CN105651620A - 一种评估金属材料热加工性能的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种评估金属材料热加工性能的方法，该方法包括以下步骤：(1)在设计的热变形条件下，进行金属材料的高温压缩试验，获得金属材料的真应力–真应变数据；(2)建立描述金属材料高温流变应力的改进型双曲正弦本构模型，并通过编程实现；(3)建立金属材料热加工耗散效率评估模型和失稳判据模型，并通过编程实现；(4)采用步骤(2)和(3)中建立的预测高温流变应力模型、热加工耗散效率评估模型和失稳判据模型，可以预测任意变形条件下的金属材料的流变应力、热加工耗散效率和失稳系数，从而实现对任意变形条件下金属材料热加工性能的综合评估。本发明方法可快速地准确评估金属材料的热加工性能，对合理制定金属材料热加工工艺有重要的技术指导意义。

Description

一种评估金属材料热加工性能的方法

技术领域：

本发明属于金属材料加工工程技术领域，特别涉及一种评估金属材料热加工性能的方法。

背景技术：

在高温变形过程中，金属材料的热加工性能强烈的受到热变形参数(变形温度、应变速率和应变等)的影响；同时，高温变形导致金属材料发生复杂的微观组织演变(加工硬化、动态回复、动态再结晶和相变等演变机制)也将影响金属材料的热加工性能。Prasad等根据动态材料模型，提出了一种评估恒温恒应变速率理想热变形状态下金属材料热加工性能的方法。近些年，众多研究者利用Prasad提出的金属材料热加工性能评估方法，对大量金属材料进行了热加工性能评估和热加工工艺优化。利用现有的金属材料热加工性能评估方法能够对恒温恒应变速率理想热变形状态下的金属材料热加工性能进行评估，但都难以推广应用到具有时变变形特征的工业实际热加工过程。同时，在国内外尚无见到过能够在时变变形条件下对金属材料热加工性能评估的方法。

因此，本发明提出了一种能够在时变变形条件下评估金属材料热加工性能的方法，以解决现有评估方法应用范围狭窄，难以工程推广的弊端。该方法的发明和推广应用对合理制定金属材料热加工工艺有重要的技术指导意义。

发明内容：

本发明的目的在于提供一种评估金属材料热加工性能的方法，解决了现有评估方法应用范围狭窄，难以实现工程应用的弊端，对合理制定金属材料热加工工艺有重要的技术指导意义。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：一种评估金属材料热加工性能的方法。该方法的具体步骤为：

步骤1：在设计的热变形条件下，进行金属材料的高温压缩试验，获得金属材料的真应力–真应变数据；

步骤2：建立描述金属材料高温流变应力的改进型双曲正弦本构模型，并通过编程实现；

基于高温压缩试验测得的真应力–真应变数据，建立预测金属材料高温流变应力的改进型双曲正弦本构模型：

$\left\{\begin{array}{c}\stackrel{\·}{\mathrm{\ϵ}}=A{\[\sinh \left(\mathrm{\α}\mathrm{\σ}\right)\]}^n\exp \[-Q/\left(RT\right)\]\\ Q=B_0+B_1\mathrm{\ϵ}+B_2{\mathrm{\ϵ}}^2+B_3{\mathrm{\ϵ}}^3+B_4{\mathrm{\ϵ}}^4+B_5{\mathrm{\ϵ}}^5\\ n=C_0+C_1\mathrm{\ϵ}+C_2{\mathrm{\ϵ}}^2+C_3{\mathrm{\ϵ}}^3+C_4{\mathrm{\ϵ}}^4+C_5{\mathrm{\ϵ}}^5\\ \ln A=D_0+D_1\mathrm{\ϵ}+D_2{\mathrm{\ϵ}}^2+D_3{\mathrm{\ϵ}}^3+D_4{\mathrm{\ϵ}}^4+D_5{\mathrm{\ϵ}}^5\\ \mathrm{\α}=E_0+E_1\mathrm{\ϵ}+E_2{\mathrm{\ϵ}}^2+E_3{\mathrm{\ϵ}}^3+E_4{\mathrm{\ϵ}}^4+E_5{\mathrm{\ϵ}}^5\end{array}\right.$

其中为应变速率，σ为高温流变应力，ε为应变，R为普适气体常数，T为变形温度，Q为变形热激活能，A、n、α、B₀～B₅、C₀～C₅、D₀～D₅、E₀～E₅为材料参数；

