CN105354627A - 一种高Nb型GH4169合金长期时效性能退化的预测方法 - Google Patents

一种高Nb型GH4169合金长期时效性能退化的预测方法 Download PDF

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    • C22F1/10—Changing the physical structure of non-ferrous metals or alloys by heat treatment or by hot or cold working of nickel or cobalt or alloys based thereon

Abstract

本发明提供一种高Nb型GH4169合金长期时效性能退化的预测方法，该方法以合金长期时效后组织及其性能数据为基础，通过非线性预测分析，将合金长期时效过程中的参量，时效温度<i>T</i>、时效时间<i>t</i>及其硬度值表征为可预测的函数关系。该预测方法适用于该合金长期时效过程中的硬度预测，可为该合金设计使用提供参考数据。本发明通过如下步骤来实现：一、对该合金进行热处理；二、实施不同温度、时间的长期时效实验；三、长期时效性能预测模型的构建及验证。采用本发明方法可以将该合金长期组织及性能预测更加准确，为实际该类合金使用提供寿命预测依据。本发明可应用于航空航天领域高Nb型GH4169合金热端部件长期时效过程中性能预测。

Description

一种高Nb型GH4169合金长期时效性能退化的预测方法
技术领域
本发明属于高温合金寿命评估技术领域，特别是提供了一种高Nb型GH4169高温合金长期时效性能退化的预测方法。
背景技术
GH4169合金由于具有优异的力学性能、良好的热工艺和焊接性能，被广泛应用于航空、航天、石油、化工及能源等各个领域，在世界众多变形高温合金中占有绝对优势地位[庄景云.变形高温合金GH4169[M].冶金工业出版社，2006:123-126.]。GH4169合金是以γ″相为主要强化相的沉淀析出型镍基高温合金，经标准热处理后，其高温下主要存在相有γ″相、γ′相、δ相以及MC相。其中亚稳相γ″相弥散分布在基体中起到主要强化作用，γ′相弥散分布起辅助强化作用，当温度超过650℃时，γ″相将逐渐失去与基体的共格关系而易于粗化或转化为δ相。
随着发动机使用性能的要求越来越高，对于高温合金的使用温度也提出了更高的要求，由于合金中的主要强化相γ″相易于粗化和转化为δ相使合金性能急剧降低或失效成为限制发动机使用温度提高的瓶颈。因此，近年来国内外都致力于GH4169合金的改型工作，以期提高其综合性能和使用温度——一种是通过改变固溶元素如W、Co元素含量以增强γ基体；另一种是通过调整主元素Al、Ti和Nb的含量以控制γ″相和γ′相的沉淀析出行为[董建新.Inconel718高温合金的发展[J].兵器材料科学与工程，1996，19(2)：46-50.]。
Nb元素是GH419合金的主要强化元素，它参与形成合金最重要的强化相γ"相(Ni3Nb)[谢锡善，董建新，付书红，等.γ″和γ′相强化的Ni-Fe基高温合金GH4169的研究与发展[J].金属学报，2010，11：5.]。而γ"相数量是决定GH4169合金强度的根本原因，提高合金中的Nb含量，能够增加材料中γ"相的数量，使材料的强度也随之提高。
现代的航空及航天发动机等热端部件在要求越来越强大的动力和效率的同时，也愈发关注到所用合金使用效率和经济效益。这就要求一方面可以研制出制造成本较低、在高温下更稳定的新型高温合金，一方面提高涡轮盘寿命评估准确性，延长涡轮盘服役时间。发动机性能的提高和延寿，对合金热强性、长期组织稳定性提出了更高的要求。不仅要具有高合金化高强高温合金，而且要对长期时效力学性能进行准确预报。随着合金化程度的提高，材料在服役过程中的组织退化规律及性能演变更加复杂，这就大大限制了合金服役寿命推导的准确性。因此，关注高Nb型高温合金长期组织及性能的稳定性，并尽量准确的预测推导其寿命具有重大意义。
为预测高温服役部件的剩余寿命，人们建立了多种材料性能模型以进行分析计算，如：蠕变模型、低周疲劳、高周疲劳、腐蚀模型等，其中蠕变模型发展得比较完善和成熟。其剩余寿命预测方法，归纳起来可以分为两类：
(1)根据运行一段时间后高温部件的性能和状态(如材料的显微组织、持久强度、蠕胀、空洞或裂纹等)，通过实验建立这些参数和短时持久强度的关系，再利用外推法确定实际使用温度、应力下的剩余寿命。
(2)用无损检测法，如超声检测裂纹长度、涡流检测渗碳层厚度来评价高温部件的剩余寿命。
