CN103020364A

CN103020364A - 预测低合金钢焊缝金属中非金属夹杂物特征参数的方法

Info

Publication number: CN103020364A
Application number: CN2012105518041A
Authority: CN
Inventors: 张国栋; 周彩飞
Original assignee: Wuhan University WHU
Current assignee: Wuhan University WHU
Priority date: 2012-12-18
Filing date: 2012-12-18
Publication date: 2013-04-03
Anticipated expiration: 2032-12-18
Also published as: CN103020364B

Abstract

本发明公开了一种预测低合金钢焊缝金属中非金属夹杂物特征参数的方法，本方法建立在合金热力学理论上，利用Thermo-Calc热力学计算软件得到不同成分焊缝金属中非金属夹杂物的特征参数，再运用多元线性回归法分析不同成分的焊缝金属与其对应特征参数的关系，从而获得非金属夹杂物特征参数预测模型，利用该预测模型即可预测低合金钢焊缝金属中非金属夹杂物的特征参数。本发明解决了传统方法测定焊缝金属夹杂物特征参数时费时、不适于大规模测定和高成本等问题，具有快速、适于大规模测定和低成本的优点。

Description

预测低合金钢焊缝金属中非金属夹杂物特征参数的方法

技术领域

本发明涉及一种预测钢焊缝金属中夹杂物特征参数的方法，尤其涉及一种预测低合金钢焊缝金属中夹杂物特征参数的方法。

背景技术

焊缝金属中的夹杂物是一种常见的焊接缺陷，主要是在焊接过程中通过冶金物理化学反应形成的微粒和非金属杂质。夹杂物的存在不仅降低焊缝金属的韧性，增加低温脆性，同时也增加了焊缝的热裂和层状撕裂倾向。为了提高焊缝金属性能，相关工程技术人员采取多种冶金和工艺措施，比如严格限制焊丝、母材中杂质的含量，提高熔池的存在时间，摆动焊条和短弧焊等，以降低夹杂物的形成数量。

近年来，随着钢铁冶炼技术的进步和焊接科技的不断发展，围绕焊缝中的夹杂物出现了一种相反的观点，即氧化物冶金理论。氧化物冶金技术即是在炼钢和焊接过程中控制夹杂物的大小、形态、数量和分布，在钢或焊缝金属的凝固过程中，这些大量细小、弥散分布的夹杂物能够起到晶内铁素体形核质点的作用，有效抑制晶粒长大，在轧制或焊接过程中起到细化晶粒的作用。而低合金钢焊缝金属易出现严重的晶粒粗化、局部软化和脆化的现象，综合表现为焊缝金属的韧性急剧下降，威胁着工程结构的适用安全。利用“氧化物冶金”技术，即利用焊缝金属中的非金属夹杂物可极大促进针状铁素体的形成并减少其他铁素体的数量。由于针状铁素体晶粒细小，且相邻针状铁素体的板条间为大角度晶界，晶粒内位错密度较高，因此具有针状铁素体组织的焊缝金属可以获得高的强度和良好的低温韧性。

焊缝金属中诱发针状铁素体形核、长大的夹杂物主要包括TiO、TiN和MnO·Al₂O₃等，其特征参数是影响夹杂物形核的重要因素。当夹杂物含有多种相组成，并且夹杂物尺寸为0.5～0.8μm、体积分数为1×10^-3～6×10^-3时,有利于针状铁素体的多维形核。同时，单位体积夹杂物的数量决定了针形铁素体的形核数量。而若夹杂物间距太大，易导致铁素体粗大，降低焊缝金属韧性，因此，夹杂物间距一般要在2～10μm。

目前低合金钢焊材成分多样，不同种类焊材采取了不同的合金设计，即使同一厂家的不同批号产品也存在一定成分波动，不同的成分导致了焊缝中非金属夹杂物具有不同的特征参数。为了获得较好的低合金钢焊接接头韧性，需要设计合理的焊缝金属成分从而获得较好的非金属夹杂物的特征参数。目前，主要是通过大量焊接实验及昂贵的测量设备来测定焊缝金属中非金属夹杂物的特征参数，这不仅消耗大量人力、物力和时间，而且适用范围较窄。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明提出了一种快速、适用于大规模使用、低成本的预测低合金钢焊缝金属中非金属夹杂物特征参数的方法。

