CN113125256A - 基于材料屈服强度动态增长因子的预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于材料屈服强度动态增长因子的预测方法，涉及板材性能检测技术领域。本发明方法包括：制备结构钢的轴向拉伸样件；测量所述轴向拉伸样件的材料性能获得结构钢的材料参数；获得不同的准静态和动态拉伸应力应变曲线；根据所述材料屈服强度动态增长因子预测值和测量值两者之间的真实误差值进行修正，直至所述真实误差值较小构建成两段式模型。本发明方法为实际结构钢在高应变速率下屈服强度的预测提供参考，进而达到对材料性能的定量分析，对产品生产研究提供指导。

Description

基于材料屈服强度动态增长因子的预测方法
技术领域
本发明公开一种基于材料屈服强度动态增长因子的预测方法，涉及板材性能检测技术领域。
背景技术
中国汽车的高速增长和庞大的市场为汽车用钢的发展带来重大机遇。QStE系列低合金高强汽车用钢板用于要求良好冷成形性能的汽车大梁等结构件。汽车大梁用钢板是汽车结构配件中质量要求最为严格的材料之一，除常规的结构强度性能要求外，还必须具备良好的成型性能、抗凹陷性、足够的结构刚度和焊接性能，以承受各种不同应变状态下的冲压成型而不破裂，避免负载过程中车身产生的局部变形，特别是在发生冲撞事故时最大限度的吸收能量、保证安全。
在材料科学的研究过程中通常需要对构件材料力学行为进行预测来判断构件失效过程以及材料的实用价值。很多情况下结构钢需要面对较高的应变率条件，通过吸收冲击能量来保证零部件在发生碰撞时的安全，研究者不仅要考虑准静态应变的因变量，还要考虑碰撞引起的动态响应。由于钢结构对应变率的变化非常敏感，应变率的变化对结构钢的力学行为有很大的影响，许多研究者建立了各种模型来预测结构钢的动态变形行为，其中Cowper-Symonds本构模型被广泛应用于描述材料在动态变形情况下的性能。预测模型的选择对预测准确度有极大的影响，一种具体的预测方法都是以其特定的数学模型为特征。选择合适的模型至关重要，存在较大偏差的模型容易导致效果达不到预期，对后续的研究没有实际的指导价值。
例如采用Cowper-Symonds模型来预测S355钢在5s-1至25s-1应变率范围内的动态拉伸行为，可以准确地描述应变率函数的动态增长因子，并证实了模型的有效性。参见D.Forni等，Strain rate behavior in tension of S355 steel:base for progressivecollapse analysis,Eng.Struct.119(2016)164-173。另外，Chen等人采用Cowper-Symonds模型研究了的Q420结构钢的力学行为，并确定材料系数。参见J.Chen等Experimentresearch on rate-dependent constitutive model of Q420 steel,Constr.Build.Mater.153(2017)816-823。
随着汽车钢市场发展，用户对成形性要求越来越高，特别是内高压成形用户，明确提出了为满足其汽车底盘副车架等复杂成形件的加工要求而提出的高断后伸长率要求。过去三代汽车钢的研制取得了巨大的进展，然而，延伸率大于30％、抗拉强度300-600MPa的高延伸率低合金钢一直处于生产制造以及理论研究的盲区。针对最新开发的高延伸率汽车钢，参见Approaching to High Elongation of Automotive Steel by ControlledCooling Strategy，Steel Research International，DOI:10.1002/srin.202000276,2020。在高速拉伸试验研究中发现，现有Cowper-Symonds模型已经无法准确预测新开发的结构钢种动态拉伸情况。
发明内容
为了解决现有技术问题，本发明的目的在于克服已有技术存在的不足，提供一种基于材料屈服强度动态增长因子的预测方法，提升现有模型的准确度，实现简单准确的结构钢动态拉伸情况下材料力学性能预测，用以实现结构钢屈服强度动态增长因子的准确预测。
为达到上述目的，本发明采用如下发明构思：
在外力作用下，材料的宏观变形是位错运动与增殖的结果，不同应变速率对位错运动的热激活能和抑制缩颈的综合影响有关。在较低的应变速率下，塑性应变主要是靠位错的滑移来进行，包括位错的热激活运动；在高应变速率下，因为没有足够时间给位错热激活，热激活就会变得困难，位错的活性降低，因此在高应变速率下变形时，材料的变形以位错增殖占优，进而推迟缩颈，增加均匀伸长率。因此，在高应变速率下材料变形具有两阶段特征。
根据上述发明构思，本发明采用如下技术方案：
一种基于材料屈服强度动态增长因子的预测方法，其步骤如下：
1)制备结构钢的轴向拉伸样件；
