二次噴丸42CrMo鋼表面完整性的數值模擬研究

何嘉禧，汪舟，甘進，楊瑩，王曉麗，石明，任旭東

二次噴丸42CrMo鋼表面完整性的數值模擬研究

何嘉禧1，汪舟1，甘進2，楊瑩1，王曉麗1，石明1，任旭東1

（1.武漢理工大學 a.汽車工程學院 b.現代汽車零部件技術湖北省重點實驗室，武漢 430070；2.武漢理工大學 交通學院，武漢 430063）

目的探究二次噴丸工藝參數對42CrMo鋼零件表面完整性的影響規律。方法建立三維隨機噴丸有限元模型，并通過實驗驗證有限元模型預測殘余應力的準確性。將一次噴丸后零件的表面形貌和應力應變結果作為初始狀態導入到二次噴丸模型中，構建出二次噴丸預測模型。分析二次噴丸參數對42CrMo鋼零件表面殘余應力場、表面粗糙度以及等效塑性形變場的影響情況。結果二次噴丸后，42CrMo鋼零件近表層（0~100 μm）的殘余壓應力值均比初始狀態有所增加。增加二次噴丸覆蓋率對表面殘余應力的提升作用最為明顯，最大可比初始狀態提高63.3%，而增加二次噴丸直徑對殘余應力的改善效果最不明顯。過度增加二次噴丸速度會導致表面粗糙度明顯增加，提高二次噴丸覆蓋率可顯著降低表面粗糙度，覆蓋率為300%時，粗糙度比初始狀態減小了14.4%。表層PEEQ值隨著二次噴丸速度、彈丸直徑和覆蓋率的增加而增加，但當二次噴丸速度、彈丸直徑和覆蓋率增加到一定程度后，表層PEEQ值會趨于飽和。結論二次噴丸預測模型揭示了二次噴丸參數與42CrMo鋼零件表面完整性之間的影響規律，為二次噴丸的工業應用提供了一定的參考意義。

二次噴丸；有限元模擬；表面完整性；殘余應力；等效塑性形變；表面粗糙度

噴丸是一種利用大量高速彈丸撞擊零件表面來提高金屬疲勞壽命的機械表面強化工藝。它通過向零件表層引入殘余壓應力來阻礙金屬表面裂紋的萌生和擴展[1-3]，同時還能使零件近表層產生晶粒細化和加工硬化[4-5]，提高零件的抗疲勞和抗應力腐蝕能力[6]。噴丸強化工藝不受材料種類和幾何形狀尺寸的限制，因此被廣泛運用于機械制造、船舶、航天航空、汽車生產等領域[7]。二次噴丸是在傳統噴丸的基礎上，通過比一次噴丸強度更小的彈丸流撞擊零件表面，來進一步改善噴丸強化效果，其在工業界有著廣泛的應用前景。

隨著計算機技術的迅猛發展，利用計算機模擬分析噴丸工藝過程已經成為噴丸領域不可或缺的研究手段之一。近幾十年來，眾多學者在噴丸有限元仿真上做了許多有意義的工作。Bagherifard等人[8]利用三維有限元模型預測高能噴丸對表面納米結構的影響，提出了一種利用等效塑性形變值來判斷納米層生成的數值方法，最后分析了噴丸參數與殘余應力、加工硬化和納米層深度之間的關系。Miao等人[9]考慮了彈丸空間分布的隨機性，聯合Matlab和ANSYS建立了隨機噴丸模型，并研究了彈丸數量與噴丸強度、覆蓋率和粗糙度之間的數值關系，結果表明，該隨機噴丸模型對噴丸強化效果的預測比傳統噴丸模型更準確。Hong等人[10]結合有限元和離散元研究了彈丸入射和回彈過程中的接觸問題，并揭示了噴丸工藝參數對殘余應力的影響規律。梁若等人[11]提出了34CrNiMo6鋼隨機多彈丸的周期性有限元模型，并分析了復合噴丸的強化效果以及不同噴丸強度對殘余應力場的影響。趙莉莉等人[12]利用分批順序撞擊的9丸粒有限元模型，研究了彈丸速度、重復打擊次數、搭接率以及多丸粒分布對殘余壓應力的影響，為獲得理想殘余應力提供了理論依據。

