CN115062504B - 一种模拟计算任意双相不锈钢显微组织磁导率的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种模拟计算任意双相不锈钢显微组织磁导率的方法。该方法基于linux操作系统下用于生成多晶体模型的软件和图像处理软件,根据生成的模型照片或实际金相照片建立任意双相不锈钢微观组织有限元模型。通过本专利公开的方法,能够计算任意相组成、相分布和任意晶粒尺寸的双相不锈钢微观组织的磁导率,并能够单独或者综合分析晶粒尺寸、第二相粒子、相分数、相分布以及晶界等微观组织相关参数对磁导率的影响,模拟计算的结果与实际结果的误差小于5%。解决了双相不锈钢微观组织模拟精度不高、难以计算双相不锈钢微观组织磁导率的问题,弥补了宏观层面计算磁导率的方法由于“尺寸效应”造成的错误,为双向不锈钢电磁无损检测系统提供数据参考。
Description
技术领域
本发明涉及一种模拟计算任意双相不锈钢显微组织磁导率的方法,属于电磁无损检测技术应用范围,同时可服务于不锈钢生产的钢铁企业、新能源汽车制造企业。
背景技术
节能减排和产业调整已经成为我国工业绿色发展的关键,而新能源汽车产业是实现“绿色发展”目标的重点关注对象。铁磁性材料是新能源汽车发展的支撑材料,起着不可或缺的作用。磁导率是铁磁性材料的基本电磁特性参数之一,标志着材料导通磁力线,传导磁场的能力,是决定钢铁材料能否应用于新能源汽车、电力电子、航空军事等领域的重要物理量。另外,钢铁材料的显微结构直接影响材料的机械性能,而磁导率是衡量材料显微结构变化的特征物理量,计算材料显微结构的磁导率可以表征显微结构变化,从而预测材料的机械性能。因此,准确测量钢铁材料的磁导率对提高材料物理性能的表征精度、加深材料电磁特性认识、拓宽材料应用领域具有重要意义。本发明基于钢铁材料显微组织磁导率的研究,发明了一种根据钢铁显微结构进行建模,模拟并计算任意显微组织磁导率的方法。
不锈钢根据不同的相组成可分为奥氏体不锈钢、铁素体不锈钢、马氏体不锈钢以及双相不锈钢等。双相不锈钢由于具有奥氏体+铁素体双相组织,兼有奥氏体不锈钢和铁素体不锈钢的特点,其屈服强度可达400Mpa~550MPa,是普通奥氏体不锈钢的2倍。与铁素体不锈钢相比,双相不锈钢的韧性更高,耐晶间腐蚀性能和焊接性能更好;同时具有铁素体不锈钢的特点,例如热导率高、线膨胀系数小,具有超塑性及磁性等。双相不锈钢的微观组元,例如铁素体与奥氏体相分数、相分布、晶粒尺寸、第二相粒子等都是影响双相不锈钢使用性能的重要因素,而其磁导率的大小则反应出微观组元的变化,计算模拟双相钢磁导率的大小,能够反映显微结构特征,表征双相不锈钢的性能。
目前对于磁导率测量的相关专利有:用于磁导率测量的传感器及测量方法(201710258105.0);一种交流磁导率测量装置及其方法(201110128899.1);一种磁导率测量方法与装置(202111489571.2)等,以上发明对于磁导率的研究仍存在一些不足。一是磁导率作为重要的材料物性参数,没有精确有效的针对双相不锈钢磁导率模拟计算的方法。其中,一种交流磁导率测量装置及其方法(201110128899.1)通过开发测量磁导率的传感器,使用两组线圈或者四抽头线圈进行测量,通过对测量传感器、装置或者测量电路进行研究设计,适用范围较小、测量要求比较严格、步骤繁杂,不能真实反映影响磁导率变化的参数,缺少基于材料显微组织对磁导率影响的研究。二是双相不锈钢的显微结构复杂,晶粒大小、相组成、相分数等因素的变化都会引起磁导率的变化,基于宏观测量的方法实施困难,造成测量信号不稳定。三是目前鲜有针对微观组织的磁导率测量,一种针对铁氧体的高精度低频复数磁导率测量装置及方法(201910621763.0)和一种圆柱形软磁材料磁导率测量方法(201110450042.1)等研究都是基于宏观试样的测量,由于“尺寸效应”的存在,基于宏观试样的测量值不能用来衡量微观结构的磁导率,而微观结构的磁导率是研究材料物理性质的基础,是研究材料显微组织和材料物理性能重要的桥梁。
基于以上问题,目前急需一种能够模拟双相钢的显微组织并计算该组织磁导率的方法,满足钢铁生产、新能源汽车、石油化工等领域对材料磁导率的要求,保证钢铁材料的电磁特征。本发明专利针对目前研究短板,发明了一种能够计算任意双相不锈钢显微组织磁导率的方法,可以通过对实际双相不锈钢金相照片进行微观建模,也可根据需要自行设置材料微观组织结构(晶粒度、相组成、相分布、晶界等)进行建模计算,该发明方法能够真实反映重要微观结构组元等相关因素对双相不锈钢磁导率的影响。
发明内容
该发明涉及的微观模型可以通过两种方式构建,一是针对实际铁素体-奥氏体双相不锈钢的显微组织金相照片进行图像识别,将数据导入有限元软件并构建二维平面模型。二是在linux操作系统下运行neper软件,键入相应的代码生成需要的微观(晶粒度、相组成、相分布、晶界等)晶体模型,将晶体模型导入到有限元软件,对模型进行相关的几何优化处理。在模型中对不同的区域设定不同物性参数来定义纯铁素体和纯奥氏体晶粒以及晶界,对二维模型施加物理场(磁场)模拟实际外场条件,模拟得到双相不锈钢显微结构磁化结果。计算结果派生值得到平均磁通密度B和平均磁场强度H,得到该二维双相不锈钢显微组织模型对应的磁导率。本发明具体模拟流程见附图1。
