JP2004004034A - Method of predicting quality of material for welded part - Google Patents
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Abstract
Description
【０００１】
【発明が属する技術分野】
本発明は、アーク溶接、レーザー溶接、電子ビーム溶接等の溶接一般において、溶接施工後における溶接金属部および熱影響部を含む溶接部内の被予測部の材質（機械的特性）を予測する方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、船舶、鉄骨、橋梁等の建築構造物の溶接施工には様々な溶接法が適用されている。溶接施工を実施するに当たっては、施工後における溶接部内の被予測部（被予測部は溶接部全体あるいはその一部を意味する。以下、単に被予測部という場合がある。）の機械的特性を予め予測することは、目標とする特性の溶接部を得る上で重要である。
【０００３】
溶接金属の機械的特性を予測する方法として、例えば特許第２８５０７７３号には、サブマージアーク溶接に関して、母材成分、溶接電流、溶接電圧、溶接速度、ワイヤ成分などから溶接金属組成を予測し、これを基に機械的特性を予測する技術が提案されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、この技術は溶接金属組成を基に材質を予測するため、被予測部の特性の予測精度が劣るという問題がある。これは、溶接部が繰り返し、加熱・冷却を受けて、その内部で複雑な変態現象が生じているが考慮されておらず、また特に溶接金属部には主として酸化物からなる晶出物が生成することや溶接条件によって変態組織が大きく変化することがあるが、これらの影響が無視されているためである。
【０００５】
なお、特開平５−９３７２０号公報には、熱間圧延後の鋼材の組織を予測する方法が記載されているが、溶接金属部は溶接条件によっては晶出物の顕著な晶出が観察されるほか、一般的に複数の溶接パスによる溶接により加熱冷却が繰り返されて形成されるため、従来の鋼材の材質予測のように、高温から低温へと連続的に冷却されていく冷却条件の下での材質予測によっては被予測部の組織を予測することはできない。
【０００６】
本発明はかかる問題に鑑みなされたものであり、被予測部の組織を予測し、これに基づいて材質を予測することで、被予測部材質の予測精度を向上させることができる材質予測方法を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明の溶接部の材質予測方法は、母材同士が一または複数の溶接パスによって溶接金属部を介して溶接された溶接構造物の、前記溶接金属部および熱影響部を含む溶接部内の被予測部の材質を予測する方法であって、
前記溶接部を区画して複数のメッシュ領域を想定し、各メッシュ領域に対して、下記▲１▼、▲２▼、および▲３▼の各計算を行い、
▲１▼ 最終溶接パス終了まで単位時間経過毎に、母材成分、ワイヤ成分あるいは当該単位時間経過前の溶接金属組成と溶接条件とに基づいて当該単位時間経過後におけるメッシュ領域温度を順次求めて第１溶接パスから最終溶接パスに至る温度履歴を算出するメッシュ領域温度履歴計算、
▲２▼ 最終溶接パス終了まで単位時間経過毎に、母材成分、ワイヤ成分、シールドガス成分あるいは当該単位時間経過前の溶接金属組成と当該単位時間経過後におけるメッシュ領域温度とに基づいて当該単位時間経過後の溶接金属組成を求める溶接金属組成計算、
▲３▼ 前記溶接金属組成と温度履歴とに基づいてメッシュ領域内における変態組織の分率を含む変態組織情報を求める変態組織計算、
その後、前記被予測部内の各メッシュ領域における最終溶接パス終了後の変態組織情報に基づいて、予め実測により求められた組織と材質との関係から前記被予測部の材質を予測する材質予測計算を行う。前記材質予測計算として、前記被予測部内の各メッシュ領域における最終溶接パス終了後の変態組織情報から前記被予測部における組織情報を求める被予測部組織計算を行い、前記被予測部組織計算によって求められた被予測部組織情報に基づいて、予め実測により求められた組織と材質との関係から前記被予測部の材質を予測する組織・材質予測計算を行うことができる。あるいは、前記被予測部内の各メッシュ領域における変態組織情報に基づいて、予め実測により求められた溶接部組織と材質との関係から前記各メッシュ領域における材質を予測するメッシュ領域材質予測計算を行い、前記メッシュ領域材質予測計算によって求められた前記被予測部内の各メッシュ領域における材質に基づいて前記被予測部の材質を予測する材質・材質予測計算を行うことができる。
【０００８】
本発明の材質予測方法によると、溶接部を区画した複数のメッシュ領域について、メッシュ領域温度履歴算により、第一溶接パスから最終溶接パスに至る温度履歴を求め、この温度履歴と溶接金属組成計算によって算出した溶接金属組成から前記被予測部内の各メッシュ領域における最終溶接パス終了後の変態組織情報を得て、これに基づいて被予測部の材質を予測するため、被予測部の材質を高精度に予測することができる。特に、溶接金属においては一般の鋼材と異なり、溶接次パスの再溶融による溶接金属組成変化が変態組織に影響を与える。本発明では、かかる再溶融の情報を考慮して溶接金属部の組成を決定し、溶接部内の被予測部の組織情報が予測されるため、予測精度が向上する。なお、本発明における溶接金属組成計算においては、溶接金属部の組成が、母材からの希釈によりワイヤ成分とは異なること、およびスラグ／メタル反応により合金成分がスラグとして排出されることを考慮した計算が行われる。具体的には、母材からの希釈計算は、融点に以上となっている全てのメッシュ領域の組成を平均化することにより、スラグ／メタル反応は例えばデータベースにより算出することができる。これにより、溶接金属部の組成が概ね予測計算される。
【０００９】
前記材質予測方法の好ましい態様として、前記変態組織計算を行う前に前記溶接金属組成と温度履歴とに基づいてオーステナイト粒情報を求めるオーステナイト組織計算を行い、前記変態組織計算の基礎として前記オーステナイト粒情報をも用いる。
前記オーステナイト粒情報を変態組織計算において使用することで、予測の精度をさらに向上させることができる。このとき、溶接金属に特有のデンドライト状のオーステナイト粒の形態を考慮すれば、予測精度をより一層向上させることができる。
【００１０】
また、好ましい態様として、前記変態組織計算を行う前に前記溶接金属組成と温度履歴とに基づいて組織中に析出する析出物の組成、平均粒径および析出量を含む析出物情報を求める析出計算を行い、前記材質予測計算の基礎として最終溶接パス終了後の析出物情報をも用いる。
予測しようとする材質において、特に析出物の影響も考慮する必要がある場合には、前記析出物情報を材質予測計算において他の組織情報と共に用いることによって、予測精度を更に向上させることができる。
【００１１】
さらにまた、好ましい態様として、前記メッシュ領域温度履歴計算および溶接金属組成計算の後に、前記溶接金属組成と温度履歴とに基づいて晶出物の組成、平均粒径および晶出物量を含む晶出物情報並びに晶出物が晶出した後の晶出後溶接金属組成を求める晶出計算を行い、以降の各計算において溶接金属組成として前記晶出後溶接金属組成を用いる。
シールドガス成分に酸素など活性な元素が含まれる場合には、溶接金属中に晶出物（酸化物）が生成するため、上記手法により、変態時の溶接金属組成がより正確となり、予測精度を更に向上させることができる。
【００１２】
この際、最終溶接パス終了後の晶出物情報を材質予測計算において他の組織情報と共に用いることで、予測精度を更に向上させることができる。
【００１３】
また、前記材質予測方法の好ましい態様として、前記温度履歴から固相線温度以上に加熱される最後の加熱冷却過程を求め、この加熱冷却過程に対して晶出計算を行い、また前記温度履歴から加熱過程においてオーステナイト変態が終了する温度Ｔａｆ以上に加熱される最後の加熱冷却過程を求め、この最後の加熱冷却過程に対してオーステナイト組織計算を行い、また前記温度履歴から加熱過程においてオーステナイト変態が開始する温度Ｔａｓ以上に加熱される最後の加熱冷却過程を求め、この最後の加熱冷却過程に対して変態組織計算を行う。
これらの態様によれば、最終的な組織に最も影響する加熱冷却過程についてのみ所定の計算を行うことにより、最終溶接パス終了後の晶出物情報および変態組織情報並びに最終溶接パス終了後の変態組織を決定するオーステナイト粒情報を容易に算出することができる。このため、計算負荷が軽くなり、速やかな材質予測を行うことができる。
【００１４】
変態組織としては、フェライト、アシキュラフェライト、パーライト、マルテンサイト、ベイナイトなど種々の組織があり、より多くの変態組織情報を予測することにより、機械的特性の予測精度は向上する。しかし、これらすべての変態組織情報を予測するには、計算負荷が大きくなるため、所望の機械的特性への影響が最も大きい変態組織情報を選択して計算することが望ましい。現在、汎用的に溶接構造物に使用されている鋼材の中に４９０ＭＰａ級鋼があるが、このような汎用鋼の溶接部はフェライト、あるいはさらにアシキュラフェライトが主体組織となることが多く、また機械的特性への影響も大きい。このため、このような汎用鋼材の溶接部の材質予測を行う場合には、変態組織情報としてフェライト平均粒径およびフェライト量（フェライト変態分率）を含むフェライト粒情報、あるいはさらにアシキュラフェライト平均粒径およびアシキュラフェライト量（アシキュラフェライト変態分率）を含むアシキュラフェライト粒情報を採用することが好ましい。前記フェライト粒情報は以下の計算手法によって計算することがが好ましい。なお、アシキュラフェライト粒情報の計算手法については後述する。
【００１５】
前記変態組織計算として、前記変態組織計算において、オーステナイト粒情報と溶接金属組成および温度履歴によって求められたオーステナイト粒界面積、フェライトの核生成速度および成長定数を用いてフェライト変態分率を計算することが好ましい。
これによって、フェライト粒情報（フェライト変態分率）をフェライトの核の生成と粒の成長との２面から計算することができ、フェライト粒情報の予測精度が向上する。
【００１６】
また、前記オーステナイト粒界面積として、オーステナイト粒情報の長径、短径に基づく細長状粒に対する粒界面積を用いることが好ましい。
これによって、変態組織計算において、オーステナイト粒の形態を溶接金属で顕著なデンドライト（柱状晶）に即した直方体などの細長状粒に近似し、これに対応した粒界面積を用いることができるので、鉄鋼材などの場合の球形粒に基づく粒界面積を用いるより、フェライト粒情報をより正確に予測計算することができる。
