CN110411851A - 一种高温合金涡轮叶片服役损伤评价及蠕变寿命预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种高温合金涡轮叶片服役损伤评价及蠕变寿命预测方法，涉及DZ125定向凝固高温合金涡轮叶片蠕变剩余寿命的评估。该方法基于DZ125合金在近服役条件下的微观组织演变数据库，构建了DZ125定向涡轮叶片服役损伤及蠕变剩余寿命的评估和预测方法及流程。利用该方法和流程，实现了对服役涡轮叶片宏观和微观层面的服役损伤程度的评价及蠕变剩余寿命的预测。该方法相较于已有的蠕变剩余寿命方法，从微观组织量化表征入手，具有更高的精准度和合理性。该方法适合工程应用，在DZ125合金及其他单晶或定向合金涡轮叶片的蠕变剩余寿命以及维护和设计中均具有较强工程应用意义及广阔前景。
Description
技术领域
本发明属于镍基定向凝固高温合金叶片技术领域，具体涉及一种高温合金涡轮叶片服役损伤评价及蠕变寿命预测方法。
背景技术
航空发动机是高度复杂和精密的热力机械，作为航空发动机最关键部件之一的涡轮叶片是燃气的焓和动能转换成机械能的重要热端部件。随着航空发动机推重比的不断提高，叶片外部燃气温度以及涡轮转速不断提高，导致涡轮叶片所受服役温度和应力逐渐增加。在高温和应力的共同作用下，航空发动机涡轮叶片不可避免的发生蠕变变形，蠕变变形可能导致涡轮叶片伸长与机匣发生碰撞和摩擦，进而发生蠕变失效。然而，航空发动机精密复杂的结构通常不允许对其蠕变损伤程度进行实时的监控，这就导致难以对涡轮叶片蠕变损伤程度进行即时的评估。除此之外，由于涡轮叶片内部冷却孔等结构的出现，加之复杂的服役工况导致叶片温度场、应力场在时间和空间上均具有复杂和不均匀的特征。综上所述，对涡轮叶片进行服役损伤程度的准确评价是保证叶片服役安全的关键之一。
不仅如此，由于难以准确评价叶片当前的服役损伤程度，导致无法准确估计涡轮叶片的蠕变剩余寿命。为了避免发生安全事故，只能使叶片提前报废，导致大量的资源浪费。因此，针对航空发动机涡轮叶片，对其进行准确的蠕变剩余寿命预测，具有非常重要的工业应用价值。
涡轮叶片在服役过程中，由于长期处于高温高压燃气和复杂应力引起的蠕变作用下，内部冶金组织会不可避免地发生损伤退化，如γ′相的粗化、筏形及体积分数的下降，碳化物的分解和转变，晶界γ′相膜的形成，TCP等脆性相的析出及蠕变孔洞与裂纹等。这一系列的微观组织演变可能导致高温合金在蠕变不同阶段所具有的蠕变变形机理存在显著差异，而仅考虑宏观力学性能的一系列蠕变寿命预测方法将难以准确的提供预测结果。
因此，有必要将微观组织的演变引入高温合金涡轮叶片的蠕变寿命预测方法，开发一种合理准确且易于操作的服役损伤评价及蠕变剩余寿命预测方法。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于组织表征的定向凝固DZ125合金涡轮叶片服役损伤评价及蠕变寿命预测方法。该方法可对DZ125合金涡轮叶片进行宏观和微观层面的服役损伤评价，同时还能预测涡轮叶片蠕变剩余寿命。
一种高温合金涡轮叶片服役损伤评价及蠕变寿命预测方法，其核心技术要点为：定向凝固DZ125合金涡轮叶片在实际服役过程中由于蠕变损伤导致的微观组织退化同样会引起蠕变机理的变化；本方法对微观组织进行系统分析后，对其损伤程度进行了预测进而利用微观组织分析结果结合宏微观的蠕变寿命预测方法实现蠕变剩余寿命预测。具体的预测方法如图1所示，主要包括以下步骤：
1)针对实际服役m小时后的DZ125合金涡轮叶片，对其典型部位的枝晶干中心位置一次γ′相体积分数、γ′相筏排完善程度以及γ′相筏排厚度进行定量统计，得到服役m小时涡轮叶片的组织参量；
2)针对1)中表征获得的涡轮叶片γ′相体积分数、γ′相筏排完善程度以及γ′相筏排厚度，与预先设定好的微观组织判据进行对比，初步判断其微观损伤程度，确定该叶片是否可以继续服役；
3)针对2)中评估为可继续服役的涡轮叶片，利用人工神经网络模型评估其服役条件，包括等效最高服役温度以及对应的应力及损伤时间。
4)获得叶片服役条件后，利用修正θ投影法模型，公式如下：