本发明解决该技术问题所采用的技术方案是：

预测低合金钢焊缝金属中非金属夹杂物特征参数的方法，包括步骤：

步骤1，基于合金热力学理论设计一系列低合金钢焊缝金属组分，并获取各组分的低合金钢焊缝金属相图；

步骤2，分析低合金钢焊缝金属相图获得各低合金钢焊缝金属内非金属夹杂物的特征参数，所述的非金属夹杂物特征参数包括非金属夹杂物的平均直径、体积分数、数量密度和平均间隔，其中，数量密度为单位体积的非金属夹杂物数量；

步骤3，对低合金钢焊缝金属中非金属夹杂物特征参数的实测数据样本进行拟合，基于焊缝金属中硅、锰、铝、钛、氮、氧元素含量和所对应的非金属夹杂物特征参数建立回归模型；

步骤4，运用多元线性回归法分析所设计的低合金钢焊缝金属中硅、锰、铝、钛、氮、氧元素含量与非金属夹杂物特征参数的关系，获得回归模型的回归系数，利用残差图修正回归系数即得到非金属夹杂物特征参数预测模型；

步骤5，采用低合金钢焊缝金属中非金属夹杂物特征参数的实测数据样本进一步修正非金属夹杂物特征参数预测模型；

步骤6，根据低合金钢焊缝金属中硅、锰、铝、钛、氮、氧元素含量，采用非金属夹杂物特征参数预测模型即可预测低合金钢焊缝金属中夹杂物的特征参数。

上述步骤1中所述的设计一系列低合金钢焊缝金属组分具体为：

根据低合金钢焊缝金属化学成分和各主要合金元素可能的含量变化范围，改变低合金钢焊缝金属中硅、锰、铝、钛、氮、氧六种主要影响夹杂物特征参数的元素含量，得到多种不同组分的焊缝金属；

上述步骤1中所述的低合金钢焊缝金属相图是采用Thermo-Calc热力学软件计算得到。

上述低合金钢焊缝金属内非金属夹杂物的特征参数是通过分析低合金钢焊缝金属相图中液体、体心立方钢、面心立方钢、熔渣、氧化物和氮化物的含量得到。

与现有的测定焊缝金属夹杂物特征参数的方法相比，本发明方法具有快速、适用于大规模使用、低成本的优点。采用本发明方法可预测低合金钢焊缝金属中夹杂物特征参数，预测结果也可作为设计合理焊缝金属成分的依据。

具体实施方法

本发明方法建立在合金热力学理论上，利用Thermo-Calc热力学计算软件得到不同成分焊缝金属中非金属夹杂物的特征参数，再运用多元线性回归法分析不同成分的焊缝金属与其对应特征参数的关系，从而获得非金属夹杂物特征参数预测模型，利用该预测模型即可预测低合金钢焊缝金属中非金属夹杂物的特征参数。

下面将针对非金属夹杂物的平均直径、体积分数、数量密度和平均间隔等特征参数分别说明非金属夹杂物特征参数预测模型的构建过程。

一、非金属夹杂物平均直径预测模型的构建

基于大量实验数据，发明人发现低合金钢焊缝金属内各元素及其含量不同，焊缝金属中非金属夹杂物的特征参数也不同，而且，焊缝金属中硅、锰、铝、钛、氮、氧元素含量对非金属夹杂物特征参数的影响较大。

