CN113252447A - 基于2d微观组织的金属材料拉伸性能的预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于2D微观组织的金属材料拉伸性能的预测方法，属于材料科学与工程应用技术领域。该方法首先对金属材料目标部位进行2D微观组织取样，然后利用图像重构技术完成矢量图转化，并借助有限元仿真开展2D微观组织拉伸性能模拟。基于对拉伸仿真结果统计求取均值，获得目标部位的拉伸力学性能参数，进而实现拉伸性能的准确预测。该方法利用2D微观组织及有限元仿真，能够避免因试样取材造成的破坏或额外损伤，且整个流程易于实现、成本低廉，可有效解决大型金属构件关键部位力学性能检测难题。
Description
技术领域
本发明涉及蠕墨铸铁材料及构件拉伸性能测试技术领域，具体涉及一种基于2D微观组织的金属材料拉伸的预测方法。
背景技术
蠕墨铸铁等金属材料因其优良的导热与机械性能在内燃机领域得到广泛采用。由于生产铸造过程中工艺稳定性及结构形状的影响，使得大型蠕墨铸铁构件组织均匀性难以保持一致。这导致各部位力学性能存在一定的差异性，因此为保证服役安全可靠对构件关键区域进行力学性能检测是非常必要的。
常规拉伸实验及3D表征测试均需在目标部位进行试样取材，对构件会造成破坏或额外的损伤。而2D微观表征技术(如金相等)操作简单、成本低廉，且可保证构件本身的完整性。因此，基于2D微观组织实现拉伸性能的快速预测可为蠕墨铸铁等金属构件关键部位的力学性能检测提供有效手段。
发明内容
为解决金属构件关键部位力学性能检测的难题，本发明提供了一种基于2D微观组织的金属材料拉伸性能的预测方法。该方法基于2D微观组织及有限元仿真，能够避免因试样取材造成的破坏或额外损伤，且整个流程易于实现、成本低廉，可有效解决大型金属构件关键部位力学性能检测难题。
为实现上述目的，本发明所采用的技术方案如下：
一种基于2D微观组织的金属材料拉伸性能的预测方法，该方法首先对金属材料目标部位进行2D微观组织取样，然后利用图像重构技术完成矢量图转化，并借助有限元仿真开展2D微观组织拉伸性能模拟。基于对拉伸仿真结果统计求取均值，获得目标部位的拉伸力学性能参数，进而实现拉伸性能的准确预测。该方法具体包括如下步骤：
(1)选择目标检验部位，借助金相显微镜，对金属材料进行2D微观组织取样。
(2)利用数字图像处理技术进行矢量图转化，完成微观组织的几何重构。根据金属牌号定义材料参数，建立2D微观组织有限元模型；
(3)依据原位拉伸实验，施加对应的载荷及边界条件，并定义断裂损伤准则，开展2D微观组织拉伸性能模拟；
(4)基于步骤(3)的拉伸仿真结果统计求取均值，进而获得目标部位的拉伸力学性能参数，包括屈服强度σs、抗拉强度σb、延伸率A以及弹性模量E。
步骤(1)中，目标检测部位金属材料的2D微观组织可采用金相显微镜获得，取样2D微观组织应尽可能反映检验部位材料内部组织形态及分布；最终取样数量可依据取样2D微观组织面积分数和蠕化率的统计结果确定，二者误差均在10％以内即可终止取样。
步骤(2)中，微观组织几何重构利用数字图像处理技术来实现，将2D微观组织图像转化为可编辑的矢量图，以用于下一步的有限元建模；基体和相体材料参数可根据实际金属牌号进行确定。
步骤(3)中，按照原位拉伸实验的加载情况施加载荷及边界条件，根据材料特性选用断裂损伤准则，并定义具体的断裂及损伤参数。
步骤(4)中，金属材料的性能是微观组织分布的综合体现，适当数量的2D微观组织取样能够映射出微观组织的空间分布特性；但微观组织空间分布的不均性，使得2D取样组织分布及力学特性存在差异；故根据统计学原理，基于取样2D微观组织的仿真模拟结果，进行统计平均获得目标部位的力学性能参数。这里拉伸力学性能参数包括屈服强度σs、抗拉强度σb、延伸率A以及弹性模量E。
本发明预测方法适用于蠕墨铸铁、球墨铸铁、灰口铸铁等铸铁材料以及其它金属基复合材料。
本发明的优点和有益效果如下：
1、本发明能够避免因试样取材造成的破坏或额外损伤，可保证构件本身的完整性，相比常规拉伸实验及3D表征测试方法更适用于构件关键部位的力学性能检测。
2、本发明的拉伸性能预测方法具有良好的普适性，对于微观组织形态及成份不同的铸铁材料均有良好的适用性。
3、本发明基于2D微观组织和有限元仿真实现，可获得具体的拉伸力学性能参数。预测方法简单、准确、效率高，极大程度节约时间、人力和金钱成本。
附图说明
图1是蠕墨铸铁2D微观组织取样；其中：(a)拉伸试样；(b)3D微观组织；(c)2D切片；(d)切片组织分布。