【００１７】
また、前記フェライトの核生成速度として、オーステナイト粒界を核として生成するオーステナイト粒界面積に基づいて求められた粒界核生成速度と、晶出物を核として生成する晶出物核生成速度とに基づいて求められた複合核生成速度を用いることが好ましい。
これによって、変態組織計算において用いる核生成速度として、オーステナイト粒界からの核生成のみならず、晶出物からの核生成を取り込むことができ、フェライト粒情報をより正確に予測計算することができる。
【００１８】
さらにまた、前記成長定数として、パラボリックレイト定数に対して晶出物によるピンニングの影響を補正した補正パラボリックレイト定数を用いることが好ましい。
これによって、変態組織計算において、溶接金属で顕著な晶出物によるピンニング効果（粒成長を晶出物がピン止めして、成長を抑制する効果）をフェライト量の計算に反映させることができ、フェライト粒情報をより正確に予測計算することができる。
【００１９】
一方、変態組織情報としてフェライト粒情報のほか、アシキュラフェライト粒情報をも用いる場合、アシキュラフェライト変態分率はアシキュラフェライトの核生成速度および成長定数を用いて計算することが好ましい。
これによって、アシキュラフェライト粒情報（アシキュラフェライト変態分率）をアシキュラフェライトの核の生成と成長との２面から計算することができ、アシキュラフェライト粒情報の予測精度を向上させることができる。
【００２０】
また、本発明の好ましい態様として、各メッシュ領域に対して、前記温度履歴から加熱過程においてオーステナイト変態が開始する温度Ｔａｓ以上に加熱される最後の加熱冷却過程を求め、この最後の加熱冷却過程以降の加熱冷却過程において冷却過程でフェライト変態が終了する温度Ｔｆｆから焼き戻し温度までの温度領域の間に各メッシュ領域の材質が受けた回復、焼き戻しによる材質変化に対して前記被予測部の材質を補正する焼き戻し補正計算を行う。前記焼き戻し補正計算としては、前記最後の加熱冷却過程以降の加熱冷却過程において冷却過程でフェライト変態が終了する温度Ｔｆｆから焼き戻し温度までの温度領域に保持される保持時間を求め、各メッシュ領域の保持時間から前記被予測部における平均保持時間を求め、この平均保持時間によって予測された前記被予測部の材質を補正する手法を取ることができる。
この態様によれば、回復、焼き戻しによる組織変化による材質変化を補正することができ、溶接部あるいは溶接部内の被予測部の材質予測精度をより向上させることができる。
【００２１】
【発明の実施の形態】
本発明の材質予測方法を、母材厚鋼板（亜共析組成）を突き合わせて、複数溶接パスによりアーク溶接する場合について説明する。
実施形態にかかる材質予測方法は、後述するフローチャートに示された各種計算を実行するプログラムが記憶装置に記憶された材質予測計算機によって実施される。前記記憶装置には、オペレータにより、あるいは中央管理計算機から計算に必要な情報、例えば母材成分、溶接ワイヤ成分、シールドガス成分、溶接条件が入力され、保存される。溶接条件としては、溶接電流、溶接電圧、溶接速度、パス間温度（次パスの溶接が開始される際の溶接部許容温度）、母材形状（板厚）、開先形状、溶接長さ、パス数などがある。これらのデータからパス溶接時間（１パス当たりに要する溶接時間＝溶接長さ／溶接速度）などの２次的情報が計算され、これらも記憶装置に保存される。
【００２２】
また、記憶装置には、例えば下記イ〜トに示す種々のデータベースが格納されている。これらのデータベースのデータは事前に実験等により調査されたものである。データベースのデータは離散的なものであるが、必要に応じて線形補間されて利用される。また、離散的データを回帰分析することによって関係式を求め、定式化した形で利用することもできる。
イ．組成（母材、溶接金属）と液相線温度、固相線温度、加熱過程においてオーステナイト変態が終了する温度（全ての組織がオーステナイトとなる温度）Ｔａｆ、加熱過程においてオーステナイト変態が開始する温度（オーステナイトが生成し始める温度）Ｔａｓ、冷却過程においてフェライト変態が開始する温度Ｔｆｓ、冷却過程においてフェライト変態が終了する温度Ｔｆｆ、焼き戻し温度（回復、焼き戻しにより実質的に材質変化が生じる下限温度、通常３００℃程度）、必要に応じてその他の変態温度（例えば、マルテンサイト変態開始温度、パーライト変態開始温度）との関係を示す状態図データベース
ロ．溶接金属組成と晶出する晶出物の種類、溶融加熱温度および同温度から固相線温度までの凝固時間と晶出物の平均粒径および晶出量（単位面積当たりの個数）を示す晶出物データベース
ハ．オーステナイト加熱温度（Ｔａｆ以上、固相線温度以下）および同加熱温度からＴｆｓまでの冷却速度とオーステナイト粒の長径および短径との関係を示すオーステナイト組織データベース
ニ．溶接金属組成と析出する析出物の種類、オーステナイト加熱温度および同加熱温度から焼き戻し温度までの析出時間と析出物の平均粒径および析出量（単位面積当たりの個数）を示す析出物データベース
ホ．晶出物および析出物の種類とその量、フェライト粒径とその量（分率）から材質（機械的特性）を示す材質予測データベース
ヘ．晶出物および析出物の種類とその量、フェライトおよびアシキュラフェライトの各粒径と各量（分率）から材質（機械的特性）を示す材質予測データベース
ト．Ｔｆｆから焼き戻し温度までの焼き戻し時間と材質補正係数との関係を示す焼き戻し補正データベース
【００２３】
以下、本発明の一形態について、図１に示す主フローチャートを参照しながら、この実施形態にかかる材質予測方法について詳細に説明する。
【００２４】
まず、予測計算の基礎となる、母材成分、ワイヤ成分、シールドガス成分、溶接条件が材質予測計算機に入力され（Ｓ１）、記憶装置に保存される。
【００２５】
次に、図２に示すように、母材１，１の開先形状から想定される溶接金属部２および熱影響部を含む溶接部を多数のメッシュ領域３に区画する（Ｓ２）。溶接部は溶接金属部の幅、高さ方向にパス数よりも多く分割することが予測精度の上では好ましいが、必要以上に細かく分割すると計算時間が増大する。通常は、パス数の２〜８倍程度に分割すればよい。各メッシュ領域は適宜の座標軸を設定することにより、その位置が確定する。図例では、右方にＸ軸、上方にＹ軸、紙面と垂直方向にＺ軸が設定されている。
【００２６】
そして、溶接パスｉおよび単位時間ごとの経過時間ｔにつき、初期値を設定する（Ｓ３）。溶接パスは、第１パスから始まるのでｉ＝１とする。単位時間は冶金学的変化が観察可能な時間とすればよいが、この実施形態では１秒とするので、経過時間ｔはｔ＝１と設定する。
【００２７】
次に、各メッシュ領域について以下の計算を行う。
▲１▼ メッシュ領域温度履歴計算（Ｓ４）
この計算は、母材成分、ワイヤ成分および溶接条件、あるいは当該単位時間経過前の溶接金属組成（すでに母材とワイヤとが溶け合って溶接金属を形成している場合）および溶接条件に基づいて、単位時間経過ごとの各メッシュ領域の温度を求め、これを最終溶接パスＮまで順次繰り返して、第１パスから最終パスに至る温度履歴を求めものである。メッシュ領域の温度は、３次元熱伝導方程式を用いて計算することができる。なお、この計算に必要な熱伝導媒体（母材、ワイヤあるいは溶接金属）の熱伝導度や密度などのデータは適宜データベースから読み取られる。また、この計算に利用されるソフトウェアは、熱解析ソフトとして市場に供給されているので、これを利用することができる。
【００２８】
▲２▼ 溶接金属組成計算（Ｓ５）
この計算は、母材成分、ワイヤ成分、シールドガス成分および前記メッシュ領域温度履歴計算によって求められた当該単位時間経過後のメッシュ領域温度、あるいは当該単位時間経過前の溶接金属組成（すでに母材とワイヤとが溶け合って溶接金属を形成したいる場合）および当該単位時間経過後のメッシュ領域温度に基づいて、当該単位時間経過後のメッシュ領域の溶接金属組成を求めるものである。より詳しくは、当該単位時間経過後において液相線温度以上となっている全てのメッシュ領域の組成を平均化することによって溶接金属組成を算出することができる。
【００２９】
上記▲１▼、▲２▼の計算は単位時間経過ごとに、当該経過時間ｔがパス溶接時間ｔｐを経過しているか否かが判断され（Ｓ６）、経過するまで順次、単位時間経過後の状態を計算する（Ｓ７）。経過後、メッシュ領域の温度Ｔがパス間温度Ｔｐａｓｓ以下になっているか否かが判断され（Ｓ８）、パス間温度以下になるまで順次、単位時間経過後の状態を計算する（Ｓ７）。さらに、パス間温度以下になると、当該パスが最終パスであるか否かが判断され（Ｓ９）、最終パスになるまで順次、次パスにおける単位時間経過後の状態を計算する（Ｓ１０）。
【００３０】
以上のようにして計算された、あるメッシュ領域の温度履歴を図３に例示する。同図は５パスで溶接した際の第１パスにおいて形成される溶接金属部に在るメッシュ領域の温度履歴例であり、第１パスから最終パス（第５パス）に渡って、各パスごとに最高温度を記録し、この最高温度は後段のパスに移行するに従って順次低下している。図中の「Ｐｎ」は第ｎパス目のピーク温度を示している。同図には、液相線温度、固相線温度、Ｔａｓ、Ｔａｆ、Ｔｆｓ、Ｔｆｆ、焼き戻し温度Ｔｐも併記した。
【００３１】
次に晶出計算（Ｓ１１）を行う。この計算は、溶接金属組成と温度履歴とに基づいて晶出物の組成、平均粒径および晶出量（単位面積当たりの個数）などの晶出物情報を求め、前記溶接金属組成から晶出物組成および晶出量を基にして算出した晶出成分を差し引き、晶出後の溶接金属組成を求めるものである。より詳しくは、溶接金属組成を基にデータベースから晶出物の組成を求め、また温度履歴から液相線温度以上に加熱される最後の加熱冷却過程を求め、この最後の加熱冷却過程における最高温度およびこの最高温度から固相線温度に至るまでの経過時間を求め、この最高温度と経過時間を基にデータベースから晶出物の粒径、晶出量を求める。
図３を例に説明すると、液相線温度以上に加熱される最後の冷却過程はＰ２をピークとする加熱冷却過程であり、Ｐ２の温度とＰ２から固相線温度を通過するまでの経過時間を求める。Ｐ１をピークとする加熱冷却過程では、最高温度はＰ１であり、冷却中に晶出物が晶出するが、次の加熱冷却過程でその晶出物のほとんどが再溶融する。このため、この実施形態では凝固後に残存する晶出物を主に晶出する、Ｐ２をピークとする加熱冷却過程について晶出計算を行う。これによって簡易に計算することができる。なお、最終溶接パス終了後に残存する晶出物は、厳密には（Ｐ１をピークとする加熱冷却過程の冷却時において生成する晶出物）−（Ｐ２をピークとする加熱冷却過程の加熱時において再溶融する晶出物）＋（Ｐ２をピークとする加熱冷却過程の冷却時において生成する晶出物）である。
【００３２】