获取低合金钢焊缝金属中非金属夹杂物特征参数的实测数据样本，所述的低合金钢焊缝金属中非金属夹杂物特征参数的实测数据样本包括焊缝金属中硅、锰、铝、钛、氮、氧元素质量百分比及其非金属夹杂物特征参数。对低合金钢焊缝金属中非金属夹杂物特征参数的实测数据样本进行拟合，并基于焊缝金属中硅、锰、铝、钛、氮、氧元素质量百分比和所对应的非金属夹杂物的平均直径建立回归模型：

d_V=b₀+b₁X_Si-b₂X_Mn+b₃X_Al-b₄X_Ti+b₅X_N+b₆X_O （1）

其中，

d_V为焊缝金属中非金属夹杂物的平均直径，单位为μm；

X_Si、X_Mn、X_Al、X_Ti、X_N、X_O分别为低合金钢焊缝金属中硅、锰、铝、钛、氮、氧元素的质量百分比；

b₀～b₆为回归系数。

运用多元线性回归分析法分析所设计的一系列不同成分的低合金钢焊缝金属与其对应的非金属夹杂物平均直径的关系，并利用残差图分析回归模型，找出该模型中的异常点并删除，从而获得b₀～b₆的值。

采用低合金钢焊缝金属中非金属夹杂物平均直径的实测数据修正回归系数b₀～b₆，得到修正后的非金属夹杂物平均直径预测模型。本具体实施中采用了大量国内外已发表文献中的数据修正回归系数，得到如下的非金属夹杂物平均直径预测模型：

d_V=0.2699+0.3642X_Si+0.0732X_Mn+0.4441X_Al-0.6451X_Ti-6.2964X_N+1.7147X_O （2）。

二、非金属夹杂物体积分数预测模型的构建

对低合金钢焊缝金属中非金属夹杂物特征参数的实测数据样本进行拟合，并基于焊缝金属中硅、锰、铝、钛、氮、氧元素质量百分比和所对应的非金属夹杂物的体积分数建立回归模型：

V_v=b₀+b₁X_Si-b₂X_Mn+b₃X_Al-b₄X_Ti+b₅X_N+b₆X_O （3）

其中，

V_v为焊缝金属中非金属夹杂物的体积分数，单位：10^-3wt.%；

b₀～b₆为回归系数。

运用多元线性回归分析法分析所设计的一系列不同成分的低合金钢焊缝金属与其对应的非金属夹杂物体积分数的关系，并利用残差图分析回归模型，找出该模型中的异常点并删除，从而获得b₀～b₆的值。

采用低合金钢焊缝金属中非金属夹杂物体积分数的实测数据修正回归系数b₀～b₆，得到修正后的非金属夹杂物体积分数预测模型。本具体实施中采用了大量国内外已发表文献中的数据修正回归系数，得到如下的非金属夹杂物体积分数预测模型：

V_v=4.1966+0.9855X_Si-2.8098X_Mn+1.0409X_Al-5.3801X_Ti+180.7533X_N+41.6741X_O （4）。

三、非金属夹杂物数量密度预测模型的构建

对低合金钢焊缝金属中非金属夹杂物特征参数的实测数据样本进行拟合，并基于焊缝金属中硅、锰、铝、钛、氮、氧元素质量百分比和所对应的非金属夹杂物的数量密度建立回归模型：

N_V=b₀+b₁X_Si+b₂X_Mn+b₃X_Al+b₄X_Ti+b₅X_N+b₆X_O+b₇exp(7.3459X_Ti)+b₈exp(20.6151X_Al)+b₉exp(-13.5434X_Si) （5）

其中，

N_V为焊缝金属中非金属夹杂物的数量密度，单位：10⁷mm^-3；

b₀～b₉为回归系数。

采用低合金钢焊缝金属中非金属夹杂物数量密度的实测数据修正回归系数b₀～b₉，得到修正后的非金属夹杂物数量密度预测模型。本具体实施中采用了大量国内外已发表文献中的数据修正回归系数，得到如下的非金属夹杂物数量密度预测模型：

N_V=10.5749+4.1802X_Si-3.4052X_Mn-50.2867X_Al+55.3775X_Ti+52.8033X_N+32.0126X_O-6.8902exp(7.3459X_Ti)+1.0223exp(20.6151X_Al)+15.7316exp(-13.5434X_Si) （6）。

四、非金属夹杂物的平均间隔预测模型的构建

对低合金钢焊缝金属中非金属夹杂物特征参数的实测数据样本进行拟合，并基于焊缝金属中硅、锰、铝、钛、氮、氧元素质量百分比和所对应的非金属夹杂物的平均间隔建立回归模型：

