CN107562975A - 一种镁合金板材轧制组织性能预测模型的建立方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种镁合金板材轧制组织性能预测模型的建立方法，主要包括下列步骤：（1）针对镁合金板材的轧制特性，采用轧制变形区接触弧方程和接触弧参数方程，考虑前滑对变形区出口速度的影响，精确给出了镁板轧制变形区平均应变速率的求解方法；（2）针对镁合金板材轧制变形区应变速率、轧制温度与轧后镁板平均晶粒尺寸进行了非线性拟合解析，建立了镁合金板材轧制平均晶粒尺寸预测模型；（3）综合平均晶粒尺寸模型和抗拉强度模型，建立了镁合金板材轧制组织性能预测模型。本发明的镁合金板材轧制组织性能预测模型，在轧制制度与轧后镁板的组织性能两者之间建立双向指导作用，既能指导热轧前设计最优的轧制制度，又能根据轧前工艺参数在线检测进行热轧后镁板组织及性能的综合评估。

Description

一种镁合金板材轧制组织性能预测模型的建立方法

技术领域

本发明属于镁合金板材轧制后组织性能预测模型的建立方法，可以适用于不同牌号镁合金轧制组织性能预测模型的建立。

背景技术

近年来，轧制理论研究日益成熟，依托于计算机技术，对板材轧制塑性变形过程中的理论研究开始深入到组织性能预报模型的建立和组织演变模拟程序的开发工作中。镁合金板带轧制工艺的研究虽然已有很大成果，但是还是存在两个主要问题，一是对镁合金轧制工艺路线制定还处在摸索阶段，没有形成完善和统一的镁合金轧制工艺理论，多借鉴轧钢工艺研究或经验数据进行镁合金轧制工艺制度的制定，且现有镁合金轧制工艺与轧后板材组织性能间相关性的系统性研究还不成熟，轧制制度的制定与其塑性的提高未能建立较好的理论联系。

现有研究成果大都是有关镁合金本构模型及再结晶模型的建立，以及轧制过程中的热力变形机理模型和微观组织演变模型的研究，进而通过有限元或自开发的计算机程序进行镁合金热变形过程中的微观组织演变的模拟，但对于镁合金轧制组织性能预报技术的研究较少。

本发明专利针对镁合金轧制组织性能预报问题，提出了一种镁合金轧制组织性能模型的建立方法。

发明内容

本发明专利的目的就是基于板材轧制变形区的应变速率数学模型、平均晶粒尺寸模型及抗拉强度模型，提供一种镁合金轧制组织性能预测模型的建立方法。

本发明的镁合金轧制组织性能预测模型的建立方法具体步骤如下：

步骤一、轧制变形区应变速率模型的建立

板材轧制变形区如图1所示。将镁板轧制变形归为平面变形问题，仅考虑板材厚度方向上的压缩变形，长度方向上的延伸变形，忽略宽展。板坯轧制过程中，沿变形区长度l内各个不同垂直横断面上的板材厚度、金属流动速度、轧制速度分量都是不同的，因此采用平均应变速率来表示轧制变形区内的板材变形速度。

为提高平均应变速率表征精度，采用接触弧方程和接触弧参数方程进行推导，确定镁板轧制变形区各个截面的水平速度，并考虑前滑对变形区出口速度v₁的影响，进而求解轧制变形区的平均应变速率。

(1)任意断面的水平速度v_x沿厚度方向平均分布，采用接触弧方程和接触弧参数方程：

式中，x为断面位置，D为轧辊直径，mm，R为轧辊半径，mm；h₁为镁板轧制出口厚度；α为厚度断面h_x的位置角。

考虑板材轧制时咬入角θ比较小，sinθ≈θ，cosθ＝1-θ²/2，其变形区应变速率为：

式中，v₀为轧制变形区入口速度，v₁为出口速度，h₀为镁板轧制入口厚度，△h为轧制压下量， mm。

板带轧制过程中存在前滑现象，前滑现象会直接影响轧件的出口速度v₁。因此，轧件出口速度v₁与前滑系数s₁存在相关性。镁合金板材稳定轧制变形时的摩擦系数μ_s＝0.35，摩擦系数μ_s决定了镁板轧制时的前滑系数：因此，针对镁合金板材的轧制特性，可得镁合金轧制变形区出口速度v₁：

进而建立了镁板轧制变形区的精确应变速率的数学模型：

步骤二、平均晶粒尺寸预测模型的建立

引入齐纳-霍洛蒙(Zener-Hollomon)参数，为变形速率与温度函数的乘积，综合表征了塑性变形过程中变形温度和应变速率的关系：

式中，T为变形温度，K；Q为塑性变形激活能，J/mol，和材料有关；为应变速率，s^-1；R为气体常数。

镁合金板材在轧制过程中沿厚度方向的热压缩变形中，轧后镁板平均晶粒尺寸d与应变速率轧制温度T存在数学关系：

其中，k和b为常数。

进一步拟合求解平均晶粒尺寸预测模型的具体方法为：

(1)将(kQ/RT+b)看作一个常数b₁，对lnd和进行拟合解析：

(2)将看作一个常数b₂，对lnd和1/T进行拟合解析：

由式(12)、(13)可知：

因此，可知常数B为：

将实验数据lnd、1/T数据代入式(15)，解得B。

最终求得平均晶粒尺寸d：

基于式(8)、(16)建立了轧辊直径D、轧制速度v、轧制温度T、轧制压下量△h与轧后镁板平均晶粒尺寸d的数学关系，即镁合金轧制平均晶粒尺寸预测模型：

步骤三、轧制组织性能预测模型的建立

引入Hall-Petch(H-P)关系模型对材料强度和平均晶粒度间的相关性进行数学关系表征：

σ＝σ_f+kd^-0.5 (13)

