2219-O铝合金声软化效应建模与预测

doi:10.7527/S1000-6893.2022.26884

薄壁构件材料-结构一体化设计与制造专栏

本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索

前一篇 | 后一篇

2219-O铝合金声软化效应建模与预测

李双利¹, 赵亦希¹(), 于忠奇¹, 崔峻辉¹, 寇琳媛²

^1.上海交通大学薄板结构制造研究所，上海 200240
^2.宁夏大学机械工程学院，银川 750021

收稿日期:2022-01-04 修回日期:2022-01-26 接受日期:2022-03-01 出版日期:2022-03-14 发布日期:2022-03-11
通讯作者: 赵亦希 E-mail:yxzhao@sjtu.edu.cn
基金资助:
国家重点研发计划(2020YFA0711102);国家自然科学基金(51875352)

Modeling and prediction of acoustic softening effect of 2219-O aluminum alloy

Shuangli LI¹, Yixi ZHAO¹(), Zhongqi YU¹, Junhui CUI¹, Linyuan KOU²

^1.Shanghai Key Laboratory of Digital Manufacture for Thin-walled Structures，Shanghai Jiao Tong University，Shanghai 200240，China
^2.School of Mechanical Engineering，Ningxia University，Yinchuan 750021，China

Received:2022-01-04 Revised:2022-01-26 Accepted:2022-03-01 Online:2022-03-14 Published:2022-03-11
Contact: Yixi ZHAO E-mail:yxzhao@sjtu.edu.cn
Supported by:
National Key Research and Development Program of China(2020YFA0711102);National Natural Science Foundation of China(51875352)

摘要/Abstract

摘要：

超声振动辅助加工技术目前已广泛应用在金属的塑性成形过程中，已有研究表明超声振动的引入会令塑性成形过程出现声软化效应。对超声辅助拉伸条件下的形变材料进行电子背散射衍射（EBSD）观测时发现其晶粒尺寸有所增大。针对此现象推导了与超声振幅相关的应变-晶粒尺寸关系式，并基于Hall-Patch关系建立了晶粒尺寸变化对应力-应变曲线影响的模型，使用粒子群算法开展参数识别，利用所建模型对高超声振幅拉伸过程的声软化效应进行预测。通过2219-O铝合金的超声拉伸试验及EBSD微观结构组织观测验证了模型的正确性，进一步分析表明随应变增加，拉伸过程形变材料会出现硬化现象，而超声能量的引入会在一定程度上抵消拉伸过程中出现的硬化，且抵消的效果强度与超声振幅大小正相关。随超声振幅升高，晶粒尺寸增大的趋势更为显著，且在相同的应变条件下流动应力会随晶粒尺寸增大而降低。通过模型预测定量分析发现相同应变条件下，超声振幅每提高3 µm，拉伸应力下降约6.5%。

关键词: 声软化效应, Hall-Patch关系, 粒子群算法, 超声辅助, 拉伸试验

Abstract:

The ultrasonic-assisted technology has been widely used in the metal manufacture process based on the softening effect of ultra-sonic energy. It was found by Electron Backscattered Diffraction （EBSD） observation that the grain size of the deformed materials under ultrasonic-assisted uniaxial tensile was increased. In view of this phenomenon， a strain-grain size relationship related to ultrasonic amplitude was established， and a model for the effect of grain size on the stress-strain curve was established based on the Hall-Patch relationship. The particle swarm optimization algorithm was used to identify parameters. Then， the model was used to forecast the acoustic softening effect of high ultrasonic amplitude uniaxial tensile process， and was verified by the ultrasonic uniaxial tensile test and EBSD observation of the 2219-O aluminum alloy. Further analysis shows that with the increase of strain， the tensile material would harden. The introduction of ultrasonic energy could offset the hardening in the uniaxial tensile process to a certain extent， and the offset effect was positively correlated with the ultrasonic amplitude. With the increase of ultrasonic amplitude， the grain size increased more significantly. Besides， under the same strain， the flow stress decreased with the increase of grain size. The quantitative analysis of model prediction shows that the tensile stress decreases about 6.5% when the ultra-sonic amplitude increased by 3 μm under the same strain.

