Fatigue Properties and Life Prediction of Ultrasonic Rolling EA4T Axle Steel
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摘要:
为研究表面超声滚压（SURP）处理对EA4T车轴钢疲劳性能的影响，首先，采用SURP技术对EA4T车轴钢试样进行表面处理，并对处理后的试样进行表面性能测试，分析表面三维形貌、粗糙度、硬度、残余应力、半高宽（FWHM）和晶粒尺寸的变化；然后，采用旋转弯曲疲劳试验机对EA4T车轴钢试样进行疲劳试验，获得应力-疲劳寿命（
S-N ）曲线，并分析裂纹扩展规律，研究SURP处理对EA4T车轴钢疲劳性能和裂纹扩展行为的影响；最后，采用BP（back propagation）神经网络建立了以加载应力幅值、表面粗糙度、表面半高宽、表面硬度、硬化层深度、表面残余应力和残余应力层深度为输入的超声滚压EA4T车轴钢疲劳寿命预测模型，并对超声滚压EA4T车轴钢试样进行寿命预测. 研究结果表明：SURP处理可以使试样表面粗糙度降低为0.17 μm，并去除表面梨沟形貌；试样表面硬度提升至420 HV，试样表面引入约 −500 MPa的残余应力以及约550 μm深的残余应力层；研磨试样和研磨抛光试样以及SURP处理试样均具有传统疲劳极限，研磨试样和研磨抛光试样的疲劳性能基本一致，且疲劳极限均为355 MPa，SURP处理试样疲劳性能显著提升，其疲劳极限为455 MPa，相比研磨试样提升了28%；疲劳断口观察表明，所有试样的疲劳裂纹均萌生自表面，SURP处理没有改变试样的疲劳破坏机制；SURP处理使试样的裂纹扩展门槛值从6.29 MPa·m1/2增加到11.21 MPa·m1/2，同时减缓了裂纹萌生以及短裂纹扩展，从而显著提高了EA4T车轴钢疲劳性能；超声滚压EA4T车轴钢疲劳寿命预测模型预测精度为88.5%.Abstract:In order to study the influence of surface ultrasonic rolling processing (SURP) on the fatigue properties of EA4T axle steel, the EA4T axle steel specimens were firstly treated by SURP technology, and the surface properties of the treated specimens were analyzed. The 3D surface morphologies, roughness, hardness, residual stress, full width at half maximum (FWHM), and crystal size were investigated. Then, the fatigue tests were carried out on the EA4T axle steel specimens using a rotary bending fatigue testing machine. The stress–fatigue life (
S-N ) curves and crack propagation behaviors were obtained, and the effect of SURP on fatigue properties and crack propagation behaviors of EA4T axle steels was analyzed. Finally, a back propagation (BP) neural network was used to establish the fatigue life prediction model of SURP EA4T axle steel, which took load stress amplitude, surface roughness, surface FWHM, surface hardness, hardened layer depth, surface residual stress, and depth of residual stress layer as input. In addition, the life of SURP EA4T axle steel specimens was predicted. The results show that SURP can reduce the surface roughness of the specimens to 0.17 μm and remove the groove morphology. Meanwhile, the surface hardness of the specimens is improved to 420 HV, and a surface residual stress of about −500 MPa and a residual stress layer with a depth of about 550 μm are introduced. There are conventional