预测齿轮的机械性能对于减少与开发新齿轮应用相关的时间和成本至关重要。在恩骅力，我们开发了一个基于实验案例研究、局部纤维取向和固有材料行为的框架，可以准确预测齿轮的疲劳寿命。
开发成功的齿轮应用需要具有准确故障预测的可靠产品，并且是第一个准备好上市的产品。然而，预测齿轮的短期和长期机械性能需要考虑由于误用或失速扭矩引起的静态强度，以及考虑以根部断裂为失效模式的耐久性性能。
测试根部应力疲劳。
为了显著减少开发齿轮应用的时间和成本，我们可以使用经过实验验证的框架，使用简化测试（例如标准拉伸杆疲劳测试或简化齿轮测试）准确预测齿轮的终身疲劳性能。该框架包括对玻璃纤维含量增加的刚度的计算，以及具有不同载荷条件的应用，包括零件几何形状、浇注位置和温度。
通过在每个设计阶段进行专门的应用测试，我们可以以迭代的方式推动成功的最终设计。如果我们将简化的测试结果与齿轮应用专业知识和基本材料知识（包括纤维取向和固有材料行为）相结合，我们可以预测齿轮失效模式及其相应的扭矩水平。
齿轮应用中的根应力疲劳受到两种主要失效机制的影响：塑性控制失效和裂纹扩展失效。由于玻璃纤维增强齿轮主要用于振幅和循环次数都较大的循环载荷应用，因此零件的使用寿命将在很大程度上取决于裂纹扩展控制故障。
这种故障是由加工、处理或添加填料引起的小初始缺陷引起的，这些缺陷导致负载下的应力浓度，并最终传播导致故障的裂隙或裂纹。使用一组通过实验案例研究开发和验证的方程，我们可以准确预测疲劳寿命，包括温度依赖性。
我们在整个测试中使用了Stanyl®TW271F6，在测试开始时没有水分。将固体润滑剂（PTFE）添加到样品中进行耐久性测试。测试齿轮通过六个浇口在双腔模具中注塑成型，并用 30% 的玻璃纤维（按重量计）进行增强，为成型过程中的收缩提供了良好的补偿。成型后，齿轮的质量为12，符合ISO 1328标准。
使用带有两个电机的定制环境控制实验装置，其中一个以给定速度旋转齿轮，而另一个制动器以确保从动齿轮的恒定扭矩输出。局部牙齿温度由于摩擦而增加，直到达到稳态温度，这是通过红外传感器测量的。
在熔接线上，纤维取向不平行于齿根。这结果导致零件中这些位置的刚度和强度存在差异。我们假设齿轮齿的平均均匀纤维取向，以确定表示应力-应变曲线应力的因子，尽管该因子将在很大程度上取决于齿轮几何形状和浇口位置。
熔接线上纤维取向的差异会导致局部刚度和强度的差异。
在不同的扭矩水平和不同的环境温度下测试了齿轮的耐久性，并记录了使用寿命。实验表明，使用寿命受到施加的扭矩水平和环境条件的严重影响。
在恩骅力，我们利用这些数据和测试方法开发了一种方法，该方法基于齿轮测试仪上的非等温耐久性测量准确预测根部故障。我们可以使用与温度相关的预因子预测等温根应力疲劳曲线。这些预测表明，使用寿命的精度在3倍以内，但温度非常高或测试时间很长的应用除外，在这些应用中，磨损成为潜在的故障机制。
CAE专家/恩骅力科学家
Benjamin van Wissen是恩骅力的CAE专家/科学家 。 他对聚合物应用进行有限元分析，包括强度、刚度、疲劳、蠕变、噪声、振动与声振粗糙度和热性能评估。他专门从事聚合物齿轮强度的计算和设计。除此之外，他还负责基础材料研究，以表征复杂的FEA材料卡。在加入恩骅力之前，Benjamin曾在汽车和化工行业工作。他是一位强大的工程专家，擅长使用 Abaqus、Altair Hyperworks（包括 Optistruct 和 CFD）、Digimat 和 KISSsoft 进行齿轮设计和计算的有限元分析。
08 July 2024
