一种预测轴承钢疲劳寿命的方法和装置

摘要

本发明公开了一种预测轴承钢疲劳寿命的方法和装置，涉及钢材料技术领域。一具体实施方式包括：从轴承钢的端面获取至少一组金相样；对金相样的金相面进行打磨抛光；将金相样置于全自动夹杂物分析仪中进行夹杂物检测，得到每组金相样的检测结果数据；基于坐标信息计算每组金相样的平均夹杂物间距；根据平均夹杂物间距和理想夹杂物间距计算轴承钢的均匀度；其中，均匀度用于预测轴承钢的疲劳寿命的长短。该实施方式能够通过预测夹杂物分布的均匀度，从而预测轴承钢的疲劳寿命长短。

说明书

技术领域

本发明涉及钢材料技术领域，尤其涉及通过表征轴承钢夹杂物分布均匀度来预测轴承钢的高周疲劳寿命长短。

背景技术

疲劳寿命是检验轴承钢质量是否合格最重要的指标，研究表明轴承钢70%以上的高周疲劳失效是由于夹杂物引起的，因此表征夹杂物分布均匀度是非常有必要的。

目前，主要通过韦布尔分布来预测夹杂物尺寸分布，即预测最大尺寸夹杂物的分布。但是，该方法只能够预测最大尺寸夹杂物分布，不能预测夹杂物分布的均匀度。而高品质轴承钢对钢中夹杂物要求是尺寸尽可能的小、数量尽可能的少、分布尽可能的均匀。当钢中夹杂物尺寸小到一定的时候，影响因素就是数量和分布。因此，夹杂物在轴承钢中分布越均匀，对于提高疲劳寿命越有利。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，只能够预测最大尺寸夹杂物分布，不能预测夹杂物分布的均匀度，无法进一步预测轴承钢的疲劳寿命长短。针对现有技术中的缺陷，提供一种预测轴承钢疲劳寿命的方法和装置。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种预测轴承钢疲劳寿命的方法，包括：

从轴承钢的端面获取至少一组金相样，并对所述金相样的金相面进行打磨抛光；

将所述金相样置于ASPEX中进行夹杂物检测，得到每组所述金相样的检测结果数据；其中，所述检测结果数据包含夹杂物数量和每个夹杂物的坐标信息；

基于所述坐标信息计算每组所述金相样的平均夹杂物间距；

根据所述平均夹杂物间距和所述理想夹杂物间距计算轴承钢的均匀度；其中，所述均匀度用于预测轴承钢的疲劳寿命的长短。

可选地，从轴承钢的端面获取至少一组金相样，并对所述金相样的金相面进行打磨抛光，包括：

对轴承钢的端面心部进行取样，得到至少一组金相样；其中，所述金相样是正方体，所述金相样上轴承钢的端面为金相面；

采用180目砂纸对所述金相面进行粗磨，再依次采用300目、600目、1000目、1500目和2000目砂纸对所述金相面进行细磨；

对所述金相面进行无抛光剂的抛光；

对所述金相样采用去离子水冲洗并轻抛光；

用吹风机吹干所述金相样，并用清洁胶带覆盖在所述金相面上。

可选地，将所述金相样置于全自动夹杂物分析仪中进行夹杂物检测，之前还包括：

设置检测面积以及夹杂物尺寸范围。

可选地，将所述金相样置于全自动夹杂物分析仪中进行夹杂物检测，得到每组所述金相样的检测结果数据，包括：

分别将每组所述金相样置于全自动夹杂物分析仪内，撕下清洁胶带并用压缩空气吹拭所述金相面，关闭全自动夹杂物分析仪的舱门；

基于所述检测面积和所述夹杂物尺寸范围，全自动夹杂物分析仪对每组所述金相样进行夹杂物检测，并生成每组所述金相样的检测结果数据。

可选地，基于所述坐标信息计算每组所述金相样的平均夹杂物间距，包括：

从所述检测结果数据中读取所有所述坐标信息；其中，所述坐标信息包括横坐标正值和纵坐标正值；

将每组所述金相样的所有夹杂物的所述坐标信息写入同一张数据表；

利用Python程序读取所述数据表中的所述坐标信息，并分别计算每个夹杂物与所有的相邻夹杂物之间的直线距离，从所述直线距离中选取最小直线距离作为该夹杂物与最近夹杂物之间的个体距离；