之前的噴丸數值模擬工作絕大部分都僅圍繞一次噴丸展開，學術界針對二次噴丸強化效果的模擬研究相對較少。而在實際生產中，二次噴丸可進一步提高零件的表面殘余壓應力值，并降低表面粗糙度，因此對二次噴丸進行仿真具有重要的研究意義[11]。本文結合ABAQUS和Python程序，建立了二次噴丸預測模型，系統地分析了二次噴丸參數對受噴零件表面殘余應力、表面粗糙度和等效塑性形變的影響。研究結果可為二次噴丸仿真領域提供一定的參考價值。

1 三維隨機噴丸有限元模型建立

本文采用有限元軟件ABAQUS 6.10建立三維隨機噴丸有限元模型，模型由42CrMo鋼受噴零件以及空間上隨機分布的彈塑性彈丸所組成，如圖1所示。建模過程分為兩步：1）通過一次噴丸仿真，獲取一次噴丸后零件的表面形貌和應力應變結果；2）把計算結果作為初始狀態導入到二次噴丸模型中，構建出二次噴丸預測模型，并完成后續仿真。前后兩次仿真采用相同的受噴零件，零件模型為3 mm×3 mm× 10 mm的長方體，網格單元為減縮積分單元（C3D8R）。為了減少模型內部剪切波和膨脹波回彈對殘余應力結果的影響，模型四周設置了無限邊界條件，單元類型為無限單元（CIN3D8）。零件底面節點的自由度均被約束。選取零件中心1 mm×1 mm×2 mm的區域作為塑性變形觀測區，并在該區域內分析殘余應力、表面粗糙度和等效塑性形變，如圖1b的中心區域所示。伍剛等人[13]的研究結果表明，網格密度對殘余應力模擬結果有較大影響。綜合考慮模擬結果的準確性和計算效率，設置觀測區網格長度為0.02 mm，其他區域采用漸變網格。采用Python程序實現彈丸在三維空間上的隨機分布，式(1)為彈丸中心點坐標的生成公式。

由于Johnson-cook模型考慮了應變硬化、應變率硬化以及溫度軟化對材料流動應力的影響，因此本文采用Johnson-cook模型作為零件材料的本構模型，如式(2)所示。

式中，、、、和分別代表環境溫度（r）下的初始屈服應力、應變硬化參數、應變率敏感系數、溫度軟化系數和應變硬化指數。42CrMo鋼的Johnson-cook模型參數如表1所示。彈丸的屈服強度為1550 MPa，密度為7850 kg/m3，楊氏模量為210 GPa，泊松比為0.3。

表1 42CrMo鋼的Johnson-Cook本構模型參數

Tab.1 Johnson-Cook constitutive model parameters of 42CrMo steel

圖2為隨機噴丸模型彈坑示意圖，采用Kirk[14]等人推導的公式，計算特定覆蓋率下所需的彈丸數量：

式中，為噴丸覆蓋率，為中間變量，為彈丸數量，為單彈坑直徑，為覆蓋率計算區域的直徑，取值為1 mm。表2為不同二次噴丸工藝參數和對應的彈丸數量。

圖2 隨機噴丸模型彈坑示意圖[15]

為了準確評估零件表面殘余應力和等效塑形形變（PEEQ），利用Python程序提取觀測區沿層深各層節點的殘余應力平均值和PEEQ平均值，提取范圍為直徑1 mm的圓，以便與X-ray實驗測得的殘余應力值進行對比。表面粗糙度采用輪廓算術平均偏差作為評價指標，利用Python程序計算受噴零件表面各節點的向位移量的算術平均偏差，得到各噴丸參數下的值。