次にオーステナイト組織計算（Ｓ１２）を行う。この計算は、晶出計算によって求められた晶出後溶接金属組成と温度履歴とに基づいてオーステナイト粒の長径、短径および平均粒径などのオーステナイト粒情報を求めるものである。より詳しくは、温度履歴からＴａｆ以上となる最後の加熱冷却過程を求め、この最後の加熱冷却過程に対して最高温度と、最高温度からＴｆｓまでの冷却速度とを求め、この最高温度と冷却速度とを基にデータベースからオーステナイト粒情報を求める。なお、平均粒径の表現方法は種々あるが、通常、長径および短径から導かれる。例えば長径、短径を有する楕円形の面積と等価の面積を有する円形の直径で表すことができる。
図３を例に説明すると、Ｔａｆ以上に加熱される最後の加熱冷却過程はＰ３をピークとする加熱冷却過程であり、その最高温度Ｐ３と、Ｐ３からＴｆｓに至る冷却速度を求める。Ｔａｆを超える最後の加熱冷却過程についてのオーステナイト粒情報を求めることにより、フェライト変態前のオーステナイト粒の情報を得ることができ、無駄な計算を省くことができる。
【００３３】
次に析出計算（Ｓ１３）を行う。この計算は、晶出計算によって求められた晶出後溶接金属組成と温度履歴とに基づいて析出物の組成、平均粒径、析出量（単位面積当たりの個数）などの析出物情報を求めるものである。より詳しくは、晶出後溶接金属組成を基にデータベースから析出物の組成を求め、また温度履歴から固相線温度以上に加熱される最後の加熱冷却過程を求め、この最後の加熱冷却過程における固相線温度到達時点から焼き戻し温度に至るまでの経過時間を求め、この固相線温度と経過時間を基にデータベースから析出物の粒径、晶出量を求める。
図３を例に説明すると、固相線温度以上に加熱される最後の加熱冷却過程はＰ２をピークとする加熱冷却過程であり、固相線温度到達時点から焼き戻し温度Ｔｐまでの経過時間ｔ１を求める。析出物はＴｐ程度まで析出するのでこの間の経過時間を求めることとした。
【００３４】
次に変態組織計算（Ｓ１４）を行う。この計算は、例えばフェライト変態を考慮する場合、晶出後溶接金属組成、オーステナイト粒情報および温度履歴に基づいてオーステナイト粒界から析出するフェライトの平均粒径および量（変態分率）を含むフェライト粒情報をフェライト変態モデルから求めるものである。
前記フェライト変態モデルとしては、下記式によって記述されるモデル（第１３１・１３２回、西山記念技術講座、『鉄鋼材料の材質予測・制御技術の現状と将来』、社団法人日本鉄鋼協会編、平成元年発行、「無加工および加工硬化したオーステナイトからの相変態挙動の定量化」の論文参照）を用いることができる。
フェライト粒径Ｄα＝ｆ（α，Ｉｓ，ｔ，Ｓ）
フェライト分率Ｘ＝ｇ（α，Ｉｓ，ｔ，Ｓ）
ここで、ｔは保持時間、Ｓは単位体積中のオーステナイトの粒界面積、αは成長係数（パラボリック定数と呼ばれる。）、Ｉｓは単位面積当たりの核生成速度である。前記Ｓはオーステナイト粒情報から算出され、前記Ｉｓはオーステナイト組成および保持温度から、また前記αはオーステナイト組成（晶出後溶接金属組成中のＣ濃度）と保持温度から理論的に、あるいは実験的に求められる。
【００３５】
本実施形態では、Ｔａｓ以上に加熱される最後の加熱冷却過程（図３ではＰ４をピークとする加熱冷却過程）を求め、この最後の加熱冷却過程における最高温度（図３ではＰ４）（最高温度がＴａｆを超える場合はＴｆｓ）を前記保持温度とし、また前記最高温度からＴｆｆまでの経過時間を前記保持時間ｔとして用いる。これによって、前記最後の加熱冷却過程以前の加熱冷却過程における、最終フェライト組織に関与しない変態組織計算を省略することができる。
【００３６】
前記フェライトの変態分率Ｘやフェライト粒径Ｄαの計算において、オーステナイト粒界面積Ｓが用いられ、このＳは先に述べたとおりオーステナイト粒情報から算出される。オーステナイト粒界面積は、鋼材の場合のようにオーステナイト粒がほぼ球形と仮定できる場合には、平均粒径のオーステナイト粒が単位体積に稠密に充填された場合の粒界面積を用いることができる。しかし、溶接金属ではオーステナイト粒が球状ではなく、柱状晶となる領域があるため、オーステナイト粒を球形に近似したのでは精度が低下する。そこで、本実施形態では、オーステナイト粒情報の内、長径、短径（あるいはこれらの寸法の一方とアスペクト比（＝長径／短径）、あるいは平均粒径とアスペクト比）を用いて、楕円体ないし直方体形状の粒形を想定し、これを単位体積に稠密に充填された場合の粒界面積を用いる。これにより、予測精度を向上させることができる。
【００３７】
前記核生成速度Ｉｓは、オーステナイト粒界からの核生成速度を意味するものであり、本発明においてもこのＩｓを用いることができる。しかし、溶接金属では多数の晶出物が存在するため、オーステナイト粒界だけでなく、晶出物からも核生成が生じる。このため、核生成速度Ｉａ としては、前記Ｉｓを単独で用いるより、晶出物からの核生成速度ＩｃをＩｓに加算した（Ｉｓ＋Ｉｃ）（複合核生成速度と呼ぶ。）を用いることが好ましい。Ｉｃは晶出物情報と温度を基としてデータベースから求められる。
【００３８】
また、前記成長係数αは、記述のとおり、平衡計算により理論的に、あるいは実験的に求められるものであり、本発明においてもこのαを用いることができる。しかし、溶接金属では先に述べたように多数の晶出物が存在する。この晶出物は、フェライトが成長する際に成長を妨げるようにピンニング効果を発揮し、成長を遅らせる。このため、成長係数として、この効果を補正し、成長係数αａ としてａα＋ｂ（ａ（０＜ａ≦１），ｂは定数、）（補正パラボリック定数と呼ぶ。）を用いることが好ましい。定数ａ，ｂは、晶出物情報を基としてデータベースから求められる。
【００３９】
変態組織計算において、変態組織情報としてアシキュラフェライト粒情報をも計算する場合は、晶出後溶接金属組成、温度履歴に基づいてオーステナイトから析出するアシキュラフェライトの平均粒径および量（変態分率）を含むアシキュラフェライト粒情報をアシキュラフェライト変態モデルから求める。
前記アシキュラフェライト（以下、アシキュラフェライトをＡＦと略記することがある。）変態モデルとしては、下記式によって記述されるモデルを用いることができる。
ＡＦ分率＝１−ｅｘｐΣ（−ｋ・Ｉａｆ（Ｔ）・αａｆ（Ｔ）・Δｔ１／２）
ＡＦ平均粒径＝｛ΣＩａｆ（Ｔ）・αａｆ（Ｔ）・Δｔ）／ΣＩａｆ（Ｔ）
ここで、ｋは定数、Ｉａｆ（Ｔ）はある温度ＴにおけるＡＦの核生成速度、αａｆ（Ｔ）はある温度ＴにおけるＡＦの成長定数である。Δｔは微小時間であり、積算時間は、後述するアシキュラフェライト変態の開始温度からマルテンサイト変態開始温度もしくはパーライト変態開始温度に至るまでの間とされる。
【００４０】
前記ｋ、Ｉａｆ（Ｔ）、αａｆ（Ｔ）の値は溶接金属の組成、温度によって変化するため、予め実験によって得られたデータベースから、あるいはこのデータベースを回帰分析して得られた関係式から計算される。より厳密な計算を行う場合、ｋ、Ｉａｆ（Ｔ）、αａｆ（Ｔ）は晶出物の種類とその量（個数）、さらに析出物の種類とその量（個数）によっても変動するので、これらの要素に基づいて予め実験によって決定した補正係数によって核生成速度や成長定数の計算値を補正したり、溶接金属の組成や温度のほか、晶出物や析出物の種類や量を含む詳細なデータベースからｋ、Ｉａｆ（Ｔ）、αａｆ（Ｔ）を決定してもよい。
【００４１】
アシキュラフェライトの変態開始温度（フェライト変態の終了温度）は、冷却に従ってフェライト粒情報についての変態組織計算を押し進め、フェライト変態が進行中であるか停止中であるかを問わず、オーステナイトの自由エネルギー（Ｇ（γ））とフェライトの自由エネルギー（Ｇ（α））との差（ΔＧ＝Ｇ（γ）−Ｇ（α））が６００Ｊ／ｍｏｌになった時点における温度とする（『材料とプロセス』、ＶＯＬ．３、Ｎｏ． ３、ｐ８７１、１９９０）。前記自由エネルギー差（ΔＧ）は、各変態組織計算の前に熱力学関数を用いて計算される。なお、前記文献によれば、６００Ｊ／ｍｏｌ以上にてベイナイト変態が開始するとされているが、アシキュラフェライトはオーステナイト粒内から生成したベイナイトと見なすことができるので、本発明ではこの値以上となったときにアシキュラフェライトの変態が開始するものとした。
前記オーステナイトとフェライトとの自由エネルギー差（ΔＧ）は、Ｇ（γ）およびＧ（α）を熱力学関数として表現し、同組成のときのその差を取ったものである。従って、ΔＧの値はＡｅ３点ではゼロであり、温度の低下に伴って大きい値を取る。前記Ｇ（γ）、Ｇ（α）はそれぞれ各成分の熱力学データの総和として表現されるものであり、本発明においてはウレニウスの報告（Ｕｒｅｎｉｕｓ：Ｈａｒｄｅｎａｂｉｌｉｔｙ Ｃｏｎｃｅｐｔｓ ｗｉｔｈ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｔｏ Ｓｔｅｅｌｓ （１９７８） ｅｄ． ｂｙ Ｄｏａｎｅ ａｎｄ Ｋｉｒｋａｌｄｙ， Ｐ２８−８１）による熱力学データを採用して計算した。
【００４２】
各メッシュ領域について前記晶出計算によって得られた晶出物情報、析出計算によって得られた析出物情報および変態組織計算によって得られたフェライト、あるいはさらにアシキュラフェライトの粒径、量（変態分率）は、被予測部組織計算（Ｓ１５）によって被予測部の全領域に渡って平均化され、組織・材質予測計算（Ｓ１６）によって前記被予測部組織情報を基にデータベースから、あるいはデータベースを基に回帰分析によって得られた組織−材質関係式によって材質（機械的特性）が予測される。
【００４３】
なお、図１のフローチャートは、材質予測計算として被予測部組織計算および組織・材質予測計算を用いる場合を示したものであるが、他の手法として、各メッシュ領域ごとに計算された変態組織情報を基に、各メッシュ領域ごとにメッシュ領域材質予測計算を行い、その後、算出された各メッシュ領域における材質から被予測部全体の材質を求める材質・材質予測計算を行うようにしてもよい。
【００４４】
以上によって溶接部の材質は予測されるが、さらに回復、焼き戻しによる影響を焼き戻し補正計算（Ｓ１７）によって補正することによって予測精度をより向上させることができる。
この計算は、Ｔｆｆ以下で焼き戻し温度以上の温度領域で回復、焼き戻しが生じると考え、Ｔｆｆから焼き戻し温度までの温度領域において、各メッシュ領域の回復、焼き戻しを考慮して前記被予測部の材質を補正するものである。補正手法としては、例えば前記温度領域に保持される時間を各メッシュ領域について求め、これを基に溶接部全体における平均保持時間を求め、この平均保持時間を基にデータベースから補正係数を求め、材質予測計算によって求めた材質を補正することができる。