根据所述个体距离计算每组所述金相样的平均夹杂物间距。

可选地，根据所述平均夹杂物间距和所述理想夹杂物间距计算轴承钢的均匀度，包括：

利用理想间距公式计算理想夹杂物间距；其中，所述理想间距公式是

根据均匀度公式计算轴承钢的均匀度；其中，所述均匀度公式是

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种预测轴承钢疲劳寿命的装置，包括：

全自动夹杂物分析仪，用于对至少一组金相样进行夹杂物检测，得到每组所述金相样的检测结果数据；其中，金相样是从轴承钢的端面获取，且所述金相样的金相面经过打磨、抛光、去离子水冲洗和吹干后用清洁胶带覆盖；所述检测结果数据包含夹杂物数量和每个夹杂物的坐标信息；

计算模块，用于基于所述坐标信息计算每组所述金相样的平均夹杂物间距；

预测模块，用于根据所述平均夹杂物间距和所述理想夹杂物间距计算轴承钢的均匀度；其中，所述均匀度用于预测轴承钢的疲劳寿命。

可选地，还包括设置模块，所述设置模块用于设置检测面积以及夹杂物尺寸范围，以及

所述全自动夹杂物分析仪还用于：

基于所述检测面积和所述夹杂物尺寸范围，对每组所述金相样进行夹杂物检测，并生成每组所述金相样的检测结果数据；其中，在进行夹杂物检测前，撕下清洁胶带并用压缩空气吹拭所述金相面。

可选地，所述计算模块还用于：

从所述检测结果数据中读取所有所述坐标信息；其中，所述坐标信息包括横坐标正值和纵坐标正值；

将每组所述金相样的所有夹杂物的所述坐标信息写入同一张数据表；

利用Python程序读取所述数据表中的所述坐标信息，并分别计算每个夹杂物与所有的相邻夹杂物之间的直线距离，从所述直线距离中选取最小直线距离作为该夹杂物与最近夹杂物之间的个体距离；

根据所述个体距离计算每组所述金相样的平均夹杂物间距。

可选地，所述预测模块还用于：

利用理想间距公式计算理想夹杂物间距；其中，所述理想间距公式是

根据均匀度公式计算轴承钢的均匀度；其中，所述均匀度公式是

实施本发明的一种预测轴承钢疲劳寿命的方法和装置，具有以下有益效果：能够预测夹杂物分布的均匀度，从而预测轴承钢的疲劳寿命长短；进一步地，还可以比较不同炉次的轴承钢在疲劳寿命方面的表现。

附图说明

图1是本发明实施例提供的一种预测轴承钢疲劳寿命的方法的示意图；

图2是本发明实施例提供的一种预测轴承钢疲劳寿命的装置的示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例采用表征高品质轴承钢夹杂物分布均匀度的方式，通过轴承钢的均匀度预测轴承钢的疲劳寿命长短。进一步地，比较同一钢号的轴承钢中夹杂物均匀度，还可以预测不同炉次的轴承钢在疲劳寿命方面的表现。

如图1所示，本发明实施例提供的一种预测轴承钢疲劳寿命的方法，主要包括：

步骤S101、从轴承钢的端面获取至少一组金相样，并对金相样的金相面进行打磨抛光。

在从轴承钢取样时，从轴承钢的端面获取样本（即金相样），且每个轴承钢可以取一组或多组金相样。

作为一种优选的实施方式，金相样是正方体。本发明实施例将金相样上轴承钢的端面所在面称为金相面。在对金相样进行检测前，需要对金相面打磨抛光。

在本发明实施例中，步骤S101可以通过以下方式实现：对轴承钢的端面心部进行取样，得到至少一组金相样；采用180目砂纸对金相面进行粗磨，再依次采用300目、600目、1000目、1500目和2000目砂纸对金相面进行细磨；对金相面进行无抛光剂的抛光；对金相样采用去离子水冲洗并轻抛光；用吹风机吹干金相样，并用清洁胶带覆盖在金相面上。

对于金相面的打磨，先用180目砂纸粗磨，磨去表皮，以保证金相面的光洁度，再依次采用300目、600目、1000目、1500目和2000目砂纸细磨，细磨过程中保证上次的划痕被磨掉。

对于金相面的抛光，为了防止抛光剂对检测结果有影响，采用无抛光剂的抛光。无抛光剂的抛光是指：不采用抛光剂对金相面进行抛光；或，使用抛光剂粗抛，最后需要换一张抛光布，对金相面做细抛。

