摘 要:基于 Eulerian-Eulerian氣固兩相流模型,采用 Fluent-EDEM 耦合計算的方式,對噴丸 過程中彈丸瞬時速度和速度分布進行仿真分析;通過高速相機對彈丸空間位置進行記錄,采用5G 通信技術將噴丸設備的實時數據和高速相機的圖像傳輸到云平臺,利用圖像處理技術獲得彈丸速 度,從而實現噴丸強化仿真的試驗驗證。結果表明:不同工藝參數下彈丸速度的仿真結果與實測值 之間的相對誤差最大不超過12.1%,模型的仿真預測精度較高;彈丸噴出后的速度隨距噴口距離增大 而先升后降,彈丸速度的空間分布呈拋物線趨勢;開發的噴丸強度分析軟件預測精度可達95%。

關鍵詞:噴丸強化;工藝參數;仿真分析;5G;高速相機

中圖分類號:TG147 文獻標志碼:A 文章編號:1000-3738(2022)05-0077-05

0 引 言

噴丸強化是一種表面強化技術,具有操作簡單、 效果顯著等優點,廣泛應用于航空航天、核電、汽車 等領域。噴丸強化與滾壓、內擠壓一樣屬于冷處理 工藝,其利用高速運動的彈丸流沖擊零部件表面,使 零部件表面發生彈塑性變形,產生一層很薄的殘余 壓應力層。噴丸強化除了產生殘余壓應力以外,還 會導致表面材料的組織結構發生變化,主要表現為 晶粒細化和位錯密度增大。以上兩方面的綜合作用 會顯著提高零部件的疲勞性能[1-3]、表面的硬度和強 度[4]以及抗應力腐蝕及耐高溫氧化等性能[5-6]。對 于噴丸處理的強化效果,可以通過 X 射線衍射技術 等方法測定殘余應力在材料內部的分布狀況進行表 征[7-8]。影響材料噴丸強化效果的因素有很多,有材 料自身的屬性,比如密度、強度、泊松比、彈性模量、 剪切模量等,此外還包括噴丸工藝參數,比如彈丸種 類、彈丸尺寸、彈丸形狀、彈丸速度、噴丸時間以及噴 丸覆蓋率等。

在實際生產過程中,工藝文件中通常規定了不同零件噴丸強化所需要的強化程度。噴丸強度通常 用阿爾門試片的彎曲程度表征;彈丸能量越大,阿爾 門試片的彎曲程度越大。對于車間生產現場來說, 固定的零件所用彈丸材料大都固定,基于工藝操作 便捷性的考慮,噴丸角度也基本不會進行更改,因此 彈丸速度成為了彈丸能量最主要的制約因素。之前 在制定噴丸工藝時主要利用噴丸機進行噴丸試驗來 確定各噴丸工藝參數,試驗操作繁瑣,耗費大量人 力、物力,而且需要對比大量的試驗數據才能得出合 理的噴丸參數。一旦車間設備進行升級換代,前期 積累的人工經驗數據往往無法運用。仿真分析能夠 對噴丸過程進行模擬,具有成本低和迭代快的優勢, 是一種很好的輔助方法。以往研究噴丸強化的仿真 分 析 工 作[9-13],大 多 選 擇 有 限 元 (FiniteElement Method,FEM)或者離散元(DiscreteElementMethod, DEM)方法對噴丸工藝過程進行仿真分析,然后配合 噴丸試驗進行驗證。但是在試驗驗證過程中,由于沒 有很好的方法對彈丸速度進行準確的測試,這些方法 仿真的準確性并不是很高。因此,尋找一種準確測定 彈丸速度的方法,是相關研究人員努力的方向之一。