λ_V=b₀+b₁X_Si+b₂X_Mn+b₃X_Al+b₄X_Ti+b₅X_N+b₆X_O+b₇exp(0.3442X_Si+X_N)+b₈exp(1.3807X_Mn)+b₉(X_Si+X_Al+X_N)¹⁴ （7）

其中，

λ_V为焊缝金属中非金属夹杂物的平均间隔，单位：μm；

b0～b9为回归系数。

采用低合金钢焊缝金属中非金属夹杂物平均间隔的实测数据修正回归系数b₀～b₉，得到修正后的非金属夹杂物平均间隔预测模型。本具体实施中采用了大量国内外已发表文献中的数据修正回归系数，得到如下的非金属夹杂物平均间隔预测模型：

λ_V=-113.7611-50.3511X_Si-5.1493X_Mn+3.1408X_Al+0.7230X_Ti-208.1517X_N-22.8786X_O+123.9442exp(0.3442X_Si+X_N)+0.3434exp(1.3807X_Mn)-30.3734(X_Si+X_Al+X_N)¹⁴ （8）。

为了更好的理解本发明，下面结合实施例进一步说明本发明的优点。

实施例1

1、取某焊材的低合金钢焊缝金属中硅、锰、铝、钛、氮、氧六种元素的质量百分比，其中，硅的质量百分比为0.52％，锰的质量百分比为1.87％，铝的质量百分比为0.041％，钛的质量百分比为0.005％，氮的质量百分比为0.005％，氧的质量百分比为0.030％；

2、将步骤1中所得各元素的质量百分比带入上述公式（2），计算出该低合金钢焊缝金属中非金属夹杂物的平均直径为0.6311μm；

3、将步骤1中所得各元素的质量百分比带入上述公式（4），计算出该低合金钢焊缝金属中非金属夹杂物的体积分数为1.6245×10^-3wt.%。

4、将步骤1中所得各元素的质量百分比带入上述公式（6），计算出该低合金钢焊缝金属中非金属夹杂物的数量密度为1.0666×10⁷mm^-3。

5、将步骤1中所得各元素的质量百分比带入上述公式（8），计算出该低合金钢焊缝金属中非金属夹杂物的平均间隔为2.3430μm。

实施例2

1、取某焊材的低合金钢焊缝金属中硅、锰、铝、钛、氮、氧六种元素的质量百分比，其中，硅的质量百分比为0.53％，锰的质量百分比为1.90％，铝的质量百分比为0.062％，钛的质量百分比为0.008％，氮的质量百分比为0.005％，氧的质量百分比为0.032％；

2、将步骤1中所得各元素的质量百分比带入上述公式（2），计算出该低合金钢焊缝金属中非金属夹杂物的平均直径为0.6477μm。

3、将步骤1中所得各元素的质量百分比带入上述公式（4），计算出该低合金钢焊缝金属中非金属夹杂物的体积分数为1.6392×10^-3wt.%。

4、将步骤1中所得各元素的质量百分比带入上述公式（6），计算出该低合金钢焊缝金属中非金属夹杂物的数量密度为1.3089×10⁷mm^-3。

5、将步骤1中所得各元素的质量百分比带入上述公式（8），计算出该低合金钢焊缝金属中非金属夹杂物的平均间隔为2.4014μm。

实施例3

1、取某焊材的低合金钢焊缝金属中硅、锰、铝、钛、氮、氧六种元素的质量百分比，其中，硅的质量百分比为0.69％，锰的质量百分比为1.82％，铝的质量百分比为0.057％，钛的质量百分比为0.061％，氮的质量百分比为0.005％，氧的质量百分比为0.018％。