根据高温压缩实验得到的金属材料真应力–真应变数据，以0.05为间隔区间分别提取应变范围(0.1～1.2)之间的高温流变应力，在相同应变条件下，分别绘制金属材料高温流变应力σ和变温温度T、应变速率之间的关系图，即和ln[sinh(ασ)]-1/T关系图，并通过线性拟合的方法确定材料参数A、n、α和Q的具体数值；

通过以上方法分别求得的材料参数A、n、α和Q的具体数值，分别绘制材料参数A、n、α、Q和应变ε之间的关系图，即Q-ε，n-ε，lnA-ε和α-ε关系图，并通过5次多项式拟合的方法确定材料参数B₀～B₅、C₀～C₅、D₀～D₅、E₀～E₅的具体数值；

把建立的预测金属材料高温流变应力的改进型双曲正弦本构模型编写成迭代累加算法程序，嵌入数值模拟软件，实现热变形参数及受热变形参数影响的材料参数在任意迭代步的更新，进而预测任意变形条件下金属材料的高温流变应力，其中热变形参数包括变形温度、应变速率和应变，受热变形参数影响的材料参数包括A、n、α和Q。

步骤3：建立金属材料热加工耗散效率评估模型和失稳判据模型，并通过编程实现；

建立金属材料热加工耗散效率评估模型为：

$\mathrm{\η}=\frac{\underset{0}{\overset{\mathrm{\σ}}{\∫}}A{\[\sinh \left(\mathrm{\α}\mathrm{\σ}\right)\]}^n\exp \[-Q/\left(RT\right)\]d\mathrm{\σ}}{\mathrm{\σ}\stackrel{\·}{\mathrm{\ϵ}}/2}$

建立金属材料热加工失稳判据模型为：

$\mathrm{\ξ}=\frac{{\{\stackrel{\·}{\mathrm{\ϵ}}\exp \[Q/\left(RT\right)/A\]\}}^{1/n}}{n\mathrm{\α}\sqrt{\{{\{\stackrel{\·}{\mathrm{\ϵ}}\exp \[Q/\left(RT\right)\]/A\}}^{2/n}+1\}}}-\frac{\underset{0}{\overset{\mathrm{\σ}}{\∫}}A{\[\sinh \left(\mathrm{\α}\mathrm{\σ}\right)\]}^n\exp \[-Q/\left(RT\right)\]d\mathrm{\σ}}{\stackrel{\·}{\mathrm{\ϵ}}}\≤2$

其中η为热加工耗散效率，ξ为热加工失稳系数，为理想变形过程中微观组织演变导致的功率耗散，为实际变形过程中微观组织演变导致的功率耗散；

结合步骤(2)中编写的描述金属材料高温流变应力的改进型双曲正弦本构模型的迭代累加算法程序，把建立的金属材料热加工耗散效率评估模型和失稳判据模型分别编写迭代累加算法程序，嵌入数值模拟软件，实现高温流变应力、热变形参数及受热变形参数影响的材料参数在任意迭代步的更新，进而对任意变形条件下金属材料热加工耗散效率和失稳情况进行评估，其中热变形参数包括变形温度、应变速率和应变，受热变形参数影响的材料参数包括A、n、α和Q。

步骤4：采用步骤(2)和(3)中建立的预测高温流变应力模型、热加工耗散效率评估模型和失稳判据模型，可以预测任意变形条件下的金属材料的流变应力、热加工耗散效率和失稳系数，从而实现对任意变形条件下金属材料热加工性能的综合评估。

本发明通过金属材料的高温压缩实验，充分考虑了实时变形条件对金属材料热加工性能的影响，基于传统热加工图理论，结合描述高温流变应力的改进型双曲正弦本构模型，提出了一种评估金属材料热加工性能的方法，实现了对时变变形条件下金属材料热加工性能的快速地准确评估。

本发明的有益效果为：本发明充分考虑了实时变形条件对金属材料热加工性能的影响，实现了对时变变形条件下金属材料热加工性能的快速地准确评估，能够推广应用到时变变形的工业实际热加工过程中，解决了现有预测方法应用范围狭窄，难以工程推广的弊端。该方法的发明和推广应用对合理制定金属材料热加工工艺有重要的技术指导意义。

附图说明

图1恒温恒应变速率条件下GH4169合金的热加工性能评估：(a)高温流变应力；(b)应变为0.6时的耗散效率；(c)应变为0.6时的失稳情况；

图2恒温恒应变速率条件下GH4169合金的微观组织金相图:(a)920℃-1s^-1；(b)980℃-0.01s^-1；

图3时变变形条件下GH4169合金的热加工性能评估：(a)高温流变应力；(b)耗散效率；(c)失稳情况；

图4时变变形条件下GH4169合金的微观组织金相图

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。

本发明是一种评估金属材料热加工性能的方法，下面以评估GH4169合金(典型金属材料)的热加工性能为例，详细介绍本发明涉及的评估方法的具体实施细节，其方法包括：

步骤1：对GH4169合金进行高温压缩实验，变形温度分别为920℃、950℃、980℃、1010℃和1040℃，应变速率分别为0.001s^-1、0.01s^-1、0.1s^-1和1s^-1，应变为1.2。