同零件噴丸強化所需要的強化程度。噴丸強度通常 用阿爾門試片的彎曲程度表征;彈丸能量越大,阿爾 門試片的彎曲程度越大。對于車間生產現場來說, 固定的零件所用彈丸材料大都固定,基于工藝操作 便捷性的考慮,噴丸角度也基本不會進行更改,因此 彈丸速度成為了彈丸能量最主要的制約因素。之前 在制定噴丸工藝時主要利用噴丸機進行噴丸試驗來 確定各噴丸工藝參數,試驗操作繁瑣,耗費大量人 力、物力,而且需要對比大量的試驗數據才能得出合 理的噴丸參數。一旦車間設備進行升級換代,前期 積累的人工經驗數據往往無法運用。仿真分析能夠 對噴丸過程進行模擬,具有成本低和迭代快的優勢, 是一種很好的輔助方法。以往研究噴丸強化的仿真 分 析 工 作[9-13],大 多 選 擇 有 限 元 (FiniteElement Method,FEM)或者離散元(DiscreteElementMethod, DEM)方法對噴丸工藝過程進行仿真分析,然后配合 噴丸試驗進行驗證。但是在試驗驗證過程中,由于沒 有很好的方法對彈丸速度進行準確的測試,這些方法 仿真的準確性并不是很高。因此,尋找一種準確測定 彈丸速度的方法,是相關研究人員努力的方向之一。

1 仿真模型與方法

1.1 噴口處彈丸速度的模型

噴丸的本質就是大量的彈丸在氣流的作用下快 速運動撞擊零件表面的氣固耦合的多項流模型,既 要考慮氣體運動又要考慮單個彈丸的受力情況?；? 于Fluent軟件和 EDEM 軟件的耦合建模過程可完 美地考慮上述情況。針對這個過程,除考慮流體相(氣體相)和顆粒相(彈丸)之間的動量交換外,還要 考慮顆粒相對于流體相的影響。噴丸過程中彈丸與 氣體之間 存 在 動 量 和 能 量 的 相 互 交 換,因 此 選 擇 Eulerian-Eulerian氣固兩相流模型,以考慮高速氣 流噴射下彈丸的運動情況。噴丸過程中氣體的運動 滿足連續方程和動量方程: ∂ρair ∂t + ?·v=0 (1) ∂(ρairv) ∂t + (ρairv·?)v=?(μ ?v)- ?p+S (2) 式中:ρair 為氣體質量密度;t為時間;v 為速度矢量; μ 為流體動力黏度;p 為氣體壓力;S 為動量方程的 廣義源項。 彈丸運動及阻力方程為 ma=F (3)式中:m,a 分別為彈丸的質量、加速度;F 為彈丸受
到的合力。
在 Fluent-EDEM 耦 合 建 模[14-16]過 程 中,采 用
一種改進的自由流阻力來計算作用在彈丸上的作用
力,計算公式為
F =0.5CdρA|v|v (4)
Cd =
241.0+
0.25R
0.687
e Re (0.5<Re <1000)
0.44 (Re ≥1000)??
(5)式中:Cd 為阻力系數,取決于Re;Re 為流體的雷諾 數;A 為彈丸顆粒的投影面積;ρ 為彈丸顆粒的密 度;v 為彈丸與氣流間的相對速度。

1.2 噴口處彈丸速度的仿真方法

噴丸強化是一個典型的氣力輸送過程,涉及連 續氣體相和離散的顆粒相的模擬。EDEM 軟件采 用離散元方法模擬彈丸的運動,Fluent軟件采用有 限體積法模擬氣相的流動,兩者耦合來計算噴丸的 氣力輸送過程。為了仿真彈丸噴射過程,對實際噴 丸設備進行了簡化處理。設置一段噴嘴前的管道用 于模擬簡化的噴丸設備。設定邊界壓力為噴丸設備 的操作壓力,設定一段管道長度用來模擬顆粒相被 氣體夾帶的加速過程,以使彈丸到達噴嘴處的速度 與試驗值基本一致。彈丸運動過程仿真模型如圖1 所示,為了減少邊界對仿真的影響,仿真區域(管道) 設為半徑0.5m 的圓柱狀區域,如圖1(a)所示,經過 仿真得到的彈丸運動過程分布如圖1(b)所示。模擬 時管道長度為60cm,彈丸顆粒位置距離管道邊界10cm,重力加速度為9.81m·s -2。在 Fluent軟件中 將管道起始段壓力設置為400kPa,噴嘴后方空間邊 界壓 力 設 置 為 0。EDEM 軟 件 中 彈 丸 直 徑 設 置 為 0.6mm,彈丸流量設置為5kg·min -1。