Key words: acoustic softening effect, Hall-Patch relationship, particle swarm optimization, ultrasonic-assisted, uniaxial tensile test

中图分类号:

V261.7

李双利, 赵亦希, 于忠奇, 崔峻辉, 寇琳媛. 2219-O铝合金声软化效应建模与预测[J]. 航空学报, 2023, 44(9): 626884-626884.

Shuangli LI, Yixi ZHAO, Zhongqi YU, Junhui CUI, Linyuan KOU. Modeling and prediction of acoustic softening effect of 2219-O aluminum alloy[J]. ACTA AERONAUTICAET ASTRONAUTICA SINICA, 2023, 44(9): 626884-626884.

图/表 18

表1

图 1

图 2

表2

图 3

图 4

表3

图 5

图 6

图 7

图 8

表4

2219-O铝合金模型参数值

参数	数值
m_T^［23］	3
b^［23］/nm	0.285
r^［23］	0.015
µ^*/GPa	20
$σ i n *$ /MPa	5.6
ρ^*/（10¹³ m^-2）	7
$ρ g b *$ /（10¹⁵ m^-2）	5
λ^*	0.21
$β K *$	0.5
$n K *$	1
s^*/μm	1.5~3.0
l^*	1.2
β^*/MPa^-1	0.5
n^*	1
$Δ K h p r e f *$ /（MPa· $m$ ）	0.1
η^*/（10^-16 m^-2）	2.3
p^*	0.2
q^*	3.5
κ	71.43

