18CrNiMo7-6钢渗碳层深度的巴克豪森噪声无损检测方法研究
发布时间：2022-01-07 20:57
18CrNiMo7-6是一种典型的重载齿轮钢,通过在钢中加入铬、镍等合金元素来提高材料的淬透性、渗碳性能、强度及韧性等,以达到外硬内韧的特性,广泛应用于工业机械领域。齿轮需要经过渗碳淬火等热处理工艺在表面形成一层有效硬化层,来提高齿轮的抗疲劳强度。渗碳层的深度是评价热处理工艺是否合格的重要指标之一,因此需要对渗碳层深度进行测量。然而,现阶段的测试方法属于有损检测且不适用于已成形的构件。本文的目的是提出一种基于巴克豪森噪声（MBN）效应的无损检测方法,用于快速地检测齿轮表面经铣削后的渗碳层深度。为此开展了以下研究:（1）对常用的齿轮钢有效硬化层深检测方法进行了阐述,并通过对比得出了巴克豪森噪声检测的优势。综述了MBN技术的发展情况和近年来国内外专家学者的研究成果,并且介绍了巴克豪森噪声检测的理论基础和巴克豪森噪声的影响因素。（2）自主搭建了巴克豪森无损检测系统。硬件部分选用XD2信号发生器和FPA1000型号的前置功率放大器,并使用U型硅钢片和绕制的线圈制成磁化器,然后将接收线圈感应到的电流信号通过UFA42滤波芯片实现高通滤波和前置放大,最后利用研华PCI-1712L采集卡进行信号采集...
【文章来源】：郑州大学河南省 211工程院校
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
Rollscan300表面质量检测仪
半峰宽减小的规律。印度科技大学的 VASHISTAM[13-14]团队一直从事残余应力对 MBN 信号影响研究，通过使用 X 射线衍射技术和巴克豪森噪声检测技术对比评估了磨削加工后的试样表层的残余应力，建立了 MBN 信号值与残余应力的相关曲线。Stupakov A[15]等对铣削加工后材料表面产生的白层对 MBN 信号曲线的影响进行了深入分析。在金属微观组织与MBN信号关系研究方面，KaplanM[16]通过对双向不锈钢 AISI8620 进行热处理，得到不同体积含量的马氏体的双向不锈钢 AISI 8620 试样，并建立了马氏体体积分数、材料硬度和 MBN 信号之间的对应关系。硬度检测方面，英国 NewCastle 大学的 MoorthyV[17]团队通过对EN36 渗碳钢进行不同温度的回火热处理，得到了不同硬度的试样，在对试样进行 MBN 分析时发现，低频激励使得 MBN 信号轮廓上出现双峰，而高频激励只有单峰，且试样表面硬度越大 MBN 信号越小，确认了 MBN 无损检测技术对试样硬度检测的最大深度是 425 微米。在 MBN 无损检测仪器的应用开发上，外国已经有多个成熟的 MBN 检测仪器销售。如下图 1.1 德国弗劳恩霍夫研究所研制的 3MA-Ⅱ型无损测量仪，图 1.2为芬兰的 Sesstech 公司研制的 Rollscan 300 便携式检检测仪。
这种电压噪声被称为巴克豪森噪声[24](Magnetic Barkhaus基本假设开始，对磁畴、磁畴壁、磁化过程、磁滞回线等后理论推导了磁化过程中磁畴的运动过程，最后对巴克豪详细分析说明。和磁畴壁材料内部的微观结构决定了材料的性能，铁磁性材料的和原子机构关系紧密，外界微弱的磁场就可能使材料表因为铁磁性材料内部存在很多能够自发磁化的微小区域，个磁畴的尺寸大概为 10-3cm，体积约为 10-9cm，其内部典的磁畴理论认为铁磁性材料是由微小的磁畴和磁畴壁组候，各个磁畴都会自发的处于磁化饱和状态，如图 2.1 所取向不同，即各个磁畴之间处于磁化各向异性，所以宏观无磁性状态。
【参考文献】：
期刊论文
[1]模具钢表面硬度的涡流无损表征方法[J]. 黄炎,何存富,刘秀成,吴斌. 北京工业大学学报. 2018(05)
