Rolling contact fatigue behaviors of 25CrNi2MoV steel combined treated by discrete laser surface hardening and ultrasonic surface rolling
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, the effect of a novel surface treatment method that combing the discrete laser surface hardening (DLSH) and ultrasonic surface rolling (USR) on the material properties (surface roughness, microstructures, microhardness and residual stress) and rolling contact fatigue (RCF) behaviors of 25CrNi2MoV steel were investigated. A continuous-wave diode laser with a maximum output power of 2 kW was used to fabricate four different types of DLSH density samples with a size of Φ42 mm × 6 mm. The results showed that the combined USR treatment improved the surface quality (including roughness and oxide layer) of the DLSH samples, increased surface hardness, and obtained a beneficial surface compressive residual stress of up to 1240 ± 91 MPa. The severe plastic deformation introduced a gradient nano/ultrafine grain layer on both hardened zone (HZ) and substrate zone (SZ) surfaces of DLSH group samples, and the deformation depth decreased with the increase of DLSH density within 24.3–65.3 μm. Accumulation of plastic deformation below and around the HZ edge resulted in a gradient drop in hardness from HZ to SZ, which helps to relieve the occurrence of stress concentration at the surface HZ edge. Benefit from favorable factors, the RCF life of combined treated samples with hardened spot densities of 28%, 50%, 79% and 100% was increased by 82.2%, 123%, 143.6% and 171.9% compared with that of the untreated samples, respectively. After USR treatment, the failure mode within the SZ changed from spalling to delamination, but it remained as spalling failure within the HZ.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».