2、将步骤1中所得各元素的质量百分比带入上述公式（2），计算出该低合金钢焊缝金属中非金属夹杂物的平均直径为0.6397μm。

3、将步骤1中所得各元素的质量百分比带入上述公式（4），计算出该低合金钢焊缝金属中非金属夹杂物的体积分数为1.1478×10^-3wt.%。

4、将步骤1中所得各元素的质量百分比带入上述公式（6），计算出该低合金钢焊缝金属中非金属夹杂物的数量密度为1.1402×10⁷mm^-3。

5、将步骤1中所得各元素的质量百分比带入上述公式（8），计算出该低合金钢焊缝金属中非金属夹杂物的平均间隔为2.5294μm。

实施例4

1、取某焊材的低合金钢焊缝金属中硅、锰、铝、钛、氮、氧六种元素的质量百分比，其中，硅的质量百分比为0.39％，锰的质量百分比为1.55％，铝的质量百分比为0.020％，钛的质量百分比为0.005％，氮的质量百分比为0.004％，氧的质量百分比为0.019％。

2、将步骤1中所得各元素的质量百分比带入上述公式（2），计算出该低合金钢焊缝金属中非金属夹杂物的平均直径为0.6036μm。

3、将步骤1中所得各元素的质量百分比带入上述公式（4），计算出该低合金钢焊缝金属中非金属夹杂物的体积分数为3.3181×10^-3wt.%。

4、将步骤1中所得各元素的质量百分比带入上述公式（6），计算出该低合金钢焊缝金属中非金属夹杂物的数量密度为2.7102×10⁷mm^-3。

5、将步骤1中所得各元素的质量百分比带入上述公式（8），计算出该低合金钢焊缝金属中非金属夹杂物的平均间隔为1.7879μm。

实施例5

1、取某焊材的低合金钢焊缝金属中硅、锰、铝、钛、氮、氧六种元素的质量百分比，其中，硅的质量百分比为0.38％，锰的质量百分比为1.51％，铝的质量百分比为0.019％，钛的质量百分比为0.005％，氮的质量百分比为0.004％，氧的质量百分比为0.058％。

2、将步骤1中所得各元素的质量百分比带入上述公式（2），计算出该低合金钢焊缝金属中非金属夹杂物的平均直径为0.5983μm。

3、将步骤1中所得各元素的质量百分比带入上述公式（4），计算出该低合金钢焊缝金属中非金属夹杂物的体积分数为3.4612×10^-3wt.%。

4、将步骤1中所得各元素的质量百分比带入上述公式（6），计算出该低合金钢焊缝金属中非金属夹杂物的数量密度为2.8670×10⁷mm^-3。

5、将步骤1中所得各元素的质量百分比带入上述公式（8），计算出该低合金钢焊缝金属中非金属夹杂物的平均间隔为1.8256μm。

实施例6

1、取某焊材的低合金钢焊缝金属中硅、锰、铝、钛、氮、氧六种元素的质量百分比，其中，硅的质量百分比为0.54％，锰的质量百分比为1.64％，铝的质量百分比为0.058％，钛的质量百分比为0.065％，氮的质量百分比为0.006％，氧的质量百分比为0.022％。

2、将步骤1中所得各元素的质量百分比带入上述公式（2），计算出该低合金钢焊缝金属中非金属夹杂物的平均直径为0.6167μm。

3、将步骤1中所得各元素的质量百分比带入上述公式（4），计算出该低合金钢焊缝金属中非金属夹杂物的体积分数为1.9579×10^-3wt.%。

4、将步骤1中所得各元素的质量百分比带入上述公式（6），计算出该低合金钢焊缝金属中非金属夹杂物的数量密度为2.0989×10⁷mm^-3。

5、将步骤1中所得各元素的质量百分比带入上述公式（8），计算出该低合金钢焊缝金属中非金属夹杂物的平均间隔为2.9579μm。

表1~2为实施例1~6所预测的非金属夹杂物特征参数值与实测值的对比，实施例1~6中所针对的低合金钢焊缝金属为国内外发表文献中所公开，同时文献中还公开了低合金钢焊缝金属对应的特征参数，即表1~2中的特征参数实验值。从表1~2中可以明显看出，本发明方法是可以准确预测低合金钢焊缝金属内非金属夹杂物的特征参数。

表1本发明预测的平均直径和体积分数值与实验值的比较

表1本发明预测的数量密度和平均间隔与实验值的比较

Claims

1.预测低合金钢焊缝金属中非金属夹杂物特征参数的方法，其特征在于，包括步骤：

步骤2，分析低合金钢焊缝金属相图获得各低合金钢焊缝金属内非金属夹杂物的特征参数，所述的非金属夹杂物特征参数包括非金属夹杂物的平均直径、体积分数、数量密度和平均间隔；