表2 不同二次噴丸工藝參數和對應的彈丸數量

Tab.2 Different shot peening parameters and the corresponding number of shots

一次噴丸和二次噴丸的工藝參數如表3所示。除了圖3中殘余應力驗證所用的一次噴丸參數為= 35 m/s、=0.56 mm、=100%以外，后續的二次噴丸仿真中采用的一次噴丸的速度、直徑和覆蓋率均為60 m/s、1 mm和100%。由于本文二次噴丸仿真參數較多，為了便于區分，對仿真組有如下定義：代表速度，代表直徑，代表覆蓋率。例如5006100代表速度為50 m/s，直徑為0.6 mm，覆蓋率為100%的仿真組。

表3 一次噴丸和二次噴丸的工藝參數

Tab.3 Process parameters of single shot peening and dual shot peening

圖3 一次噴丸后42CrMo鋼零件的殘余應力模擬和實驗結果

圖3為一次噴丸后42CrMo鋼零件的殘余應力模擬與實驗結果，噴丸參數=35 m/s、=0.56 mm、= 100%，仿真彈丸數量=154。實驗采用了Holzapfel[16]、Menig[17]的實驗數據和學校實驗室所測數據。由圖可知，在應力曲線的形狀和幅值方面，仿真值與三組實驗值基本吻合，殘余壓應力層深在0.15~0.25 mm范圍內，最大殘余壓應力層深在0.05~0.1 mm范圍內。其中，仿真值和實驗室所測值的表面殘余應力分別為?552 MPa和?600 MPa，模擬誤差為8.0%；最大殘余壓應力分別為?754 MPa和?702 MPa，模擬誤差為7.4%；最大殘余壓應力層深和殘余壓應力層深基本一致。這表明所建噴丸模型對殘余應力有較好的預測能力，能用于描述受噴零件表面殘余應力的變化情況。

2 實驗方法

采用42CrMo鋼作為實驗材料，其熱加工工藝為850 ℃下淬火20 min（水冷），然后回火至650 ℃下保溫2 h（空冷）。材料的初始屈服強度、抗拉強度和硬度分別為680 MPa、930 MPa和250HV。表4為42CrMo鋼的化學成分。

表4 42CrMo鋼化學成分

Tab.4 Chemical composition of 42CrMo steel wt.%

采用XN-9065P型氣動式噴丸機，完成噴丸強化實驗。根據Klemenz[18]的經驗公式(5)，建立仿真參數和實驗參數之間的對應關系。

式中，為彈丸直徑，為丸料進給流量，為噴丸壓力，為彈丸速度。例如實驗中=2 kg/min、=1 mm、=5 bar，由公式(5)可得彈丸的平均速度約為60 m/s。

殘余應力通過X射線衍射儀和Mn-Kα輻射儀檢測，根據sin2方法[19-20]分析γ-Fe(211)的衍射峰位移，在?70°~+70°范圍內，每變化10°測定一次角。為了獲取零件沿層深方向的殘余應力，通過電解法對樣品進行剝層處理，并根據Moore等人[21]提出的方法修正殘余應力值。

3 結果與分析

3.1 二次噴丸參數對初始殘余應力的影響

噴丸后，零件表層區域的殘余應力場對噴丸材料疲勞性能的改善十分關鍵。為了準確評估殘余應力場，通常定義表面殘余應力、最大殘余壓應力、最大殘余壓應力層深以及殘余壓應力層深四個特征參數。