2)测量在所述步骤1)中制备的轴向拉伸样件的材料性能，获得结构钢的材料参数；
3)绘制并获得不同的准静态和动态拉伸应力应变曲线；
4)根据准静态拉伸试验和动态拉伸试验所获得的屈服强度，计算得到不同应变率下材料屈服强度动态增长因子；
5)对所述材料屈服强度动态增长因子预测值和测量值两者之间的真实误差值进行修正，直至真实误差值较小，构建成两段式预测模型，获得材料屈服强度动态增长因子预测值。
优选地，在所述步骤5)中，对材料屈服强度动态增长因子预测值和材料屈服强度动态增长因子测量值两者之间的真实误差值进行修正，直至使所述真实误差值小于误差阈值，然后根据材料参数和拟合参数构建两段式预测模型，并进行拟合，获得材料屈服强度动态增长因子预测值。
优选地，在所述步骤1)中，结构钢为低合金高强结构钢。
优选地，本发明基于材料屈服强度动态增长因子的预测方法，获得材料屈服强度动态增长因子与应变率关系函数，主要内容为对所述钢拉伸样件进行准静态拉伸实验(ENISO 6892-12009)，获得标准应变与应力关系曲线；根据不同应变率情况下进行动态拉伸试验(ISO 26203-22011)，在不同拉伸速度下进行动态试验，分别获得不同高应变率下的动态拉伸应力应变曲线；根据准静态拉伸试验和动态拉伸试验所获得的屈服强度计算得到不同应变率下材料屈服强度动态增长因子。
本发明与现有技术相比较，具有如下显而易见的突出实质性特点和显著优点：
1.本发明方法根据材料参数和拟合参数构建两段式预测模型，并进行拟合，获得材料屈服强度动态增长因子预测值；通过不断调节两段式模型分段位置，对所述材料屈服强度动态增长因子预测值和所述材料屈服强度动态增长因子测量值两者之间的真实误差值进行修正，直至使所述真实误差值小于误差阈值；由此确定材料屈服强度动态增长因子预测模型；
2.本发明方法基于材料屈服强度动态增长因子的预测方法，根据所述计算获得的不同应变率下材料屈服强度动态增长因子，主要内容为确定所述两段式模型拟合不同应变率下的屈服强度动态增长因子，通过不断修正保证最终模型的准确度，进而实现结构钢材屈服强度性能的准确预测；
3.本发明方法简单，易于实现，预测精度高。
附图说明
图1为本发明优选实施例在10-3/s和33/s的应力-应变曲线。
图2为本发明优选实施例基于材料屈服强度动态增长因子的Cowper-Symonds预测方法的拟合得到的结果。
图3为本发明优选实施例基于材料屈服强度动态增长因子的两段式模型预测方法的拟合得到的结果。
具体实施方式
以下结合具体的实施例子对上述方案做进一步说明，本发明的优选实施例详述如下：
在本实施例中，一种基于材料屈服强度动态增长因子的预测方法，其步骤如下：
1)制备结构钢的轴向拉伸样件；
2)测量在所述步骤1)中制备的轴向拉伸样件的材料性能，获得结构钢的材料参数；
3)绘制并获得不同的准静态和动态拉伸应力应变曲线；
4)根据准静态拉伸试验和动态拉伸试验所获得的屈服强度，计算得到不同应变率下材料屈服强度动态增长因子；
5)对所述材料屈服强度动态增长因子预测值和测量值两者之间的真实误差值进行修正，直至真实误差值较小，构建成两段式预测模型，获得材料屈服强度动态增长因子预测值。
表1本发明预测方法与Cowper-Symonds预测方法的拟合度R2比较
Figure BDA0002990939620000041
本申请实施例通过对比原有的Cowper-Symonds模型，提高了现有预测模型预测的准确度，提高了针对材料屈服强度动态增长因子的预测效果。
本发明上述制备方法包括以下步骤：
制备结构钢材的轴向拉伸样件，进行狗骨状拉伸样件的加工。对所述轴向拉伸样件进行准静态拉伸实验(EN ISO 6892-12009)，获得标准应变与应力关系曲线；根据不同应变率情况下进行动态拉伸试验(ISO 26203-22011)。
表2例1-4为本发明测试所用的结构钢
Figure BDA0002990939620000042
测量所述轴向拉伸样件的材料性能获得的材料参数。
具体而言，在1、2、3、4、5、10和18m/s拉伸速度下进行动态试验，分别对应33、66、100、133、167、333和600/s的应变率获得不同的动态拉伸应力应变曲线；所述参数包括：根据准静态拉伸试验和动态拉伸试验所获得的屈服强度计算得到不同应变率下材料屈服强度动态增长因子；所述材料屈服强度动态增长因子与应变率的关系。
以结构钢例1为例进行形象说明。图1为例1在10-3/s和33/s的应变拉伸应力应变曲线(沿轧制方向)。
图1为例1在10-3/s和33/s的应力-应变曲线，先发生弹性形变，应力与应变之间的关系先符合胡克定律呈线性变，应力与应变之间的关系呈现曲线关系。对屈服强度进行测量，并计算动态拉伸试验和准静态拉伸试验所获得屈服强度的比值，进而得到不同应变率下的材料屈服强度动态增长因子。如下表所示：