前記保持時間の算出方法についてより詳しく説明すると、温度履歴から最高温度がＴａｓ以上となる最後の加熱冷却過程（図３ではＰ４をピークとする加熱冷却過程）を求め、この最後の加熱冷却過程のＴｆｆ以下で焼き戻し温度Ｔｐ以上となる全時間（図３ではｔ２）を求める。なお、図３でＰ４をピークとする冷却過程で一旦メッシュ領域温度がＴｐ以下になる部分がある場合、Ｔｐ以上の温度区間の時間を積算する。
なお、他の補正方法として、各メッシュ領域についてメッシュ領域材質予測計算によって組織から材質を予測し、材質・材質予測計算によって被予測部の材質を予測するする場合、前記例と同様の手法で各メッシュ領域の材質を前記保持時間に基づいて補正する焼き戻し補正計算を行い、この計算によって補正された各メッシュ領域の補正材質に基づいて材質・材質予測計算によって被予測部の材質を予測することもできる。
【００４５】
ところで、被予測部の材質を予測する方法として、上記のように溶接後の組織を求めることなく、溶接金属組成と温度履歴から被予測部の材質を直接予測することが考えられる。しかし、溶接金属を含む鉄鋼材料では、変態などを伴うことから、ある化学成分や温度を境に特性が急激に変化することがよくある。このため、化学成分や温度履歴と材質とは必ずしも線形の関係にはならない。従って、計算された化学成分や温度履歴を基に、離散的データによって構成されるデータベースを用いて材質を予測する際、所望のデータ点を一次補間（線形補間）により内挿したとしても、予測精度にバラツキが生じやすく、総じて精度が低下する。一方、機械的特性は組織に対して連続的に、より線形の関係で変化するので、本発明のように化学成分や温度履歴を基に組織を求め、組織から材質を予測する方法によれば、予測精度を向上させることができる。
【００４６】
【実施例】
［実施例１］
成分（ｍａｓｓ％、残部実質的にＦｅ）がＣ：０．１５％、Ｓｉ：０．３７％、Ｍｎ：１．４３％の母材（板厚２０ｍｍの厚鋼板）と、Ｃ：０．０６％、Ｓｉ：０．８０％、Ｍｎ：１．６０％、Ｔｉ：０．２６％の溶接ワイヤを用いて下記の溶接条件にてＣＯ２ ガスシールドアーク溶接を行うこととし、前記晶出計算、オーステナイト組織計算、析出計算および変態組織情報としてフェライト粒情報のみを考慮した変態組織計算により予測した組織情報を基に溶接金属部の材質（引張強さＴＳ、０℃でのシャルピー衝撃値ｖＥ０）を予測するとともに、実際に溶接を行って同部の材質を実測した。
・溶接条件
下記の各条件の下、開先Ｖ型（開き角４５°）、ギャップ６ｍｍとし、溶接速度２５ｃｍ／分、溶接長さ０．３５ｍ（パス溶接時間８４秒）とした。
条件Ａ：パス数５、入熱量３０ｋＪ／ｃｍ、パス間温度１５０℃
条件Ｂ：パス数５、入熱量３０ｋＪ／ｃｍ、パス間温度２５０℃
条件Ｃ：パス数５、入熱量３０ｋＪ／ｃｍ、パス間温度３５０℃
条件Ｄ：パス数４、入熱量４０ｋＪ／ｃｍ、パス間温度２５０℃
条件Ｅ：パス数４、入熱量４０ｋＪ／ｃｍ、パス間温度３５０℃
【００４７】
メッシュ領域のサイズは、図２に示すように、開先形状の高さｈ、幅Ｗ、パス数Ｎ、溶接長さＬから、ｘ方向サイズ＝（ｈ／Ｎ）／４、ｙ方向サイズ＝（ｈ／Ｎ）／４、溶接長さ方向のサイズ＝Ｌ／１０の各式によって決定した。
【００４８】
また、変態組織計算において、オーステナイト粒界面積を下記Ａ、Ｂの２種の手法で求めたものを用いた。
・手法Ａ
従来の鉄鋼材での手法であり、オーステナイトの平均粒径をＤγとしたとき、オーステナイト粒界面積Ｓを下記式にて求めた。
Ｓ＝４／（√π・Ｄγ）
・手法Ｂ
溶接金属における結晶形態（デンドライト形態）を考慮し、オーステナイト粒の長径をａ、短径をｂとするとき、オーステナイト粒を縦ａ、横ａ、高さｂの直方体と仮定して単位体積当たりの粒界面積を求めた。
【００４９】
また、変態組織計算において、フェライトの核生成速度、成長定数を下記Ａ、Ｂの２種の手法で求めたものを用いた。
・手法Ａ
従来の鉄鋼材での理論計算により、核生成速度Ｉａとしてオーステナイト粒界からの核生成速度Ｉｓを、成長係数αａとしてパラボリックレイト定数αを求めた（Ｉａ＝Ｉｓ、αａ＝α）。
・手法Ｂ
溶接金属材における晶出物を考慮して、核生成速度Ｉａとして前記Ｉｓ（オーステナイト粒界からの核生成速度）にＩｃ（晶出物からの核生成速度）を加算した複合核生成速度（Ｉａ＝Ｉｓ＋Ｉｃ）を求めた。また、成長係数αａとして下記式により補正パラボリックレイト定数を求めた。
αａ＝ａα＋ｂ
但し、ａ＝０．８６、ｂ＝−ｎ／Ｄ×０．６×１０−２３ であり、ｎは晶出物の個数（個／ｍ２ ）、Ｄは晶出物の平均粒径（ｍ）である。
【００５０】
本実施例による材質予測計算による計算結果の一例を下記に示す。溶接条件は前記条件Ａであり、計算結果を例示するメッシュ領域は、最終原質部として図２の座標系でｘ＝０ｍｍ、ｙ＝１８ｍｍの位置における領域、再加熱部としてｘ＝０ｍｍ、ｙ＝１２ｍｍの位置における領域を示す。
（１） 最終加熱冷却過程後の溶接金属組成計算結果（ｍａｓｓ％、残部実質的にＦｅ）
・最終原質部
Ｃ：０．０８７％、Ｓｉ：０．５２％、Ｍｎ：１．１６％、Ｔｉ：０．０５％、Ｏ：０．３９％
・再加熱部
Ｃ：０．０８３％、Ｓｉ：０．５１％、Ｍｎ：１．０８％、Ｔｉ：０．０５％、Ｏ：０．０３３％
（２） 最終加熱冷却過程後の晶出計算結果
・最終原質部
析出物組成：ＴｉＯ２ 、平均粒径：６６０ｎｍ、個数：９６００個／ｍｍ２
・再加熱部
析出物組成：ＴｉＯ２ 、平均粒径：４８０ｎｍ、個数：１１０００個／ｍｍ２
（３） 最終加熱冷却過程後のオーステナイト組織計算結果
・最終原質部
オーステナイト平均粒径：１８７μｍ 、アスペクト比：２．６８
・再加熱部
オーステナイト平均粒径：８９μｍ 、アスペクト比：１．１８
（４） 変態組織計算
▲１▼最終パス後の単位体積当たりのオーステナイト粒界面積Ｓ（ｍ２／ｍ３）
・最終原質部
手法Ａ：１．２×１０４、手法Ｂ：２．３×１０４
・再加熱部
手法Ａ：２．５×１０４、手法Ｂ：３．４×１０４
▲２▼７５０°におけるフェライトの核生成速度Ｉａ、成長定数αａ
手法Ａ：Ｉａ＝Ｉｓ＝２．６×１０７、αａ＝α＝１．６×１０−６
手法Ｂ：Ｉａ＝Ｉｓ＋Ｉｃ＝１．１×１０８、αａ＝１．３×１０−６
【００５１】
材質予測計算結果および実測による測定結果を表１、図４および図５に示す。同図より、本実施例による材質予測結果と実測結果とは誤差が小さく、良好な一致が認められる。
【００５２】
【表１】
［実施例２］
成分（ｍａｓｓ％、残部実質的にＦｅ）がＣ：０．１５％、Ｓｉ：０．３７％、Ｍｎ：１．４３％の母材（板厚２０ｍｍの厚鋼板）と、Ｃ：０．０６％、Ｓｉ：０．８０％、Ｍｎ：１．６０％、Ｔｉ：０．２６％の溶接ワイヤを用いて、ＣＯ２ ガスシールドアーク溶接を行うこととし、前記晶出計算、オーステナイト組織計算、析出計算および変態組織情報としてフェライト粒情報およびアシキュラフェライト粒情報を考慮した変態組織計算により予測した組織情報を基に溶接金属部の材質（引張強さＴＳ、０℃でのシャルピー衝撃値ｖＥ０）を予測するとともに、実際に溶接を行って同部の材質を実測した。
【００５４】
溶接条件は、実施例１と同様の母材開先条件の下で、溶接パス数５、溶接速度２５ｃｍ／分とし、溶接後の冷却速度を種々設定するため、入熱量およびパス間温度を種々変えて冷却速度を調整した。
また、フェライト粒情報の計算に際して、オーステナイト粒界面積を実施例１の手法Ｂにより、またフェライトの核生成速度、成長定数を実施例１の手法Ｂにより求めた。また、アシキュラフェライト粒情報の計算に際して、アシキュラフェライトモデルのｋ（定数）、析出速度Ｉａｆ（Ｔ）、成長定数αａｆ（Ｔ）はデータベースを回帰分析して得られた下記値、式を用いて計算した。
ｋ＝３×１０１６
Ｉａｆ（Ｔ）＝６．７×１０−１７Ｔ−２．５６×１０−１１
αａｆ（Ｔ）＝１５３＋３．５４×１０−１０×（Ｔ−２７３）４ −１．２２×１０−６×（Ｔ−２７３）３ ＋１．５２×１０−３×（Ｔ−２７３）２ −８．０１×１０−１×（Ｔ−２７３）
【００５５】
本実施例による材質予測計算による計算結果の一例を表２、図６および図７に示す。また、表２には、図２の座標系でｘ＝０ｍｍ、ｙ＝１８ｍｍの位置におけるメッシュ領域（溶接金属中央上部）におけるフェライト、アシキュラフェライトの量（体積％）についての計算値および実測値を示す。また、同部における、オーステナイト変態開始温度Ｔａｓ以上に加熱される最後の加熱冷却過程における最高到達温度からフェライト変態終了温度に至る平均冷却速度を同表に併せて示す。フェライト量などの実測値は以下の要領にて測定した。溶接部断面を観察することができるように組織観察用試験片を切り出し、研磨後、ナイタールエッチングで金属組織を現出させ、４００倍の光学顕微鏡写真を撮り、画像解析装置（Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏ ＰＬＵＳ（プラネトロン社製））にて組織量を面積率で測定し、その値を体積率に等しいものと見なした。
【００５６】
図６および図７より、本実施例による材質予測結果と実測結果とは誤差が小さく、良好な一致が認められる。また、フェライト量、アシキュラフェライト量についても、予測精度に優れることが看取される。
【００５７】
【表２】
【発明の効果】
本発明の材質予測方法によれば、予測計算された組織に基づいて溶接部内の被予測部の材質特性を予測するので、被予測部の材質特性を精度良く予測することができる。また、溶接条件に応じて被予測部の材質を精度良く予測することができるので、目標とする特性を得るための最適な溶接条件を予測結果を基に決定することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施形態の材質予測方法を示す主フローチャートである。
【図２】溶接部におけるメッシュ領域を示す断面説明図である。
【図３】あるメッシュ領域の温度履歴を示す時間−温度線図である。
【図４】実施例１における引張強さの予測計算値と実測値との関係を示すグラフである。
【図５】実施例１におけるシャルピー衝撃値の予測計算値と実測値との関係を示すグラフである。
【図６】実施例２における引張強さの予測計算値と実測値との関係を示すグラフである。
【図７】実施例２におけるシャルピー衝撃値の予測計算値と実測値との関係を示すグラフである。[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a method for predicting the material (mechanical properties) of a portion to be predicted in a weld portion including a weld metal portion and a heat-affected portion after welding in general welding such as arc welding, laser welding, and electron beam welding. .
