鋁合金材料A356疲勞壽命試驗研究優化 CAE有限元分析

楊 雷，李自平，向用均，楊鈞浩，高 為

（四川建安工業有限責任公司，四川 成都 625000）

鑄造鋁合金具有良好的鑄造工藝性能、力學性能和機械加工性能，在汽車行業得到了廣泛的應用。汽車的輕量化趨勢已由發動機開始向汽車懸架進軍。由于懸架（扭梁/副車架等）復雜的受力情況，對鋁合金產品的可靠性就有更高更準確的要求。產品開發前期的CAE有限元可靠性壽命分析數據對產品的結構設計至關重要。本文以下內容主要為如何得到對特定加工工藝的材料 的不同結構產品進行置信度較高的有限元疲勞壽命分析數據。

1 試驗方案設計及執行

1.1 試驗材料

本次試驗針對A356鋁合金材料進行研究分析，該材料的主要元素及含量如表1所示。

表1 AlSi7Mg0.3（A356.2）主要元素含量表

1.2 試驗設備

伺服材料疲勞試驗系統包括金屬材料疲勞試驗臺EHF-UV100k3-040-1AUS、電液伺服十通道懸架結構試驗系統SVT-50-300。設備均由四川航天計量測試研究所年度校準。

1.3 試驗步驟

（1）如表2所示，取5根試驗樣件做靜態拉伸試驗，得到5個試驗樣件的抗拉強度數據。根據5個抗拉強度數據值計算出抗拉強度的中位數。由于5根試驗結果的值十分接近，可以采用平均值替代中位數。根據截面積計算出平均抗拉強度327.75 MPa，屈服強度210.335 MPa。

表2 各試驗樣件最大拉力值

（2）根據抗拉強度平均數的40%～75%內取需要的應力點，可以根據實際情況在中間位置每隔5%取一個應力值，兩端每隔10%取一個應力值。每一個應力值需要進行5個試驗樣件的疲勞耐久試驗。初步取75%，65%，60%，55%，50%，40%的值作為試驗載荷輸入。最終與CAE分析技術人員協商確定12 kN、10.6 kN、9.8 kN、9 kN和6.5 kN的載荷為試驗載荷。根據試樣樣件的直徑為8 mm，所對應的應力依次為：238.9 MPa、211.0 MPa、195.1 MPa、179.1 MPa、129.4 MPa。

（3）按照從大到小依次進行疲勞耐久試驗，=-1（即載荷幅值為拉壓載荷）。

所測數據如表3所示。試驗安裝及試驗后樣件如圖1、圖2所示。

表3 各試驗樣件疲勞壽命值

圖1 試驗安裝照片

圖2 試驗后樣件照片

1.4 試驗數據分析

從試驗數據可知，相同載荷的不同試驗樣品的試驗結果差別很大，高載荷的個別試驗次數甚至高于低載荷的試驗次數；同載荷的不同樣件的試驗次數也有較大差異。此種情況的原因眾多，少量的次數偏差大多由加工誤差引起，而如238.9 MPa應力下的第一件與第二件的大量誤差一般是材料內部缺陷造成，如組織粗大、夾雜等。該原因分析可以通過光學顯微鏡以及掃描電鏡可以觀察出來，很多文獻已經提到。我們分析的重點在于得到較準確的每種應力載荷下的樣件疲勞壽命，所以就必須對每種載荷下不同樣件的試驗結果進行基于金屬件疲勞威布爾分布GB/T 34987—2017/IEC 61649:2008的數據統計分析，分析結果如表4所示。

表4 各應力的試驗數據統計分析結果

應力-壽命曲線（Stress life curve，SN）曲線擬合如圖3所示。

圖3 A356-SN曲線

2 代入CAE分析軟件進行數據修正

將分析統計后的SN數據通過軟件接口對分析軟件數據庫中的材料性能參數做出修正。調整后的分析結果要與統計后的試驗數據盡量吻合。

采用線性分析的方式來計算拉壓的強度，由 于載荷的對稱性，下面僅展示拉伸狀態的強度結果，如圖4所示。

圖4 修正后各載荷下抗拉強度的分析結果

從上述的結果可知，按公式手算的結果與有限元分析（Finite Element Method, FEM）方法相比均偏小，但差異不大，對后續疲勞分析的結果是有一定的影響的。

采用測試的SN曲線進行疲勞分析（B90）。

分析時按=-1的對稱恒幅循環載荷進行加載分析，以得到基于測試的基本SN曲線下的耐久結果，如圖5所示。

圖5 修正后各載荷下疲勞壽命的分析結果

上述的疲勞分析結果與試驗結果的整體趨勢是完全一致的，另外由于前述提到的試驗數據的離散原因，所得的SN曲線是并不完全準確的，在 高應力區的偏差較大，而在低應力區則有非常好的吻合度，即抗拉強度的40%左右還是有很好的置信度的，這一點在后面實際產品試驗和分析的對比中也得到了驗證。

3 進行結構產品比對試驗

CAE分析結果與樣件的試驗結果調整吻合后，進一步進行結構樣件的疲勞壽命試驗與有限元壽命分析結果的比對驗證。材料為A356的后副車架的疲勞耐久試驗項目眾多，取其中一項前懸置支架耐久試驗進行比對。該試驗項目要求對結構件進行及兩個方向施加±12 kN的疲勞耐久試驗。由于材料壽命完全取決于試驗載荷的大小，試驗結果及分析結果均不會出現失效，該結構樣件能滿足壽命要求。為驗證優化后分析結果的匹配度，我們加大了試驗載荷，試驗載荷提高了到22 kN，由于焊縫處是結構件的薄弱環節，焊 縫處根據經驗一般為裂紋源，分析結果及試驗結果都是焊縫處最先失效，失效圖片及分析如圖6—圖9所示。

圖6 結構件試驗安裝圖片

圖7 ±12 kN的疲勞耐久試驗分析結果

圖8 ±22 kN的疲勞耐久試驗分析結果

圖9 ±20 kN的疲勞耐久試驗樣件開裂照片

試驗失效次數：84 538，CAE疲勞耐久試驗分析結果次數：200 000/2.035=98 280，誤差范圍控制在了15%以內。由于前期每種載荷下的試驗樣本量只有5根，且試驗結果數據較離散，如需縮小誤差范圍，需增加樣本量，優化材料SN曲線。增加樣本量就會增加試驗時間，而15%的誤差對于前期結構開發已經可以提供一定的參考依據。由于產品前期結構更改較為頻繁，所有的結構更改均用實際臺架試驗進行驗證費時費力，而軟件自帶材料數據庫與實際產品的加工工藝（熱處理等）存在差異，會造成分析結果與實際試驗有較大的誤差。該方法可有效改善這種差異，并使得分析結果具有較高的可信度。

4 結論

通過前期反復的試驗及軟件數據調整，得到的主要結論如下：

建立了鋁合金A356標準棒材及結構件的有限元模型，通過材料拉伸及疲勞試驗計算出了材料的性能參數并收集了不同應力下的試驗次數。 通過數理統計學的威布爾分布GB/T 34987—2017/ IEC 61649:2008標準計算并擬合得到SN曲線。

將該材料SN曲線帶入并修正有限元分析軟件的數據庫，建立了鋁合金A356材料某一結構件的有限元模型。使用數據庫修正后的有限元分析軟件對其進行疲勞壽命分析。將兩種載荷下的結構件試驗結果及軟件分析結果進行比對，有效提高了有限元分析軟件結果的可信度，誤差范圍降低到了15%以內。