本发明方法的特征在于能够根据实际金相照片或是自行设置微观组织构建被测试样的微观结构模型,模拟计算任意微观结构磁导率,从微观组元参数(晶粒度、相组成、相分布、晶界等)角度考虑影响磁导率的因素,结果不受到“尺度效应”影响,具体实施步骤如下:
1.在linux操作系统下调用neper软件,利用-T模型选择要生成晶粒的数目,使用-dim2选择生成二维平面模型,-reg命令用于确定生成模型的正则化,-o命令用于对生成的模型进行重命名,-V模型将生成的晶粒模型(附图2)可视化并输出为png格式文件。以实际金相照片构建模型则不需要以上处理,可直从第步骤2开始。
2.对生成的png格式的晶粒模型或者是直接对实际金相照片都需要进行灰度转化,将rgb图像转化为灰度图,并对图像做二值化处理,转换为有限元软件可以导入的矢量图文件格式,本发明选择将png格式转化为dxf矢量文件(附图3)。
3.对建立的有限元模型中相组成(铁素体和奥氏体)的分数和分布,见附图4,(其中实际金相照片建立的模型可以直接按照实际相分布来定于,对于自定义的模型可以选择随机分布或是根据需要自定义分布),分别设置电导率和磁导率值来定义铁素体晶粒和奥氏体晶粒区域。本发明专利设置的铁素体的电导率为7166660S/m,磁导率设置为330H/m,奥氏体的电导率设置为1472602S/m,磁导率设置为1H/m,晶界的电导率设置为4493000S/m,磁导率设置为130H/m。
4.对铁素体区域进行标记,使用图像处理软件对铁素体区域进行灰度转化,然后自动识别,手动调整灰度值为201并计算出铁素体相分数。
5.定义物理场和设置边界条件,在模型上添加磁场并设置左右两个边界为磁绝缘,上下两个边界分别设置为磁势1和0。
6.划分网格并求解计算,附图5,在计算结果中找到派生值并求出表面磁通密度平均值Bave和平均磁场强度Have,最后根据公式计算出该双相不锈钢显微组织的磁导率μ,其中μ0为真空磁导率。计算结果与实际结果误差小于5%,在允许的误差范围内。
附图说明
图1为本发明具体实施步骤流程图
图2为neper软件生成的晶粒图像
图3为二值化处理转化后的矢量图
图4为导入comsol后的微观组织模型
图5为计算后的双相不锈钢显微结构表面磁通密度分布
图6为imageJ软件识别晶粒(去除晶界)后的结果,不同晶粒度下的铁素体(黑色部分)分数都是30%,奥氏体(白色部分)为70%
图7为铁素体相分数为30%,奥氏体相分数为70%时,不同晶粒尺寸(50,60,70,80,90,100)的磁导率值
图8为imageJ软件识别晶粒(去除晶界)后的结果,晶粒度为100下的不同铁素体相分数,黑色部分为铁素体,白色部分为奥氏体
图9晶粒尺寸为100时不同铁素体相分数(30%,40%,50%,60%,70%,80%)的磁导率值
有益效果
本发明旨在开发出一种能够模拟计算任意双相不锈钢显微组织磁导率的方法,该方法能够基于linux操作系统下的neper软件来构建显微组织模型,或者通过实际双相不锈钢的金相照片建立模型,并通过有限元模拟软件来进行仿真和计算,最终求解双相不锈钢的磁导率。通过该方式对双相不锈钢的微观组织的建模准确度高,符合实际需求,通过有限元模拟软件来进行实际物理场仿真操作简单,精确度高,模型可重复利用。模型可以根据不同的显微结构改变晶粒度、相分布以及相分数等因素,对影响磁导率的各微观组元进行单独或综合分析。该方法还能根据实际金相的显微组织进行微观模型的构建,并求解磁导率的大小。通过有限元软件能够清楚地分析磁力线在双相不锈钢显微组织内部的实际分布,讨论影响磁力线分布的因素。通过该种方法能够计算出任意双相不锈钢显微组织的磁导率,为双相不锈钢电磁无损检测系统提供数据参考,并且服务于双相不锈钢生产的厂商以及需要材料物理性能参数评估钢铁材料物理性能的研究人员。
具体实施方式
实施例1
以铁素体相分数为30%(奥氏体相分数70%)下不同晶粒尺寸的双相不锈钢显微结构为例,按照步骤1建立不同晶粒尺寸(50,60,70,80,90,100)的铁素体(相分数为30%)的微观结构模型,并按照步骤2和3导入有限元模拟软件,建立对应的有限元模型,按照步骤4来设定铁素体的区域,按照步骤5来调整并计算铁素体相分数,最后求解计算不同晶粒尺寸下的磁导率的值。附图6显示不同晶粒尺寸(50,60,70,80,90,100)下铁素体相分数为30%的微观组织模型,并通过imageJ软件识别晶粒后的结果,不同晶粒度下的铁素体分数都是30%,奥氏体为70%,附图7显示了不同晶粒尺寸(50,60,70,80,90,100)下铁素体相分数为30%,奥氏体相分数为70%的磁导率值,计算结果与实际结果误差值小于5%,在允许的误差范围内。
实施例2
