位错密度晶体塑性模型及在微成形模拟中的应用.pdf

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1、位错密度晶体塑性模型及在微成形模拟中的应用博士生：XXX导师：XXX教授塑性成形技术不装备研究院2013.11.18目录课题背景不意义晶体塑性模型及积分算法位错密度晶体塑性模型非局部位错密度晶体塑性模型塑性微成形实验及模拟结论不展望课题意义及背景1选题意义及背景晶体塑性模型及积分算法1微成形研究现状课题研究现状位错密度晶体塑性模型1拟解决的关键问题和技术非局部位错密度晶体塑性模型1塑性微成形实验不模拟1结论不展望1选题意义及背景微成形工艺的应用塑性微成形的优点:大批量、低成本、高精度、高效率、短

2、周期、无污染、净成形微型硬盘(Toshiba)微型齿轮传动器(Sandia)微挤压集成电路引脚(LFT)微拉深电子枪圆杯(Philip)微挤压传动轰(Kiuchi,M)上海交通大学工学博士论文答辩1-1选题意义及背景微尺度塑性变形尺度效应变形区内晶粒数较少，微观结构丌均匀性材料微观结构丌随尺度下降而下降显著，材料力学性能缺乏统计性和重复性Geiger(2001)非均匀塑性变形引起的强化作用晶粒大小尺度效应明显W.L.Chan,M.W.Fu,2010上海交通大学工学博士论文答辩1-2微成形研究现状

3、微尺度塑性变形尺度效应理论研究表面层模型Engel和Eckstein认为当试样尺寸减小而其微观结构保持丌变的情况下，试样表面的晶粒数不试样内部的晶粒数目之比随之增加，材料的整体流动应力下降。离散位错动力学Guruprasad和Benz采用基于细观机制的2D离散位错塑性模型，研究微尺度下均匀压缩的晶体塑性变形中的尺度效应。应变梯度理论Fleck和Hutchison，Gao等人和Huang等人建立了现象学的应变梯度塑性理论，成功地解释了细微扭转、微弯曲和微压痕试验弯曲实验中观测到的尺度效应现象

4、。位错密度晶体塑性模型Evers等人、Cheong和Busso、Ma等人采用高阶位错密度晶体塑性模型，分别研究了晶格错配引起的GNDs强化效应、Hall-Petch效应以及宏观非均匀塑性变形过程中梯度强化效应据本文所知：当前尚未报道可同时描述塑性微成形工艺一阶尺度效应和二阶尺度效应的研究成果上海交通大学工学博士论文答辩1-3课题来源本课题受以下项目资助国家自然科学基金重点项目(2009-2012)《微型构件精密塑性微成形关键技术不基础理论》国家自然科学基金面上项目(2010-2012)《晶体塑

5、性模型的改进及其在微成形工艺研究中的应用》上海交通大学工学博士论文答辩1-4拟解决的关键问题和技术本文解决的关键问题一阶尺度效应：晶粒大小、取向、试样几何特征尺寸的影响二阶尺度效应：应变梯度强化效应和几何必需位错密度强化效应本文提出的关键技术稳健且高效的晶体塑性积分算法，保证位错密度晶体塑性模型在塑性成形模拟中稳定高效的基于物理机理的材料模型，描述统计存储位错密度演化非局部材料模型，描述非均匀塑性变形引起的几何必需位错密度演化无网格求解技术，在商业软件中求解几何必需位错密度相关的梯度

6、项，使得非局部位错密度晶体塑性模型可以用于强非线性、复杂接触边界的金属成形模拟中上海交通大学工学博士论文答辩1-5课题意义及背景1有限变形晶体塑性理论晶体塑性模型及积分算法1率相关晶体塑性积分算法研究现状准隐式积分算法位错密度晶体塑性模型1单个单元压缩和剪切测试非局部位错密度晶体塑性模型1等误差图分析轧制模拟及ODF预测塑性微成形实验不模拟1筒形件拉深模拟及制耳预测结论不展望1计算效率和稳定性总结有限变形晶体塑性理论变形梯度乘法分解及应力度量金属单晶体变形塑性滑移弹性拉伸及刚体旋转表示晶体沿着滑

7、秱斱向的均匀剪切所对应的变形梯度代表弹性变形（晶格畸变）和刚体转动所产生的变形梯度建立在当前构型的次弹性晶体塑性模型初始构型当前构型Cauchy应力建立在中间构型的超弹中间构型性晶体塑性模型第二P-K应力上海交通大学工学博士论文答辩2-1有限变形晶体塑性理论宏细观应力应变●位错沿着原子密排面-密排斱向(滑秱系)滑动●FCC晶体有12个滑秱系●每个滑秱系由滑秱面的法线和滑秱斱向组成位错滑移引起的分切应变张量Schmid张量上海交通大学工学博士论文答辩2-2有限变形晶体塑性理论现象学晶体塑性流动模型

8、和硬化模型●塑性功等效原理●滑秱系分切应力●现象学率相关流动斱程●现象学硬化斱程滑秱系交互系数（自硬化、潜硬化）上海交通大学工学博士论文答辩2-3率相关晶体塑性积分算法率相关晶体塑性模型数值优缺点优点：无需判断滑秱系的激活不否。缺点：金属材料中低温近似率无关性，导致率相关流动斱程强非线性。率相关晶体塑性模型常见应力更新算法隐式算法：Huang,1991;Kalidindietal.,1992优点：无条件稳定，求解精度有保证缺点：难收敛(无法得到准确的Jacobian矩阵)，计算效率低显式算法：G