圖4為二次噴丸中，彈丸直徑為0.6 mm，覆蓋率為100%，彈丸速度分別為50、60、80、100 m/s時，42CrMo鋼零件方向的殘余應力沿層深的分布示意圖。由圖可知，二次噴丸后，零件近表層（0~100 μm）內的殘余壓應力值均比初始狀態有所增加，這說明二次噴丸能有效改善零件表層的殘余應力場。當二次噴丸速度在50~100 m/s范圍內，最大殘余壓應力隨著彈丸速度的增加而增加，表面殘余應力和最大殘余壓應力層深有所波動，殘余壓應力層深則基本不變。造成這種結果的原因是，二次噴丸強度往往小于一次噴丸強度，二次噴丸對殘余應力場的影響主要是增加了近表層的殘余壓應力值，而對殘余壓應力層深基本沒影響，這也被華程等人[22]的實驗結果所證實。彈丸速度為50 m/s和100 m/s的最大殘余壓應力分別為?823 MPa和?961 MPa，比初始狀態提高了4.0%和21.5%。這表明適當提高二次噴丸速度，可獲得更大的最大殘余壓應力。

圖4 不同二次噴丸速度下42CrMo鋼零件X方向沿層深的殘余應力曲線

值得注意的是，當二次噴丸的彈丸速度為50 m/s和60 m/s時，殘余應力曲線出現一定的波動。造成這種波動的原因是，二次噴丸使表面殘余應力增加的同時，由于內部殘余應力需要得到平衡，在零件次表面必然會產生一個拉應力方向的波動。隨著二次噴丸彈丸速度的增加，所產生的應力波動的影響深度和一次噴丸的最大殘余壓應力深度互相重疊，因此當彈丸速度增加到80 m/s以后，殘余應力曲線的波動最終消失。

圖5為二次噴丸中，彈丸速度為60 m/s，覆蓋率為100%，彈丸直徑分別為0.3、0.5、0.6、0.8 mm時，42CrMo鋼零件方向殘余應力沿層深的分布示意圖。由圖可知，增加二次噴丸直徑對殘余應力的提高作用并不明顯。在零件近表層內，彈丸直徑為0.5、0.6、0.8 mm的三條應力曲線基本重疊，這表明殘余應力值已趨于飽和。和圖4類似，當二次噴丸彈丸直徑為0.3、0.5、0.6 mm時，殘余應力曲線出現波動，而直徑增加到0.8 mm時波動消失。這種波動是一次噴丸和二次噴丸的殘余應力內部平衡的結果。增加二次噴丸的彈丸直徑后，二次噴丸所產生的應力波動的深度和一次噴丸的最大殘余壓應力深度重疊，波動最終消失。

圖5 不同二次噴丸直徑下42CrMo鋼零件沿層深的X方向殘余應力曲線

圖6為二次噴丸中，彈丸速度為60 m/s，直徑為0.6 mm，覆蓋率分別為50%、100%、200%、300%時，42CrMo鋼零件方向殘余應力沿層深的分布示意圖。由圖可知，當二次噴丸覆蓋率在50%~300%范圍內，增加覆蓋率可顯著提高零件的表面殘余應力，最大可比初始狀態提高63.3%。覆蓋率為50%時，表面殘余應力略微小于初始狀態，而當覆蓋率為100%和300%時，其表面殘余應力分別為?524 MPa和?694 MPa，比初始狀態提高了23.3%和63.3%。這表明增加二次噴丸覆蓋率對表面殘余應力的提高作用最為明顯。對比覆蓋率為200%和300%的兩條應力曲線發現，最大殘余壓應力分別為?944 MPa和?939 MPa，兩者幅值基本相等。這表明覆蓋率增大到一定程度后，最大殘余壓應力值會達到飽和。

3.2 二次噴丸參數對表面粗糙度的影響

經過一次噴丸后，零件表面發生了較大的塑性變形，受噴表面形成的凸峰和凹坑可能會在零件服役中產生應力集中，容易導致微裂紋的萌生，降低噴丸強化效果。二次噴丸的主要目標是提高受噴零件的表面質量，因此還需要考慮二次噴丸參數對表面粗糙度的影響。圖7分別為一次噴丸和二次噴丸后42CrMo鋼零件的表面形貌示意圖。其中一次噴丸參數為= 60 m/s、=1 mm、=100%時，為11.16 μm；而二次噴丸參數為=60 m/s、=0.6 mm、=300%時，為9.55 μm。在該二次噴丸參數下，零件的表面粗糙度與一次噴丸相比有所減小。