fatigue limits for grinding specimens, grinding with polishing specimens, as well as SURP specimens. The fatigue properties of grinding specimens and grinding with polishing specimens are basically the same, with a fatigue limit of 355 MPa. The fatigue property of SURP specimens is improved significantly, with a fatigue limit of 455 MPa, an increase of 28% compared with the grinding specimens. Fatigue fracture observations show that the fatigue cracks of all specimens initiate from the surface, and SURP cannot change the fatigue damage mechanism of the specimen. SURP can increase the threshold value of crack propagation of the specimen from 6.29 MPa·m1/2 to 11.21 MPa·m1/2, and it can slow down the crack initiation and propagation of short cracks, thus significantly improving the fatigue property of EA4T axle steel. The fatigue life prediction model of SURP EA4T axle steel has a prediction accuracy of 88.5%. -
随着我国高速铁路飞速发展和运营里程的增加，高速列车运行的安全性日益受到重视，车轴是高速列车走行系统核心部件之一，其服役安全性越来越成为关注的重点[1]. 由于高速列车车轴在服役中主要承受旋转弯曲交变疲劳载荷作用，其失效形式也常表现为疲劳破坏[2]，且引起疲劳失效的裂纹主要从表面萌生，因此，通过表面强化处理提高车轴表面性能，从而提升其抗疲劳性能，已成为一种有效的方法[3]. 在众多的表面强化处理工艺中，滚压处理作为一种简单有效且经济的强化方法，被广泛应用于我国铁路车轴上以提高车轴的疲劳寿命[4]. 而表面超声滚压（SURP）作为新兴技术，相较于传统滚压，可以获得更高的加工效率和表面光洁度. 近年来，研究者开展了SURP处理对车轴钢性能影响的相关研究：任学冲等[5]研究发现，SURP处理可以显著降低试样表面粗糙度，增加表面硬度以及残余压应力，从而使SURP处理后EA4T车轴钢试样疲劳极限提高了14%；王睿等[6]研究不同SURP工艺参数对EA4T车轴钢表面性能的影响发现，SURP处理可以获得较高的表面残余压应力，提高表面硬度，使表层晶粒细化，并得到针对EA4T车轴钢的最佳SURP处理工艺参数；陈利钦等[7]研究发现，SURP可显著提高EA4T材料表面的残余压应力与硬度，且其提升幅度主要受SURP处理工艺参数中静压力的影响. SURP对EA4T车轴钢疲劳性能影响的研究已取得了有益的成果，但仍然需要深入开展SURP处理后EA4T车轴钢疲劳性能和裂纹扩展行为等相关研究，以促进该工艺在机械结构中的推广应用. 同时，车轴材料的表面性能，特别是经过SURP等表面强化处理后的表面性能对其疲劳寿命影响显著，因此，有必要开展基于表面性能参数的寿命预测研究. 目前，寿命预测方法主要分为物理失效模型和数据驱动模型，研究者对不同寿命预测方法进行对比研究发现，基于数据驱动模型预测寿命具有耗时短和预测精度高等优点，且基于数据驱动模型寿命预测中神经网络应用最为广泛[8]. Maleki等[9]采用神经网络预测不同喷丸处理工艺低碳钢的疲劳寿命，结果表明，基于神经网络的寿命预测结果与试验结果基本一致. 苏凯新等[10]也在前期研究中基于BP（back propagation）神经网络对不同喷丸处理25CrMo车轴钢的疲劳寿命进行预测，预测结果具有较高精度. 随着SURP处理在提高车轴疲劳性能方面的应用，需要进一步开展基于BP神经网络的疲劳寿命预测研究.
本文对EA4T车轴钢分别进行研磨、研磨抛光和SURP处理，并开展旋转弯曲加载疲劳试验，分析不同工艺处理后试样的表面形貌、粗糙度、微观组织、硬度和残余应力，并研究了S-N （应力-疲劳寿命）曲线特性和裂纹扩展行为，最后采用BP神经网络法建立以加载应力幅值、表面粗糙度、表面半高宽、表面硬度、硬化层深度、表面残余应力和残余应力层深度为输入的SURP处理EA4T车轴钢疲劳寿命预测模型进行疲劳寿命预测.
1. 试样材料和方法
本研究中使用的材料取自由EA4T制造的高速动车组实际车轴（根据BS EN 13261制造），试样取样位置如图1所示，疲劳试样形状和尺寸如图2所示. EA4T车轴钢化学成分如表1所示，其抗拉强度、屈服强度和延伸率分别是760、642 MPa和19%.