以晶粒度为100下不同铁素体相分数的双相不锈钢为例,按照步骤1建立晶粒度为100不同铁素体相分数(30%,40%,50%,60%,70%,80%)的微观结构模型,并按照步骤2和3导入有限元模拟软件,建立对应的模型,按照步骤4和5设定不同相分数的铁素体晶粒和奥氏体晶粒,求解计算在晶粒度为100下不同铁素体相分数(30%,40%,50%,60%,70%,80%)的磁导率的值。附图8显示晶粒尺寸为100下不同铁素体相分数(30%,40%,50%,60%,70%,80%)的微观组织模型并通过imageJ软件识别并计算相分数后的结果。附图9显示了晶粒尺寸为100时不同铁素体相分数(30%,40%,50%,60%,70%,80%)的磁导率值,计算结果与实际结果误差值小于5%,在允许的误差范围内。
Claims (1)
1.一种模拟计算任意双相不锈钢显微组织磁导率的方法,其特征在于能够根据实际金相照片或是自行设置微观组织模拟构建被测试样的微观结构,模拟计算任意微观结构磁导率,从晶粒度、相组成、相分布、晶界等微观组元参数角度考虑影响磁导率的因素,结果不受到“尺度效应”影响,该方法包括如下步骤:
(1)在linux操作系统下调用neper软件,利用-T模型选择要生成晶粒的数目,使用-dim2选择生成二维平面模型,-reg命令用于确定生成模型的正则化,-o命令用于对生成的模型进行重命名,-V模型将生成的晶粒模型可视化并输出为png格式文件;以实际金相照片构建模型则不需要以上处理,可直从第步骤2开始;
(2)对生成的png格式的晶粒模型或者是直接对实际金相照片都需要进行灰度转化,将rgb图像转化为灰度图,并对图像做二值化处理,转换为有限元软件可以导入的矢量图文件格式,本发明选择将png格式转化为dxf矢量文件;
(3)对建立的有限元模型中相组成的分数和分布,其中实际金相照片建立的模型可以直接按照实际相分布来定于,对于自定义的模型可以选择随机分布或是根据需要自定义分布,分别设置电导率和磁导率值来定义铁素体晶粒和奥氏体晶粒区域;本发明专利设置的铁素体的电导率为7166660S/m,磁导率设置为330H/m,奥氏体的电导率设置为1472602S/m,磁导率设置为1H/m,晶界的电导率设置为4493000S/m,磁导率设置为130H/m;
(4)对铁素体区域进行标记,使用图像处理软件对铁素体区域进行灰度转化,然后自动识别,手动调整灰度值为201并计算出铁素体相分数;
(5)定义物理场和设置边界条件,在模型上添加磁场并设置左右两个边界为磁绝缘,上下两个边界分别设置为磁势1和0;
(6)划分网格并求解计算,在计算结果中找到派生值并求出表面磁通密度平均值Bave和平均磁场强度Have,最后根据公式计算出该双相不锈钢显微组织的磁导率μ,其中μ0为真空磁导率;计算结果与实际结果误差小于5%,在允许的误差范围内。
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Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107034423A (zh) * | 2015-12-21 | 2017-08-11 | Posco公司 | 具有优异耐腐蚀性的感应可加热不锈钢板及其制造方法 |
CN110187000A (zh) * | 2019-05-22 | 2019-08-30 | 桂林理工大学 | 一种电磁无损检测双相钢微观组织的方法 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE102014224461A1 (de) * | 2014-01-22 | 2015-07-23 | Sms Siemag Ag | Verfahren zur optimierten Herstellung von metallischen Stahl- und Eisenlegierungen in Warmwalz- und Grobblechwerken mittels eines Gefügesimulators, -monitors und/oder -modells |
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Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107034423A (zh) * | 2015-12-21 | 2017-08-11 | Posco公司 | 具有优异耐腐蚀性的感应可加热不锈钢板及其制造方法 |
CN110187000A (zh) * | 2019-05-22 | 2019-08-30 | 桂林理工大学 | 一种电磁无损检测双相钢微观组织的方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
秦湘阁,刘国权.多晶体晶粒尺度三维组织建模及可视化.北京科技大学学报.2001,(06),全文. * |
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