圖8為不同二次噴丸參數下的42CrMo鋼零件表面粗糙度曲線。圖中方標為二次噴丸中彈丸直徑為0.6 mm，覆蓋率為100%，彈丸速度分別為50、60、80、100 m/s時，42CrMo鋼零件的表面粗糙度值。由圖可知，二次噴丸不一定能降低一次噴丸后零件的表面粗糙度，合理選擇二次噴丸參數尤為重要。當速度為50 m/s和60 m/s時，表面粗糙度分別為10.59 μm和10.06 μm，比初始狀態分別降低了5.1%和9.9%，零件表面質量得到提升。但當速度增加到80 m/s和100 m/s后，表面粗糙度比初始狀態分別增加了15.4%和50.4%，并呈急劇上升的趨勢，零件表面變得更粗糙。這表明二次噴丸速度對粗糙度具有顯著影響，過度增加二次噴丸速度會導致表面粗糙度顯著增加，反而降低零件的表面質量。

圖8中圓標為二次噴丸中彈丸速度為60 m/s，覆蓋率為100%，彈丸直徑分別為0.3、0.5、0.6、0.8mm時，42CrMo鋼零件的表面粗糙度值。由圖可知，當二次噴丸直徑在0.3~0.8 mm范圍內，二次噴丸后零件表面粗糙度與初始狀態相比均有所降低，降低幅度最大為9.9%。

圖8中三角標為二次噴丸中彈丸速度為60 m/s，直徑為0.6 mm，覆蓋率分別為50%、100%、200%、300%時，42CrMo鋼零件的表面粗糙度值。由圖可知，提高二次噴丸覆蓋率可顯著降低表面粗糙度，覆蓋率為300%時，粗糙度比初始狀態減小了14.4%。當二次噴丸覆蓋率在50%~300%范圍內時，表面粗糙度隨覆蓋率的增加而波動。當覆蓋率為50%時，表面粗糙度比初始狀態增加了12%。而覆蓋率為100%、200%和300%時，其粗糙度均小于初始狀態，這表明二次噴丸覆蓋率大于100%，才有利于表面質量的提升。

3.3 二次噴丸參數對等效塑性形變（PEEQ）的影響

噴丸工藝不僅能在零件表面引入殘余壓應力，還能使零件表層產生晶粒細化，提高零件的力學性能。研究表明，等效塑性形變（PEEQ）是判斷晶粒細化程度的重要指標，PEEQ值越大，則晶粒細化程度越高[23-24]。

圖9為二次噴丸中彈丸直徑為0.6 mm，覆蓋率為100%，彈丸速度分別為50、60、80、100 m/s時，42CrMo鋼零件PEEQ值沿層深的變化曲線。由圖可知，二次噴丸能顯著提高42CrMo鋼零件表層區域的PEEQ值，有效改善了零件的等效塑性形變場。當二次噴丸速度在50~100 m/s范圍內時，表面PEEQ值和最大PEEQ值隨著二次噴丸速度的增加而增加。彈丸速度為50 m/s和100 m/s時，表面PEEQ值比初始狀態分別提高了110%和330%，最大PEEQ值分別提高了71%和254%，這表明增加彈丸速度能顯著提高PEEQ值。從圖中也能看出，隨著二次噴丸速度的增加，PEEQ值增加速率逐漸減小，這表明彈丸速度增加到一定程度后，PEEQ值會趨于飽和。