表 1 EA4T化学成分Table 1. Chemical composition of EA4T axel steel% 化学成分 C Si Mn P S Cr Cu Ni Mo 质量百分比 0.2700 0.3900 0.7200 0.0075 0.0013 1.1100 0.0140 0.2500 0.2470 为研究不同表面加工状态EA4T车轴钢的疲劳性能，将图2所示疲劳试样分为3组，每组试样的加工方式和试验内容见表2. 其中，SURP处理试样是研磨试样再进行超声滚压处理. 研究中结合EA4T车轴钢的力学性能和前期的初步性能分析结果确定超声滚压工艺，其主要工艺参数为频率28 kHz、进给量0.1 mm/r、压力0.3 MPa、转速200 r/min；研磨抛光试样是在机加工和研磨后，再用 800#～
3000 # 砂纸去除试样10 μm左右表面层以提高试样表面光洁度. 疲劳试验使用QBWP-6000J旋转弯曲疲劳试验机，采用恒幅载荷，加载频率35 Hz，应力比R=−1. 对于疲劳试验，试样失效或加载次数达到107周次时终止试验. 为研究SURP处理EA4T车轴钢裂纹扩展规律，在疲劳试验过程中当加载达到预定的周次后，使用Olympus光学显微镜观察试样表面，拍摄照片并测量试样表面最长裂纹的长度. 疲劳试样断裂后，使用采用JSM-6610LV扫描电子显微镜观察所有疲劳断口，以分析疲劳破坏行为. 使用Olympus OLS4100激光共聚焦显微镜观察了研磨试样、研磨抛光试样和SURP处理试样的表面三维形貌，并测量其表面粗糙度. 表面粗糙度的测量根据JIS B0633—2001标准[11]，测量5个0.8 mm的基准长度，对总计4.0 mm长度的粗糙度数值取平均值. 使用HVS-1000Z显微硬度仪测量了SURP处理试样表面层硬度随深度的变化. 硬度测试的加载载荷0.245 N，载荷保持时间15 s，每间隔50 μm采集一个数据点直至达到基体硬度为止，为减少误差，每个数据点取4次测量数据的平均值.表 2 试样的加工方式和试验内容Table 2. Processing method and experimental content of specimens试样种类 加工方法 试验内容 1 研磨 疲劳试验 2 研磨抛光 疲劳试验、裂纹扩展试验 3 SURP 疲劳试验、裂纹扩展试验 采用型号为μ-X360s的X射线衍射仪测试试样表面残余应力和表面层残余应力随深度变化的分布. X射线衍射仪使用Cr-Kα靶材产生X射线，射线入射角与试样轴线成35°，利用二维平面探测器接受衍射射线，并测量156° 衍射角对应的晶面指数为{211}的衍射平面的晶格畸变，用获得的Debye-Scherrer环计算其应变，然后用cos α法计算残余应力[12]. 通过电解抛光去除试样表面一定深度的材料后再进行残余应力的测量，获得了残余应力沿深度的分布，为避免测量误差，每个电解深度的残余应力均测量3次后取平均值.
2. 实验结果与分析讨论
2.1 表面形貌及硬度
研磨、研磨抛光和SURP处理3种工艺加工的试样表面的轮廓算术平均偏差Ra分别为1.42、 0.05、0.17 μm，轮廓最大高度Ry分别为11.31、0.49、0.95 μm. 3种试样的表面三维形貌和表面粗糙度轮廓见图3. 从图3（a）、（b）中可观察到研磨试样表面存在研磨沟槽，表面粗糙度较大，轮廓线的波动范围约为5 μm. 而从图3（c）～（f）中可观察到抛光和SURP处理均能去除研磨加工残留的沟槽，显著降低表面的粗糙度，轮廓线的波动范围降低到1 μm以内.
研磨、研磨抛光和SURP处理3种工艺加工试样的表面层维氏硬度随深度分布结果如图4所示. 由图4可以看出：研磨和研磨抛光处理试样表层的硬度值最高，分别为305 HV和288 HV，但硬化层很浅，且硬度值均随深度的增加快速减小；而SURP处理在EA4T车轴钢表面引入约480 μm的硬化层，表层的硬度最大，约为420 HV，随着深度的增加硬度逐渐降低，在约480 μm处达到基体硬度252 HV.