和
logθi＝ai+biσ0+ciT+diσ0T(i＝1-5) (2)
计算叶片典型部位对应的局部蠕变应变量，其中ε为蠕变应变量，t为蠕变时间，T为蠕变温度，σ0为蠕变初始应力，参数a、b、c、d为仅与材料相关的常数，θ1、θ2、θ3、θ4、θ5为公式拟合所得参数；对比计算所得蠕变应变量与预先设定好的宏观蠕变变形量判据相对比，判断其宏观损伤程度；
5)以预先设定好的宏观蠕变变形量为判据，利用4)中所示公式计算涡轮叶片在当前宏观损伤程度下，在某一特定条件下继续损伤至预先设定好的宏观蠕变变形量判据所需时间，考虑高温合金薄壁效应，将上述预测时间乘以薄壁效应因子，对比叶片各典型部位剩余寿命，取其最短时间为该涡轮叶片蠕变剩余寿命。
所述利用人工神经网络模型评估其服役条件，具体操作方法为以γ′相体积分数、γ′相筏排完善程度、γ′相筏排厚度及持久中断时间为输入量，应力和温度为输出量建立人工神经网络模型，对温度和应力进行评估。
所述预先设定好的微观组织判据为，γ′相体积分数≥55.8％，γ′相筏排完善程度≤0.285，γ′相筏排厚度≤730nm。
所述预先设定好的宏观蠕变变形量判据为1％。
所述薄壁效应因子取值为0.6。
本发明的优点在于，基于微观组织的量化表征实现了涡轮叶片损伤程度的评估。同时，对涡轮叶片进行蠕变剩余寿命预测时，同样将微观组织的退化考虑在内，建立了从微观组织表征入手的损伤评价及蠕变剩余寿命的评估方法。与传统的蠕变剩余寿命预测方法相比，因考虑了微观组织演变这一因素，使得其结果更加真实可靠，适合工程应用，在DZ125叶片的服役条件评估中具有较强工程应用意义及广阔前景。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
图1为DZ125合金涡轮叶片损伤评价及蠕变剩余寿命预测方法流程图。
图2为DZ125合金涡轮叶片解剖方案示意图。
图3为某服役300h涡轮叶片在图2所示6个位置的横截面(C)和纵截面(L)枝晶干处γ′相微观组织示意图，其中(1)/(2)排气边叶盆上部/下部；(3)/(4)排气边叶背上部/下部；(5)/(6)进气边叶背上部/下部；(C)横截面；(L)纵截面。
图4为人工神经网络模型拓扑结构示意图，其中(a)为人工神经网络模型A，(b)为人工神经网络模型B。
图5为直径为5mm的DZ125合金标准热处理棒状试样及两个从未服役叶片截取的、标距段尺寸约为1mm*2mm的微型蠕变试样的蠕变应变-时间曲线。
图6为服役300h涡轮叶片1和2位置切取的微型蠕变试样在980℃/220MPa条件下的蠕变应变-时间曲线。
具体实施方式
以下示例将结合附图对本发明予以进一步的说明，以便本领域人员更好地理解本发明的优点和特征。
首先，以某服役300h后的DZ125合金涡轮叶片为例，对其进行如图2所示的切割，获得各部位的微观组织，如图3所示。参照GB/T 15749中的网格数点法定量统计γ′相的体积分数(Vf)。设定216个网格交点，当交点位于γ′相中计为1，当交点位于γ′相与基体界面计为0.5，当交点位于基体中计为0，上述统计结果与交点总数的比值即为Vf。利用公示：
对γ′相筏排完善程(Ω)度进行统计和计算。式中，表示垂直筏排化方向单位长度内筏形组织的交叉和中断的数目，表示平行于筏排化方向单位长度内筏形组织的交叉和中断的数目，Ω为γ′相相筏形完善程度，其数值范围为0-1，Ω为0时，代表等轴的γ′相组织，即垂直与平行方向是等效的；Ω为1时，代表理想的筏形组织，即γ′相筏形既不中断也不交叉。利Photoshop测量工具测量γ′相筏排厚度(D)。在各观察位置至少随机选取5个不重叠的视场计算Vf、Ω和D，取平均值作为测量结果。所获得的Vf、Ω和D列于表1。
对比Vf、Ω和D的表征结果与微观组织判据，可判断该叶片各部位微观组织参数均满足判据。利用表2所示数据库建立的图4(a)所示的以γ′相体积分数(Vf)、γ′相筏排厚度(D)及持久中断时间(t)为输入量，应力(σ)和温度(T)为输出量建立的人工神经网络模型A以及图4(b)所示的以γ′相筏排完善程度(Ω)、γ′相筏排厚度(D)及持久中断时间(t)为输入量，应力(σ)和温度(T)为输出量建立人工神经网络模型B对该服役叶片不同部位的服役条件(等效最高服役温度(Tmax)及其对应的服役应力(ST-max)和该温度和应力条件下的损伤时间(tT-max))进行评估，结果列于表3。将该服役条件评估结果代入公式(1)和(2)计算各部位已发生的局部蠕变变形量，结果同样列于表3。