[0002]
[Prior art]
In recent years, various welding methods have been applied to welding construction of building structures such as ships, steel frames, bridges, and the like. In performing the welding operation, the mechanical characteristics of the predicted portion in the welded portion after the operation (the predicted portion means the entirety or a part of the welded portion. Hereinafter, it may be simply referred to as the predicted portion). It is important to predict in advance in order to obtain a weld having target characteristics.
[0003]
As a method for predicting the mechanical properties of a weld metal, for example, in Japanese Patent No. 2850773, regarding submerged arc welding, a weld metal composition is predicted from a base metal component, a welding current, a welding voltage, a welding speed, a wire component, and the like. There has been proposed a technique for predicting mechanical properties based on the above.
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
However, since this technique predicts the material based on the composition of the weld metal, there is a problem that the prediction accuracy of the characteristics of the predicted portion is poor. This is due to the fact that the weld is repeatedly subjected to heating and cooling, causing complicated transformation phenomena inside the weld, but this is not taken into account. In some cases, the transformed structure may be significantly changed depending on the operation and welding conditions, but these effects are ignored.
[0005]
Japanese Patent Application Laid-Open No. 5-93720 describes a method for estimating the structure of a steel material after hot rolling. However, remarkable crystallization of a crystallized product is observed in a weld metal part depending on welding conditions. In addition, in general, heating and cooling are repeatedly performed by welding with multiple welding passes, so that under cooling conditions where cooling is continuously performed from high temperature to low temperature, as in the prediction of conventional steel materials, However, it is not possible to predict the structure of the portion to be predicted by the material prediction in the above.
[0006]
The present invention has been made in view of such a problem, and a material prediction method capable of improving the prediction accuracy of a predicted member quality by predicting a structure of a predicted portion and predicting a material based on the predicted structure. The purpose is to provide.
[0007]
[Means for Solving the Problems]
The method for estimating the material quality of a welded part according to the present invention provides a method for estimating a welded structure in which a base metal is welded through one or more welding passes via a welded metal part in a welded part including the welded metal part and the heat-affected part. A method for predicting a material of a prediction unit,
Assuming a plurality of mesh regions by partitioning the welded portion, for each mesh region, perform the following calculations (1), (2), and (3),
(1) Each time the unit time elapses until the end of the final welding pass, the mesh region temperature after the elapse of the unit time is sequentially obtained based on the base metal component, the wire component, or the weld metal composition and the welding condition before the elapse of the unit time. Mesh area temperature history calculation for calculating the temperature history from the first welding pass to the final welding pass,
(2) Each unit time elapses until the end of the final welding pass, the unit is determined based on the base metal component, wire component, shield gas component or weld metal composition before the elapse of the unit time and the mesh area temperature after the elapse of the unit time. Weld metal composition calculation to find the weld metal composition after the passage of time,
(3) Transformation structure calculation for obtaining transformation structure information including a fraction of the transformation structure in the mesh region based on the weld metal composition and the temperature history;
Thereafter, based on the transformation structure information after the end of the final welding pass in each mesh region in the predicted portion, a material prediction calculation for predicting the material of the predicted portion from the relationship between the structure and the material obtained in advance by actual measurement is performed. Do. As the material prediction calculation, a predicted part structure calculation for obtaining the structure information in the predicted part from the transformation structure information after the end of the final welding pass in each mesh region in the predicted part is performed, and the predicted part structure calculation is performed. Based on the predicted part organization information thus obtained, it is possible to perform a tissue / material prediction calculation for predicting the material of the predicted part from the relationship between the tissue and the material obtained by actual measurement in advance. Alternatively, based on the transformation structure information in each mesh region in the predicted portion, perform a mesh region material prediction calculation to predict the material in each mesh region from the relationship between the weld structure and the material determined by actual measurement in advance, A material / material prediction calculation for predicting the material of the predicted portion based on the material in each mesh region in the predicted portion obtained by the mesh region material prediction calculation can be performed.
[0008]
According to the material prediction method of the present invention, a temperature history from the first welding pass to the final welding pass is obtained by a mesh region temperature history calculation for a plurality of mesh regions partitioning the welded portion. In order to obtain the transformed microstructure information after the end of the final welding pass in each mesh region in the predicted portion from the weld metal composition calculated by the above, and to predict the material of the predicted portion based on this, the material of the predicted portion is increased. The accuracy can be predicted. In particular, in the case of a weld metal, unlike a general steel material, a change in the weld metal composition due to re-melting in the next pass of welding affects the transformed structure. In the present invention, the composition of the weld metal portion is determined in consideration of such remelting information, and the structure information of the portion to be predicted in the welded portion is predicted, so that the prediction accuracy is improved. In the calculation of the weld metal composition in the present invention, it was considered that the composition of the weld metal portion was different from the wire component due to dilution from the base metal, and that the alloy component was discharged as slag due to the slag / metal reaction. A calculation is made. Specifically, the slag / metal reaction can be calculated from, for example, a database by calculating the dilution from the base material by averaging the compositions of all the mesh regions having the melting point or more. As a result, the composition of the weld metal portion is roughly predicted and calculated.
[0009]
As a preferred embodiment of the material prediction method, before performing the transformation structure calculation, perform austenite structure calculation for austenite grain information based on the weld metal composition and the temperature history, and perform the austenite grain information as a basis for the transformation structure calculation. Is also used.
The accuracy of prediction can be further improved by using the austenite grain information in the transformation structure calculation. At this time, the prediction accuracy can be further improved by considering the form of the dendrite-like austenite grains specific to the weld metal.
[0010]
Further, as a preferred embodiment, before performing the transformation structure calculation, the composition of precipitates precipitated in the structure based on the weld metal composition and the temperature history, the precipitation calculation for obtaining precipitate information including the average particle size and the amount of precipitation. And the precipitate information after the end of the final welding pass is used as the basis of the material prediction calculation.
In the case where it is necessary to consider the influence of precipitates in the material to be predicted, the prediction accuracy can be further improved by using the precipitate information together with other structural information in the material prediction calculation.
[0011]
Furthermore, as a preferred embodiment, after the mesh region temperature history calculation and the weld metal composition calculation, the crystallized material including the composition of the crystallized material, the average particle size and the crystallized material amount based on the weld metal composition and the temperature history. A crystallization calculation for obtaining information and a post-crystallization weld metal composition after the crystallized product is crystallized is performed, and in the subsequent calculations, the post-crystallization weld metal composition is used as the weld metal composition.
When an active element such as oxygen is contained in the shielding gas component, a crystallized substance (oxide) is generated in the weld metal. Therefore, the above-mentioned method makes the weld metal composition at the time of transformation more accurate and improves the prediction accuracy. It can be further improved.
[0012]
At this time, by using the crystallized material information after the end of the final welding pass together with other structural information in the material prediction calculation, the prediction accuracy can be further improved.
[0013]
Further, as a preferable mode of the material prediction method, a final heating / cooling step of heating to a solidus temperature or higher is obtained from the temperature history, a crystallization calculation is performed on the heating / cooling step, and the temperature history is used. In the heating process, the last heating / cooling process in which the heating is performed at a temperature equal to or higher than the temperature at which the austenite transformation ends is determined. A final heating / cooling process of heating to a temperature equal to or higher than the temperature Tas is determined, and a transformation structure calculation is performed for the last heating / cooling process.
According to these aspects, by performing a predetermined calculation only for the heating and cooling process that most affects the final structure, the crystallized substance information and the transformed structure information after the final welding pass and the transformation after the final welding pass are completed. Austenite grain information for determining the structure can be easily calculated. For this reason, the calculation load is reduced, and quick material prediction can be performed.
[0014]
As the transformed structure, there are various structures such as ferrite, acicular ferrite, pearlite, martensite, and bainite. By predicting more transformed structure information, the prediction accuracy of the mechanical properties is improved. However, in order to predict all of the transformed organization information, the calculation load becomes large. Therefore, it is desirable to select and calculate the transformed organization information having the greatest effect on the desired mechanical properties. At present, among the steel materials generally used for welded structures, there is a 490 MPa class steel, and the welded portion of such general-purpose steel often has ferrite or even acicular ferrite as a main structure. The effect on mechanical properties is also large. For this reason, when predicting the quality of a welded portion of such a general-purpose steel material, ferrite grain information including the average ferrite grain size and the amount of ferrite (ferrite transformation fraction) as the transformation structure information, or further, the average acicular ferrite grain size It is preferable to employ acicular ferrite grain information including the diameter and the amount of acicular ferrite (acicular ferrite transformation fraction). The ferrite grain information is preferably calculated by the following calculation method. The method of calculating the acicular ferrite grain information will be described later.
[0015]
As the transformation structure calculation, in the transformation structure calculation, calculate the ferrite transformation fraction using the austenite grain information and the austenite grain boundary area obtained from the weld metal composition and the temperature history, the ferrite nucleation rate and the growth constant. Is preferred.
As a result, ferrite grain information (ferrite transformation fraction) can be calculated from the two aspects of ferrite nucleation and grain growth, and the prediction accuracy of ferrite grain information is improved.
[0016]
Further, it is preferable to use, as the austenite grain boundary area, a grain boundary area for elongated grains based on the major axis and minor axis of the austenite grain information.
As a result, in the transformation structure calculation, the form of the austenite grains is approximated to elongated grains such as a rectangular parallelepiped corresponding to a remarkable dendrite (columnar crystal) in the weld metal, and the grain boundary area corresponding to this can be used. The ferrite grain information can be predicted and calculated more accurately than using the grain boundary area based on spherical grains in the case of steel or the like.