2.2 残余应力与FWHM
图5为研磨、研磨抛光和SURP处理3种试样的剖面残余应力分布，从图中可观察到：研磨试样表面残余应力约为−400 MPa，残余应力层深约为 30 μm，研磨抛光试样表面残余应力为−150 MPa，残余应力层深约为20 μm，且均随深度的增加残余应力值逐渐减小，研磨试样表面具有一定深度的残余应力是因为在机加工过程中，表层材料发生塑性变形[13]；图中，研磨试样中10～30 μm残余应力变化趋势与研磨抛光试样中0～20 μm残余应力变化趋势基本一致，表面抛光工艺对表面影响较小，并未引入新的残余应力，且抛光去除了约10 μm的表面机加工影响层；SURP处理试样表面残余应力为−500 MPa，在距表层约20 μm处残余应力达到最大值−520 MPa，残余压应力层深度约为550 μm.
图6为研磨、研磨抛光和SURP处理3种试样的剖面FWHM （full width at half maximum）分布. 从图中可观察到：研磨、研磨抛光、SURP处理试样表层的FWHM值最高，分别为3.00°、2.68° 和3.39°，FWHM值均随深度的增加逐渐减小，且3种工艺对试样FWHM的影响深度和残余应力影响深度一致. 研究表明，FWHM反映了塑性变形程度以及晶粒细化程度，且随着FWHM的增加，塑性变形和晶粒细化程度越大[14-15]，从而可知，SURP处理试样表层晶粒发生了显著细化和塑性变形，而随着深度的增加，晶粒细化的程度以及塑性变形程度显著降低，直至在550 μm处与基体一致. 同时，由图7的X射线衍射（XRD）结果可知，SURP处理试样表面的X射线衍射峰较研磨试样显著变宽，{110}晶面对应的衍射峰半高宽由0.03提升到0.62，通常，可采用谢乐公式根据半高宽来计算平均晶粒尺寸，如式（1）. 当晶粒尺寸大于100 nm时，谢乐公式并不适用，只能作定性分析[16].
D=kλβcosθ, (1) 式中：D为计算所得的晶粒尺寸，k为常数（k=0.89），λ为X射线波长（λ=0.154 nm），β为衍射峰半高宽，θ为衍射角.
根据式（1）计算可得SURP处理后试样表面的晶粒尺寸为13.78 nm，而研磨试样的表面晶粒尺寸大于100 nm. 由此可知，SURP处理显著提高了表面晶粒的细化程度，晶粒的细化会引起晶界数量增多，可以有效阻碍位错运动，抑制裂纹的萌生和扩展，从而提升材料的疲劳性能[17].
2.3 S-N曲线
SURP、研磨抛光以及研磨3种工艺加工试样的S-N曲线如图8所示，3种试样的疲劳寿命均随应力水平的降低而增加，在107加载周次内均存在疲劳极限. 试样的疲劳极限均由试验中相邻的2个试样（一个没有到达107周次破断，另一个则超过107周次没有破断）加载应力的平均值来确定. 由试验结果可知，研磨和研磨抛光试样的疲劳极限均为355 MPa，而SURP处理试样的疲劳极限为455 MPa，SURP处理后试样的疲劳极限提升了28%. 通常，和研磨加工相比，抛光工艺可进一步提升材料疲劳性能[18]，而本研究中研磨抛光试样与研磨试样疲劳性能基本一致，疲劳极限均为355 MPa，这主要是由于抛光工艺去除了最表面约10 μm的残余应力层，而该表面层对疲劳性能有提升作用，同时，抛光工艺降低了试样表面粗糙度，且有研究表明，粗糙度小于0.1 μm对疲劳性能几乎没有影响，而当粗糙度大于0.1 μm时，随着粗糙度的增加疲劳性能会降低[19]. 从而可知，抛光工艺去除残余应力层的减益效果与降低粗糙度对疲劳性能的增益效果相抵消，使得研磨抛光与研磨试样的疲劳性能一致. 而对于SURP强化处理后抗疲劳性能的提高，主要归因于表面粗糙度的降低、表层硬度的提升以及残余应力的引入[20].