需要注意的是，磨抛的每个阶段时间均不宜过长。

对完成抛光的金相样，采用去离子水冲洗，并且迅速在换有干净的抛光布的抛光机上做轻抛光。轻抛光完成后用吹风机吹干试样，目的是去除粘在金相上的水渍，防止金相面氧化，影响检测结果。最后用清洁胶带覆盖在金相面上，保护好金相面。

步骤S102、将金相样置于全自动夹杂物分析仪中进行夹杂物检测，得到每组金相样的检测结果数据。

本发明实施例的检测结果数据可以包含夹杂物数量和每个夹杂物的坐标信息。全自动夹杂物分析仪（ASPEX）是一种扫描电镜-能谱仪系统产品，也是分析速度最快的钢铁夹杂物分析仪。

在本发明实施例中，在步骤S102之前，可以实施以下步骤：设置检测面积以及夹杂物尺寸范围。

需要说明的是，检测面积可以根据实际情况设定。夹杂物尺寸范围是指被检测的夹杂物的大小，夹杂物尺寸范围可以根据钢种确定。

在本发明实施例中，步骤S102可以通过以下方式实现：分别将每组金相样置于全自动夹杂物分析仪内，撕下清洁胶带并用压缩空气吹拭金相面，关闭全自动夹杂物分析仪的舱门；基于检测面积和夹杂物尺寸范围，全自动夹杂物分析仪对每组金相样进行夹杂物检测，并生成每组金相样的检测结果数据。

对金相样进行处理后，利用ASPEX对其进行夹杂物检测，从而得到每组金相样中夹杂物数量和每个夹杂物的坐标信息。

步骤S103、基于坐标信息计算每组金相样的平均夹杂物间距。

根据检测结果数据中所有的夹杂物的坐标信息，可以计算出每组金相样的任意两个夹杂物之间距离的平均值，即平均夹杂物间距。本发明实施例的坐标信息可以包括横坐标正值和纵坐标正值，其中，横坐标正值（X_ABS）表示横轴的坐标值，纵坐标正值（Y_ABS）表示纵轴的坐标值，且X_ABS和Y_ABS是正值。

在本发明实施例中，步骤S103可以通过以下方式实现：从检测结果数据中读取所有坐标信息；将每组金相样的所有夹杂物的坐标信息写入同一张数据表；利用Python程序读取数据表中的坐标信息，并分别计算每个夹杂物与所有的相邻夹杂物之间的直线距离，从直线距离中选取最小直线距离作为该夹杂物与最近夹杂物之间的个体距离；根据个体距离计算每组金相样的平均夹杂物间距。

对于每组金相样的平均夹杂物间距，可以利用Python（计算机编程语言）编写程序计算，即，先将每组金相样的所有夹杂物的坐标信息写入数据表；再利用Python程序从数据表内读取每个夹杂物的坐标信息，并计算每个夹杂物与最近夹杂物之间的个体距离；根据这些个体距离便可以算出每组金相样的平均夹杂物间距。需要注意的是，每张数据表内只记录一组金相样的所有夹杂物的坐标信息。最近夹杂物是指与当前计算的夹杂物距离最近的夹杂物，即最近夹杂物是相对某个夹杂物而言。

实际应用中，在计算某个夹杂物与最近夹杂物之间的个体距离时，可以先分别计算该夹杂物和与其相邻的所有夹杂物之间的直线距离，再从这些直线距离中选出最小值（即最小直线距离），该最小值即该夹杂物与最近夹杂物之间的个体距离，该最小值对应的夹杂物即该夹杂物的最近夹杂物。

作为一种优选的实施方式，Python程序的代码包括：

# 加载库

import pandas as pd

import numpy as np

# 读取数据

df = pd.read_excel(r'C:\Users\cff\Desktop\坐标.xlsx')

X = df['x'].values

Y = df['y'].values

# 求最小值

MINDIS = []

for i in range(len(df)):

Dis = []

for j in range(len(df)):

if j != i:

dis = np.sqrt((X[i]-X[j])**2 + (Y[i]-Y[j])**2)

Dis.append(round(dis,5))

mindis = min(Dis)

MINDIS.append(mindis)

# 整理,输出

df['mindis'] = MINDIS

df.to_excel('导出结果.xlsx',index = None)