步骤2：建立描述GH4169合金高温流变应力的改进型双曲正弦本构模型，并通过编程实现；

基于高温压缩试验测得的真应力–真应变数据，建立预测GH4169合金高温流变应力的改进型双曲正弦本构模型：

$\left\{\begin{array}{c}\stackrel{\·}{\mathrm{\ϵ}}=A{\[\sinh \left(\mathrm{\α}\mathrm{\σ}\right)\]}^n\exp \[-Q/\left(RT\right)\]\\ Q=B_0+B_1\mathrm{\ϵ}+B_2{\mathrm{\ϵ}}^2+B_3{\mathrm{\ϵ}}^3+B_4{\mathrm{\ϵ}}^4+B_5{\mathrm{\ϵ}}^5\\ n=C_0+C_1\mathrm{\ϵ}+C_2{\mathrm{\ϵ}}^2+C_3{\mathrm{\ϵ}}^3+C_4{\mathrm{\ϵ}}^4+C_5{\mathrm{\ϵ}}^5\\ \ln A=D_0+D_1\mathrm{\ϵ}+D_2{\mathrm{\ϵ}}^2+D_3{\mathrm{\ϵ}}^3+D_4{\mathrm{\ϵ}}^4+D_5{\mathrm{\ϵ}}^5\\ \mathrm{\α}=E_0+E_1\mathrm{\ϵ}+E_2{\mathrm{\ϵ}}^2+E_3{\mathrm{\ϵ}}^3+E_4{\mathrm{\ϵ}}^4+E_5{\mathrm{\ϵ}}^5\end{array}\right.$

其中为应变速率，σ为高温流变应力，ε为应变，R为普适气体常数(8.314Jmol^-1K^-1)，T为变形温度，Q为变形热激活能，A、n、α、B₀～B₅、C₀～C₅、D₀～D₅、E₀～E₅为材料参数。

根据高温压缩实验得到的GH4169合金真应力–真应变数据，以0.05为间隔区间分别提取应变范围(0.1～1.2)之间的高温流变应力，在相同应变条件下，分别绘制GH4169合金高温流变应力σ和变温温度T、应变速率之间的关系图，即和ln[sinh(ασ)]-1/T关系图，并通过线性拟合的方法确定材料参数A、n、α和Q的具体数值。分别绘制材料参数A、n、α、Q和应变ε之间的关系图，即Q-ε、n-ε、lnA-ε和α-ε关系图，并通过5次多项式拟合的方法确定材料参数B₀～B₅、C₀～C₅、D₀～D₅、E₀～E₅的具体数值，如表1所示。

表1材料参数5次多项式拟合

把建立的预测GH4169合金高温流变应力的改进型双曲正弦本构模型编写成迭代累加算法程序，嵌入数值模拟软件，实现热变形参数及受热变形参数影响的材料参数在任意迭代步的更新，进而预测任意变形条件下GH4169合金的高温流变应力，其中热变形参数包括变形温度、应变速率和应变，受热变形参数影响的材料参数包括A、n、α和Q。

步骤3：建立GH4169合金热加工耗散效率评估模型和失稳判据模型，并通过编写数值算法实现；

建立的GH4169合金热加工耗散效率评估模型为：

$\mathrm{\η}=\frac{\underset{0}{\overset{\mathrm{\σ}}{\∫}}A{\[\sinh \left(\mathrm{\α}\mathrm{\σ}\right)\]}^n\exp \[-Q/\left(RT\right)\]d\mathrm{\σ}}{\mathrm{\σ}\stackrel{\·}{\mathrm{\ϵ}}/2}$

建立的GH4169合金热加工失稳判据模型为：

$\mathrm{\ξ}=\frac{{\stackrel{\·}{\{}\exp \[Q/\left(RT\right)\]/A\}}^{1/n}}{n\mathrm{\α}\sqrt{\{{\stackrel{\·}{\{}\exp \[Q/\left(RT\right)\]/A\}}^{2/n}+1\}}}-\frac{\underset{0}{\overset{\mathrm{\σ}}{\∫}}A{\[s\stackrel{\·}{m}h\left(\mathrm{\α}\mathrm{\σ}\right)\]}^n\exp \[-Q/\left(RT\right)\]d\mathrm{\σ}}{}\≤2$