[0017]
Further, as the nucleation rate of the ferrite, a grain boundary nucleation rate determined based on an austenite grain boundary area generated with an austenite grain boundary as a nucleus, and a crystal nucleation rate generated with a crystallized substance as a nucleus. It is preferable to use the composite nucleation rate determined based on
Thereby, as the nucleation rate used in the transformation structure calculation, not only nucleation from the austenite grain boundary but also nucleation from the crystallized substance can be taken in, and the ferrite grain information can be more accurately predicted and calculated. .
[0018]
Furthermore, it is preferable to use, as the growth constant, a corrected parabolic rate constant obtained by correcting the influence of pinning due to a crystallized substance on the parabolic rate constant.
Thereby, in the transformation structure calculation, the pinning effect (the effect of the crystallized substance pinning the grain growth to suppress the growth) by the remarkable crystallized substance in the weld metal can be reflected in the calculation of the amount of ferrite, Ferrite grain information can be predicted and calculated more accurately.
[0019]
On the other hand, when the acicular ferrite grain information is used as the transformation structure information in addition to the ferrite grain information, the acicular ferrite transformation fraction is preferably calculated using the nucleation rate and the growth constant of the acicular ferrite.
Thereby, the acicular ferrite grain information (acicular ferrite transformation fraction) can be calculated from two aspects of nucleation and growth of the acicular ferrite nucleus, and the prediction accuracy of the acicular ferrite grain information can be improved. it can.
[0020]
Further, as a preferred embodiment of the present invention, for each mesh region, the last heating / cooling step of heating to a temperature equal to or higher than the temperature Tas at which austenite transformation starts in the heating step is determined from the temperature history, and after the last heating / cooling step. In the heating / cooling process, the material of each of the mesh regions is subjected to the recovery and the material change due to the tempering during the temperature range from the temperature Tff at which the ferrite transformation is completed in the cooling process to the tempering temperature to the tempering temperature. Is performed for tempering correction. As the tempering correction calculation, in the heating / cooling process after the last heating / cooling process, a holding time held in a temperature region from a temperature Tff at which ferrite transformation ends in a cooling process to a tempering temperature is determined, and each mesh region is obtained. It is possible to take a method of obtaining an average holding time in the predicted part from the holding time of the above, and correcting the material of the predicted part predicted by the average holding time.
According to this aspect, a material change due to a structural change due to recovery and tempering can be corrected, and the material prediction accuracy of the welded portion or a predicted portion in the welded portion can be further improved.
[0021]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
The material prediction method of the present invention will be described for a case where a base material thick steel plate (hypoeutectoid composition) is butted and subjected to arc welding by a plurality of welding passes.
The material prediction method according to the embodiment is executed by a material prediction computer in which a program for executing various calculations shown in a flowchart described later is stored in a storage device. Information necessary for calculation, such as a base metal component, a welding wire component, a shielding gas component, and welding conditions, is input to and stored in the storage device by an operator or from a central management computer. The welding conditions include welding current, welding voltage, welding speed, inter-pass temperature (permissible welding temperature when the next pass welding is started), base material shape (plate thickness), groove shape, welding length, For example, the number of passes. Secondary information such as pass welding time (welding time required per pass = welding length / welding speed) is calculated from these data, and these are also stored in the storage device.
[0022]
Further, the storage device stores, for example, various databases shown in the following items (1) to (4). The data in these databases has been investigated in advance through experiments and the like. Although the data in the database is discrete, it is used after linear interpolation as necessary. Further, a relational expression can be obtained by performing regression analysis on discrete data, and the relational expression can be used in a formalized form.
I. Composition (base metal, weld metal), liquidus temperature, solidus temperature, temperature at which austenite transformation ends in heating process (temperature at which all structures become austenite) Taf, temperature at which austenite transformation starts in heating process ( A temperature at which austenite starts to form) Tas, a temperature Tfs at which ferrite transformation starts in a cooling process, a temperature Tff at which ferrite transformation ends in a cooling process, a tempering temperature (a lower limit temperature at which a material change is substantially caused by recovery and tempering, State diagram database showing the relationship with other transformation temperatures (eg, martensite transformation start temperature, pearlite transformation start temperature) as needed.
B. A crystal showing the composition of the weld metal, the type of crystallized material to be crystallized, the melting heating temperature, the solidification time from the same temperature to the solidus temperature, the average particle size of the crystallized material, and the amount of crystallization (number per unit area) Exhibit database
C. Austenitic structure database showing the relationship between the austenite heating temperature (Taf or more and the solidus temperature or less), the cooling rate from the heating temperature to Tfs, and the major axis and minor axis of austenite grains
D. Precipitate database showing weld metal composition and types of precipitates to be deposited, austenite heating temperature, precipitation time from the heating temperature to tempering temperature, average particle size of precipitates, and amount of precipitates (number per unit area)
E. Material prediction database showing the material (mechanical properties) from the type and amount of crystallized substance and precipitate, ferrite particle size and its amount (fraction)
F. A material prediction database that shows the material (mechanical properties) from the type and amount of the precipitates and precipitates, each particle size and amount (fraction) of ferrite and acicular ferrite
G. Tempering correction database indicating the relationship between the tempering time from Tff to the tempering temperature and the material correction coefficient
[0023]
Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to a main flowchart shown in FIG.
[0024]
First, a base metal component, a wire component, a shielding gas component, and welding conditions, which are the basis of the prediction calculation, are input to a material prediction computer (S1) and stored in a storage device.
[0025]
Next, as shown in FIG. 2, a welded portion including a
[0026]
Then, an initial value is set for the welding path i and the elapsed time t for each unit time (S3). Since the welding pass starts from the first pass, i = 1. The unit time may be a time during which a metallurgical change can be observed. In this embodiment, since the time is 1 second, the elapsed time t is set to t = 1.
[0027]
Next, the following calculation is performed for each mesh region.
{Circle around (1)} Calculation of mesh area temperature history (S4)
This calculation is based on the base metal component, the wire component and the welding conditions, or the weld metal composition before the unit time has passed (if the base metal and the wire have already melted to form a weld metal) and the welding conditions, The temperature of each mesh area is determined for each unit time, and this is sequentially repeated up to the final welding pass N to determine the temperature history from the first pass to the final pass. The temperature of the mesh region can be calculated using a three-dimensional heat conduction equation. In addition, data such as the thermal conductivity and density of the heat conductive medium (base material, wire or weld metal) required for this calculation is read from a database as appropriate. Also, the software used for this calculation is supplied to the market as thermal analysis software, which can be used.
[0028]
(2) Calculation of weld metal composition (S5)
This calculation is based on the base metal component, the wire component, the shielding gas component, and the mesh region temperature after the unit time elapse determined by the mesh region temperature history calculation, or the weld metal composition before the unit time elapse (the base metal and the The weld metal composition of the mesh region after the unit time has elapsed is calculated based on the mesh region temperature after the unit time has passed and the mesh region temperature after the unit time has elapsed. More specifically, the weld metal composition can be calculated by averaging the compositions of all the mesh regions having the liquidus temperature or higher after the unit time has elapsed.
[0029]
In the calculation of the above (1) and (2), it is determined whether or not the elapsed time t has passed the pass welding time tp every time the unit time has elapsed (S6). The state is calculated (S7). After the elapse, it is determined whether or not the temperature T of the mesh area is equal to or lower than the inter-pass temperature Tpass (S8), and the state after the elapse of the unit time is sequentially calculated until the temperature T becomes equal to or lower than the inter-pass temperature (S7). Further, when the temperature becomes equal to or lower than the inter-pass temperature, it is determined whether or not the pass is the last pass (S9), and the state after the elapse of the unit time in the next pass is sequentially calculated until the pass becomes the last pass (S10).
[0030]
FIG. 3 shows an example of the temperature history of a certain mesh area calculated as described above. FIG. 5 is an example of a temperature history of a mesh region in a weld metal portion formed in a first pass when welding is performed in five passes, and for each pass from the first pass to the final pass (fifth pass). The highest temperature is recorded in the first pass, and this highest temperature is gradually lowered as the process proceeds to the subsequent pass. “Pn” in the figure indicates the peak temperature of the n-th pass. The drawing also shows the liquidus temperature, solidus temperature, Tas, Taf, Tfs, Tff, and tempering temperature Tp.
[0031]
Next, crystallization calculation (S11) is performed. In this calculation, crystallized substance information such as the composition of the crystallized substance, the average particle size and the amount of the crystallized substance (number per unit area) are obtained based on the composition of the weld metal and the temperature history, and the crystallized substance is obtained from the composition of the weld metal. The crystallization component calculated based on the composition and the amount of crystallization is subtracted to obtain the weld metal composition after crystallization. More specifically, the composition of the crystallized substance is determined from the database based on the weld metal composition, the last heating / cooling process of heating to a temperature equal to or higher than the liquidus temperature is obtained from the temperature history, and the maximum temperature in the last heating / cooling process is determined. The elapsed time from the maximum temperature to the solidus temperature is determined, and the particle size and the amount of the crystallized product are determined from the database based on the maximum temperature and the elapsed time.
Referring to FIG. 3 as an example, the last cooling process of heating to a temperature equal to or higher than the liquidus temperature is a heating / cooling process having a peak at P2, and the elapsed time from the temperature of P2 to passing the solidus temperature from P2. Ask for. In the heating / cooling process having a peak at P1, the highest temperature is P1, and crystallized substances are crystallized during cooling, but most of the crystallized substances are remelted in the next heating / cooling process. For this reason, in this embodiment, crystallization calculation is performed for a heating and cooling process having P2 as a peak, in which mainly the crystallized matter remaining after solidification is crystallized. This makes it possible to calculate easily. Strictly speaking, the crystallized substance remaining after the end of the final welding pass is (crystallized substance generated at the time of cooling in the heating and cooling process with P1 as a peak) − (at the time of heating in the heating and cooling process with P2 as a peak). Recrystallized product) + (crystal product generated during cooling in the heating / cooling process with P2 as a peak).
[0032]
Next, austenite structure calculation (S12) is performed. In this calculation, austenite grain information such as a major axis, a minor axis, and an average grain size of austenite grains is obtained based on the post-crystallization weld metal composition and the temperature history obtained by the crystallization calculation. More specifically, the last heating / cooling process that is equal to or higher than Taf is obtained from the temperature history, and the highest temperature and the cooling speed from the highest temperature to Tfs are obtained for the last heating / cooling process. Austenite grain information is obtained from a database based on Although there are various methods for expressing the average particle diameter, it is usually derived from the major axis and the minor axis. For example, it can be represented by a circular diameter having an area equivalent to an elliptical area having a major axis and a minor axis.
Referring to FIG. 3 as an example, the last heating / cooling process in which heating is performed at or above Taf is a heating / cooling process with a peak at P3, and the maximum temperature P3 and the cooling rate from P3 to Tfs are determined. By obtaining austenite grain information for the last heating and cooling process exceeding Taf, information on austenite grains before ferrite transformation can be obtained, and unnecessary calculation can be omitted.