1.3 仿真模型的反向優化方法

由于仿真模型在一定程度上對真實情況進行了 簡化,其預測結果與真實的測試結果之間必然存在 一定程度的偏差。為了縮小仿真預測結果與真實測 量結果之間的偏差,需要根據實際的測量數據對仿 真模型進行反向的迭代優化。首先對仿真模型中的 參數進行敏感性分析,即通過一系列改變參數大小 的試驗矩陣來評判每個參數對仿真結果的影響程 度,這些參數包括入口壓力、出口壓力、彈丸流量、控 制方程參數等。然后在各參數的可信范圍區間內進 行參數的修正,使得仿真模型在不同的輸入條件下 得到的仿真預測結果與真實測量結果盡可能接近。

2 試驗方案

2.1 5G通信快速組網

噴丸強化過程中,彈丸的運動速度很快,一般為 幾十米每秒。為了精確采集彈丸的運動軌跡,進而 獲得準確的彈丸運動速度,采用2040Hz的高速工 業相機對噴口位置進行連續拍攝。由于噴丸設備為 實時加工設備,很難采用有線方式進行數據采集。 高速相機拍攝高清照片經壓縮后上傳需求的上行帶 寬約300MB·s -1,為滿足如此大上行的要求,研究 中搭建了極簡5G 網絡進行網絡傳輸,攝像頭通過 專用無線路由器接入 5G 網 絡,進 入 商 飛 私 有 云。 使用云上資源進行圖像識別學習,并轉化為彈丸分 布信息。數據采集的網絡拓撲圖如圖2所示。

為快速實現工業5G 網絡覆蓋,采用了一套有 別于to-C(面向消費者)的核心網架構,運用本地輕量級核心網和一體機柔性化部署。該網絡在核心網 網元功能上進行了針對現場業務的優化,剔除了計 費、語音等工業場景不需要的網元模塊,增加了對于 業務的針對性 QoS(QualityofService,服務質量) 調度優化。無線側采用更適合工業的隙配比,同時 采用載波聚合技術增大載波帶寬保障大上行,實測 最大上行帶寬達到500 MB·s -1,網絡可用性達到 99.999%。

2.2 噴丸速度測試試驗

噴丸設備由2臺工業機械臂和4路噴頭組成,2 臺機械臂可同時作業,4路噴頭可噴不同型號的彈 丸。噴丸設備的噴口直徑為10mm,噴口處彈丸的 速度范圍為10~70 m·s -1,所用彈丸為鑄鋼丸,牌 號為 ASR230,彈丸直徑為0.6mm。拍照用的高速 相機類型為2040 Hz的高速工業相機,分辨率為 1080P(逐 行 掃 描,沿 垂 直 方 向 有 1080 條 掃 描 線),物 距 為 100 m,景 深 為 5 mm,視 野 大 小 為 100mm。

如圖3所示,在自動噴丸設備噴口處架設高速 相機采集圖像,調整相機參數以確保同一彈丸在前 后兩幀圖片中都出現。通過在噴丸設備內部加設數 據采集網關,采集噴丸設備的壓力、流量等參數。通 過新一代通信技術將實時采集到的工藝參數及圖片 信息上傳至云數據庫中用于數據分析。