步骤3，对低合金钢焊缝金属中非金属夹杂物特征参数的实测数据样本进行拟合，并基于焊缝金属中硅、锰、铝、钛、氮、氧元素含量和所对应的非金属夹杂物特征参数建立回归模型；

2.根据权利要求1所述的预测低合金钢焊缝金属中非金属夹杂物的特征参数的方法，其特征在于：

所述的基于合金热力学理论设计一系列低合金钢焊缝金属组分具体为：

基于低合金钢焊缝金属化学成分和其中主要合金元素可能的质量含量变化范围，改变硅、锰、铝、钛、氮、氧元素质量含量设计一系列不同成分的焊缝金属。

3.根据权利要求1所述的预测低合金钢焊缝金属中非金属夹杂物的特征参数的方法，其特征在于：

所述的低合金钢焊缝金属相图是采用Thermo-Calc热力学软件计算得到。

4.根据权利要求1所述的预测低合金钢焊缝金属中非金属夹杂物的特征参数的方法，其特征在于：

所述的低合金钢焊缝金属内非金属夹杂物的特征参数是通过分析低合金钢焊缝金属相图中液体、体心立方钢、面心立方钢、熔渣、氧化物和氮化物的含量得到。

5.根据权利要求1所述的预测低合金钢焊缝金属中非金属夹杂物的特征参数的方法，其特征是：

所述的修正后的非金属夹杂物特征参数预测模型如下：

非金属夹杂物平均直径的预测模型为：

d_V= 0.2699+0.3642 X_Si +0.0732 X_Mn +0.4441 X_Al -0.6451 X_Ti -6.2964 X_N +1.7147 X_O

其中，d_V为非金属夹杂物的平均直径，单位：μm；X_Si、X_Mn、X_Al、X_Ti、X_N、X_O分别为低合金钢焊缝金属中硅、锰、铝、钛、氮、氧元素的质量百分比；

非金属夹杂物体积分数的预测模型为：

V_v=4.1966+0.9855 X_Si -2.8098 X_Mn +1.0409 X_Al -5.3801 X_Ti +180.7533 X_N +41.6741 X_O

其中，V_v为非金属夹杂物的体积分数，单位：10^-3wt.%；X_Si、X_Mn、X_Al、X_Ti、X_N、X_O分别为低合金钢焊缝金属中硅、锰、铝、钛、氮、氧元素的质量百分比；

非金属夹杂物数量密度的预测模型为：

N_V=10.5749+4.1802 X_Si-3.4052 X_Mn -50.2867 X_Al +55.3775 X_Ti +52.8033 X_N +32.0126 X_O -6.8902exp(7.3459X_Ti)+1.0223exp(20.6151 X_Al)+15.7316exp(-13.5434 X_Si)

其中，N_V为非金属夹杂物的数量密度，单位：10⁷mm^-3；X_Si、X_Mn、X_Al、X_Ti、X_N、X_O分别为低合金钢焊缝金属中硅、锰、铝、钛、氮、氧元素的质量百分比；

非金属夹杂物平均间隔的预测模型为：

λ_V=-113.7611-50.3511 X_Si -5.1493 X_Mn +3.1408 X_Al +0.7230 X_Ti -208.1517 X_N -22.8786 X_O +123.9442exp(0.3442 X_Si + X_N) +0.3434exp(1.3807 X_Mn)-30.3734(X_Si + X_Al + X_N)¹⁴

其中，λ_V为非金属夹杂物的平均间隔，单位：μm；X_Si、X_Mn、X_Al、X_Ti、X_N、X_O分别为低合金钢焊缝金属中硅、锰、铝、钛、氮、氧元素的质量百分比。

6.根据权利要求5所述的预测低合金钢焊缝金属中非金属夹杂物的特征参数的方法，其特征是：

所述的低合金钢焊缝金属中硅、锰、铝、钛、氮、氧元素的质量百分比由光谱仪定量分析得到。