JP2009281738A

JP2009281738A - 鋼材中の最大介在物径の予測方法、および、鋼材の転動疲労寿命の推定方法

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Publication number: JP2009281738A
Application number: JP2008131058A
Authority: JP
Inventors: Toru Hayashi; 透林; Keiichi Maruta; 慶一丸田; Yoshimichi Hino; 善道日野; Hideto Kimura; 秀途木村
Original assignee: JFE Steel Corp
Current assignee: JFE Steel Corp
Priority date: 2008-05-19
Filing date: 2008-05-19
Publication date: 2009-12-03

Abstract

【課題】鋼材の転動疲労寿命を推定するのに有用である、介在物の最大径の予測を、高精度に、かつ、短期間で行える方法を提供する。
【解決手段】予測対象の鋼材から複数本の超音波疲労試験片を採取して、該超音波疲労試験片を用いて超音波疲労試験を行って疲労破壊させ、破壊後の破面を観察して介在物が破壊の起点部となっている疲労破壊サンプルを８〜１３本得て、得られた８〜１３本の疲労破壊サンプルについて、前記破壊の起点部となっている介在物の径を測定し、これらの介在物の径から極値統計して鋼材のスラスト転動疲労試験における危険体積相当の最大介在物径を予測する。
【選択図】図４

Description

本発明は、鋼材中の最大介在物径の予測方法、および、鋼材の転動疲労寿命の推定方法に関するものであり、詳しくは、鋼中の介在物が起点となって転動疲労破壊する場合の該起点となる最大介在物径を予測する方法、および、該予測された最大介在物径から疲労寿命を予測する方法に関する。

近年、ベアリング等の素材となる鋼材として、高清浄鋼が製造されるようになっている。鋼の高清浄化が進むにつれ転動疲労寿命は長寿命化すると考えられているが、一方で、転動疲労寿命の簡易で高精度な予測方法が求められるようになり、予測方法に関する研究がますます旺盛に行われるようになってきた。鋼材の転動疲労寿命は、鋼中の介在物の大きさに大きく影響を受けると言われており、鋼中の介在物の径を観察し、観察された結果から極値統計法により介在物の最大径を予測して、鋼材の転動疲労寿命の指標とすることが行われている。

極値統計法は、鋼中の特定面積（あるいは特定体積）中の最大介在物径を求めることを複数回行い、得られた最大介在物径分布から、基準面積（あるい基準体積）における最大介在物径を予測する手法であり、その手法としては、母集団を指数分布と仮定して極値統計を行うGumbelプロットによる方法が、広く用いられている。

近年、従来の機械式疲労試験機等に比べ応力変化の繰返し速度を速くすることができ、短期間に多量の疲労試験を行うことができる超音波疲労試験機が開発され（例えば特許文献１参照）、上記の最大介在物を容易に観察する手法として、超音波疲労試験により、最大介在物を起点として疲労破壊を生じさせ、該起点となった介在物の径を顕微鏡観察で測定する手法が検討されている（例えば、非特許文献１）。
特開２００２−２４３６０４号公報鉄と鋼 vol.88 (2002) ，No.10，p.643

鋼の転動疲労寿命は、鋼中に存在する最大介在物の径に大きく影響されるので、最大介在物の径を高精度に予測することができれば、転動疲労寿命の推定も可能であると考えられるが、介在物の最大径を予測する上での予測精度について検討の必要があり、最大介在物径の予測精度を考慮しないかぎり、鋼の転動疲労寿命を正確に予測することもできない。

そこで、本発明では、鋼材の転動疲労寿命を推定するのに有用である、介在物の最大径の予測値を得るにあたり、最大径の予測精度が高く、かつ、短期間で予測が行える方法を提供することを目的とする。さらに、この予測方法により得られた予測値に基づき転動疲労寿命を推定する方法について提供することを目的とする。

