基于多层结构磁滞模型的硬化层深度磁学表征与检测方法
本文选题:磁滞模型 + 微分磁导率曲线 ; 参考:《机械工程学报》2017年20期
【摘要】:零部件表面经过硬化处理后,一般将形成由硬化层、过渡层和心部组织组成的三层结构,而硬化层深度是表面力学性能的重要评价指标。为将磁测法应用于硬化层深度的定量检测,建立了基于点状磁荷假设的多层结构磁滞模型,预测出三层结构微分磁导率曲线的双峰特性。双峰峰值、峰值比等参数与硬化层深度存在良好线性关系,由此提出一种硬化层深度的磁学无损检测新方法。对具有不同深度高频感应淬硬层的40Cr钢杆试样进行磁滞回线试验测试,分析结果表明:相比矫顽力,微分磁导率曲线的双峰峰值比更适用于硬化层深度的定量表征,其重复测试结果的变异系数小于1%,与硬化层深度的线性拟合确定系数高于0.95。建立的多层结构磁滞模型可为硬化层深度的磁测法提供理论依据,基于微分磁导率双峰曲线的硬化层深度检测方法可推广至平面或曲面构件。
[Abstract]:After the surface of the parts is hardened, a three-layer structure composed of hardened layer, transition layer and core structure will be formed, and the depth of hardened layer is an important index for evaluating the mechanical properties of the surface. In order to apply the magnetic measurement method to the quantitative measurement of hardened layer depth, a multi-layer structure hysteresis model based on the assumption of point magnetic charge is established, and the bimodal characteristic of the three-layer differential permeability curve is predicted. There is a good linear relationship between the parameters of bimodal peak and peak ratio and the depth of hardened layer, so a new method of magnetic nondestructive testing for the depth of hardened layer is proposed. The magnetic hysteresis loop test of 40Cr steel rod with different depth of high frequency induction hardening layer is carried out. The results show that the double peak value of differential permeability curve is more suitable for quantitative characterization of hardened layer depth than that of coercivity. The coefficient of variation of the repeated test results is less than 1 and the coefficient of linear fitting to the depth of hardening layer is higher than 0.95. The multilayer hysteresis model can provide a theoretical basis for the magnetic measurement of the depth of the hardened layer. The method of detecting the depth of the hardened layer based on the double peak curve of differential permeability can be extended to the plane or curved member.
【作者单位】: 北京工业大学机械工程与应用电子技术学院;
【基金】:国家自然科学基金(11402008、11527801) 北京市自然科学基金(3154030) 中国博士后科学基金(2014M560029)资助项目
【分类号】:TG115.284
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,本文编号:1907076
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