其中η为热加工耗散效率，ξ为热加工失稳系数，为理想变形过程中微观组织演变导致的功率耗散，为实际变形过程中微观组织演变导致的功率耗散；

结合步骤(2)中编写的描述GH4169合金高温流变应力的改进型双曲正弦本构模型的迭代累加算法程序，把建立的GH4169合金热加工耗散效率评估模型和失稳判据模型分别编写迭代累加算法程序，嵌入数值模拟软件，实现高温流变应力、热变形参数及受热变形参数影响的材料参数在任意迭代步的更新，进而对任意变形条件下GH4169合金热加工耗散效率和失稳情况进行评估，其中热变形参数包括变形温度、应变速率和应变，受热变形参数影响的材料参数包括A、n、α和Q。

步骤4：采用步骤(2)和(3)中建立的预测GH4169合金高温流变应力模型、热加工耗散效率评估模型和失稳判据模型，可以预测任意变形条件下的GH4169合金的流变应力、热加工耗散效率和失稳系数，从而实现对任意变形条件下GH4169合金热加工性能的综合评估。。

图1所示分别为在应变为0.6时恒温恒应变速率条件下GH4169合金的热加工耗散效率评估结果和失稳情况。图2所示分别为恒温恒应变速率条件下GH4169合金的微观组织金相图。图3所示分别为时变变形条件下GH4169合金的热加工耗散效率评估结果和失稳情况。图4所示为时变变形条件下GH4169合金的微观组织金相图。从图中可以发现，采用本发明方法对GH4169合金热加工性能评估得到的结果与实验结果(微观组织金相图)吻合良好，表明本发明的方法能够准确地评估GH4169合金的热加工性能。

上面结合附图对本发明的实例进行了描述，但本发明不局限于上述具体的实施方式，上述的具体实施方式仅是示例性的，不是局限性的，任何不超过本发明权利要求的发明创造，均在本发明的保护之内。

Claims (4)

1.一种评估金属材料热加工性能的方法，其特征在于：充分考虑了实时变形条件对金属材料热加工性能的影响，基于传统热加工图理论，结合描述高温流变应力的改进型双曲正弦本构模型，提出了一种评估金属材料热加工性能的方法，实现了对时变变形条件下金属材料热加工性能的快速地准确评估，该方法包括以下步骤：

步骤1：在设计的热变形条件下，进行金属材料的高温压缩试验，获得金属材料的真应力–真应变数据；

步骤2：建立描述金属材料高温流变应力的改进型双曲正弦本构模型，并通过编程实现；

基于高温压缩试验测得的真应力–真应变数据，建立预测金属材料高温流变应力的改进型双曲正弦本构模型：

$\left\{\begin{array}{c}\stackrel{\·}{\mathrm{\ϵ}}=A{\[\sinh \left(\mathrm{\α}\mathrm{\σ}\right)\]}^n\exp \[-Q/\left(RT\right)\]\\ Q=B_0+B_1\mathrm{\ϵ}+B_2{\mathrm{\ϵ}}^2+B_3{\mathrm{\ϵ}}^3+B_4{\mathrm{\ϵ}}^4+B_5{\mathrm{\ϵ}}^5\\ n=C_0+C_1\mathrm{\ϵ}+C_2{\mathrm{\ϵ}}^2+C_3{\mathrm{\ϵ}}^3+C_4{\mathrm{\ϵ}}^4+C_5{\mathrm{\ϵ}}^5\\ \ln A=D_0+D_1\mathrm{\ϵ}+D_2{\mathrm{\ϵ}}^2+D_3{\mathrm{\ϵ}}^3+D_4{\mathrm{\ϵ}}^4+D_5{\mathrm{\ϵ}}^5\\ \mathrm{\α}=E_0+E_1\mathrm{\ϵ}+E_2{\mathrm{\ϵ}}^2+E_3{\mathrm{\ϵ}}^3+E_4{\mathrm{\ϵ}}^4+E_5{\mathrm{\ϵ}}^5\end{array}\right.$

其中为应变速率，为高温流变应力，ε为应变，R为普适气体常数，T为变形温度，Q为变形热激活能，A、n、α、B₀～B₅、C₀～C₅、D₀～D₅、E₀～E₅为材料参数；