[0033]
Next, a precipitation calculation (S13) is performed. This calculation is for obtaining precipitate information such as the composition of precipitates, the average particle size, and the amount of precipitation (number per unit area) based on the weld metal composition after crystallization and the temperature history obtained by the crystallization calculation. It is. More specifically, the composition of the precipitate is determined from the database based on the weld metal composition after crystallization, and the last heating / cooling process of heating to a temperature equal to or higher than the solidus temperature from the temperature history is determined. The elapsed time from when the solidus temperature reaches the tempering temperature to the tempering temperature is determined, and based on the solidus temperature and the elapsed time, the particle size and crystallization amount of the precipitate are determined from the database.
Referring to FIG. 3 as an example, the last heating / cooling process in which heating is performed at a temperature equal to or higher than the solidus temperature is a heating / cooling process having a peak at P2, and an elapsed time t1 from the time when the solidus temperature is reached to the tempering temperature Tp. Ask for. Since the precipitate precipitates up to about Tp, the elapsed time during this period was determined.
[0034]
Next, a transformation structure calculation (S14) is performed. For example, when the ferrite transformation is considered, the ferrite grains containing the average grain size and amount (transformation fraction) of the ferrite precipitated from the austenite grain boundaries based on the weld metal composition after crystallization, austenite grain information and the temperature history are considered. Information is obtained from a ferrite transformation model.
As the ferrite transformation model, a model described by the following equation (131st and 132nd, Nishiyama Memorial Technical Lecture, “Current and Future of Material Prediction and Control Technology of Steel Material”, edited by The Iron and Steel Institute of Japan, Heisei era , Quantification of phase transformation behavior from unworked and work-hardened austenite (see article).
Ferrite grain size Dα = f (α, Is, t, S)
Ferrite fraction X = g (α, Is, t, S)
Here, t is the retention time, S is the grain boundary area of austenite in a unit volume, α is the growth coefficient (referred to as parabolic constant), and Is is the nucleation rate per unit area. S is calculated from austenite grain information, Is is theoretically or experimentally based on austenite composition and holding temperature, and α is theoretically based on austenite composition (C concentration in weld metal composition after crystallization) and holding temperature. Desired.
[0035]
In the present embodiment, the last heating / cooling process (heating / cooling process having a peak at P4 in FIG. 3) at which heating is performed at Ta or more is determined, and the highest temperature (P4 in FIG. 3) in this last heating / cooling process (the highest temperature) Is greater than Taf, Tfs) is used as the holding temperature, and the elapsed time from the maximum temperature to Tff is used as the holding time t. This makes it possible to omit the calculation of the transformation structure that does not involve the final ferrite structure in the heating and cooling process before the last heating and cooling process.
[0036]
In the calculation of the ferrite transformation fraction X and the ferrite grain size Dα, the austenite grain boundary area S is used, and this S is calculated from the austenite grain information as described above. When the austenite grains can be assumed to be substantially spherical as in the case of a steel material, the grain boundary area when the austenite grains having an average grain size are densely packed in a unit volume can be used as the austenite grain boundary area. However, in the weld metal, there are regions where the austenite grains are not spherical but are columnar, so that approximating the austenite grains to a spherical shape lowers the accuracy. Therefore, in the present embodiment, an ellipsoid or a major axis and a minor axis (or one of these dimensions and an aspect ratio (= major axis / minor axis), or an average particle diameter and an aspect ratio) of the austenite grain information are used. A rectangular parallelepiped grain shape is assumed, and the grain boundary area when the grain is densely packed in a unit volume is used. Thereby, prediction accuracy can be improved.
[0037]
The nucleation rate Is means a nucleation rate from austenite grain boundaries, and this Is can be used in the present invention. However, since a large number of crystallized substances are present in the weld metal, nucleation occurs not only at the austenite grain boundaries but also from the crystallized substances. Therefore, as the nucleation rate Ia, it is preferable to use (Is + Ic) (referred to as composite nucleation rate) obtained by adding the nucleation rate Ic from the crystallized substance to Is, rather than using Is alone. Ic is obtained from the database based on the crystallized substance information and the temperature.
[0038]
As described above, the growth coefficient α is theoretically or experimentally obtained by an equilibrium calculation, and this α can be used in the present invention. However, as described above, a large number of crystallized substances are present in the weld metal. This crystallized substance exerts a pinning effect so as to hinder the growth of ferrite during growth, and slows the growth. Therefore, it is preferable to correct this effect as the growth coefficient and use aα + b (a (0 <a ≦ 1), b is a constant) (referred to as a corrected parabolic constant) as the growth coefficient αa. The constants a and b are obtained from the database based on the crystallized substance information.
[0039]
When calculating acicular ferrite grain information as transformation structure information in the transformation structure calculation, the average particle size and amount (transformation fraction) of acicular ferrite precipitated from austenite based on the weld metal composition and temperature history after crystallization. ) Is obtained from the acicular ferrite transformation model.
As the acicular ferrite (hereinafter, acicular ferrite may be abbreviated as AF) transformation model, a model described by the following equation can be used.
AF fraction = 1−expΣ (−k · Iaf (T) · αaf (T) · Δt1/2)
AF average particle size = ｛ΣIaf (T) ・ αaf (T) ・ Δt) / ΣIaf (T)
Here, k is a constant, Iaf (T) is the AF nucleation rate at a certain temperature T, and αaf (T) is the AF growth constant at a certain temperature T. Δt is a minute time, and the integration time is set to a period from a start temperature of the acicular ferrite transformation described later to a martensite transformation start temperature or a pearlite transformation start temperature.
[0040]
Since the values of k, Iaf (T) and αaf (T) change depending on the composition and temperature of the weld metal, they are calculated from a database obtained in advance by experiments or from a relational expression obtained by regression analysis of this database. Is done. When a more strict calculation is performed, k, Iaf (T), and αaf (T) vary depending on the type and amount (number) of the crystallized substance, and further, depending on the type and amount (number) of the precipitate. The calculated values of the nucleation rate and growth constant are corrected by the correction coefficient determined in advance by experiments based on the factors described above, and in addition to the composition and temperature of the weld metal, detailed information including the type and amount of crystallization and precipitates K, Iaf (T) and αaf (T) may be determined from the database.
[0041]
The transformation start temperature of acicular ferrite (end temperature of ferrite transformation) is determined by the transformation structure calculation of ferrite grain information as cooling proceeds. The free energy of austenite is irrespective of whether ferrite transformation is in progress or stopped. The temperature at which the difference (ΔG = G (γ) −G (α)) between (G (γ)) and the free energy (G (α)) of the ferrite becomes 600 J / mol (“Materials and Processes”). VOL. 3,
The free energy difference (ΔG) between austenite and ferrite is obtained by expressing G (γ) and G (α) as thermodynamic functions and taking the difference for the same composition. Therefore, the value of ΔG is Ae3It is zero at the point and takes a large value as the temperature decreases. G (γ) and G (α) are each expressed as a sum of thermodynamic data of each component, and in the present invention, a report by Urenius (Urenius: Hardenability Concepts with Applications to Steels (1978) ed. By. (Doane and Kirkaldy, P28-81).
[0042]
For each mesh region, the grain size and amount (transformation fraction) of the crystallized material information obtained by the crystallization calculation, the precipitate information obtained by the precipitation calculation and the ferrite obtained by the transformation structure calculation, or further, the acicular ferrite ) Is averaged over the entire area of the predicted part by the predicted part organization calculation (S15), and is obtained from the database based on the predicted part organization information or the database based on the structure / material prediction calculation (S16). The material (mechanical properties) is predicted from the tissue-material relational expression obtained by the regression analysis.
[0043]
Although the flowchart of FIG. 1 shows a case where the predicted part structure calculation and the structure / material prediction calculation are used as the material prediction calculation, as another method, the transformation structure information calculated for each mesh region is used. Based on the above, a mesh region material prediction calculation may be performed for each mesh region, and then a material / material prediction calculation for calculating the material of the entire predicted portion from the calculated material in each mesh region may be performed.
[0044]
The material of the welded portion is predicted from the above, but the effect of recovery and tempering is further corrected by the tempering correction calculation (S17), so that the prediction accuracy can be further improved.
This calculation is based on the assumption that recovery and tempering occur in a temperature region equal to or lower than Tff and equal to or higher than the tempering temperature. This is for correcting the material of the part. As a correction method, for example, the time held in the temperature region is obtained for each mesh region, the average holding time in the entire welded portion is obtained based on the time, the correction coefficient is obtained from the database based on the average holding time, The material obtained by the prediction calculation can be corrected.
The calculation method of the holding time will be described in more detail. The last heating / cooling process in which the maximum temperature is equal to or higher than Tas (the heating / cooling process having a peak at P4 in FIG. 3) is obtained from the temperature history. The total time (t2 in FIG. 3) in which the tempering temperature is equal to or higher than Tff and equal to or higher than Tp is obtained. Note that, in FIG. 3, when there is a portion where the mesh region temperature temporarily becomes equal to or lower than Tp in the cooling process with the peak at P4, the time in the temperature section equal to or higher than Tp is integrated.
As another correction method, when the material is predicted from the tissue by the mesh region material prediction calculation for each mesh region, and the material of the predicted portion is predicted by the material / material prediction calculation, each method is performed in the same manner as in the above example. Performing a tempering correction calculation for correcting the material of the mesh region based on the holding time, and predicting the material of the predicted portion by the material / material prediction calculation based on the corrected material of each mesh region corrected by the calculation. You can also.
[0045]
By the way, as a method of predicting the material of the portion to be predicted, it is conceivable to directly predict the material of the portion to be predicted from the weld metal composition and the temperature history without obtaining the structure after welding as described above. However, in the case of a steel material containing a weld metal, the characteristics often change sharply at a certain chemical composition or temperature because of transformation and the like. Therefore, the chemical composition and the temperature history and the material do not always have a linear relationship. Therefore, when predicting a material using a database composed of discrete data based on the calculated chemical composition and temperature history, even if the desired data point is interpolated by linear interpolation (linear interpolation), The accuracy tends to vary, and the accuracy generally decreases. On the other hand, since the mechanical properties change continuously and more linearly with respect to the tissue, according to the method of obtaining the tissue based on the chemical composition and the temperature history and predicting the material from the tissue as in the present invention, , The prediction accuracy can be improved.
[0046]
【Example】
[Example 1]
A base material (thick steel plate having a thickness of 20 mm) having components (mass%, balance substantially Fe) of C: 0.15%, Si: 0.37%, and Mn: 1.43%, and C: 0.06 %, Si: 0.80%, Mn: 1.60%, Ti: 0.26% using a welding wire under the following welding conditions.2Gas shielded arc welding is to be performed, and the material of the weld metal (tensile) based on the crystallization calculation, austenite structure calculation, precipitation calculation and structure information predicted by transformation structure calculation considering only ferrite grain information as transformation structure information. Strength TS, Charpy impact value at 0 ° C vE0) Was predicted, and the material was actually measured by welding.
