On the optimization of laser shock peening induced residual stresses
Creators: name: Chupakhin, Sergey
Publisher: name: TUHH Universitätsbibliothek
Year: 2018
Subjects: classificationCode: 620
subject: Ingenieurwissenschaften

description: Die Flugzeugindustrie sucht nach neuen kosteneffizienten Ansätzen zur Erhöhung der Lebensdauer von Komponenten sowie zur Durchführung von Reparatur- und Wartungsarbeiten an zunehmend älter werdenden Flugzeugen. Ein vielversprechender Lösungsansatz besteht in der Anwendung von Verfahren zur Erzeugung von oberflächennahen Eigenspannungen, um Rissinitiierung zu vermeiden sowie die Ausbreitung bereits vorhandener Risse zu verzögern. Jedoch unterliegen konventionelle Oberflächenmodifikationsverfahren gewissen Einschränkungen hinsichtlich der maximalen Eigenspannungswerten, der erzielbaren Eindringtiefen von Druckeigenspannungen und, aufgrund von geometrischen Randbedingungen, der Komplexität der zu behandelnden Strukturen. Daher gibt es eine starke ökonomische Motivation der Industrieunternehmen, neuartige eigenspannungsbasierte Ansätze der Ermüdungslebensdauer zu erforschen, obwohl der Effekt der Eigenspannungen nicht in den etablierten Regelwerken des Schadenztoleranzdesigns berücksichtigt wird. Das Laser Shock Peening (LSP) ist eine vielversprechende Methode, höhere Lebensdauern zu erzielen. Es hat sich gezeigt, dass lasergenerierte Druckeigenspannungen in Strukturen eine Verlangsamung der Ermüdungsrissausbreitung bewirken. Jedoch existiert aufgrund der Komplexität des LSP-Prozesses kein umfassendes Modell, das die Vorhersage von Eigenspannungsfeldern in Abhängigkeit der Prozessparameter erlaubt, weshalb eine Erhöhung der Lebensdauer durch Anwendung des LSP-Prozesses schwierig vorhersagbar ist. Darüber hinaus ist die Bohrlochmethode eine bewährte Technik zur ortsabhängigen Bestimmung von Eigenspannungen in metallischen Strukturen durch Messung von Dehnungsrelaxationen in der Umgebung eines an der Materialoberfläche eingebrachten Bohrlochs. Die Berechnung von Eigenspannungswerten aus den gemessenen Dehnungsrelaxationen basiert hierbei auf der Annahme, dass linear-elastisches Materialverhalten vorliegt und demzufolge die Eigenspannungswerte geringer als die Streckgrenze sind. Messbohrungen, welche infolge Überschreitung der Steckgrenze zu plastischen Verformungen in der Bohrlochumgebung führen, liefern jedoch ein verfälschtes Ergebnis. Daher ist zunächst die Entwicklung einer Methode erforderlich, mit der die durch plastische Verformung verfälschte Ergebnisse entsprechend korrigiert werden können und die zudem auf ein breites Spektrum von LSP-behandelten Werkstoffen anwendbar ist. Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, eine praktisch anwendbare Methode zur Korrektur der mit der Borhlochmethode gemessenen Eigenspannungen zu entwickeln, auf diesem Wege um die Auswirkung der LSP-Behandlung auf das Ermüdungsrisswachstum präzise zu ermitteln und für die Einbringung maßgeschneiderter Eigenspannungsmessungen zu nutzen. Im ersten Schritt wird die Methode zur Korrektur der mittels Borlochmethode bestimmten Eigenspannungen entwickelt, die bis zur Streckgrenze des Werkstoffes reichen können. Diese Korrekturmethode basiert auf der Kombination von Finite-Element-Modellierung und der Anwendung eines neuronalen Netzes. Die experimentelle Validierung der Korrekturmethode erfolgte durch Dreipunktbiegeversuche an der Aluminiumlegierung AA2024-T3 durch Messung von Spannungsprofilen mit linearem Gradient. Die Anwendbarkeit der entwickelten Korrekturmethode für die Messung der durch die LSP-Behandlung generierten hohen Eigenspannungen wird demonstriert. Im Unterschied zur Literatur besteht die Neuheit der entwickelten Korrekturmethode darin, dass in praktischer und eleganter Weise ein breites Spektrum an Eigenspannungsprofielen für unterschiedliches Werkstoffverhalten bestimmt und korrigiert werden kann ohne dass das Messverfahren an sich geändert werden müsste. Diese Korrekturmethode kann auch deshalb in der Industrie eingesetzt werden. Im zweiten Schritt wird der LSP-Prozess hinsichtlich der erzeugten Eigenspannungsprofile mit Hilfe der statistischen Versuchsplanung (Design of Experiment) optimiert. Diese Vorgehensweise umfasst LSP-Behandlungen mit unterschiedlichen Parametern und anschließender Messung von LSP-induzierten Eigenspannungsprofilen mit der Bohrlochmethode. Danach wird das Regressionsmodell in die experimentellen Daten eingepasst, um Beziehungen zwischen LSP-Parametern und Eigenspannungsprofilen zu identifizieren. Mittels