用于分析铝合金薄壁零件制造过程中残余应力分布的多源组合方法

《Measurement》:Multi-source combination method to analyze residual stress distribution for aluminum alloy thin-walled part manufacturing

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年08月14日 来源:Measurement 6.1

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  •铝合金残余应力测量的多源数据方法论•该方法论结合了切缝法、XRD和超声法。•揭示了表面压应力和核心拉应力的平衡关系。•浅层(0–5毫米)内的应力梯度决定了加工引起的变形。与传统方法相比,变形预测的误差降低了70%。引言由于高强度重量比的优势,薄壁铝合金部件被广泛应用于现代航空航

  •铝合金残余应力测量的多源数据方法论•该方法论结合了切缝法、XRD和超声法。•揭示了表面压应力和核心拉应力的平衡关系。•浅层(0–5毫米)内的应力梯度决定了加工引起的变形。与传统方法相比,变形预测的误差降低了70%。引言由于高强度重量比的优势,薄壁铝合金部件被广泛应用于现代航空航天和汽车工业中[1]。这类整体结构通常由预拉伸的大块板材加工而成,为提升结构完整性、减轻重量并提高整体性能,它们逐渐取代了传统的组装部件[2]、[3]。然而,要实现此类部件的高尺寸精度仍是一项重大的制造挑战,主要是因为它们极易发生加工变形[4]。这种变形会导致废品率上升、高昂的返工成本以及装配困难,从而给制造过程带来巨大的经济负担[5]。大量研究表明,毛坯中保留的初始残余应力分布——主要由淬火和预拉伸引入——是控制薄壁部件加工变形的关键因素[6]、[7]、[8]、[9]、[10]。Huang等人[11]和Akhtar等人[12]指出,毛坯中的残余应力分布可解释最终部件变形的80–90%以上。除了影响加工变形外,残余应力还可能对疲劳寿命[13]和耐腐蚀性[14]等重要使用性能产生不利影响。因此,准确表征初始残余应力分布对于优化加工工艺、提高变形预测精度以及确保薄壁铝合金部件的尺寸精度和使用可靠性至关重要。由于残余应力具有自我平衡且分布不均的特性,其测量一直颇具挑战性[15]。现有方法大致可分为基于松弛法和基于衍射法的技术[16]、[17]。基于松弛法的方法,如钻孔法[18]、轮廓法[19]和切缝法[20],是通过材料去除后释放的应变或位移来推断残余应力,其准确性在很大程度上取决于变形测量和反演分析[21]。相比之下,基于衍射法的方法,如X射线衍射(XRD)[22]和中子衍射[23],则是通过晶格应变来确定残余应力,但它们的应用受到穿透深度和材料特性的限制。表1综合了参考文献[24]、[25]、[26]的内容并进行了扩展,总结了常用残余应力测量方法的主要优点和局限性。一个关键发现是,这些方法都受到有效表征深度和空间分辨率的极大限制,没有一种技术能够同时提供可靠的整个厚度范围内的信息以及浅层近表面残余应力分布的高精度表征[27]。例如,XRD对表面及极近表面区域具有极高的灵敏度,但在铝材中其典型表征深度仅为数十微米[28]。切缝法能够提供可靠的二维全厚度残余应力分布,但由于应变计的分辨率以及材料刚度的影响,其在浅层区域,尤其是表面下几毫米内的置信度和分辨率会显著下降[29]、[30]。基于声弹性原理的超声方法则能探测更深的表层以下区域,但其准确性和分辨率仍依赖于校准条件以及待表征的应力梯度[31]。因此,以往许多关于铝合金的研究都依赖单一技术获得的残余应力测量结果。例如,Zhu等人[32]使用超声检测方法评估了一种铝合金的残余应力,得出的应力值在-50到130 MPa之间。Li等人[33]则利用XRD表征薄壁加工过程中的残余应力分布,并将测量结果用于变形预测。Jones等人[34]研究了采用切缝法进行的残余应力松弛现象。尽管这些研究提供了有用的信息,但由于每种方法仅覆盖了相关深度范围的一部分,所得的残余应力分布本质上是不完整的。这样一来,现有的应力信息要么仅限于表面或近表面区域,要么缺乏足够的浅层细节,这都会影响后续加工变形预测的可靠性[35]。为克服上述局限,近期关于多源或多方法残余应力分析的研究可大致分为几类。方法间比较研究明确了不同近表面测量技术在适用性、重复性和偏差方面的差异。例如,Chighizola等人[36]系统地比较了用于铣削铝材的钻孔法、开槽法和基于XRD的方法,发现不同方法虽然可能得出相似的整体趋势,但存在显著的方法依赖性差异。此外,人们还探索了分段式或改进的单方法计算途径。Fu等人[37]提出了基于裂纹顺应性的分段计算方法,以改善初始残余应力评估,从而更好地进行加工变形预测,但该框架仍然主要依赖一种基于松弛法的方法。另外,还有考虑不确定性或数据驱动的融合框架被开发出来,用于整合不同的信息来源。