表1为服役300h后的DZ125合金涡轮叶片不同部位微观组织参量定量表征结果。
表1
表2为建立上述人工神经网络模型所用数据库，包括温度、应力、时间及组织参量γ′相体积分数Vf、γ′相筏排完善程度Ω以及γ′相筏排厚度D。
表2
表3为服役300h后DZ125合金叶片等效最高服役温度(Tmax)、相应应力(ST-max)、损伤时间(tT-max)、已发生蠕变应变量(εe)和剩余寿命预测结果(tθ)。
表3
基于上述蠕变变形量的评估结果，可见其各部位变形量均小于1％，可以进行蠕变剩余寿命的预测。本实例选择对该叶片各部位在980℃/220MPa条件下的蠕变至1％的剩余寿命进行预测。需要指出的是，根据图5所示结果，由于该叶片壁厚约为1mm，取其薄壁效应因子为0.6。最终获得的蠕变剩余寿命(tθ)预测结果同样列于表2。
为了对蠕变剩余寿命预测结果进行验证，本实例对从1位置和2位置切取的试样进行了蠕变测试，结果如图6所示。最终结果显示，两个位置的1％蠕变剩余寿命分别约为11h和13h，与预测结果基本相当。
Claims (5)
1.一种高温合金涡轮叶片服役损伤评价及蠕变寿命预测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
1)针对实际服役m小时后的DZ125合金涡轮叶片，对其典型部位的枝晶干中心位置一次γ′相体积分数、γ′相筏排完善程度以及γ′相筏排厚度进行定量统计，得到服役m小时涡轮叶片的组织参量；
2)针对1)中表征获得的涡轮叶片γ′相体积分数、γ′相筏排完善程度以及γ′相筏排厚度，与预先设定好的微观组织判据进行对比，初步判断其微观损伤程度，确定该叶片是否可以继续服役；
3)针对2)中评估为可继续服役的涡轮叶片，利用人工神经网络模型评估其服役条件，包括等效最高服役温度以及对应的应力及损伤时间；
4)获得叶片服役条件后，利用θ投影法系列模型，公式如下：
ε＝θ1(1-exp(-θ2t))+θ3(exp(θ4t)-1) (1)和
logθi＝ai+biσ0+ciT+diσ0T(i＝1-5) (2)
计算叶片典型部位对应的局部蠕变应变量，其中ε为蠕变应变量，t为蠕变时间，T为蠕变温度，σ0为蠕变初始应力，参数a、b、c、d为仅与材料相关的常数，θ1、θ2、θ3、θ4为公式拟合所得参数；对比计算所得蠕变应变量与预先设定好的宏观蠕变变形量判据相对比，判断其宏观损伤程度；
5)以预先设定好的宏观蠕变变形量为判据，利用4)中所示公式计算涡轮叶片在当前宏观损伤程度下，在某一特定条件下继续损伤至预先设定好的宏观蠕变变形量判据所需时间；考虑高温合金薄壁效应，将所需时间乘以薄壁效应因子，对比叶片各典型部位剩余寿命，取其最短时间为该涡轮叶片蠕变剩余寿命。
2.如权利要求1所述的利用人工神经网络模型评估其服役条件，其特征在于，步骤3)中所述利用人工神经网络模型评估其服役条件，具体操作方法为以γ′相体积分数、γ′相筏排完善程度、γ′相筏排厚度及持久中断时间为输入量，应力和温度为输出量建立人工神经网络模型，对温度和应力进行评估。
3.如权利要求1所述的一种高温合金涡轮叶片服役损伤评价及蠕变寿命预测方法，其特征在于，步骤2)中所述预先设定好的微观组织判据为，γ′相体积分数≥55.8％，γ′相筏排完善程度≤0.285，γ′相筏排厚度≤730nm。
4.如权利要求1所述的一种高温合金涡轮叶片服役损伤评价及蠕变寿命预测方法，其特征在于，步骤4)中所述预先设定好的宏观蠕变变形量判据为1％。
5.如权利要求1所述的一种高温合金涡轮叶片服役损伤评价及蠕变寿命预测方法，其特征在于，步骤5)中所述薄壁效应因子取值为0.6。
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