步骤S104、根据平均夹杂物间距和理想夹杂物间距计算轴承钢的均匀度。

其中，均匀度与疲劳寿命相关，所以均匀度可以用于预测轴承钢的疲劳寿命的长短，且均匀度的值越接近1，轴承钢的疲劳寿命越长。

在本发明实施例中，步骤S104可以通过以下方式实现：利用理想间距公式计算理想夹杂物间距；根据均匀度公式计算轴承钢的均匀度；基于均匀度预测轴承钢的疲劳寿命的长短。

其中，理想间距公式是

需要注意的是，本发明实施例预测的疲劳寿命并非是对轴承钢寿命的量化，而是粗略估计轴承钢的疲劳寿命长短，应用中可以基于均匀度划分疲劳寿命等级。除了预测轴承钢的疲劳寿命长短之外，本发明实施例还可以比较分析不同轴承钢的疲劳寿命表现，例如，计算两个轴承钢的均匀度，基于这两个轴承钢的均匀度分析这两个轴承钢的疲劳寿命表现。

此外，如图2所示，本发明实施例提供的一种预测轴承钢疲劳寿命的装置200，主要包括全自动夹杂物分析仪201、计算模块202和预测模块203。

其中，全自动夹杂物分析仪201，用于对至少一组金相样进行夹杂物检测，得到每组所述金相样的检测结果数据；其中，金相样是从轴承钢的端面获取，且所述金相样的金相面经过打磨、抛光、去离子水冲洗和吹干后用清洁胶带覆盖；所述检测结果数据包含夹杂物数量和每个夹杂物的坐标信息；

计算模块202，用于基于所述坐标信息计算每组所述金相样的平均夹杂物间距；

预测模块203，用于根据所述平均夹杂物间距和所述理想夹杂物间距计算轴承钢的均匀度；其中，述均匀度用于预测轴承钢的疲劳寿命的长短。

在本发明实施例中，预测轴承钢疲劳寿命的装置200还可以包括设置模块（图中并未示出），所述设置模块用于设置检测面积以及夹杂物尺寸范围。

在本发明实施例中，所述全自动夹杂物分析仪201还可以用于：

基于所述检测面积和所述夹杂物尺寸范围，对每组所述金相样进行夹杂物检测，并生成每组所述金相样的检测结果数据；其中，在进行夹杂物检测前，撕下清洁胶带并用压缩空气吹拭所述金相面。

在本发明实施例中，所述计算模块202还可以用于：

从所述检测结果数据中读取所有所述坐标信息；其中，所述坐标信息包括横坐标正值和纵坐标正值；

将每组所述金相样的所有夹杂物的所述坐标信息写入同一张数据表；

利用Python程序读取所述数据表中的所述坐标信息，并分别计算每个夹杂物与所有的相邻夹杂物之间的直线距离，从所述直线距离中选取最小直线距离作为该夹杂物与最近夹杂物之间的个体距离；

根据所述个体距离计算每组所述金相样的平均夹杂物间距。

在本发明实施例中，所述预测模块203还可以用于：

利用理想间距公式计算理想夹杂物间距；其中，所述理想间距公式是

根据均匀度公式计算轴承钢的均匀度；其中，所述均匀度公式是

下文将通过举例的方式对本发明进行进一步的说明，目的是有助于本领域技术人员对本发明的构思、技术方案有更完整、准确和深入的理解，并有助于其实施，但是本发明的保护范围不限于这些实施例。

实施例一

1、从轴承钢端面上的心部取样，假设取10mm*10mm*10mm的正方体金相样三个。

2、将三个金相面用180目砂纸粗磨，磨去表皮，以保证金相面的光洁度，再依次采用300目、600目、1000目、1500目和2000目砂纸细磨，细磨过程中必须保证上次的划痕被磨掉。

3、用上述砂纸细磨后，对金相面进行抛光，为了防止抛光剂对检测结果有影响，不采用抛光剂，或，先使用抛光剂粗抛，最后需要换一张抛光布，对金相面细抛。

4、对抛光完成的试样（即金相样），采用去离子水冲洗，并且迅速在换有干净的抛光布的抛光机上做轻抛光（即轻轻抛下），再用吹风机吹干试样，目的是去除粘在金相样上的水渍，防止金相面氧化，影响检测结果。