[2]巴克豪森信号希尔伯特黄变换分析及特征提取[J]. 杨孟交,刘文波. 电子测量技术. 2017(08)
[3]18CrNiMo7-6钢齿轮真空渗碳[J]. 李倩,丛培武,王赫,尹承锟,刘俊祥,杜春辉. 金属热处理. 2017(03)
[4]基于主成分分析的18CrNiMo7-6材料理化参数无损评估方法[J]. 丁松,王平,田贵云. 无损检测. 2016(08)
[5]18CrNiMo7-6齿轮轴渗碳淬火热处理的氧化分析[J]. 孔德群,刘庆锁,任政,刘志豪. 金属热处理. 2016(07)
[6]20CrMnTi钢渗碳淬火硬化层深度的磁矫顽力检测[J]. 罗新,吴伟,李大鹏,王婵,王国成,邬冠华. 无损检测. 2016(07)
[7]渗碳方式对18CrNi4A钢齿轮渗层的影响[J]. 孙振淋,张茜,辛玉武,金玉亮. 金属热处理. 2015(12)
[8]RPV辐照脆化巴克豪森噪声检测的二维仿真[J]. 徐忠,吴凌云,王海涛,郑凯,樊明亮,钱王洁,刘向兵. 无损检测. 2015(11)
[9]齿轮材料有效硬化层深度对巴克豪森噪声信号的影响[J]. 曹锐,王平,田贵云,丁松. 无损检测. 2013(10)
[10]基于ARM平台的巴克豪森噪声应力检测系统[J]. 王平,任紫锋,田贵云,袁奇,曹锐. 无损检测. 2012(12)
硕士论文
[1]电磁融合无损检测仪器设计[D]. 陈春亮.重庆大学 2016
[2]基于巴克豪森效应的管道应力检测方法研究[D]. 刘诗雨.沈阳工业大学 2015
[3]基于Barkhausen效应的轴承套圈磨削烧伤检测系统设计[D]. 付剑.哈尔滨理工大学 2015
[4]针对铁磁性材料的巴氏效应智能检测设备的开发[D]. 曹锐.南京航空航天大学 2014
[5]便携式铁磁性材料应力检测设备的研制[D]. 袁奇.南京航空航天大学 2014
[6]基于巴克豪森效应的钢轨应力检测仪的研制[D]. 崔海伟.南京航空航天大学 2014
[7]高速铁路钢轨温度应力巡检设备的开发[D]. 朱磊.南京航空航天大学 2013
[8]高速铁路钢轨温度应力检测技术研究[D]. 姬小丽.南京航空航天大学 2013
[9]巴克豪森噪声钢轨应力检测仪的开发和研究[D]. 朱秋君.南京航空航天大学 2012
[10]磁巴克豪森噪声信号检测煤矿巷道岩层层向受力的研究[D]. 张炳建.北京化工大学 2011
本文编号：3575254
【文章来源】：郑州大学河南省 211工程院校
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
Rollscan300表面质量检测仪
半峰宽减小的规律。印度科技大学的 VASHISTAM[13-14]团队一直从事残余应力对 MBN 信号影响研究，通过使用 X 射线衍射技术和巴克豪森噪声检测技术对比评估了磨削加工后的试样表层的残余应力，建立了 MBN 信号值与残余应力的相关曲线。Stupakov A[15]等对铣削加工后材料表面产生的白层对 MBN 信号曲线的影响进行了深入分析。在金属微观组织与MBN信号关系研究方面，KaplanM[16]通过对双向不锈钢 AISI8620 进行热处理，得到不同体积含量的马氏体的双向不锈钢 AISI 8620 试样，并建立了马氏体体积分数、材料硬度和 MBN 信号之间的对应关系。硬度检测方面，英国 NewCastle 大学的 MoorthyV[17]团队通过对EN36 渗碳钢进行不同温度的回火热处理，得到了不同硬度的试样，在对试样进行 MBN 分析时发现，低频激励使得 MBN 信号轮廓上出现双峰，而高频激励只有单峰，且试样表面硬度越大 MBN 信号越小，确认了 MBN 无损检测技术对试样硬度检测的最大深度是 425 微米。在 MBN 无损检测仪器的应用开发上，外国已经有多个成熟的 MBN 检测仪器销售。如下图 1.1 德国弗劳恩霍夫研究所研制的 3MA-Ⅱ型无损测量仪，图 1.2为芬兰的 Sesstech 公司研制的 Rollscan 300 便携式检检测仪。
这种电压噪声被称为巴克豪森噪声[24](Magnetic Barkhaus基本假设开始，对磁畴、磁畴壁、磁化过程、磁滞回线等后理论推导了磁化过程中磁畴的运动过程，最后对巴克豪详细分析说明。和磁畴壁材料内部的微观结构决定了材料的性能，铁磁性材料的和原子机构关系紧密，外界微弱的磁场就可能使材料表因为铁磁性材料内部存在很多能够自发磁化的微小区域，个磁畴的尺寸大概为 10-3cm，体积约为 10-9cm，其内部典的磁畴理论认为铁磁性材料是由微小的磁畴和磁畴壁组候，各个磁畴都会自发的处于磁化饱和状态，如图 2.1 所取向不同，即各个磁畴之间处于磁化各向异性，所以宏观无磁性状态。
【参考文献】：
期刊论文
[1]模具钢表面硬度的涡流无损表征方法[J]. 黄炎,何存富,刘秀成,吴斌. 北京工业大学学报. 2018(05)
[2]巴克豪森信号希尔伯特黄变换分析及特征提取[J]. 杨孟交,刘文波. 电子测量技术. 2017(08)
[3]18CrNiMo7-6钢齿轮真空渗碳[J]. 李倩,丛培武,王赫,尹承锟,刘俊祥,杜春辉. 金属热处理. 2017(03)
[4]基于主成分分析的18CrNiMo7-6材料理化参数无损评估方法[J]. 丁松,王平,田贵云. 无损检测. 2016(08)
[5]18CrNiMo7-6齿轮轴渗碳淬火热处理的氧化分析[J]. 孔德群,刘庆锁,任政,刘志豪. 金属热处理. 2016(07)
[6]20CrMnTi钢渗碳淬火硬化层深度的磁矫顽力检测[J]. 罗新,吴伟,李大鹏,王婵,王国成,邬冠华. 无损检测. 2016(07)
[7]渗碳方式对18CrNi4A钢齿轮渗层的影响[J]. 孙振淋,张茜,辛玉武,金玉亮. 金属热处理. 2015(12)
[8]RPV辐照脆化巴克豪森噪声检测的二维仿真[J]. 徐忠,吴凌云,王海涛,郑凯,樊明亮,钱王洁,刘向兵. 无损检测. 2015(11)
[9]齿轮材料有效硬化层深度对巴克豪森噪声信号的影响[J]. 曹锐,王平,田贵云,丁松. 无损检测. 2013(10)
[10]基于ARM平台的巴克豪森噪声应力检测系统[J]. 王平,任紫锋,田贵云,袁奇,曹锐. 无损检测. 2012(12)
硕士论文
[1]电磁融合无损检测仪器设计[D]. 陈春亮.重庆大学 2016
[2]基于巴克豪森效应的管道应力检测方法研究[D]. 刘诗雨.沈阳工业大学 2015
[3]基于Barkhausen效应的轴承套圈磨削烧伤检测系统设计[D]. 付剑.哈尔滨理工大学 2015
[4]针对铁磁性材料的巴氏效应智能检测设备的开发[D]. 曹锐.南京航空航天大学 2014
[5]便携式铁磁性材料应力检测设备的研制[D]. 袁奇.南京航空航天大学 2014
[6]基于巴克豪森效应的钢轨应力检测仪的研制[D]. 崔海伟.南京航空航天大学 2014
[7]高速铁路钢轨温度应力巡检设备的开发[D]. 朱磊.南京航空航天大学 2013
[8]高速铁路钢轨温度应力检测技术研究[D]. 姬小丽.南京航空航天大学 2013
[9]巴克豪森噪声钢轨应力检测仪的开发和研究[D]. 朱秋君.南京航空航天大学 2012
[10]磁巴克豪森噪声信号检测煤矿巷道岩层层向受力的研究[D]. 张炳建.北京化工大学 2011
本文编号：3575254
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