2.4 断口观察
为获得不同加工处理试样的破坏行为，采用扫描电镜（SEM）分析疲劳断裂试样的断口形貌. 图9（a）为研磨试样中360 MPa低应力加载的断口形貌（σa为加载应力），从图中可以观察到，断口表面较为光滑且只有一个主裂纹源，裂纹萌生于试样表面，可以认为其失效是由于晶体滑移引起的. 而图9（b）为研磨试样450 MPa高应力加载的断口形貌，不同于低应力水平，高应力水平下断口有多个裂纹源，多个裂纹源同时萌生、扩展，使得断口形貌不平整. SURP处理试样的断口如图10所示，从图中可观察到：所有裂纹源均萌生于试样表面，且所有断口均有明显的裂纹源区、扩展区和瞬断区，由此可知，SURP处理并没有改变试样的失效机理；随着外加载荷的增加，断口上疲劳裂纹扩展区所占的面积减小，相应裂纹瞬断区的面积增加. 通过图10（a）与图9（b）对比发现，在相近的应力水平下SURP处理试样仅有一个主裂纹源，而未SURP处理的研磨试样有多个裂纹源，这也可以说明SURP处理在表面引入的残余应力层能显著抑制裂纹的萌生，从而显著提升被加工试样的疲劳性能.
2.5 裂纹扩展行为
图11为研磨抛光和SURP处理试样的表面裂纹扩展速率，表示为da/dN[21-22]，如式（2）.
图 11 研磨抛光和SURP处理试样的裂纹扩展速率Figure 11. Crack propagation rates in grinding with polishing and SURP specimensda/dN=C(ΔK−ΔKth)m, (2) ΔK=0.65Δσ√π√1/2πac, (3) 式中：C、m为常数，ΔK为应力强度因子，ΔKth为裂纹扩展门槛值，Δσ为应力幅，c为表面裂纹长度的一半，a为裂纹深度.
从图11中可观察到，研磨抛光试样的裂纹扩展门槛值为6.29 MPa·m1/2，而SURP处理试样的裂纹扩展门槛值为11.21 MPa·m1/2. 裂纹扩展门槛值的显著提升得益于表面残余应力和硬度的增大以及表面晶粒的细化，但是主要归因于SURP处理引入了较大的残余压应力，由于残余压应力的存在抵消掉部分循环拉应力对裂纹尖端的作用，使得有效应力强度因子降低，从而显著提升裂纹扩展门槛值[23]. 在裂纹扩展的中速阶段，即Paris区，2种试样的裂纹扩展速率均随ΔK的增加而增加，且斜率基本相同. 同时，从图12给出的研磨抛光和SURP处理试样在不同循环周次下裂纹长度的变化可以看出：与研磨抛光试样相比，SURP处理试样的裂纹萌生寿命明显增加，且在500 μm以内的短裂纹扩展阶段，扩展速率较低，而后裂纹扩展速率增大，这是由于试样表面的残余应力层约500 μm，残余应力层对裂纹扩展有抑制作用，而当裂纹穿过残余应力层后，残余应力层对裂纹的影响消失.
图 12 研磨抛光和SURP处理试样裂纹扩展行为Figure 12. Crack propagation behaviors of grinding with polishing and SURP specimens3. 基于BP神经网络的疲劳寿命预测
由实验结果与分析讨论中的研究结果可知，对于经过SURP处理的EA4T车轴钢，其疲劳性能受表面粗糙度、残余应力、硬度和晶粒细化等多因素耦合影响，然而这些因素对疲劳寿命的影响无法通过试验方法进行定量评估. 因此，本研究采用BP神经网络建模方法对SURP处理EA4T车轴钢进行寿命预测.
