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[發明專利]一種固液兩相磨粒流精密加工分子動力學構建方法在審

專利信息
申請號: 201910628086.5 申請日: 2019-07-12
公開(公告)號: CN110334462A 公開(公告)日: 2019-10-15
發明(設計)人: 李俊燁;解鴻偲;孟文卿;李學光;宋俊成;張心明;趙偉宏;徐成宇 申請(專利權)人: 長春理工大學
主分類號: G06F17/50 分類號: G06F17/50
代理公司: 暫無信息 代理人: 暫無信息
地址: 130022 *** 國省代碼: 吉林;22
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 分子動力學 切削 固液兩相 精密加工 鐵碳合金 磨粒流 構建 磨粒 可視化處理 磨粒流加工 碳化硅磨粒 邊界條件 動態過程 堆垛層錯 仿真計算 仿真模型 工件材料 核心算法 晶態結構 模擬區域 缺陷結構 數值分析 微觀尺度 位錯缺陷 相關參數 研究對象 原子團簇 運動規律 作用機制 數據處理 平衡態 勢函數 位錯環 弛豫 摩擦 分析 發現
【說明書】:

發明涉及了一種固液兩相磨粒流精密加工分子動力學構建方法,其具體方法如下:(1)分子動力學仿真模型的建立;(2)設定模擬區域的邊界條件;(3)勢函數的選取;(4)系統弛豫;(5)設定和模擬相關參數;(6)核心算法仿真計算;(7)系統內部平衡態演化;(8)數據處理與可視化處理。本發明方法基于微觀尺度摩擦與材料晶態結構理論,以碳化硅磨粒微切削鐵碳合金工件材料為研究對象,通過對磨粒微切削的動態過程進行分子動力學數值分析,發現在磨粒微切削過程中工件內部存在原子團簇、V形位錯環、堆垛層錯和位錯缺陷結構,對缺陷結構特征及其形成、變化和運動規律進行分析,揭示磨粒流加工鐵碳合金材料的微切削作用機制。

技術領域

本發明涉及一種固液兩相磨粒流精密加工分子動力學構建方法,屬于固液兩相磨粒流精密加工技術領域。

背景技術

分子動力學方法是目前應用最廣泛的計算宏觀復雜體系的方法,發展至今,研究學者建立了許多適用于不同材料體系的力場模型,極大提升了計算復雜體系結構與熱力學性質的能力及準確性,其模擬系統中粒子的運動具有了確定的物理依據。同時可獲得系統的動態特性與熱力學統計數據,為相關研究的理論分析提供了重要的依據。

磨粒流加工過程中的切削效應是發生在工件表面局部區域內的動態過程,為探討微觀尺度下磨粒流微切削作用機制,采用分子動力學模擬方法,對磨粒流精密加工鐵碳合金工件過程進行數值模擬研究,為深入研究磨粒流精密加工技術提供理論基礎和技術支持。

發明內容

本發明的目的在于提供一種固液兩相磨粒流精密加工分子動力學構建方法,數值模擬方法即為仿真方法,該方法能為磨粒流精密加工生產實際提供重要的技術指導。

為了實現上述目的,本發明的技術方案如下:

一種固液兩相磨粒流精密加工分子動力學構建方法,其具體方法如下:

(1)分子動力學仿真模型的建立:利用Lammps軟件構建金屬鐵的晶體模型,選取α-Fe的晶格常數為0.2863nm,模型在x、y和z方向上分別對應晶向[100]、[010]和[001],各方向尺寸為其中包含114388個Fe原子。工件內碳原子的質量分數分別定為0.30%、0.40%、0.50%和0.60%,根據不同的碳原子質量分數,在所構建的金屬鐵晶體模型的晶格間隙相應陣點位置處隨機加入相應數量的碳原子。選擇立方碳化硅為磨粒,利用Materials studio軟件中Visualizer窗口構建碳化硅磨粒模型,模型直徑包含724個硅原子和682個碳原子,初始放置在工件右上方距工件邊緣位置,在Discover設置中能量模塊選擇CVFF立場,對模型進行空間結構最優化及能量最小化處理;

(2)設定模擬區域的邊界條件:施加周期性邊界條件并引入最近鄰像約定,對中心元胞內的原子運動及其相互作用進行計算;

(3)勢函數的選取:選擇EAM勢來描述鐵碳合金工件中Fe-Fe、Fe-C和C-C之間的相互作用,選擇Morse勢函數來描述鐵碳合金工件與碳化硅顆粒中Fe-Si、Fe-C(SiC)、C-C(SiC)和C-Si之間的相互作用,選擇Tersoff勢函數來描述碳化硅顆粒中C-C、C-Si和Si-Si之間的相互作用;

(4)系統弛豫:選擇等溫等壓系綜(NPT)進行平衡約束,利用Nose-Hoover熱浴法將系統弛豫10000步,以使系統初始模型達到平衡狀態;

(5)設定和模擬相關參數:模擬系統的初始溫度分別設定為290K、300K、310K、和320K,磨粒速度設定為60m/s,切削深度為數值模擬步數為140000步,積分步長選擇為1fs;

(6)核心算法仿真計算:確定原子初始位置和速度,根據Fi=-▽Up計算系統勢能及原子受力。根據Verlet積分算法預測下一時刻原子速度。根據計算系統動能,驗證系統動能是否滿足如果滿足,則根據Verlet積分算法預測下一時刻原子位置。統計計算結果;

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