表4

图 9

图 10

图 11

图 12

表 5

图 13

参考文献 26

1	闫艳燕，张亚飞，张兆顷. ZrO₂陶瓷切向超声辅助磨削表面及亚表面损伤机制［J］. 航空学报， 2021， 42（7）： 624749.
	YAN Y Y， ZHANG Y F， ZHANG Z Q. Surface and subsurface damage mechanisms in tangential ultrasonic-assisted grinding of ZrO₂ ceramics［J］. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica， 2021， 42（7）： 624749 （in Chinese）.
2	赵波，姜燕，别文博. 超声滚压技术在表面强化中的研究与应用进展［J］. 航空学报， 2020， 41（10）： 023685.
	ZHAO B， JIANG Y， BIE W B. Ultrasonic rolling technology in surface strengthening： Progress in research and applications［J］. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica， 2020， 41（10）： 023685 （in Chinese）.
3	赵波，李鹏涛，张存鹰，等. 超声振动方向对TC4钛合金铣削特性的影响［J］. 航空学报， 2020， 41（2）： 623301.
	ZHAO B， LI P T， ZHANG C Y， et al. Effect of ultrasonic vibration direction on milling characteristics of TC4 titanium alloy［J］. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica， 2020， 41（2）： 623301 （in Chinese）.
4	GAO G F， XIA Z W， YUAN Z J， et al. Influence of longitudinal-torsional ultrasonic-assisted vibration on micro-hole drilling Ti-6Al-4V［J］. Chinese Journal of Aeronautics， 2021， 34（9）： 247-260.
5	BLAHA F， LANGENECKER B. Dehnung von zink-kristallen unter ultraschalleinwirkung［J］. Naturwissenschaften， 1955， 42（20）： 556.
6	LIU H J， HU Y Y， DU S S， et al. Microstructure characterization and mechanism of acoustoplastic effect in friction stir welding assisted by ultrasonic vibrations on the bottom surface of workpieces［J］. Journal of Manufacturing Processes， 2019， 42： 159-166.
7	LIU Y X， SUSLOV S， HAN Q Y， et al. Microstructure of the pure copper produced by upsetting with ultrasonic vibration［J］. Materials Letters， 2012， 67（1）： 52-55.
8	ABRAMOV O V. High-intensity ultrasonics： Theory and industrial applications［M］. New York： CRC Press， 2019.
9	DUTTA R K， PETROV R H， DELHEZ R， et al. The effect of tensile deformation by in situ ultrasonic treatment on the microstructure of low-carbon steel［J］. Acta Materialia， 2013， 61（5）： 1592-1602.
10	SIU K W， NGAN A H W， JONES I P. New insight on acoustoplasticity—Ultrasonic irradiation enhances subgrain formation during deformation［J］. International Journal of Plasticity， 2011， 27（5）： 788-800.
11	SIDDIQ A， SAYED T EL. A thermomechanical crystal plasticity constitutive model for ultrasonic consolidation［J］. Computational Materials Science， 2012， 51（1）： 241-251.
12	YAO Z H， KIM G Y， WANG Z H， et al. Acoustic softening and residual hardening in aluminum： Modeling and experiments［J］. International Journal of Plasticity， 2012， 39： 75-87.
13	WANG X W， WANG C J， LIU Y， et al. An energy based modeling for the acoustic softening effect on the Hall-Petch behavior of pure titanium in ultrasonic vibration assisted micro-tension［J］. International Journal of Plasticity， 2021， 136： 102879.
14	BATA V， PERELOMA E V. An alternative physical explanation of the Hall-Petch relation［J］. Acta Materialia， 2004， 52（3）： 657-665.
15	ARMSTRONG R W. 60 years of Hall-Petch： Past to present nano-scale connections［J］. Materials Transactions， 2014， 55（1）： 2-12.
16	LIM H， LEE M G， KIM J H， et al. Simulation of polycrystal deformation with grain and grain boundary effects［J］. International Journal of Plasticity， 2011， 27（9）： 1328-1354.
17	LIU Y Y， LIU P Z， LI J J， et al. Universally scaling Hall-Petch-like relationship in metallic glass matrix composites［J］. International Journal of Plasticity， 2018， 105： 225-238.
18	TAHERI-NASSAJ N， ZBIB H M. On dislocation pileups and stress-gradient dependent plastic flow［J］. International Journal of Plasticity， 2015， 74： 1-16.
19	MESSERSCHMIDT U. Dislocation dynamics during plastic deformation［M］. Berlin： Springer Berlin Heidelberg， 2010.
20	倪军，罗益民，甘甜，等. 铝合金2219-O热拉伸流变行为研究［J］. 塑性工程学报， 2018， 25（4）： 106-112.
	NI J， LUO Y M， GAN T， et al. Thermal tensile rheological behavior of aluminum alloy 2219-O［J］. Journal of Plasticity Engineering， 2018， 25（4）： 106-112 （in Chinese）.
21	CUI J H， ZHAO Y X， LI X K， et al. Research on the influence of ultrasonic on the inner rib’s surface morphology of ribbed cylindrical parts in flow spinning process［J］. Journal of Manufacturing Processes， 2021， 67： 376-387.
22	SIU K W， LIU H， NGAN A H W. A universal law for metallurgical effects on acoustoplasticity［J］. Materialia， 2019， 5： 100214.
23	GAN T， YU Z Q， ZHAO Y X， et al. A continuous dynamic recrystallization constitutive model combined with grain fragmentation and subgrain rotation for aluminum alloy 2219 under hot deformation［J］. Modelling and Simulation in Materials Science and Engineering， 2021， 29（2）： 025002.
24	HUNG J C， LIN C C. Investigations on the material property changes of ultrasonic-vibration assisted aluminum alloy upsetting［J］. Materials & Design， 2013， 45： 412-420.
25	HUANG H， PEQUEGNAT A， CHANG B H， et al. Influence of superimposed ultrasound on deformability of Cu［J］. Journal of Applied Physics， 2009， 106（11）： 113514.
26	LI W T， LI H， FU M W. Interactive effect of stress state and grain size on fracture behaviours of copper in micro-scaled plastic deformation［J］. International Journal of Plasticity， 2019， 114： 126-143.