Liu等人[38]提出了一种基于异方差潜高斯过程的混合局部-全局融合方法,而Guo等人[39]和Li等人[40]则进一步整合了局部测量数据、机械响应数据、仿真信息以及物理约束,用于更一般部件的残余应力场推断。这些研究显著推动了残余应力表征和融合建模的发展,但它们主要侧重于方法间比较、统计融合或一般几何形状下的场推断,而非针对预拉伸铝合金板二维全厚度残余应力分布的物理上可解释的重建策略。尤其值得关注的是,应力梯度较大的浅层近表面区域,由于与后续加工变形密切相关,目前仍缺乏系统的表征。因此,本研究聚焦于针对预拉伸铝合金板设计的、基于深度差异的多源组合策略,表2总结了以往代表性研究与本研究的区别。这些先前的研究支持这样一种总体原则,即应根据不同测量方法的可靠性和物理适用性来对其进行组合,而非简单平均。在本研究中,这一原则被以一种简化且物理上可解释的、基于深度差异的形式加以应用:首先根据有效表征深度确定哪种测量方法适用,然后通过切缝法获得的释放应变的局部拟合偏差,来确定浅层重叠区域内的相对贡献。除了基于松弛法和基于衍射法的测量之外,近期还有研究探讨了基于机械响应的逆向重建方法。Zhao等人[42]、[43]、[44]表明,加工过程中监测到的变形力,结合基于有限元的逆向分析和潜场建模,可用于推断残余应力分布,并为后续的变形预测提供支撑。Sanz-Herrera和Goriely进一步提出了一种基于物理原理的逆向框架,用于从外部施加的载荷和测量的位移场中恢复非线性残余应力场[45]。这些研究表明,残余应力重建并非仅限于直接的应变释放或衍射测量,基于机械响应的逆向方法也能为残余应力分布提供有用信息。不过,对于本研究所关注的预拉伸铝合金板而言,主要的挑战仍然是如何在体积区域和应力梯度较大、对加工变形影响显著的浅层近表面区域,都能以足够高的可靠性重建二维全厚度残余应力分布。因此,本研究旨在为薄壁部件制造中的预拉伸铝合金板重建二维全厚度残余应力分布。研究中采用切缝法来表征整个厚度范围内的宏观应力分布,同时结合超声检测和X射线衍射技术,分别补充浅层次表层和表面的应力信息。根据这些方法基于深度的适用性,本研究建立了一种多源组合策略,以分段方式重建残余应力分布。本研究的目的并非开发一种新的通用统计融合理论,而是为了更好地表征那些应力梯度较大、可能对加工变形产生显著影响的浅层近表面残余应力分布。重建得到的残余应力分布随后会被引入有限元模型中,用以评估其对典型薄壁部件变形预测的影响。通过这一框架,本研究旨在明确浅层残余应力梯度在加工变形中的作用,为薄壁部件制造的应力分析提供更可靠的初始应力输入。部分内容材料与方法为克服不同深度区间内单一测量方法的表征缺陷,为后续加工变形预测提供更可靠的初始残余应力分布输入,本研究提出了一种分段式多源组合策略,用于重建预拉伸铝合金板的全厚度残余应力分布。本研究重点关注沿轧制方向-法向(RD–ND)的二维残余应力分布以及大尺度应力分布。切缝法获得的应变和应力结果如图3所示。计算得到的残余应力分布相对于板材厚度的中间平面呈近似对称形态,而TD方向的应力幅值通常高于RD方向。对比两个方向上重建的残余应力分布可以发现,TD方向的拉应力和压应力峰值均略高于RD方向。这一差异主要源于……基于多源数据的应力模型重建重建得到的全厚度残余应力分布的拟合结果如图5所示。RD方向和TD方向上的连续曲线与整个厚度范围内的融合离散应力数据非常吻合,这说明傅里叶余弦表示法能够在保持相邻测量区域之间平滑过渡的同时,捕捉到多源重建的主要特征。从定量上看,拟合质量可用R2=0.9710来衡量……结论本研究提出了一种多源组合方法,用于重建预拉伸Al7050-T7451合金板在薄壁部件制造过程中的二维全厚度残余应力分布。通过根据各方法的深度适用性,将切缝法、超声检测和X射线衍射相结合,所提出的框架能够更好地表征浅层近表面的残余应力梯度,从而为……提供更可靠的初始应力输入。作者贡献声明Wenmeng Zhou:撰写——初稿、方法论、数据整理。Yukai Deng:撰写——初稿、验证、数据整理。Feng Feng:撰写——审阅与编辑、研究、概念设计。Kanghua Huang:撰写——审阅与编辑、资源获取、研究。Haoqiang Gong:撰写——审阅与编辑、资源获取、研究。Shulong Feng:撰写——审阅与编辑、可视化、研究。Xiangyu Zhang:撰写——审阅与编辑、资源获取、研究。Pingfa Feng:利益冲突声明作者声明不存在任何可能影响本文所述工作的已知财务利益或个人关系。致谢本研究得到了中国国家自然科学基金项目(项目编号52275441)以及深圳市科技计划项目(项目编号KJZD20230923114606013)的支持。Wenmeng Zhou和Yukai Deng对这项工作做出了同等贡献。Wenmeng Zhou|Yukai Deng|Feng Feng|Kanghua Huang|Haoqiang Gong|Shulong Feng|Xiangyu Zhang|Pingfa Feng
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