3.1 BP神经网络建模过程
SURP处理工艺主要通过降低表面粗糙度和晶粒度、增加表面硬度以及引入表面残余压应力提升材料的疲劳强度，为建立预测SURP处理车轴疲劳寿命的神经网络模型，需要考虑SURP处理后试样的表面粗糙度、表面半高宽、表面硬度和表面残余应力. 通过对裂纹扩展行为的研究发现，残余应力层深度对裂纹扩展速率也有影响. 为更加准确地预测，在模型中又引入了残余应力层深度和表面硬化层深度2种因素，由于半高宽的层深和残余应力层深一致，因而无需再将半高宽层深作为影响因素. 综上所述，建立以加载应力幅值（p1）、表面粗糙度（p7）、表面半高宽（p6）、表面硬度（p5）、硬化层深度（p4）、表面残余应力（p2）和残余应力层深度（p3）为输入，疲劳寿命为输出的SURP处理EA4T车轴疲劳寿命预测模型. BP神经网络由输入层、隐含层和输出层构成，其中，隐含层是通过多次训练寻优选取，经过反复训练发现，当隐含层节点个数为13个时，测试效果最佳. 所以，本研究中BP神经网络模型的结构为7 × 13 × 1，结构形式如图13所示.
3.2 疲劳寿命预测
采用MATLAB软件建立BP神经网络模型，总样本数为15个，采用随机函数rank随机抽取12个样本作为训练集，剩余3个样本（2#、5#、13#）作为测试集. 采用基于Levenberg-Marquardt算法的训练函数trainlm，输入层和隐含层之间的传递函数为tansig，隐含层和输出层之间的传递函数为purelin. 性能评价函数为均方根误差（MSE），目标误差为5.00 × 10−7，最大训练次数为100次，学习速率为0.1. 经过10次迭代后，性能评价函数MSE的值达到了1.15 × 10−8，小于目标误差. 为避免结果的偶然性，采用上述方法进行了5次建模，预测集精度均高于80.0%，选取5次建模中预测集精度最高模型作为SURP处理EA4T车轴钢疲劳寿命预测模型. 该模型训练集12个样本的预测值与试验值的对比如图14所示. 从图中可以看出，BP神经网络训练集的预测值和试验值之间相差较小，平均预测准确率94.2%，表明所建模型可用于SURP处理EA4T车轴钢疲劳寿命的预测. 测试集3个样本预测值和试验值的对比如图15所示，从图中可以看出，测试集样本的预测值和试验值相差较小，平均预测精度为88.5%，表明所建模型可以有效地实现各输入变量到疲劳寿命的映射. 由此可知，基于BP神经网络建立的以加载应力幅值、表面粗糙度、表面半高宽、表面硬度、硬化层深度、表面残余应力和残余应力层深度为输入的模型，能够较好地进行SURP处理EA4T车轴钢疲劳寿命预测，该模型还可以为将要开展的SURP处理工艺参数优化研究奠定基础.
4. 结 论
1） SURP处理可以显著降低试样表面粗糙度、提升表面硬度、细化表层晶粒，并引入约550 μm深的残余压应力层.
2） 研磨抛光处理EA4T试样的疲劳极限为355 MPa，SURP处理后试样的疲劳极限提升到455 MPa，相比研磨抛光处理提升了28%.
3） SURP处理显著提升了EA4T试样的表面裂纹扩展门槛值，减缓了裂纹萌生以及短裂纹的扩展，从而提高了EA4T车轴钢疲劳寿命.
4） 采用BP神经网络建立了以加载应力幅值、表面粗糙度、表面半高宽、表面硬度、硬化层深度、表面残余应力和残余应力层深度共7个影响因素为输入的SURP处理EA4T车轴钢疲劳寿命预测模型，结果表明，建立模型的预测集精度均高于80.0%，其中最优的预测模型预测集精度高达88.5%，该模型能够较好地进行SURP处理EA4T车轴钢疲劳寿命预测.
致谢：牵引动力国家重点实验室自主研究课题（2019TPL-T06）.