E-mail：hkxb@buaa.edu.cn

关于我们

期刊社服务

专业学科

封面文章

友情链接

主管单位：中国科学技术协会主办单位：中国航空学会北京航空航天大学

功率/%	振动频率/kHz	振幅/µm	声能密度/（J·m^-3）
0	0	0	0
10	20	3	4.17×10²
30	20	6	1.67×10³
50	20	9	3.76×10³

成分	含量/wt%	成分	含量/wt%
Al	91.5~93.8	Ti	0.02~0.10
Cu	5.8~6.8	V	0.05~0.15
Fe	≤ 0.30	Zn	≤ 0.10
Mg	≤ 0.02	Zr	0.10~0.25
Mn	0.20~0.40	其他每种成分	≤ 0.05
Si	≤ 0.20	其他所有成分	≤ 0.15

超声振幅/µm	弹性模量/GPa	屈服强度/MPa	抗拉强度/MPa	延伸率/%
0	55.9	253.4	387.1	28.3
3	53.1	218.8	360.0	26.2
6	49.4	210.4	335.5	19.8
9	51.6	157.1	318.1	18.8

试验条件	晶粒尺寸/μm
试验条件	无超声	超声振幅为3 µm	超声振幅为6 µm	超声振幅为9 µm
拉伸位移为1.5 mm	10.502	15.933	16.726	17.044
拉伸位移为3.0 mm	15.657	18.771	20.751	21.196
拉断	21.630	26.838	28.175	31.889

[1]	王震宇, 王计真, 杨婧艺, 何鹏远, 潘成浩, 周凌波, 何成, 何欢. 基于新型粒子群算法的结构动力学热振模型修正[J]. 航空学报, 2023, 44(7): 226559-226559.
[2]	杨超, 张开富. 基于PSO⁃BiLSTM神经网络的机身筒段应力预测[J]. 航空学报, 2023, 44(7): 426991-426991.
[3]	肖和业, 杨建峰, 白俊强, 张旭东, 吴利荣. 面向任务需求的模块化无人机配置方法[J]. 航空学报, 2023, 44(7): 327100-327100.
[4]	张盛, 杨宇, 王志刚, 石欣桐. 变弯度机翼后缘偏心梁设计与验证[J]. 航空学报, 2022, 43(6): 525892-525892.
[5]	张瑞鹏, 冯彦翔, 杨宜康. 多无人机协同任务分配混合粒子群算法[J]. 航空学报, 2022, 43(12): 326011-326011.
[6]	王健, 杨晓雨, 李卓霖, 王浩然, 武晓伟, 宋晓国. 细晶铝合金低温超声辅助TLP钎焊工艺及机理[J]. 航空学报, 2022, 43(12): 426236-426236.
[7]	闫艳燕, 张亚飞, 张兆顷. ZrO₂陶瓷切向超声辅助磨削表面及亚表面损伤机制[J]. 航空学报, 2021, 42(7): 624749-624749.
[8]	隋东, 邢娅萍, 涂诗晨. 恶劣天气条件下航路网络修复优化[J]. 航空学报, 2021, 42(2): 324300-324300.
[9]	吴宇, 梁天骄. 基于改进一致性算法的无人机编队控制[J]. 航空学报, 2020, 41(9): 323848-323848.
[10]	奚之飞, 徐安, 寇英信, 李战武, 杨爱武. 基于PCA-MPSO-ELM的空战目标威胁评估[J]. 航空学报, 2020, 41(9): 323895-323895.
[11]	贾宝惠, 邓婉怡, 王毅强. 三层三级民机修理级别经济性分析模型的改进[J]. 航空学报, 2020, 41(3): 323468-323468.
[12]	奚之飞, 徐安, 寇英信, 李战武, 杨爱武. 基于改进粒子群算法辨识Volterra级数的目标机动轨迹预测[J]. 航空学报, 2020, 41(12): 324183-324183.
[13]	郑峰婴, 刘龙武, 程月华, 陈志明, 成锋娜. 复合式旋翼飞行器多目标控制分配策略[J]. 航空学报, 2019, 40(6): 322727-322727.
[14]	介党阳, 陆浩然, 吴晗玲, 倪风雷. 空间大型机械臂系统载运轨迹优化方法[J]. 航空学报, 2018, 39(S1): 722352-722352.
[15]	赵长啸, 何锋, 阎芳, 王鹏, 熊华钢. 面向风险均衡的AFDX虚拟链路路径寻优算法[J]. 航空学报, 2018, 39(1): 321435-321435.

2219-O铝合金声软化效应建模与预测

Modeling and prediction of acoustic softening effect of 2219-O aluminum alloy

RichHTML

PDF (PC)

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

图/表 18

参考文献 26

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价