号数	ばね論文集３９号（１９９４年）
ページ数	pp. 7−16
種類	論文
論文名	ばね鋼の疲労強度に影響を及ぼす介在物、ショットピーニング、脱炭層、微少表面ピットの総合的評価
Title	A Comprehensive Evaluation of Factors Influencing the Fatigue Strength of Spring Steels (Nonmetallic Inclusions, Shot Peening, Decarburized Layer and Small Surface Pits)
著者	村上　敬宜1)・小林　幹和2)・牧野　泰三3)・鳥山　寿之1) ・栗原　義昭4)高崎　惣一4)・江原　隆一郎5)
Author	Yukitaka MURAKAMI1)・Motokazu KOBAYASHI2)・Taizo MAKINO3)Toshiyuki TORIYAMA1)・Yoshiaki KURIHARA4)・Souichi TAKASAKI4)Ryuichiro EBARA5)
抄録	自動車懸架用ばね鋼（SUP9及びSUP10M）の疲労強度に影響を及ぼす因子であるショットピーニングと脱炭層を、村上らの提唱する、基地組織のビッカース硬さ、非金属介在物及び微小表面ピットの投影面積の平方根、及び応力比の因子を用いた疲労強度予測式に適用できる可能性を確認するための実験を行った。 　この実験によって、自動車懸架用ばね鋼の疲労強度に影響を及ぼす上記の諸因子を総合的に評価できる疲労強度予測式確立の可能性を究明した。 　実験結果を解析し、以下の点が明確になった。 1) ショットピーニングと脱炭層の2つの因子は、それぞれ平均応力と硬さとみなして予測式に適用できる。その結果、自動車懸架用ばね鋼の疲労強度に影響を及ぼす諸因子を総合的に評価できる予測式が確立された。 2) 疲労強度のばらつきの下限値は、極値統計によって予測される最大介在物寸法を予測式に代入することで評価できる。この材料を用いてばね製造工程、処理方法の面からも高応力化に対する検討を加えた結果、軽量化率を少なくとも30%、大きい場合は40%にも達する軽量ばねを実現することができた。
Abstract	An experiment was undertaken to verify the possibility of applying shot peening and decarburized layer, that influences the fatigue strength of automotive suspension spring steels (SUP9/SUP10M), to a predictive equation for fatigue strength proposed by Murakami et al. Which uses the steel's matrix Vickers hardness, square roots of projection area of nonmetallic inclusions and surface micro pits, and stress ratios as such factors. The purpose of the experiment is to determine the possibility to establish an equation that predicts the fatigue strength of the steels by comprehensive evaluation of six above-said factors.  The experimental results are as follows: 1) Two factors, shot peening and decarburization, can be applied to the equation as a mean stress and hardness, respectively. As the results the equation can accomplish a comprehensive evalution of six factors to predict the fatigue strength of spring steels. 2) The lower limit of the fatigue strength scattering can be evaluated by substituting to the equation of the square root max. of the maximum nonmetallic inclusion dimensions predicted by statistics of extremes.
著者の所属	1)九州大学工学部　2)三菱自動車工業株式会社　3)九州大学大学院 現 住友金属工業株式会社　4)三菱製鋼株式会社　5)三菱重工業株式会社
Belonging	1) Faculty of Engineering, Kyushu University　2)Mitsubishi Motors Corporation2) Sumitomo Metal Industries, Ltd.　4)Mitsubishi Steel Mfg. Co., Ltd.5)Mitsubishi Heavy Industries, Ltd.
Key Words