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图 11 研磨抛光和SURP处理试样的裂纹扩展速率
Figure 11. Crack propagation rates in grinding with polishing and SURP specimens
图 12 研磨抛光和SURP处理试样裂纹扩展行为
Figure 12. Crack propagation behaviors of grinding with polishing and SURP specimens
表 1 EA4T化学成分
Table 1. Chemical composition of EA4T axel steel
% 化学成分 C Si Mn P S Cr Cu Ni Mo 质量百分比 0.2700 0.3900 0.7200 0.0075 0.0013 1.1100 0.0140 0.2500 0.2470 
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表 2 试样的加工方式和试验内容
Table 2. Processing method and experimental content of specimens
试样种类 加工方法 试验内容 1 研磨 疲劳试验 2 研磨抛光 疲劳试验、裂纹扩展试验 3 SURP 疲劳试验、裂纹扩展试验
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[1] 翟婉明,赵春发. 现代轨道交通工程科技前沿与挑战[J]. 西南交通大学学报,2016,51(2): 209-226.ZHAI Wanming, ZHAO Chunfa. Frontiers and challenges of sciences and technologies in modern railway engineering[J]. Journal of Southwest Jiaotong University, 2016, 51(2): 209-226. [2] 李祥志,张艳,徐良乐,等. 高速车轴的疲劳断裂及其应对措施[J]. 热加工工艺,2017,46(18): 25-29.LI Xiangzhi, ZHANG Yan, XU Liangle, et al. Fatigue fracture of high-speed axle and corresponding improvement measures[J]. Hot Working Technology, 2017, 46(18): 25-29. [3] 宮昱滨,鲁连涛,张远彬. 气体渗氮对中碳车轴钢疲劳性能的影响[J]. 实验力学,2017,32(1): 63-69.GONG Yubin, LU Liantao, ZHANG Yuanbin. Effect of gas nitriding on fatigue performance of medium carbon axle steel[J]. Journal of Experimental Mechanics, 2017, 32(1): 63-69. [4] 于鑫. 高速列车车轴加工残余应力与疲劳寿命关系研究[D]. 济南: 山东大学, 2015. [5] 任学冲,陈利钦,刘鑫贵,等. 表面超声滚压处理对高速列车车轴钢疲劳性能的影响[J]. 材料工程,2015,43(12): 1-5.REN Xuechong, CHEN Liqin, LIU Xingui, et al. Effects of surface ultrasonic rolling processing on fatigue properties of axle steel used on high speed train[J]. Journal of Materials Engineering, 2015, 43(12): 1-5. [6] 王睿,刘鹏涛,刘德义,等. 表面超声滚压工艺参数对EA4T车轴表面性能的影响[J]. 热加工工艺,2021,50(4): 88-92.WANG Rui, LIU Pengtao, LIU Deyi, et al. Influence of surface ultrasonic rolling process parameters on surface performance of EA4T axle[J]. Hot Working Technology, 2021, 50(4): 88-92. [7] 陈利钦,项彬,任学冲,等. 表面超声滚压处理工艺对高速列车车轴钢表面状态的影响[J]. 中国表面工程,2014,27(5): 96-101.CHEN Liqin, XIANG Bin, REN Xuechong, et al. Influences of surface ultrasonic rolling processing parameters on surface condition of axle steel used in high speed trains[J]. China Surface Engineering, 2014, 27(5): 96-101. [8] 张秀华,刘怀举,朱才朝,等. 基于数据驱动的零部件疲劳寿命预测研究现状与发展趋势[J]. 机械传动,2021,45(10): 1-14.ZHANG Xiuhua, LIU Huaiju, ZHU Caichao, et al. Current situation and developing trend of fatigue life prediction of components based on data-driven[J]. Journal of Mechanical Transmission, 2021, 45(10): 1-14. [9] MALEKI E, UNAL O, REZA KASHYZADEH K. Fatigue behavior prediction and analysis of shot peened mild carbon steels[J]. International Journal of Fatigue, 2018, 116: 48-67. doi: 10.1016/j.ijfatigue.2018.06.004 [10] 苏凯新,张继旺,李行,等. 基于神经网络的喷丸25CrMo合金疲劳寿命及残余应力松弛行为预测研究[J]. 