根据抽样检测的结果预测合金的剩余性能，应用统计分析的方法比较合理。在稍后提到的非线性多元回归方法就是利用了统计学原理。目前常用的外推法高温材料蠕变速率方程为：式中：V：蠕变速度；Q：蠕变激活能；T：绝对温度；R：气体常数。经过推导可得T(C+lgtr)＝P(σ)，即为Larson-Miller参数外推法[YaoZhihao,ZhangMaicang,DongJianxin.StressrupturefracturemodelandmicrostructureevolutionforWaspaloy,MetallurgicalandMaterialsTransactionsA,2013,44(7):3084-3098.]。本文通过大量实验针对高Nb型GH4169合金开展了长期的时效组织与性能之间演变规律研究，推导出其硬度性能衰减的理论方程，为指导该合金的长期安全使用提供了理论方法。
本发明主要关注高Nb型GH4169类高温合金长期组织性能稳定性演变规律，并建立一种评价预测方法，为该合金热端部件的服役损伤和失效规律提供参考依据。
发明内容
本发明的目的是提出一种高Nb型GH4169合金长期时效性能退化的预测方法，可以通过一种性能预测方法实现不同温度、时间的硬度性能的预测，为该合金热端部件的应用提供理论方法及数据支撑。
本发明的技术方案是提供一种高Nb型GH4169高温合金长期时效性能退化的预测方法，该方法包括以下步骤如：
始组织及性能，热处理制度为：975±10℃×1h，空冷；720±10℃×8h，以50±10℃/h炉冷至620±10℃×8h；
步骤2.计算实验值：以经步骤1处理后得到的合金为基础，将合金在一定时效温度下，不同时效时间t下分别进行时效实验,得到相应时效时间值的合金综合力学性能硬度值P，将得到实验值；
步骤3：依据步骤2获得的实验值，基于长期时效性能预测模型的构建及验证，
其长期时效性能预测模型如下:
P(t)＝A0+A1*exp[-(t-A2)/A3]，
其中，P(t)代表合金经过长期时效后性能硬度的变化函数，t代表合金长期时效的时间值，A0，A1，A2，A3为待定参数，
其中，利用如上构建的指数衰减函数P(t)与经步骤2实际获得的合金实际数据t1,P1、t2,P2、......tm,Pm，根据最小二乘理论进行拟合验证，从而获得该函数各个待定参数值A0-A3，最终得到相关系数R2达到90％以上。
进一步，该方法还包括步骤4：当得到相关系数为90％以下，当采用分段函数基于长期时效性能预测模型的构建及进行再次验证，其长期时效性能预测模型如下:
P(t)＝A0+A1*exp[-(t-A2)/A3]t≤t1；
P(t)＝A4+A5*exp[-(t-A6)/Ai]t1＜t≤tm；
其中，P(t)为合金经过长期时效后性能硬度的变化函数，t为合金长期时效的时间值，t1为时效的时间值最小值，tm为时效的时间值最大值，最小值I,A0，A1，A2，……Ai，为待定参数，i为整数。
进一步，所述的高Nb型GH4169高温合金的各个成分的质量百分比为：C：≤0.08；Cr：17.0-21.0；Ni：50.0-55.0；Co≤1.0；Mo：2.80-3.30；Al：0.30-0.70；Ti：0.75-1.15；Nb：5.25-5.75；B：≤0.006；P≤0.015；S≤0.001；Co：0.008；Fe余量。
本发明的有益效果是：将本发明应用于高Nb型GH4169高温合金长期性能退化的预测过程具有可靠的准确性和工程价值。本发明提供了高Nb型GH4169高温合金长期性能退化的预测方法，利用该技术工艺方法可对该高温合金长期服役时效性能进行有效预测和评价，以提高合金服役的效率及安全性。本发明其他的特点将在后面对实例的详细介绍中体现，但本发明的范围不局限于此优选实施例。
附图说明
图1为本发明实施例1中高Nb型GH4169合金经过720℃长期时效10000h性能(硬度)演变预测值及实验值。
图2为本发明实施例1中高Nb型GH4169合金经过720℃长期时效10000h后的显微组织特征。
图3为本发明实施例2中高Nb型GH4169合金经过700℃长期时效5000h性能(硬度)演变预测值及实验值。
图4为本发明实施例3中高Nb型GH4169合金经过650℃长期时效4000h性能(硬度)演变预测值及实验值。
具体实施方式
下面将结合附图和实施例对本发明进一步的详细说明。
本发明一种高Nb型GH4169合金长期时效性能退化的预测方法，具体包括以下步骤：
始组织及性能，热处理制度为：975±10℃×1h，空冷；720±10℃×8h，以50±10℃/h炉冷至620±10℃×8h；
步骤2.计算实验值：以经步骤1处理后得到的合金为基础，将合金在一定时效温度下，不同时效时间t下分别进行时效实验,得到相应时效时间值的合金综合力学性能硬度值P，将得到实验值，用；
步骤3：依据步骤2获得的实验值，基于长期时效性能预测模型的构建及验证，其长期时效性能预测模型如下:
P(t)＝A0+A1*exp[-(t-A2)/A3]，
其中，P(t)代表合金经过长期时效后性能硬度的变化函数，t代表合金长期时效的时间值，A0，A1，A2，A3为待定参数，
其中，利用如上构建的指数衰减函数P(t)与经步骤2实际获得的合金实际数据t1,P1、t2,P2、......tm,Pm，根据最小二乘理论进行拟合验证，从而获得该函数各个待定参数值A0-A3，最终得到相关系数R2达到90％以上。
进一步，该方法还包括步骤4：当得到相关系数为90％以下，当采用分段函数基于长期时效性能预测模型的构建及进行再次验证，其长期时效性能预测模型如下:
P(t)＝A0+A1*exp[-(t-A2)/A3]t≤t1；
P(t)＝A4+A5*exp[-(t-A6)/Ai]t1＜t≤tm；
其中，P(t)为合金经过长期时效后性能硬度的变化函数，t为合金长期时效的时间值，t1为时效的时间值最小值，tm为时效的时间值最大值，最小值I,A0，A1，A2，……Ai，为待定参数，m，i为整数。
该方法的预测精度分析：如图1所示为高Nb型GH4169和合金经过720℃长期时效10000h性能(硬度)演变规律，计算结果与实验结果对比，预测精度基本控制在误差小于10％，完全满足工程应用要求。
与此同时，该方法对合金长期时效性能的外推具有较大优势，尤其在10000h以内的服役合金具有良好的稳定预测能力。
对于以上获得的具有高预测精度的方法进行进一步工程验证。具体如下：
实施例1：
高Nb型GH4169高温合金在高温720℃长期时效10000h性能(硬度)预测及稳定性分析，对于该高温合金成分为C：0.03；Cr：18.0；Ni：53.5；Co：0.004；Mo：3.1；Al：0.5；Ti：1.1；Nb：5.5；B：0.004；P：0.015；S≤0.001；Fe：余量(18.2)的试样，其工程使用温度为600—720℃，一般长期使用服役时间在10000h以内。设计如下长期时效实验：
长期时效时间长度t(单位：h/小时)：30，100，200，500，1000，2000，3000，4000，5000，7000，10000；
长期时效服役温度：720℃。
按照上述给出的长期时效过程中性能退化预测方法对实验结果(t1,P1、t2,P2、......tm,Pm，在此实际实验结果为表1所示，图2所示为该合金在长期时效10000h后的显微组织特征：其内部主要由长针状的δ相及基体相构成。
表1高Nb型GH4169高温合金在720℃长期时效10000h过程中性能硬度测试值
即可得如下方程式：
根据最小二乘理论进行实验值与计算值拟合验证，获得了该高Nb型高温合金长期时效性能(硬度)退化规律模型中的待定参数(见表2)：
表2高Nb型GH4169高温合金720℃长期时效性能(硬度)退化规律模型中的待定参数
本方法预测值与实验值对比图1所示，由数据可见，预测值与实验值相当吻合，相关率达到了R2：96％。
实施例2：
高Nb型GH4169高温合金在高温700℃长期时效5000h性能(硬度)预测及稳定性分析，对于该高温合金成分为C：0.03；Cr：18.0；Ni：53.5；Co：0.004；Mo：3.1；Al：0.5；Ti：1.1；Nb：5.5；B：0.004；P：0.015；S≤0.001；Fe：余量(18.2)的试样，其工程使用温度为600—720℃，一般长期使用服役时间在10000h以内。设计如下长期时效实验：
长期时效时间长度(h/小时)：30，100，200，500，1000，2000，3000，4000，5000；
长期时效服役温度：700℃。
P＝A0+A1*exp[-(t-A2)/A3]t≤500h；
P＝A4+A5*exp[-(t-A6)/A7]500h＜t≤5000h；
表3高Nb型GH4169高温合金在700℃长期时效5000h过程中性能硬度测试值
按照上述给出的长期时效过程中性能退化预测方法对实验结果(如表3所示)进行处理，即可得出如下方程式：
根据最小二乘理论进行实验值与计算值拟合验证，获得了该高Nb型高温合金长期时效性能(硬度)退化规律模型中的待定参数(见表4)：
表4高Nb型GH4169高温合金720℃长期时效性能(硬度)退化规律模型中的待定参数
本方法预测值与实验值对比图3所示，由数据可见，预测值与实验值相当吻合，相关率达到了R2：98％。
实施例3：
高Nb型GH4169高温合金在高温650℃长期时效4000h性能(硬度)预测及稳定性分析，对于该高温合金成分为C：0.03；Cr：18.0；Ni：53.5；Co：0.004；Mo：3.1；Al：0.5；Ti：1.1；Nb：5.5；B：0.004；P：0.015；S≤0.001；Fe：余量(18.2)的试样，其工程使用温度为600—720℃，一般长期使用服役时间在10000h以内。设计如下长期时效实验：
长期时效时间长度(h/小时)：30，100，200，500，1000，2000，3000，4000，；
长期时效服役温度：650℃。
表5高Nb型GH4169高温合金在650℃长期时效5000h过程中性能硬度测试值
按照上述给出的长期时效过程中性能退化预测方法对实验结果(如表5所示)进行处理，即可得出如下方程式：
根据最小二乘理论进行实验值与计算值拟合验证，获得了该高Nb型高温合金长期时效性能(硬度)退化规律模型中的待定参数(见表6)：
表6高Nb型GH4169高温合金650℃长期时效性能(硬度)退化规律模型中的待定参数
本方法预测值与实验值对比图4所示，由数据可见，预测值与实验值相当吻合，相关率达到了R2：94％。
本发明不局限于本说明书中所列的特殊具体实施例，可以进行各种改变和修正，而不背离所附权利要求书中定义新概念的宗旨和范围。