图2是2D微观组织重构及有限元建模；其中：(a)2D微观组织重构；(b)有限元建模。
图3是微观组织拉伸性能仿真结果与对比验证；其中：(a)2D微观组织切片拉伸仿真结果；(b)各切片应力-应变曲线仿真结果统计；(c)实验和仿真拉伸曲线结果对比；(d)实验和仿真拉伸性能参数误差分析。
具体实施方式
下面结合实施例和附图对本发明进一步说明。
实施例1：
本实施例是对柴油机缸盖材料RT500进行拉伸性能预测。基于2D微观组织切片及有限元仿真开展RT500材料拉伸性能模拟，并将仿真结果与拉伸实验进行对比验证。
(1)选择目标检验部位，对3D微观组织进行切片，以完成蠕墨铸铁材料2D微观组织取样，如图1。这里采用3D微观组织切片的方式获取2D微观组织，主要在于方法的可行性说明及准确性验证。
(2)利用数字图像处理技术进行矢量图转化，完成微观组织的几何重构。根据RT500的组织成分，定义基体(珠光体)和相体(石墨)材料参数，如表1。
表1RT500组织成分材料参数
并进一步完成网格划分，建立2D微观组织有限元模型，如图2。
(3)依据原位拉伸实验，底部设置固定约束边界条件，施加原位拉伸速率0.033mm·min-1。定义断裂损伤判据为适用于孔隙成核、成长并聚集而引起破坏的Ductiledamage准则，开展2D微观组织拉伸性能模拟。
(4)基于对步骤(3)的拉伸仿真结果统计求取均值，获得目标部位的拉伸力学性能参数。并进一步与拉伸实验结果比较(图3)，验证本发明提出的拉伸性能快速预测方法的精度。
实施例2：
本实施例是对球墨铸铁和灰口铸铁分别进行拉伸性能预测。基于2D微观组织切片及有限元仿真开展RT500材料拉伸性能模拟，并将仿真结果与拉伸实验进行对比验证。
经验证本发明提出的拉伸性能快速预测方法精度较高。
Claims (7)
1.一种基于2D微观组织的金属材料拉伸性能的预测方法，其特征在于：该方法首先对目标部位进行2D微观组织取样，然后利用图像重构技术完成矢量图转化，并借助有限元仿真开展2D微观组织拉伸性能模拟；基于对拉伸仿真结果统计求取均值，获得目标部位的拉伸力学性能参数，进而实现金属构件拉伸性能的准确预测。
2.根据权利要求1所述的基于2D微观组织的金属材料拉伸性能的预测方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：
(1)选择目标检验部位，借助金相显微镜，对金属材料进行2D微观组织取样；
(2)利用数字图像处理技术进行矢量图转化，完成微观组织的几何重构。根据金属牌号定义材料参数，建立2D微观组织有限元模型；
(3)依据原位拉伸实验，施加对应的载荷及边界条件，并定义断裂损伤准则，开展2D微观组织拉伸性能模拟；
(4)基于步骤(3)的拉伸仿真结果统计求取均值，进而获得目标部位的拉伸力学性能参数。
3.根据权利要求2所述的基于2D微观组织的金属材料拉伸性能的预测方法，其特征在于：步骤(1)中，目标检测部位金属材料的2D微观组织可采用金相显微镜获得，取样2D微观组织应尽可能反映检验部位材料内部组织形态及分布；最终取样数量可依据取样2D微观组织面积分数和蠕化率的统计结果确定，二者误差均在10％以内即可终止取样。
4.根据权利要求2所述的基于2D微观组织的金属材料拉伸性能的预测方法，其特征在于：步骤(2)中，微观组织几何重构利用数字图像处理技术来实现，将2D微观组织图像转化为可编辑的矢量图，以用于下一步的有限元建模；具体材料参数可根据实际金属材料牌号进行确定。
5.根据权利要求1所述的基于2D微观组织的金属材料拉伸性能的预测方法，其特征在于：步骤(3)中，按照原位拉伸实验加载情况施加载荷及边界条件，根据材料特性选用断裂损伤准则，并定义具体的断裂及损伤参数。
6.根据权利要求1所述的基于2D微观组织的金属材料拉伸性能的预测方法，其特征在于：步骤(4)中，金属材料的性能是微观组织分布的综合体现，适当数量的2D微观组织取样能够映射出微观组织的空间分布特性；但微观组织空间分布的不均性，使得2D取样组织分布及力学特性存在差异；故根据统计学原理，基于取样2D微观组织的仿真模拟结果，进行统计平均获得目标部位的力学性能参数。这里拉伸力学性能参数包括屈服强度σs、抗拉强度σb、延伸率A以及弹性模量E。
7.根据权利要求1所述的基于2D微观组织的金属材料拉伸性能的预测方法，其特征在于：所述金属材料为蠕墨铸铁、球墨铸铁、灰口铸铁等铸铁材料以及其它金属基复合材料。
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