使用單格大小為3mm 的標定板對相機進行內 外參標定。試驗設定了不同的噴丸壓力和流量。每 組采集圖像為10張,分別選取2個時刻的連續5張圖像。相鄰的前后兩幀圖像如圖4所示,通過多幀 數據對比,基于智能算法識別圖片中的同一彈丸,通 過計算前后兩幀同一彈丸的像素距離和標定數據來 得到彈丸的平均速度。通過對所有圖像的采集和分 析得 出 在 100,200,300,400kPa 壓 力 下,5kg· min -1流量下的平均彈丸速度。

3 仿真結果與試驗驗證

3.1 噴口處彈丸速度的試驗驗證

在100,200,300,400kPa壓力及5kg·min -1流 量下仿真及試驗得到的彈丸速度如圖 5 所示。由 圖5可以看出:隨著壓力的增大,彈丸速度近似呈線 性增大;仿真得到的彈丸速度與試驗得到的彈丸速度 基本相等,最大相對誤差為12.1%?？紤]到仿真模型 的簡化以及相機拍攝過程中定位誤差等因素,可以認 定所建立的氣固兩相流模型具有較好的準確性。

3.2 彈丸速度空間分布仿真結果

基于圖1中的仿真模型,在噴嘴下方設置了直 徑50cm、長1m 的圓柱狀空間,分析了噴口下方不 同位置處彈丸速度的大小,以400kPa噴丸壓力下 的建模為例,描述彈丸速度的空間分布仿真情況。 提取 EDEM 軟件在運行0.2~0.5s時間段內的平 均速度,分析彈丸速度隨距噴口距離的變化情況。

由圖6可以看出,彈丸速度的空間分布呈近似拋物 線的趨勢。從噴口處噴出后(0~20cm),由于空氣 的夾帶作用,彈丸速度繼續小幅上升(2%),隨著空 氣速度的衰減,在空氣曳力和重力加速度的競爭作 用下,彈丸速度有一段起伏階段(15~40cm),之后 速度緩慢下降(40~100cm),但是彈丸從噴口噴出 后的60cm 范圍內,速度整體上并沒有出現太大的 衰減。通過仿真分析可知彈丸噴出后速度的空間分 布有很強的規律性,可以以此作為彈丸速度描述模 型的基準。

3.3 噴丸強度分析軟件

基于上述分析,可以得到彈丸速度等工藝參數。 為了實現對既定參數下噴丸強度的準確預測,及目 標噴丸強度下的工藝參數推薦,對試驗數據和仿真 分析結果進行了人工智能學習,得到了不同工藝參 數下噴丸強度的深度學習模型;該模型可隨著生產 現場數據的積累進行升級。根據此模型機理,開發 了如圖7所示的噴丸強度分析軟件。用此軟件實現 了在6個工藝參數下的噴丸強度預測和目標噴丸強 度的工藝參數推薦。經實踐驗證,其預測精度達到 95%。該噴丸強度分析軟件極大提升了生產現場的 工作效率。

4 結 論

(1)建立了基于5G 通信和高速拍照技術的數 據采集系統,能夠有效收集實際生產現場的彈丸速 度數據;基于 Eulerian-Eulerian模型,對彈丸速度進 行仿真分析,彈丸速度仿真結果與試驗結果吻合,相 對誤差為12.1%,模型的準確性得到了驗證。