Claims (3)

1.一种高Nb型GH4169合金长期时效性能退化的预测方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：
步骤1.采用高Nb型GH4169高温合金为样品，通过标准热处理方法进行合金热处理获得初始组织及性能，热处理制度为：975±10℃×1h，空冷；720±10℃×8h，以50±10℃/h炉冷至620±10℃×8h；
步骤2.计算实验值：骤1处理后得到的合金为基础，将合金在一定时效温度下，不同时效时间t下分别进行时效实验,得到相应时效时间值的合金综合力学性能硬度值P，将得到实验值，用；
步骤3：依据步骤2获得的实验值，基于长期时效性能预测模型的构建及验证，其长期时效性能预测模型如下:
P(t)＝A0+A1*exp[-(t-A2)/A3]，
其中，P(t)代表合金经过长期时效后性能硬度的变化函数，t代表合金长期时效的时间值，A0，A1，A2，A3为待定参数，
其中，利用如上构建的指数衰减函数P(t)与经步骤2实际获得的合金实际数据t1,P1、t2,P2、......tm,Pm，根据最小二乘理论进行拟合验证，从而获得该函数各个待定参数值A0-A3，最终得到相关系数R2达到90％以上。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法还包括步骤4：当得到相关系数为90％以下，当采用分段函数基于长期时效性能预测模型的构建及进行再次验证，其长期时效性能预测模型如下:
P(t)＝A0+A1*exp[-(t-A2)/A3]t≤t1；
P(t)＝A4+A5*exp[-(t-A6)/Ai]t1＜t≤tm；
其中，P(t)为合金经过长期时效后性能硬度的变化函数，t为合金长期时效的时间值，t1为时效的时间值最小值，tm为时效的时间值最大值，最小值I,A0，A1，A2，……Ai，为待定参数，i为整数。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于所述的高Nb型GH4169高温合金的各个成分的质量百分比为：C：≤0.08；Cr：17.0-21.0；Ni：50.0-55.0；Co≤1.0；Mo：2.80-3.30；Al：0.30-0.70；Ti：0.75-1.15；Nb：5.25-5.75；B：≤0.006；P≤0.015；S≤0.001；Co：0.008；Fe余量。
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