A previsão e entendimento da formação de tensões residuais oriundas da têmpera plena ou superficial nos aços tem sido objeto de estudo por um número considerável de pesquisadores, devido ao seu grande interesse tecnológico. Neste trabalho o objetivo principal consistiu no desenvolvimento de um modelo numérico para a previsão das tensões residuais em peças cilíndricas temperadas por indução. A têmpera por indução executada num componente previamente "beneficiado", isto é, temperado e revenido, é capaz de produzir uma camada superficial de alta dureza e tensões compressivas num núcleo resistente e tenaz. É esperado, entretanto, que o aumento da camada endurecida possa gerar tensões trativas indesejáveis abaixo da superfície, comprometendo a integridade estrutural do componente e levando as falhas prematuras. Portanto, neste trabalho ênfase foi dada no estudo da influência da profundidade de camada induzida no perfil e magnitude das tensões residuais em corpos de prova cilíndricos (c.ps.) de aço. O método de elementos finitos foi adotado para a solução do problema térmico (distribuição de temperatura) e estrutural (cálculo das tensões) com o emprego do programa ANSYS 5.3. Os efeitos metalúrgicos da mudança de fase Austenita - Martensita, responsável pelas altas tensões compressivas residuais na superfície, como resultado da expansão volumétrica inerente a esta transformação, foi modelado através de uma rotina FORTRAN especialmente desenvolvida neste trabalho e acoplada ao programa ANSYS 5.3. A criação da geometria do modelo e passos da solução foram automatizados através do uso da linguagem paramétrica APDL (ANSYS Parametric Design Language) do programa ANSYS 5.3. Trata-se de um problema termo-elasto-plástico onde as propriedades termo-físicas e mecânicas necessárias para o cálculo foram consideradas dependente da temperatura. Verificação e calibração do modelo computacional foi efetuada através da medição das ) tensões residuais em c.ps. cilíndricos de aço com o emprego da técnica de difração de raios X. Finalmente, são discutidos aspectos de precisão e principais fontes de erro, como também proposta de melhorias e futuras aplicações deste modelo.

Large efforts have been made to predict and understand the residual stresses formation in through hardening and case hardening of steel. In the present work the objective was to develop a model to predict the residual stresses in induction hardening of cylindrical steel bars. Induction hardening, i.e. electromagnetic heating and subsequent quenching, is a surface treatment of great use in industry because it is suitable to improve locally mechanical properties of the high stressed regions of the part. A hard surface layer with high compressive residual stress is normally obtained, while retaining ductility and toughness in the core. Applied to components that undergo severe duty cycles, such as gears, shafts axles and bearings, it is also clean, fast and suitable for on-line applications. It is expected however, that increasing the hardening depth leads to undesirable high subsurface tensile stress, which can cause premature failure of the component. Emphasis has been on investigating the influence of case depth on the residual stress distribution of the cylindrical steel specimens. A finite element model was developed to compute the temperature history, phase transformation and residual stress for the induction hardening process. The Austenite to Martensite phase transformation during quenching, responsible for the high surface compressive stress, as result of volume expansion, was evaluated by a custom FORTRAN routine linked to the ANSYS5.3 FEA code. The model geometry and solution process were automated by the use of ANSYS Parametric Design Language (APDL). The thermoelastoplastic behavior of the material was studied, considering material properties temperature dependent. The results of the calculations have been compared to experimental measurements of the residual stresses at the surface, using X Ray diffraction technique. Finally, accuracy and main source of erros are discussed. Future improvements and applications of this model are proposed.