式中，d为平均晶粒尺寸。

平均晶粒尺寸预测模型表征了轧制后镁板平均晶粒尺寸d与轧辊直径D，轧制工艺设定的压下量△h、轧制速度v、轧制温度T的数学关系；抗拉强度模型表征了轧后镁板的室温宏观拉伸性能与微观组织间的数学关系。综合上述两个数学模型，建立镁合金板材轧制组织性能预测模型：

本发明的优点：

基于不同轧制压下量、轧制速度及轧制温度条件下的镁合金板材轧制实验及其组织性能分析实验数据，根据上述方法能够建立镁合金轧制组织性能预测模型，在轧制制度与轧后镁板的组织性能两者之间建立双向指导作用，既能指导热轧前设计最优的轧制制度，又能根据轧前工艺参数在线检测进行热轧后镁板组织及性能的综合评估。

附图说明

图1是轧制变形区示意图。

图2是lnd与拟合图形。

图3是lnd与1/T拟合图形。

图4是平均晶粒尺寸d与抗拉强度σ_b的拟合图形。

具体实施方式

下面结合实施例对本发明做进一步说明，本实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本实施例选定某公司生产的铸轧态AZ31B镁合金板材，试验轧机采用辊径Φ320mm的二辊轧机，轧制实验的板坯尺寸为100mm×100mm×7mm。轧制实验共分为三组进行：

①20、30、40和50％四种轧制压下量，轧制温度为350℃，轧制速度为0.5m/s；

②0.3、0.5、0.8和1m/s四种轧制速度，轧制压下量为30％，轧制温度为350℃；

③300、350、400和450℃四种轧制温度，轧制速度为0.5m/s，轧制压下量为30％。

采用Axio Imager A2m智能数字材料显微镜对金相组织进行观察，采用直线截点法进行晶粒尺寸测量，采用WDW-E100D电子万能试验机进行室温拉伸实验。

(1)平均晶粒尺寸预测模型的建立

经组织性能实验检测分析，得到铸轧态AZ31B镁合金不同工艺条件轧制后板材平均晶粒尺寸如表1所示：

表1不同轧制条件轧后镁板平均晶粒尺寸(μm)

不同轧制工艺条件下镁板变形区应变速率如表2所示：

表2不同轧制条件轧制变形区平均应变速率及其自然对数

轧后镁板平均晶粒尺寸的自然对数lnd及1/T，如表3所示：

将(kQ/RT+b)看作一个常数b₁，对lnd和进行拟合解析，拟合图形如图2所示：

将看作一个常数b₂，对lnd和1/T进行拟合解析，拟合图形如图3所示：

由式(20)、(21)得：

因此，常数B为：

将表2及表3中lnd、1/T数据代入式(23)，解得B＝2.848。

因此，可求得平均晶粒尺寸d：

基于式(24)进行进一步简化，建立平均晶粒尺寸d与轧制应变速率轧制温度T的关系模型：

基于式(8)、(25)建立轧辊直径D、轧制速度v、轧制温度T、轧制压下量△h与轧后镁板平均晶粒尺寸d的数学关系，即铸轧态AZ31B镁合金轧制平均晶粒尺寸预测模型：

(2)轧制组织性能预测模型的建立

铸轧态AZ31B镁合金不同工艺条件轧制后板材室温拉伸抗拉强度经统计分析如表4 所示：

表4不同轧制条件轧后镁板抗拉强度

根据Hall-Petch关系模型，结合表1中镁板平均晶粒尺寸与表4中镁板抗拉强度进行解析拟合，拟合图形如图4所示，建立抗拉强度模型：

σ_b(d)＝140.316+206.664d^-0.5 (27)

综合平均晶粒尺寸模型及抗拉强度模型，建立铸轧态AZ31B镁合金板材热轧组织性能预测模型：

对不同轧制条件轧后镁板室温拉伸抗拉强度σ_b的模型计算值与实验测量值的对比，模型的误差为0.1％～5％，平均相对误差为3.57％，这表明该预测模型能够有效表征了铸轧态 AZ31B镁合金热轧制后宏观力学性能、微观平均晶粒尺寸同轧辊参数和轧制工艺参数设定的相关性，并且能够用于指导轧制制度的制定和轧辊直径的选取。

表5不同轧制条件轧后镁板抗拉强度模型计算值与实验测量值对比

Claims (2)

1.一种针对镁合金板材轧制组织性能预测模型的建立方法，其特征在于，针对镁合金板材的轧制特性，采用轧制变形区接触弧方程和接触弧参数方程，考虑前滑对变形区出口速度的影响，精确给出了镁板轧制变形区平均应变速率的求解方法：

。

2.一种针对镁合金板材轧制组织性能预测模型的建立方法，其特征在于，进行了镁合金板材轧制变形区应变速率、轧制温度与轧后镁板平均晶粒尺寸的非线性拟合解析，建立了镁合金板材轧制平均晶粒尺寸预测模型：

综合平均晶粒尺寸模型和抗拉强度模型，建立了镁合金板材轧制组织性能预测模型：

σ_b(d)＝σ_f+kd^-0.5