圖10為二次噴丸中彈丸速度為60 m/s，覆蓋率為100%，彈丸直徑分別為0.3、0.5、0.6、0.8 mm時，42CrMo鋼零件PEEQ值沿層深的變化曲線。與圖9的分析結果相似，表面PEEQ值和最大PEEQ值隨二次噴丸直徑的增加而增加。當彈丸直徑為0.3 mm和0.8 mm時，表面PEEQ值比初始狀態分別提高了135%和160%，最大PEEQ值分別提高了79%和129%。同樣地，隨著二次噴丸彈丸直徑的增加，PEEQ值逐漸趨于飽和。

圖10 不同二次噴丸直徑下42CrMo鋼零件沿層深的PEEQ曲線

圖11為二次噴丸中彈丸速度為60 m/s，直徑為0.6 mm，覆蓋率分別為50%、100%、200%、300%時，42CrMo鋼零件PEEQ值沿層深的變化曲線。由圖可知，增加二次噴丸覆蓋率對PEEQ值的改善作用最為顯著，覆蓋率為300%時，表面PEEQ值和最大PEEQ值分別比初始狀態提高了615%和461%。當二次噴丸覆蓋率為100%、200%和300%時，表面PEEQ值和最大PEEQ值隨二次噴丸覆蓋率的增加而增加，PEEQ的增加速率則隨覆蓋率的增加而逐漸減小。

圖11 不同二次噴丸覆蓋率下42CrMo鋼零件沿層深的PEEQ曲線

4 結論

1）二次噴丸后，42CrMo鋼零件近表層（0~ 100 μm）殘余壓應力值均比初始狀態有所增加。增加二次噴丸覆蓋率對表面殘余應力的提高作用最為明顯，最大可比初始狀態提高63.3%。增加二次噴丸直徑對殘余應力的改善效果最不明顯。

2）過度增加二次噴丸速度會導致42CrMo鋼零件表面粗糙度顯著增加。提高二次噴丸覆蓋率可顯著降低表面粗糙度，覆蓋率為300%時，粗糙度比初始狀態減小了14.4%。

3）42CrMo鋼零件表層PEEQ值隨著二次噴丸速度、彈丸直徑和覆蓋率的增加而增加，但當二次噴丸速度、彈丸直徑和覆蓋率增加到一定程度后，表層PEEQ值會趨于飽和。

[1] KOBAYASHI M, MATSUI T, MURAKAMI Y. Mecha-nism of creation of compressive residual stress by shot peening[J]. Nihon Kikai Gakkai Ronbunshu, A Hen/Transac-tions of the Japan Society of Mechanical Engineers, Part A, 1998, 20(5): 351-357.

[2] TORRES M A S, VOORWALD H J C. An evaluation of shot peening, residual stress and stress relaxation on the fatigue life of AISI 4340 steel[J]. International journal of fatigue, 2002, 24(8): 877-886.

[3] HU Dian-yin, GAO Ye, MENG Fan-chao, et al. A unify-ing approach in simulating the shot peening process using a 3D random representative volume finite element model[J]. Chinese journal of aeronautics, 2017, 30(4): 1592.

[4] UNAL O, VAROL R. Surface severe plastic deformation of AISI 304 via conventional shot peening, severe shot pee-ning and repeening[J]. Applied surface science, 2015, 351: 289-295.

[5] INéS F P, MARIO G. About the role of residual stresses and surface work hardening on fatigue Δthof a nitrided and shot peened low-alloy steel[J]. Surface and coatings technology, 2008, 202(13): 3072-3080.

[6] 趙西洋, 陳曉秀, 孟海英. 噴丸強化技術在某型作動筒延壽修理中的應用[J].裝備環境工程, 2018, 15(12): 87-90. ZHAO Xi-yang, CHEN Xiao-xiu, MENG Hai-ying. Appli-cation of shot peening technology on lifetime extension rep-air of an actuator cylinder[J]. Equipment environmental engineering, 2018, 15(12): 87-90.