(2)彈丸從噴口噴出后速度先升后降,在距離 噴口60cm 范圍內速度變化不大,存在小范圍波動。

(3)對試驗數據和仿真分析結果進行了人工智 能學習,得到了不同工藝參數下噴丸強度的深度學 習模型,開發了噴丸強度分析軟件;此軟件的預測精 度達到95%。

參考文獻: [1] PEYRE P,FABBRO R,MERRIEN P,etal.Lasershock processing of aluminium alloys.Application to high cycle fatiguebehaviour[J].MaterialsScienceandEngineering:A, 1996,210(1/2):102-113. [2] GUAGLIANO M.Relating Almen intensity to residual stressesinducedbyshotpeening:A numericalapproach[J]. Journalof MaterialsProcessing Technology,2001,110(3): 277-286. [3] MEGUIDSA,SHAGALG,STRANARTJC.3DFEanalysis ofpeening ofstrain-ratesensitive materials using multiple impingement model[J].International Journal of Impact Engineering,2002,27(2):119-134. [4] MEO M,VIGNJEVIC R.Finiteelementanalysisofresidual stressinduced by shot peening process[J].Advancesin EngineeringSoftware,2003,34(9):569-575. [5] 高玉魁.TC18超高強度鈦合金噴丸殘余壓應力場的研究[J]. 稀有金屬材料與工程,2004,33(11):1209-1212. GAO Y K.Residualcompressivestressfieldin TC18ultrahighstrengthtitaniumalloybyshotpeening[J].Rare Metal MaterialsandEngineering,2004,33(11):1209-1212. [6] 張洪偉,張以都,吳瓊.噴丸強化殘余應力場三維數值分析[J]. 航空動力學報,2010,25(3):603-609. ZHANG H W,ZHANG Y D,WU Q.Three-dimensional numericalanalysisofresidualstressfieldforshot-peening[J]. JournalofAerospacePower,2010,25(3):603-609. [7] BRENTDC,HACKELLA,DALYJ,etal.Highpowerlaser forpeening of metalsenabling productiontechnology[J]. MaterialsandManufacturingProcesses,2000,15(1):81-96. [8] 高玉魁.超高強度鋼噴丸表面殘余應力在疲勞過程中的松弛規 律[J].材料熱處理學報,2007,28(增刊1):102-105. GAOYK.Shot-peenedsurfaceresidualstressrelaxationduring fatiguefor ultra-high strength steel[J].Transactions of MaterialsandHeatTreatment,2007,28(S1):102-105. [9] MURUGARATNAM K,UTILIS,PETRINICN.Acombined DEM-FEM numerical method for shot peening parameter optimisation[J].AdvancesinEngineeringSoftware,2015,79: 13-26. [10] HONG T,OOIJ Y,SHAW B.A numericalsimulationto relatetheshotpeeningparameterstotheinducedresidual stresses[J].EngineeringFailureAnalysis,2008,15(8):1097- 1110. [11] GANGARAJSM H,GUAGLIANO M,FARRAHIG H.An approachtorelateshotpeeningfiniteelementsimulationto theactualcoverage[J].Surfaceand Coatings Technology, 2014,243:39-45. [12] SHIVPURI R,CHENG X M,MAO Y N.Elasto-plastic pseudo-dynamic numerical modelfor the design of shot peeningprocessparameters[J].Materials& Design,2009,30 (8):3112-3120. [13] RICHTER C H, GERKEN P, TELLJOHANN G. Formulationofageneralizedunitcellanditsapplicationto shotpeeningsimulation[J].Resultsin Materials,2020,8: 100151. [14] 劉洋.顆粒流散裂靶流動及傳熱性能的實驗模擬研究[D].蘭 州:中國科學院近代物理研究所,2017:18-20. LIU Y.The performance of flow and heat transfer experiments and simulation studies on granular flow spallationtarget[D].Lanzhou:InstituteofModernPhysics, ChineseAcademyofSciences,2017:18-20. [15] 尹寧.基于 CFD-DEM 耦合分析方法的褐煤振動流化現象研 究[D].沈陽:東北大學,2013:9-44. YIN N.Research on vibration fluidized phenomenon for lignitebasedon CFD-DEM couplinganalysis method[D]. Shenyang:NortheasternUniversity,2013:9-44. [16] 周重凱.基于 EDEM 和 FLUENT 耦合的加料機混料過程分 析研究[D].昆明:昆明理工大學,2015:30-40. ZHOU C K.Based on EDEM coupling with FLUENT analysisofAfeedermixtureprocess[D].Kunming:Kunming UniversityofScienceandTechnology,2015:30-40.