根据高温压缩实验得到的金属材料真应力–真应变数据，以0.05为间隔区间分别提取应变范围(0.1～1.2)之间的高温流变应力，在相同应变条件下，分别绘制金属材料高温流变应力σ和变温温度T、应变速率之间的关系图，即和ln[sinh(ασ)]-1/T关系图，并通过线性拟合的方法确定材料参数A、n、α和Q的具体数值；

通过以上方法分别求得的材料参数A、n、α和Q的具体数值，分别绘制材料参数A、n、α、Q和应变ε之间的关系图，即Q-ε，n-ε，lnA-ε和α-ε关系图，并通过5次多项式拟合的方法确定材料参数B₀～B₅、C₀～C₅、D₀～D₅、E₀～E₅的具体数值；

把建立的预测金属材料高温流变应力的改进型双曲正弦本构模型编写成迭代累加算法程序，嵌入数值模拟软件，实现热变形参数及受热变形参数影响的材料参数在任意迭代步的更新，进而预测任意变形条件下金属材料的高温流变应力，其中热变形参数包括变形温度、应变速率和应变，受热变形参数影响的材料参数包括A、n、α和Q。

步骤3：建立金属材料热加工耗散效率评估模型和失稳判据模型，并通过编程实现；

建立金属材料热加工耗散效率评估模型为：

$\mathrm{\η}=\frac{\underset{0}{\overset{\mathrm{\σ}}{\∫}}A{\[\sinh \left(\mathrm{\α}\mathrm{\σ}\right)\]}^n\exp \[-Q/\left(RT\right)\]d\mathrm{\σ}}{\mathrm{\σ}\stackrel{\·}{\mathrm{\ϵ}}/2}$

建立金属材料热加工失稳判据模型为：

$\mathrm{\ξ}=\frac{{\{\stackrel{\·}{\mathrm{\ϵ}}\exp \[Q/\left(RT\right)\]/A\}}^{1/n}}{n\mathrm{\α}\sqrt{\{{\{\stackrel{\·}{\mathrm{\ϵ}}\exp \[Q/\left(RT\right)\]/A\}}^{2/n}+1\}}}-\frac{\underset{0}{\overset{\mathrm{\σ}}{\∫}}A{\[\sinh \left(\mathrm{\α}\mathrm{\σ}\right)\]}^n\exp \[-Q/\left(RT\right)\]d\mathrm{\σ}}{\stackrel{\·}{\mathrm{\ϵ}}}\≤2$

其中η为热加工耗散效率，ξ为热加工失稳系数，为理想变形过程中微观组织演变导致的功率耗散，为实际变形过程中微观组织演变导致的功率耗散；

结合步骤(2)中编写的描述金属材料高温流变应力的改进型双曲正弦本构模型的迭代累加算法程序，把建立的金属材料热加工耗散效率评估模型和失稳判据模型分别编写迭代累加算法程序，嵌入数值模拟软件，实现高温流变应力、热变形参数及受热变形参数影响的材料参数在任意迭代步的更新，进而对任意变形条件下金属材料热加工耗散效率和失稳情况进行评估，其中热变形参数包括变形温度、应变速率和应变，受热变形参数影响的材料参数包括A、n、α和Q。

步骤4：采用步骤(2)和(3)中建立的预测高温流变应力模型、热加工耗散效率评估模型和失稳判据模型，可以预测任意变形条件下的金属材料的流变应力、热加工耗散效率和失稳系数，从而实现对任意变形条件下金属材料热加工性能的综合评估。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤2中所述的在根据预测金属材料高温流变应力的改进型双曲正弦本构模型编写的迭代累加算法程序中，实现热变形参数及受热变形参数影响的材料参数在任意迭代步的更新，进而预测任意变形条件下金属材料的高温流变应力，其中热变形参数包括变形温度、应变速率和应变，受热变形参数影响的材料参数包括A、n、α和Q。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤3中所述的金属材料热加工耗散效率评估模型和失稳判据模型分别为

$\mathrm{\η}=\frac{\underset{0}{\overset{\mathrm{\σ}}{\∫}}A{\[\sinh \left(\mathrm{\α}\mathrm{\σ}\right)\]}^n\exp \[-Q/\left(RT\right)\]d\mathrm{\σ}}{\mathrm{\σ}\stackrel{\·}{\mathrm{\ϵ}}/2}$

和

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤3中所述的在根据金属材料热加工耗散效率评估模型和失稳判据模型分别编写的迭代累加算法程序中，实现高温流变应力、热变形参数及受热变形参数影响的材料参数在任意迭代步的更新，进而对任意变形条件下金属材料热加工耗散效率和失稳情况进行评估，其中热变形参数包括变形温度、应变速率和应变，受热变形参数影响的材料参数包括A、n、α和Q。