对于任何带有运动部件的机器来说，微动都是一项工程设计挑战。对于轴承、齿轮齿和翼型根槽等部件来说，这是一个特别大的问题，因为这些部件承受着高负荷，并且处于动态或振动接触条件下。当高压条件施加到称为“床层边缘”的区域的表面时，就会发生微动损坏，该区域指的是接触不连续的区域。

我们最近采访了 McMillian 博士，进一步了解了她对材料疲劳建模的看法。以下是采访摘录。

拉伸和压缩等各种载荷条件如何影响材料响应？这种理解如何指导新模型和方法的开发？

在材料科学中，材料对载荷条件的响应至关重要。通常，在载荷作用下，材料可以受到拉伸和压缩。然而，在接触载荷作用下，主要的影响是压缩。值得注意的是，压缩后，一些残余塑性会在残余应力场中引起一定程度的张力，尽管这通常很小。我的模拟显示等效塑性应变的产生有限，这让我重新考虑了我使用的应变硬化模型。

在疲劳分析中，R 因子（表示压缩与拉伸的比率）至关重要。不同的负载情况会显著影响疲劳寿命。我的模型（尤其是在接触负载情况下）表明 R 因子不平衡，主要表现为拉伸。这种偏差促使我探索棘轮效应，这种效应发生在未完全逆转的循环负载中。棘轮效应会显著影响材料疲劳，尤其是对此类负载历史敏感的材料。

材料模型（包括基于 Mises 标准描述塑性的 Johnson-Cook 模型，具有硬化行为、应变率依赖性和温度依赖性）在硬化规则方面的方法各不相同。这些规则通常取决于加载历史和应变率。在探索各种模型时，我正在考虑是否采用非线性各向同性模型或其他模型，同时考虑诸如 Bauschinger 效应之类的因素，该效应描述了材料的应力-应变特性如何因内部应力分布而变化。

这种理论探索引发了实际考虑。例如，调整一台简单的硬度测试机来试验不同的压头形状和材料样本可以提供有价值的数据。通过进行各种测试并使用具有目标函数的逆向工程优化，可以将参数拟合到 Abaqus 等模拟软件中的数学模型中。这种方法可以简化材料表征，可能提供比当前做法更具成本效益的方法。

鉴于这些见解，我已提交专利申请以?；ふ庵中路椒?。目标是将理论预测与不同负载条件下的实际材料响应相一致，从而增强我们对材料行为的理解和表征。

将数学和计算模型与传统工程方法相结合如何增强对材料的理解，特别是关于微动疲劳的理解？

我的目标是强调确定导致系统故障或材料性能下降的主要因素的重要性。了解这些故障的根本原因有助于在解决磨损和疲劳问题时做出更明智的决策。具体来说，我指的是微动疲劳等现象，即部件之间反复接触和摩擦会导致微观结构损坏，表现为点蚀或表面性能下降。将我们对这些故障的理解分为三个阶段可能会有所帮助。

1. 传统上，工程方法主要是描述性的，侧重于对故障组件进行事后分析以推断故障模式，然后进行设计以避免故障。

2. 然而，更现代的方法超越了简单的观察。在过去的 50 年左右，这种方法一直遵循结构化的测试程序，如果你愿意的话可以称之为“测试金字塔”，其中在测试试样、组件、组件和产品级别执行多项测试。进行多次测试的目的是建立统计信心，因为无法准确预测疲劳故障。在不同级别进行测试的目的是确保负载应用在统计上是现实的。统计方法是这种方法的基石，用于预测故障的可能性和时间；这是一个巨大的测试，因为对疲劳的理解核心尚不清楚。

3. 我的工作目的是更好地理解这个关键点，使已知的科学（弹性理论和可验证的合理塑性模型）与可观察的事实（制造过程中或作为自然部分出现的材料的几何特征）相适应，并且当疲劳可以被理解为一门“科学”而不是统计测量时，在科学基础上建立材料样品测试和验证测试程序。

“所有科学要么是物理学，要么是集邮”这一模因归功于欧内斯特·卢瑟福。这似乎对其他科学不尊重，但我认为所表达的观点更为微妙。物理学的基本观点是，基于另一尺度的行为模型，可以预测或至少理解一维尺度上的物理事物的行为。此类模型通常涉及数学。

因此，就弹性理论而言，这是基于对化学键（原子和分子尺度）的理解而理解的，化学键又为晶体结构（纳米尺度）的概念提供了信息，而晶体结构又为弹性模量（宏观尺度）的概念提供了信息。张量微积分的数学知识使我们能够对固体的力和变形进行计算建模。

应力和应变的概念仅仅是数学抽象，尽管它们很有用。同样，对塑性的理解可以追溯到原子或纳米尺度，但理解和建模步骤更为复杂。合金能够执行其设计的工程任务（例如疲劳强度），因为将其他元素混入材料中会以有益的方式破坏晶体结构。宏观尺度特性就是由此产生的。

因此，我试图做的是取代简单的观察-预测，这是一种“集邮”式的科学行为?！安馐越鹱炙备拍睿ㄔ谑匝⒆榧?、组装、产品层面进行多次测试）也是一种“集邮”式的行为：每次测试都是一次简单的观察。统计分析是一种数学行为，它确实将一个尺度与另一个尺度联系起来，从试样到产品，但即使是一个微小的测试试样也是宏观尺度：没有有意义的物理变化，只有复杂性变化。

通过将宏观几何和微观几何特征联系起来，然后根据已建立的弹性和塑性原理（以原子和纳米尺度理解为基?。┙⒛Ｐ?，我试图将材料疲劳科学从“集邮”转变为“物理学”。一旦成为物理学，建模就应该具有预测性，然后测试是为了验证模型，而不是一个详尽的“集邮”库。

我的方法是整合数学和计算模型来预测和分析失效机制。它涉及开发和利用基于材料科学原理（例如弹性和塑性理论）的计算模型。这些模型模拟各种条件下的潜在应力响应和变形行为，本质上提供了材料性能的数学近似值。

这种跨学科方法将工程学与物理学、数学和计算机科学融为一体。它要求全面了解机械方面以及计算模拟固有的精度和准确性。必须严格评估所采用的算法和数值方法的可靠性和有效性。

采用这种多方面的视角大有裨益。仅依靠基于测试和统计的工程方法会耗费大量资源且成本高昂。通过利用数学和计算技术，我们可以减少对物理测试的依赖，从而获得经济高效且省时的解决方案。这种方法可以进行更有针对性的测试和更精细的分析，从而提高获得见解的能力，并以更高的准确性和更少的开支做出预测。