Fatigue and Anisotropic behaviours of cold rolled AA1200 Aluminium Alloy
محل انتشار: مجله مکانیک کاربردی محاسباتی، دوره: 49، شماره: 2
سال انتشار: 1397
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 480
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JCAM-49-2_016
تاریخ نمایه سازی: 18 تیر 1398
چکیده مقاله:
This study examines the fatigue and anisotropy behaviour of cold rolled AA1200 aluminium alloy for light weight automotive connecting rod application. Aluminium (Al) 1200 ingots were melted at temperature of 680 0C (after one hour of heating) cast in sand mould and cast samples homogenized for 6 hrs at 480 0C. The cold rolling process was carried out after homogenisation for 10, 20, 30, 40 and 50% thickness reductions. The samples were characterised in 00, 150, 300, 450, 600, 750 and 900 to the rolling direction. The results show that degree of deformation increase linearly with mean stress, stress range, stress ratio, stress amplitude, thickness and area ratio for all the reductions and directions examined. Area and thickness ratio increases linearly with deformation at higher inclination (> 150). The fatigue life obtained in this work shows life cycles at different degrees of deformation: 7.5 x 104 cycles at 10% reduction, 1.3 x105 cycles at 20% reduction, 4.3 x 104 cycles at 30% reduction; 2.6 x 105 cycles at 40% reduction and 1.09 x 105 cycles at 50% reduction). The results of this study provide evidence that systemic controlled cold deformation can potentially be used to significantly enhance the fatigue life of AA1200 aluminium alloy components subjected to cyclic loadings.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Manasseh Oyekeye
Department of Mechanical Engineering, University of Lagos, Nigeria.
Joseph Ajiboye
Department of Mechanical Engineering, University of Lagos, Nigeria
Samson Adeosun
Department of Metallurgical and Materials Engineering, University of Lagos, Nigeria
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :