Механизм наноструктурирования поверхности деталей машиностроения при дробеструйной обработке

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность. В работе рассматривается дробеструйная обработка, являющаяся широко применяемым методом для улучшения определенных свойств поверхности деталей (таких как усталостная прочность, твердость, долговечность) благодаря холодной пластической деформации, в результате которой происходит наноструктурирование поверхности обрабатываемого материала, сопровождающееся уменьшением размеров зерна его кристаллической структуры. Изучены условия формирования наноструктурированного поверхностного слоя при обработке деталей потоком дроби. Целью исследования является определение условий наноструктурирования поверхности при дробеструйной обработке за счет холодной пластической деформации, определяемой воздействием дроби, которая соударяется с обрабатываемой поверхностью с высокой скоростью. Методы. Для решения поставленной задачи использованы уравнения контактной задачи теории упругости о действии сосредоточенной силы на упругое полупространство, роль которого выполняет обрабатываемая деталь. Определены условия наступления пластической деформации в поверхностных слоях обрабатываемой детали. Холодная пластическая деформация обеспечивает наноструктурирование поверхностного слоя обрабатываемой детали, повышение прочности, усталостной долговечности, улучшение триботехнических характеристик. Результаты. На основании контактной задачи теории упругости решена задача формирования наноструктурированного слоя на поверхности обрабатываемой детали при дробеструйной обработке. Получена аналитическая зависимость, позволяющая прогнозировать переход материала в пластическое состояние и наноструктурировать поверхность обрабатываемой детали при дробеструйной обработке.

Об авторах

Герман Леонидович Колмогоров

Пермский национальный исследовательский политехнический университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: vysotin.dpm@mail.ru

доктор технических наук, профессор кафедры динамики и прочности машин, заслуженный работник высшей школы РФ

Российская Федерация, 614990, Пермь, Комсомольский пр., 29

Александр Сергеевич Высотин

Пермский национальный исследовательский политехнический университет

Email: vysotin.dpm@mail.ru

аспирант кафедры динамики и прочности машин

Российская Федерация, 614990, Пермь, Комсомольский пр., 29

Список литературы

  1. Kuznetsov N.D., Tseytlin V.I., Volkov V.I. Tekhnologicheskie metody povysheniya nadyozhnosti detalej mashin [Technological methods to improve the reliability of machine parts]. Moscow, Mashinostroenie Publ.; 1993. (In Russ.)
  2. Kirpichev V.A., Bukatyy A.S., Chirkov A.V. Prediction of fatigue resistance of surface-hardened smooth parts. News of higher educational institutions. Povolzhskiy region. Technical Science. 2012;3(23):102–109. (In Russ.)
  3. Evstigneev M.I., Podzey A.V., Sulima A.M. Tekhnologiya proizvodstva dvigatelej letatel’nyh apparatov [Production technology of aircraft engines]. Moscow, Mashinostroenie Publ.; 1982. (In Russ.)
  4. Sulima A.M., Shulov V.A., Yagodkin Yu.D. Poverhnostnyj sloj i ekspluatatsionnye svojstva detalej mashin [Surface layer and operational properties of machine parts]. Moscow, Mashinostroenie Publ.; 1988. (In Russ.)
  5. Surgutanov N.A. Modelirovanie i opredelenie zakonomernostei razvitiya treschini ustalosti v poverhnostnom sloe uprochnennih detalei [Modeling and determination of patterns of fatigue crack development in the surface layer of hardened parts] (PhD Diss.). Samara; 2019. (In Russ.)
  6. Lavrinenko Y.A. Experimental verification of the stress-strain state of compression springs during reinforcing operations. News of Tula State University. Technical science. 2017;9(1):444–449. (In Russ.)
  7. Kostichev V.E. The use of dynamic modeling to assess the effect of hardening treatment on fatigue resistance. Bulletin of the Samara State Aerospace University named after academician S.P. Korolev (National Research University). 2015;1(14, Part 1):147–153. (In Russ.)
  8. Vakulyuk V.S., Sazanov V.P. Analysis of the influence of the surface hardening scheme of samples with fillets on the distribution of residual stresses in a dangerous section. Bulletin of USATU. 2014;18(1–62):48–52. (In Russ.)
  9. Mahagaonkar S., Brahmankar P., Seemikeri C. Effect on Fatigue Performance of Shot Peened Components: An Analysis Using Doe Technique. Int. J. Fatig. 2009;(31): 693–702.
  10. Denisov A.S., Verkhutov A.A., Videneev A.A., Yudin V.M. Assessment of changes in the bearing capacity of the crankshaft in the process of fatigue failure. Technical regulation in transport construction. 2016;2(16):64–67. (In Russ.)
  11. Sharkov O.V., Zolotov I.A., Kalinin A.V. Prediction of fatigue life of machine parts using the finite element method. Proceedings of the Kaliningrad Technical University. 2014;35:209–218. (In Russ.)
  12. Maryina N.L. The stress concentration in the crankshaft under conditions of surface plastic deformation. Modern materials. Technics and technology. 2016;1(4):142–145. (In Russ.)
  13. Zaydes S.A., Ngo K.K. A modern approach to determining the stress state in the deformation zone under local loading. News of higher educational institutions. Engineering. 2016;7(676):56–63. (In Russ.)
  14. Prezo T., Mueller T., Samuel J. Obrabotka poverhnosti metallicheskoi detali [Surface Treatment of Metal Part]. Patent RF, no. 2579323; 2016. (In Russ.)
  15. Todaka Y., Umemoto M., Yamazaki A., Wang C., Tsuchiya K., Watanabe Y. Formation of surface nanocrystalline structure in steels by shot peening and role of strain gradient on grain refinement by deformation. ISIJ International. 2007;47(1):157–162.
  16. Bezukhov N.I. Osnovy teorii uprugosti, plastichnosti i polzuchesti [Fundamentals of the theory of elasticity, plasticity and creep]. Moscow, Vysshaya shkola Publ.; 1951. (In Russ.)
  17. Kolmogorov G.L., Korionov M.A., Vysotin A.S. Sposob formirovaniya szhimayushchih ostatochnyh napryazhenij pri drobestrujnoj obrabotke detalej [The method of forming compressive residual stresses during shot blasting of parts]. Patent RF, no. 2704341; 2019. (In Russ.)

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

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».