表3例1不同应变率下材料屈服强度及材料屈服强度动态增长因子值
Figure BDA0002990939620000051
将例1-4数值绘制在一个图表内，得到对比例1-4散点图。
本发明采用的是两段式模型。将例1-4数值绘制在一个图表内，得到实施例1-4散点图。采用DIFy＝A+B拟合，其中DIFy为材料屈服强度动态增长因子；为应变率；A和B均为σ-关系中的系数，通过公式拟合获得，得到拟合曲线。通过数学工具软件可以对材料屈服强度动态增长因子与应变率的关系进行拟合，获得拟合公式。具体的，将预测结果与测量值进行比对，确定两段式模型分段位置，如果超过预设误差阈值，修改两段式模型分段位置参数。通过修改二次开发的材料模型参数，不断缩小预测值与测量值的差距。图2为拟合得到的结果。
下面为数学工具的拟合结果的具体数值：
实施例1
阶段1：DIFy＝0.00259+1.00R-square:0.966
阶段2：DIFy＝0.00074+1.34R-square:0.977
实施例2
阶段1：DIFy＝0.00240+1.01R-square:0.989
阶段2：DIFy＝0.00060+1.32R-square:0.949
实施例3
阶段1：DIFy＝0.00192+0.98R-square:0.893
阶段2：DIFy＝0.00067+1.26R-square:0.893
实施例4
阶段1：DIFy＝0.00182+0.98R-square:0.954
阶段2：DIFy＝0.00066+1.21R-square:0.976
对比例采用Cowper-Symonds模型DIFy＝1+(/D)^(1/p)拟合。其中DIFy为材料屈服强度动态增长因子；为应变率；D是σ-关系中的系数，通过公式拟合获得；p是应力与应变率关系指数，为公式拟合获得；得到拟合曲线。通过数学工具软件可以对材料屈服强度动态增长因子与应变率的关系进行拟合，获得拟合公式。图3为拟合得到的结果。
下面为数学工具的拟合结果的具体数值：
对比例1
DIFy＝1+(/833)^(1/1.63)R-square:0.962
对比例2
DIFy＝1+(/1095)^(1/1.79)R-square:0.967
对比例3
DIFy＝1+(/1044)^(1/1.28)R-square:0.875
对比例4
DIFy＝1+(/1293)^(1/1.49)R-square:0.923
由此可见，利用两段式模型预测方法拟合对比利用Cowper-Symonds模型拟合实际结构钢屈服强度动态增长因子拟合的准确度更高，更好地对材料屈服强度的预测。可以为实际结构钢在高应变速率下屈服强度的预测提供参考，进而达到对材料性能的定量分析，对产品生产提供指导。
总之，本发明上述实施例基于材料屈服强度动态增长因子的预测方法，制备结构钢的轴向拉伸样件；测量所述轴向拉伸样件的材料性能获得结构钢的材料参数；获得不同的准静态和动态拉伸应力应变曲线；根据所述材料屈服强度动态增长因子预测值和测量值两者之间的真实误差值进行修正，直至所述真实误差值较小构建成两段式模型。本发明上述实施方法为实际结构钢在高应变速率下屈服强度的预测提供参考，进而达到对材料性能的定量分析，对产品生产研究提供指导。
上面结合附图对本发明实施例进行了说明，但本发明不限于上述实施例，还可以根据本发明的发明创造的目的做出多种变化，凡依据本发明技术方案的精神实质和原理下做的改变、修饰、替代、组合或简化，均应为等效的置换方式，只要符合本发明的发明目的，只要不背离本发明的技术原理和发明构思，都属于本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种基于材料屈服强度动态增长因子的预测方法，其特征在于，其步骤如下：
1)制备结构钢的轴向拉伸样件；
2)测量在所述步骤1)中制备的轴向拉伸样件的材料性能，获得结构钢的材料参数；
3)绘制并获得不同的准静态和动态拉伸应力应变曲线；
4)根据准静态拉伸试验和动态拉伸试验所获得的屈服强度，计算得到不同应变率下材料屈服强度动态增长因子；
5)对所述材料屈服强度动态增长因子预测值和测量值两者之间的真实误差值进行修正，直至真实误差值较小，构建成两段式预测模型，获得材料屈服强度动态增长因子预测值。
2.根据权利要求1所述的材料屈服强度动态增长因子的预测方法，所述参数包括：在所述步骤5)中，对材料屈服强度动态增长因子预测值和材料屈服强度动态增长因子测量值两者之间的真实误差值进行修正，直至使所述真实误差值小于误差阈值，然后根据材料参数和拟合参数构建两段式预测模型，并进行拟合，获得材料屈服强度动态增长因子预测值。
3.根据权利要求1所述的材料屈服强度动态增长因子的预测方法，所述参数包括：在所述步骤1)中，结构钢为低合金高强结构钢。
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