5、上述步骤完成后，用清洁胶带覆盖在金相面上，保护好金相面。

6、假设将检测面积设定为32.363mm²，检测的夹杂物尺寸范围根据不同钢种而定。

7、将金相样置于ASPEX的舱门中，关闭舱门前，撕下清洁胶带，并用压缩空气对金相面吹拭，关上舱门，对金相样进行夹杂物检测。需要注意的是，ASPEX在完成对金相样的夹杂物检测后，能够生成每组金相样包含夹杂物数量和每个夹杂物的坐标信息的检测结果，具体的检测可以参考ASPEX的工作原理，本发明实施例不予赘述。

8、打开ASPEX生成的检测结果数据，将三组金相样中的每个夹杂物的坐标信息（包括X_ABS和Y_ABS）分别拷出到Excel（表格）的不同sheet（张）中。

9、在Python中编写程序，读取Excel中的坐标信息，目的是算出每个夹杂物与最近夹杂物之间的个体距离，计算结束后导出结果数据（即个体距离），求出每组金相样的平均夹杂物间距。

10、计算理想夹杂物间距，理想夹杂物间距用以下公式求出：

11、计算轴承钢的均匀度，均匀度用以下公式求出：

12、通过比较相同钢种不同金相样的C值，可以预测出疲劳寿命长短，C值越小，说明夹杂物分布越均匀，疲劳寿命越长。

实施例二

在实施本发明时，还可以通过比较同一钢号的轴承钢中夹杂物的均匀度，达到预测不同炉次轴承钢疲劳寿命长短的目的，具体参见如下示例，本实施例二与实施例一基本相同，相同之处不再赘述，不同之处在于：

1、从某牌号的轴承钢BG1和轴承钢BG2端部相同部位分别取10mm*10mm*10mm的金相样三个，选择端部所在面为金相面。

2、将每个金相样的金相面经过粗磨，细磨，粗抛，细抛等步骤后，用Aspex对所有试样（即金相样）进行检测，其中，检测面积设定为32.363mm²，夹杂物尺寸范围设定为0.5μm到12μm。

3、导出BG1和BG2所有试样的数据，运用Python程序处理坐标信息，求出个体间距，再对其求平均值，假设得到的数据如表1所示。其中，Python程序可以使用步骤S103的示例。

表1

4、基于步骤S104给出的计算理想夹杂物间距的公式，根据检测面积和得到的夹杂物数量可以求出每个试样中夹杂物理想情况下均匀分布的间距（即夹杂物平均间距），具体数值如表2所示。

表2

5、基于步骤S104给出的计算均匀度的公式，由表1和表2中的数据可以算出，轴承钢BG1中夹杂物分布的均匀度C1=0.459；轴承钢BG2中夹杂物分布的均匀度C2=0.430。因为C1比C2大且C1更接近1，因此可以预测轴承钢BG1比轴承钢BG2疲劳寿命长。

以上步骤是计算两种轴承钢中夹杂物的均匀度，并以此预测轴承钢BG1比轴承钢BG2疲劳寿命更长，接下来对这一预测进行验证：

1、对轴承钢BG1和轴承钢BG2相同部位各取滚动接触疲劳毛坯5份，并进行热处理。经过相同工艺热处理制度处理后，将滚动接触疲劳毛坯精加工成滚动接触疲劳试样。滚动接触疲劳试样的尺寸可以参考以下：滚动接触疲劳试样通过去除材料加工为圆柱形，其表面粗糙度为24μm、直径为10mm（直径公差为-0.002 mm）、长度为78 mm（长度公差为±0.05mm）、圆度公差为0.00025mm、圆柱度公差为0.00005mm。

2、滚动接触疲劳采用BG-M10（轴承材料接触疲劳试验机）进行相关实验，设备主轴转速设定为8000r/min，实验温度为室温，润滑方式采用油润滑，采用4.0GPa的接触应力。经过长时间的循环接触应力作用，直至滚动接触疲劳试样失效。

3、对滚动接触疲劳试样疲劳寿命数值进行整理，得到表3所示数据。

表3

4、对表3数据进行整理后得出：轴承钢BG1平均滚动接触疲劳寿命为2.72×10

综上所述，本发明实施例的一种预测轴承钢疲劳寿命的方法和装置，至少具有以下有益效果：能够预测轴承钢的疲劳寿命长短；进一步地，还可以比较不同炉次的轴承钢在疲劳寿命方面的表现。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。