[7] HARDING M D, DONALDSON I W, HEXEMER R L, et al. Characterization of the microstructure, mechanical properties, and shot peening response of an industrially processed Al-Zn-Mg-Cu PM alloy[J]. Journal of materials processing technology, 2015, 221: 31-39.

[8] BAGHERIFARD S, GHELICHI R, GUAGLIANO M. A numerical model of severe shot peening (SSP) to predict the generation of a nanostructured surface layer of mate-rial[J]. Surface and coatings technology, 2010, 204(24): 4081-4090.

[9] MIAO H Y, LAROSE S, PERRON C, et al. On the pote-ntial applications of a 3D random finite element model for the simulation of shot peening[J]. Advances in engineer-ing software, 2009, 40(10): 1023-1038.

[10] HONG T, OOI J Y, SHAW B. A numerical simulation to relate the shot peening parameters to the induced residual stresses[J]. Engineering failure analysis, 2008, 15(8): 1097- 1110.

[11] 梁若, 解麗靜, 龐思勤. 34CrNiMo6鋼復合噴丸強化的有限元模擬[J]. 航空制造技術, 2017, 60(10): 99-103. LIANG Ruo, XIE Li-jing, PANG Si-qin. Finite element simulation of 34CrNiMo6 steel after dual shot peening[J]. Aeronautical manufacturing technology, 2017, 60(10): 99- 103.

[12] 趙莉莉, 王建明, 裴信超. 噴丸殘余應力場有限元數值模擬分析[J]. 材料保護, 2015(1): 6-7. ZHAO Li-li, WANG Jian-ming, PEI Xin-chao. Finite ele-ment simulation of residual stress field after shot peen-ing[J]. Materials protection, 2015(1): 6-7.

[13] GANG W, ZHOU W, JIN G, et al. FE analysis of shot- peening-induced residual stresses of AISI 304 stainless steel by considering mesh density and friction coefficient[J]. Surface engineering, 2018, 1-13: 242-254.

[14] KIRK D, ABYANEH M Y. Theoretical basis of shot peen-ing coverage control[J]. The shot peener, 1993, 2(9): 28-30.

[15] BAGHERIFARD S, GHELICHI R, GUAGLIANO M. On the shot peening surface coverage and its assessment by means of finite element simulation: A critical review and some original developments[J]. Applied surface science, 2012, 259: 186-194.

[16] HOLZAPFEL H, SCHULZE V, V?HRINGER O, et al. Residual stress relaxation in an AISI 4140 steel due to quasistatic and cyclic loading at higher temperatures[J]. Materials science & engineering A, 1998, 248(1-2): 9-18.

[17] MENIG R, SCHULZE V, V?HRINGER O. Optimized warm peening of the quenched and tempered steel AISI 4140[J]. Materials science & engineering A, 2002, 335(1-2): 198- 206.

[18] KLEMENZ M. Anwendung der simulation der randschi-chtausbildung beim kugelstrahlen auf die absch?tzung der schwingfestigkeit gekerbter bauteile[D]. Karlsruhe: Karlsr-uhe University, 2009.

[19] MACHERAUCH E, MüLLER P. Das sin2ψ-verfahren derr?ntgenographischen spannungsmessung[J]. Z angew phys, 1961, 13: 340-345.

[20] NOYAN I C, COHEN J B. Residual stress-measurement by diffraction and interpretation[M]. New York: Springer Verlg, 1987.

[21] MOORE M G, EVANS W P. Mathematical correction for stress in removed layers in X-ray diffraction RS analysis[J]. SAE trans, 1958, 66: 340-345.

[22] 華程, 姚蘭, 李國慶, 等. 復合噴丸強化對A-100鋼旋轉彎曲疲勞壽命的影響[J]. 中國表面工程, 2019, 32(2): 137-142. HUA Cheng, YAO Lan, LI Guo-qing, et al. Effects of double shot peening on rotational bending fatigue life of A-100 steel[J]. China surface engineering, 2019, 32(2): 137-142.