・ Welding conditions
Under the following conditions, the groove was V-shaped (opening angle: 45 °), the gap was 6 mm, the welding speed was 25 cm / min, and the welding length was 0.35 m (pass welding time: 84 seconds).
Condition A: 5 passes, heat input 30 kJ / cm, pass-to-pass temperature 150 ° C
Condition B: 5 passes, heat input 30 kJ / cm, inter-pass temperature 250 ° C
Condition C: 5 passes, heat input 30 kJ / cm, pass-to-pass temperature 350 ° C
Condition D: 4 passes, heat input: 40 kJ / cm, temperature between passes: 250 ° C.
Condition E: 4 passes, heat input: 40 kJ / cm, temperature between passes: 350 ° C.
[0047]
As shown in FIG. 2, the size of the mesh area is determined by the height h, width W, number of passes N, and welding length L of the groove shape, x-direction size = (h / N) / 4, y-direction size = (H / N) / 4, size in the welding length direction = L / 10.
[0048]
In the transformation structure calculation, an austenite grain boundary area obtained by the following two methods A and B was used.
・ Method A
This is a method using a conventional steel material, and when the average grain size of austenite is Dγ, the austenite grain boundary area S was determined by the following equation.
S = 4 / (√π · Dγ)
・ Method B
Considering the crystal form (dendritic form) in the weld metal, when the major axis of the austenite grains is a and the minor axis is b, the austenite grains are assumed to be a rectangular parallelepiped having a vertical length a, a horizontal width a, and a height b, and a unit volume per unit volume. The grain boundary area was determined.
[0049]
In the transformation structure calculation, the ferrite nucleation rate and growth constant obtained by the following two methods A and B were used.
・ Method A
The nucleation rate Ia as the nucleation rate Ia and the parabolic rate constant α as the growth coefficient αa were obtained by theoretical calculation using a conventional steel material (Ia = Is, αa = α).
・ Method B
In consideration of a crystallized substance in a weld metal material, a composite nucleation rate (Ia) obtained by adding Ic (nucleation rate from a crystallized substance) to Is (nucleation rate from an austenite grain boundary) as the nucleation rate Ia. = Is + Ic). Further, a corrected parabolic rate constant was obtained by the following equation as the growth coefficient αa.
αa = aα + b
However, a = 0.86, b = −n / D × 0.6 × 10-23And n is the number of crystallized substances (pieces / m2) And D are the average particle size (m) of the crystallized product.
[0050]
An example of a calculation result by the material prediction calculation according to the present embodiment is shown below. The welding condition is the condition A, and the mesh region exemplifying the calculation result is a region at the position of x = 0 mm and y = 18 mm in the coordinate system of FIG. 2 as the final raw material portion, and x = 0 mm and y as the reheating portion. = Region at 12 mm.
(1) Calculation result of weld metal composition after final heating / cooling process (mass%, balance substantially Fe)
・ Final material department
C: 0.087%, Si: 0.52%, Mn: 1.16%, Ti: 0.05%, O: 0.39%
・ Reheating section
C: 0.083%, Si: 0.51%, Mn: 1.08%, Ti: 0.05%, O: 0.033%
(2) Calculation result of crystallization after final heating / cooling process
・ Final material department
Precipitate composition: TiO2, Average particle size: 660 nm, number: 9600 / mm2
・ Reheating section
Precipitate composition: TiO2, Average particle size: 480 nm, number: 11000 pieces / mm2
(3) Calculation result of austenite structure after final heating / cooling process
・ Final material department
Austenite average particle size: 187 μm, aspect ratio: 2.68
・ Reheating section
Austenite average particle size: 89 μm, aspect ratio: 1.18
(4) Transformation structure calculation
{Circle around (1)} Austenite grain boundary area S (m2/ M3)
・ Final material department
Method A: 1.2 × 104, Method B: 2.3 × 104
・ Reheating section
Method A: 2.5 × 104, Method B: 3.4 × 104
(2) Ferrite nucleation rate Ia at 750 °, growth constant αa
Method A: Ia = Is = 2.6 × 107, Αa = α = 1.6 × 10-6
Method B: Ia = Is + Ic = 1.1 × 108, Αa = 1.3 × 10-6
[0051]
Table 1, FIG. 4 and FIG. 5 show the results of material prediction calculation and actual measurement. As shown in the figure, the error between the material prediction result and the actual measurement result according to the present embodiment is small, and good agreement is recognized.
[0052]
[Table 1]
[Example 2]
A base material (thick steel plate having a thickness of 20 mm) having components (mass%, balance substantially Fe) of C: 0.15%, Si: 0.37%, and Mn: 1.43%, and C: 0.06 %, Si: 0.80%, Mn: 1.60%, Ti: 0.26%2Gas shielded arc welding is performed, and the crystallization calculation, austenite structure calculation, precipitation calculation, and the weld metal based on the structure information predicted by the transformation structure calculation considering the ferrite grain information and the acicular ferrite grain information as the transformation structure information. Part material (tensile strength TS, Charpy impact value at 0 ° C vE0) Was predicted, and the material was actually measured by welding.
[0054]
The welding conditions were set to 5 welding passes and a welding speed of 25 cm / min under the same base material groove conditions as in Example 1, and the heat input and the inter-pass temperature were varied to set various cooling rates after welding. The cooling rate was adjusted differently.
In calculating the ferrite grain information, the austenite grain boundary area was determined by the method B of Example 1, and the nucleation rate and growth constant of ferrite were determined by the method B of Example 1. In calculating the acicular ferrite grain information, k (constant), deposition rate Iaf (T), and growth constant αaf (T) of the acicular ferrite model are calculated using the following values and equations obtained by regression analysis of the database. Calculated.
k = 3 × 1016
Iaf (T) = 6.7 × 10-17T-2.56 × 10-11
αaf (T) = 153 + 3.54 × 10-10× (T-273)4-1.22 × 10-6× (T-273)3+ 1.52 × 10-3× (T-273)2-8.01 × 10-1× (T-273)
[0055]
An example of a calculation result by the material prediction calculation according to the present embodiment is shown in Table 2, FIG. 6, and FIG. Table 2 shows calculated values and measured values of the amounts (volume%) of ferrite and acicular ferrite in the mesh region (upper center of the weld metal) at the positions of x = 0 mm and y = 18 mm in the coordinate system of FIG. Is shown. In addition, the average cooling rate from the highest temperature in the last heating / cooling process of heating to the austenite transformation start temperature Tas or more to the ferrite transformation end temperature in the same part is also shown in the table. The measured values such as the amount of ferrite were measured in the following manner. A test piece for structure observation was cut out so that a cross section of the welded portion could be observed, and after polishing, a metal structure was revealed by nital etching, a 400-fold optical microscope photograph was taken, and an image analyzer (Image Pro PLUS (Image Pro)) was used. The amount of tissue was measured in terms of area ratio by using Planettron Corporation)), and the value was regarded as being equal to the volume ratio.
[0056]
From FIGS. 6 and 7, the error between the material prediction result and the actual measurement result according to the present embodiment is small, and good agreement is recognized. It is also observed that the ferrite amount and the acicular ferrite amount have excellent prediction accuracy.
[0057]
[Table 2]
【The invention's effect】
According to the material prediction method of the present invention, since the material properties of the portion to be predicted in the welded portion are predicted based on the predicted and calculated structure, the material characteristics of the portion to be predicted can be accurately predicted. Further, since the material of the portion to be predicted can be accurately predicted according to the welding conditions, the optimum welding conditions for obtaining the target characteristics can be determined based on the prediction results.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a main flowchart showing a material prediction method according to an embodiment.
FIG. 2 is an explanatory sectional view showing a mesh region in a welded portion.
FIG. 3 is a time-temperature diagram showing a temperature history of a certain mesh region.
FIG. 4 is a graph showing a relationship between a predicted calculated value of tensile strength and an actually measured value in Example 1.
FIG. 5 is a graph showing a relationship between a predicted calculated Charpy impact value and an actually measured value in Example 1.
FIG. 6 is a graph showing a relationship between a predicted calculated value of tensile strength and an actually measured value in Example 2.
FIG. 7 is a graph showing a relationship between a predicted calculated value of a Charpy impact value and an actually measured value in Example 2.
Claims (24)
前記溶接部を区画して複数のメッシュ領域を想定し、各メッシュ領域に対して、下記▲１▼、▲２▼、および▲３▼の各計算を行い、
▲１▼ 最終溶接パス終了まで単位時間経過毎に、母材成分、ワイヤ成分あるいは当該単位時間経過前の溶接金属組成と溶接条件とに基づいて当該単位時間経過後におけるメッシュ領域温度を順次求めて第１溶接パスから最終溶接パスに至る温度履歴を算出するメッシュ領域温度履歴計算、
▲２▼ 最終溶接パス終了まで単位時間経過毎に、母材成分、ワイヤ成分、シールドガス成分あるいは当該単位時間経過前の溶接金属組成と当該単位時間経過後におけるメッシュ領域温度とに基づいて当該単位時間経過後の溶接金属組成を求める溶接金属組成計算、
▲３▼ 前記溶接金属組成と温度履歴とに基づいてメッシュ領域内における変態組織の分率を含む変態組織情報を求める変態組織計算、
その後、前記被予測部内の各メッシュ領域における最終溶接パス終了後の変態組織情報に基づいて、予め実測により求められた組織と材質との関係から前記被予測部の材質を予測する材質予測計算を行う、溶接部の材質予測方法。A method for predicting a material of a predicted portion in a welded portion including a weld metal portion and a heat-affected portion of a welded structure in which base metals are welded through a weld metal portion by one or more welding passes. ,
Assuming a plurality of mesh regions by partitioning the welded portion, the following calculations (1), (2), and (3) are performed for each mesh region,
{Circle around (1)} Every time the unit time elapses until the end of the final welding pass, the mesh region temperature after the elapse of the unit time is sequentially obtained based on the base metal component, the wire component, or the weld metal composition and the welding conditions before the elapse of the unit time. Mesh area temperature history calculation for calculating the temperature history from the first welding pass to the final welding pass,
{Circle around (2)} Each unit time elapses until the end of the final welding pass, based on the base metal component, the wire component, the shielding gas component or the weld metal composition before the elapse of the unit time and the mesh area temperature after the elapse of the unit time. Weld metal composition calculation to find the weld metal composition after the passage of time,
(3) Transformation structure calculation for obtaining transformation structure information including a fraction of the transformation structure in the mesh region based on the weld metal composition and the temperature history;
Thereafter, based on the transformation structure information after the end of the final welding pass in each mesh region in the predicted portion, a material prediction calculation for predicting the material of the predicted portion from the relationship between the structure and the material obtained in advance by actual measurement is performed. How to predict the material of the weld.
Priority Applications (1)
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| JP2003105979A JP4189908B2 (en) | 2002-04-26 | 2003-04-10 | Weld material prediction method |
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