稀有金属材料与工程,2020,49(8): 2697-2705.SU Kaixin, ZHANG Jiwang, LI Hang, et al. Prediction of fatigue life and residual stress relaxation behavior of shot-peened 25CrMo axle steel based on neural network[J]. Rare Metal Materials and Engineering, 2020, 49(8): 2697-2705. [11] Japanese Industrial Standards Committee. Geometrical product specifications (GPS)-surface texture: profile method-rules and procedures for the assessment of surface texture: JIS B0633—2001. Tokyo: [s.n.], 2001. [12] LIN J, MA N S, LEI Y P, et al. Measurement of residual stress in arc welded lap joints by cos α X-ray diffraction method[J]. Journal of Materials Processing Technology, 2017, 243: 387-394. doi: 10.1016/j.jmatprotec.2016.12.021 [13] 何少杰,杨文玉,郭步鹏,等. 机加工表面残余应力及其疲劳寿命评价的研究进展[J]. 表面技术,2015,44(6): 120-126,132.HE Shaojie, YANG Wenyu, GUO Bupeng, et al. Research progress on evaluation of surface residual stress and fatigue life of machined products[J]. Surface Technology, 2015, 44(6): 120-126,132. [14] HARADA Y, FUKAURA K, HAGA S. Influence of microshot peening on surface layer characteristics of structural steel[J]. Journal of Materials Processing Technology, 2007, 191(1/2/3): 297-301. [15] UNAL O, VAROL R. Almen intensity effect on microstructure and mechanical properties of low carbon steel subjected to severe shot peening[J]. Applied Surface Science, 2014, 290: 40-47. doi: 10.1016/j.apsusc.2013.10.184 [16] MALEKI E, UNAL O, KASHYZADEH K R. Effects of conventional, severe, over, and re-shot peening processes on the fatigue behavior of mild carbon steel[J]. Surface and Coatings Technology, 2018, 344: 62-74. doi: 10.1016/j.surfcoat.2018.02.081 [17] LU J Z, LUO K Y, ZHANG Y K, et al. Grain refinement of LY2 aluminum alloy induced by ultra-high plastic strain during multiple laser shock processing impacts[J]. Acta Materialia, 2010, 58(11): 3984-3994. doi: 10.1016/j.actamat.2010.03.026 [18] 徐锋,章武林,杜永强,等. EA4T车轴不同加工工艺表面完整性分析[J]. 表面技术,2017,46(12): 277-282.XU Feng, ZHANG Wulin, DU Yongqiang, et al. Analysis of surface integrity of EA4T axle being processed in different technologies[J]. Surface Technology, 2017, 46(12): 277-282. [19] NOVOVIC D, DEWES R C, ASPINWALL D K, et al. The effect of machined topography and integrity on fatigue life[J]. International Journal of Machine Tools and Manufacture, 2004, 44(2/3): 125-134. [20] YILMAZ H, SADELER R. Impact wear behavior of ball burnished 316L stainless steel[J]. Surface and Coatings Technology, 2019, 363: 369-378. doi: 10.1016/j.surfcoat.2019.02.022 [21] 袁劲松. 金属腐蚀疲劳裂纹扩展速率的近似计算[J]. 材料开发与应用,2000,15(2): 26-29. doi: 10.3969/j.issn.1003-1545.2000.02.008YUAN Jinsong. Approximate calculation of crack propagation rate of metal corrosion fatigue[J]. Development and Application of Materials, 2000, 15(2): 26-29. doi: 10.3969/j.issn.1003-1545.2000.02.008 [22] MURAKAMI Y. Metal fatigue: effects of small defects and nonmetallic inclusions[M]. [S.l.]: Elsevier, 2002. [23] 王慧军,陈林,郭飞翔,等. 残余应力对U75V重轨钢疲劳裂纹扩展速率的影响[J]. 金属热处理,2017,42(6): 23-27.WANG Huijun, CHEN Lin, GUO Feixiang, et al. Effect of residual stress on fatigue crack propagation rate of U75V heavy rail steel[J]. Heat Treatment of Metals, 2017, 42(6): 23-27. 期刊类型引用(1)
1. 刘治华，刘鸿宇，李建鹏，张鸣文，郭鹏，周洋. 18CrNiMo7-6渗碳钢超声滚压工艺及疲劳性能研究. 组合机床与自动化加工技术. 2025(03): 155-159+164 . 
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