Experimenten wird gezeigt, dass das Regressionsmodell geeignet ist, eine genaue Vorhersage eines Eigenspannungsprofils durch Vorgabe von LSP-Parametern zu treffen und umgekehrt. Im dritten Schritt wird das Regressionsmodell zur gezielten Erzeugung von Eigenspannungen in C(T)50-Proben, an denen Ermüdungsrissausbreitungsversuche durchgeführt werden, angewendet. Die Ermüdungsrissausbreitungsversuche zeigen, dass die Ermüdungsrissausbreitung in AA2024-T3 durch LSP-generierte Druckeigenspannungen erschwert wird. Die nachgewiesene signifikante Lebensdauererhöhung liefert die notwendige Voraussetzung für die Akzeptanz des LSP-Verfahrens zur Behandlung von metallischen Strukturen seitens der Industrie. Abschließend wird gezeigt, (i) dass die aus der Kombination von FEM und neuronalem Netz entwickelte Korrekturmetode eine robuste Bestimmung auch bei stark ungleichmäßigen Spannungsprofilen in unterschiedlichen Materialien ermöglicht; (ii) das Regressionsmodell eine Vorhersage der Eigenspannungsprofile durch Vorgabe von LSP-Prozessparametern liefert, was zur Kosteneffizienz beiträgt; (iii) wird für den Labormaßstab gezeigt, dass LSP die Lebensdauer von Aluminiumstrukturen der Luftfahrt signifikant erhöht.
description: There is a strong economic motivation of the aircraft industry to explore novel residual stress-based approaches for the fatigue life extension, repair, and maintenance of the growing fleet of ageing aircrafts, although the effect of residual stresses is not taken into account by the established damage tolerance evaluation methods. Laser shock peening — the most promising life enhancement technique — has already demonstrated great success in regard to the mitigation of fatigue crack growth via deep compressive residual stresses. However, no comprehensive model exists which allows the prediction of generated residual stress fields depending on the laser peening parameters. Furthermore, the hole drilling method — a well-established technique for determining non-uniform residual stresses in metallic structures — is based on measuring strain relaxations at the material surface caused by the stress redistribution while drilling the hole. However, the hole drilling method assumes linear elastic material behavior and therefore, when measuring high residual stresses approaching the material yield strength, plastic deformation occurs, which in turn leads to errors in stress determination. In the light of these two points, the present work aims to optimize the laser shock peening process in regard to high residual stress profiles, their correct measurement by the hole drilling method and demonstration of the fatigue crack growth retardation through the laser peening treatment on the laboratory scale. First, the methodology for the correction of the residual stresses approaching the material yield strength when measuring by the hole drilling is established and experimentally validated. The correction methodology utilizes FE modelling and artificial neural networks. In contrast to the recent studies, the novelty of this methodology lies in the practical and elegant way to correct any non-uniform stress profile for a wide range of stress levels and material behaviors typically used in industrial applications. Therefore, this correction methodology can be applied in industry without changing the procedure of hole drilling measurement. Second, the laser shock peening process is optimized in regard to the generated residual stress profiles using design of experiments techniques. The strategy involves laser peening treatment with different parameters and subsequent measurement of induced residual stress profiles through hole drilling. The measured stress profiles are subjected to correction using the neural network methodology. After that the regression model is fitted into the experimental data in order to find the relationship between the laser peening parameters and the stress profiles’ shapes. In the final stage, it is experimentally demonstrated that the established regression model provides an accurate prediction of the residual stress profile when using defined laser peening parameters and vice versa. Third, the regression model obtained in the design of experiments study is used for generating the desired residual stresses in the C(T)50 AA2024-T3 specimens for the fatigue crack propagation test. Significant retardation of the fatigue crack propagation of specimens due to the presence of deep compressive residual stresses is experimentally demonstrated on the laboratory scale.