了磁特征损伤累积参数拟合,构建了疲劳损伤模型。结果表明:随着疲劳循环周次增加,各数据采集点的Hp(y)值、应力集中部位K值和Hp(y)Rv值逐渐增大。相同循环周次下,随着外加磁场强度的增大,各数据采集点Hp(y)值和Hp(y)Rv值逐渐增大,且对应于疲劳断裂阶段的Kmax值逐渐增加。所构建的基于Hp(y)Rv的疲劳损伤模型拟合度较高。本文可为铁磁构件疲劳损伤评估提供技术方法支持。
关键词:  铁磁构件  外加磁场  疲劳损伤  磁记忆信号  损伤模型
DOI:10.11951/j.issn.1005-0299.20220033
分类号:TH114
文献标识码:A
基金项目:国家自然科学基金资助项目(51805003);安徽省高校优秀拔尖人才培育资助项目(gxyqZD2019057);安徽高校协同创新项目(GXXT-2019-022)
Magnetic memory characteristics and damage model of 45 steel during fatigue process under external magnetic field
Jingfa LEI1,2, Chaoyang SHEN1, Tao LIU1,2, Hong SUN1,2, Junjie SHEN1
1.School of Mechanical and Electrical Engineering, Anhui Jianzhu University, Hefei 230601, China;2.Anhui Key Laboratory of Intelligent Manufacturing of Construction Machinery, Hefei 230601, China
Abstract:
Low cycle fatigue tests of 45 steel specimens under geomagnetic field (40 A/m) and external magnetic field (200, 400, 600 A/m) were carried out to clarify the change law of magnetic memory signal during fatigue damage process of ferromagnetic component under applied magnetic fields. The normal component Hp(y) of magnetic field intensity and its gradient value K for each fatigue damage stage were obtained, and Hp(y) range value Hp(y)Rv and K maximum value Kmax were extracted. Combined with classic fatigue damage model, the damage accumulation parameters of magnetic characteristics were fitted, and fatigue damage models were constructed. Results show that Hp(y) value of each data collection point, K values of stress concentration area, and Hp(y)Rv values gradually increased with the increase in fatigue cycles. Under the same fatigue cycles, with the increase in the external magnetic field intensity, Hp(y) value of each data collection point and Hp(y)Rv values gradually increased, and Kmax values corresponding to each fatigue fracture stage gradually increased. The fatigue damage model based on Hp(y)Rv reflected a high degree of fitting. This paper can provide technical support for fatigue damage assessment of ferromagnetic components.
Key words:  ferromagnetic component  external magnetic field  fatigue damage  magnetic memory signal  damage model

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