[23] HUANG H, WANG Z, GAN J, et al. The study of universa-lity of a method for predicting surface nanocrystallization after high energy shot peening based on finite element analysis[J]. Surface and coatings technology, 2019, 358: 617-627.

[24] UMEMOTO M, TODAKA Y, TSUCHIYA K. Formation of nanocrystalline structure in steels by air blast shot peen-ing[J]. Materials transactions, 2003, 44: 1488-1493.

Numerical Simulation on Surface Integrity of 42CrMo Steel after Dual Shot Peening

1,1,2,1,1,1,1

(1.a. School of Automotive Engineering, b. Hubei Key Laboratory of Advanced Technology for Automotive Components, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070, China; 2.School of Transportation, Wuhan University of Technology, Wuhan 430063, China)

The work aims to explore the influence of dual shot peening parameters on the surface integrity of 42CrMo steel components. A 3D random shot peening (SP) finite element model (FEM) was established and the accuracy of predicting the residual stress by the model was verified by experimental data. The surface topography and stress-strain results of the component after single shot peening were imported into the dual shot peening model as the initial state, to construct the prediction model of dual shot peening. The effects of the dual shot peening parameters on the surface residual stress field, surface roughness and equivalent plastic deformation (PEEQ) field of 42CrMo steel components were analyzed. The compressive residual stress value near the surface layer (0~100 μm) of 42CrMo steel components after dual shot peening increased compared with the initial state, and the dual shot peening coverage ratio had the most obvious effect on the improvement of the surface residual stress, with the maximum increase of 63.3% compared with the initial state. On the contrary, the improvement effect of dual shot peening diameter on residual stress was the least obvious. The excessive increase of the dual shot peening speed would lead to the significant increase of the surface roughness while the increase of the dual shot peening coverage ratio could significantly reduce the surface roughness, and the roughness was 14.4% less than the initial state when the coverage ratio was 300%. The surface PEEQ value ascended with the increase of the dual shot peening speed, shot diameter and coverage ratio. However, when the shot speed, shot diameter and coverage ratio increased to a certain extent, the PEEQ value tended to be saturated. The prediction model of dual shot peening reveals the relationship between dual shot peening parameters and surface integrity of 42CrMo steel component, which provides some guidance for the industrial application of dual shot peening.

dual shot peening; numerical simulation; surface integrity; residual stress; equivalent plastic deformation; surface roughness

2019-12-09；

2020-05-08

HE Jia-xi (1995—), Male, Master, Research focus: lightweight of automobile, multiphysics coupling simulation.

汪舟（1981—），男，博士，副教授，主要研究方向為汽車輕量化、汽車零部件先進制造、多物理場耦合仿真。郵箱：wangzhou@whut.edu.cn

Corresponding author：WANG Zhou (1981—), Male, Doctor, Associate professor, Research focus: lightweight of automobile, advanced manufacturing of auto parts, multiphysics coupling simulation. E-mail: wangzhou@whut.edu.cn

何嘉禧, 汪舟, 甘進, 等. 二次噴丸42CrMo 鋼表面完整性的數值模擬研究[J]. 表面技術, 2020, 49(6): 216-223.

2019-12-09；

2020-05-08

國家自然科學基金（51405356，51772228）

Fund：Supported by the National Natural Science Foundation of China (51405356, 51772228)

何嘉禧（1995—），男，碩士研究生，主要研究方向為汽車輕量化、多物理場耦合仿真。

TG668

A

1001-3660(2020)06-0216-08

10.16490/j.cnki.issn.1001-3660.2020.06.026

HE Jia-xi, WANG Zhou, GAN Jin, et al. Numerical simulation on surface integrity of 42CrMo steel after dual shot peening[J]. Surfacetechnology, 2020, 49(6): 216-223.