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标 题： A functional approach to integrating grinding temperature modeling and Barkhausen noise analysis for prediction of surface integrity in bearing steels
一种将磨削温度建模与巴克豪森噪声分析相结合的功能性方法，用于预测轴承钢的表面完整性
作 者： Sridharan, Uppiliappan
Bedekar, Vikram
Kolarits, Francis M.
关键词： Grinding  [研磨]
Modeling  [ 建模]
Barkhausen Noise  [ 巴克豪森噪声]
出版年： 2017
期刊名： CIRP Annals
CIRP年刊
年卷期： 2017, vol.66, no.1
摘 要： The use of NDE techniques such as Barkhausen Noise Analysis (BNA) for detection of grinding induced thermal damage is often application specific due to variables in the grinding process. In this paper, Malkin's grinding energy partition model is applied in conjunction with BNA to reliably predict occurrence of thermal damage in through-hardened bearing steels independent of grinding variables. Various intensities of material transformation such as surface, sub-surface retempering and rehardening were accurately detected and validated by metallography and residual stress analysis. The results demonstrate that material-specific models independent of grinding process variables can be effectively utilized to predict thermal damage. (C) 2017 Published by Elsevier Ltd on behalf of CIRP.

由于磨削工艺中的变量存在差异，采用巴克豪森噪声分析（BNA）等无损检测技术来检测磨削引起的热损伤往往具有应用特定性。本文将马尔金的磨削能量分配模型与BNA结合使用，以独立于磨削参数的方式可靠预测通过淬硬轴承钢的热损伤发生情况。通过金相学和残余应力分析，准确检测并验证了不同强度的材料转变，如表面、次表面回火及再硬化。结果表明，可针对特定材料开发出不依赖于磨削工艺变量的模型，从而有效预测热损伤。（C）2017 Elsevier Ltd 代表 CIRPP 出版。
中文内容为网络AI翻译，专业术语未必准确，仅供参考。

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