さて、発明者らは、一般的に鋼材の転動疲労寿命を評価する際に試験が行われている危険体積分につき、介在物の最大径を予測する際に、どの程度の介在物の測定を行えば、バラツキを最低限度まで低減できるか、につき検討を行った。すなわち、一般的に鋼材の転動疲労寿命は、図１（ａ）にその概要を示したスラスト転動疲労試験により求めたＢ₁₀寿命で評価されることが多く、また、このＢ₁₀寿命を求めるにあたっては試料の個数（ｎ数）を１０以上とする必要があると言われている。さらに、ｎ＝１０としてスラスト転動疲労試験において、鋼材中に転動疲労が生じる危険体積（図１（ｂ）中のハッチングを施した転走面直下の体積）を計算により求めたところ、181.4mm³（＝18.14mm³×10）であることが新たにわかった。そして、該危険体積についての介在物の最大径を予測することにより、通常行われるスラスト転動疲労試験にて評価する場合と同等の体積を予測していることになると考えた。したがって、被検体積181.4mm³相当について最大介在物径を予測する上での予測精度を向上させることができれば、通常行われている転動疲労寿命試験における寿命を、高精度に推定することができるという着想に至った。

さらに、超音波疲労試験により特定体積中の最大介在物を抽出して、この最大介在物の径を測定することを複数回行い、極値統計処理により上記181.4mm³中の最大介在物径を予測する場合において、その回数がどの程度であれば予測値のバラツキが最低レベルになるのかを調査することにより、本発明を完成させた。

すなわち、本発明の要旨構成は、以下のとおりである。
（１）鋼材中に存在する介在物の最大径を予測する方法であって、
予測対象の鋼材から複数本の超音波疲労試験片を採取して、該超音波疲労試験片を用いて超音波疲労試験を行って疲労破壊させ、破壊後の破面を観察して介在物が破壊の起点部となっている疲労破壊サンプルを８〜１３本得て、得られた８〜１３本の疲労破壊サンプルについて、前記破壊の起点部となっている介在物の径を測定し、これらの介在物の径から極値統計して鋼材のスラスト転動疲労試験における危険体積相当の最大介在物径を予測することを特徴とする鋼材中の最大介在物径の予測方法。

（２）上記（１）に記載の方法で予測された鋼中の最大介在物径から、予め作成しておいた予測最大径−転動疲労寿命線図を用いて鋼材の転動疲労寿命を推定することを特徴とする鋼材の転動疲労寿命の推定方法。

本発明の鋼材中の最大介在物径の予測方法によれば、従来よりも格段に短時間で、かつ高精度にスラスト転動疲労試験による危険体積中に存在する最大介在物径を予測することが可能となる。また、本発明の鋼材の転動疲労寿命推定方法によれば、鋼材の転動疲労寿命を、従来よりも格段に短時間で、かつ高精度で推定することができる。

まず、本発明を完成する根拠となった実験結果について説明する。
本発明者らは、同一チャンスで製造したJIS SUJ２鋼について、186本の超音波疲労試験片を作製し、これらを超音波疲労試験に供して疲労破壊させ、破壊起点を観察することで、各試験片における最大介在物の径を測定した。得られたデータについて、最大介在物分布をヒストグラムにまとめたものを図２に示す。なお、図２中の実線は、指数分布に従った場合の分布曲線であり、全データからGumbelプロット線図を作成して求めた。

極値統計処理によく用いられているGumbelプロットによる最大介在物径の予測法においては、最大介在物の径分布は指数関数に従うとして、所定の面積あるいは体積中に存在するであろう介在物の最大径を予測するものであるが、プロットを行うデータの数が少ないと該データが示す径分布が指数関数から大きく外れてしまうため、抽出したデータによって得られるGumbelプロット線図が異なる（傾きが異なる）こととなる。

そこで、発明者らは、超音波疲労試験により得られた介在物径のデータを母集団として、そこから、ｎ個のデータを無作為に抽出して、抽出したｎ個のデータから181.4mm³あたりに存在する介在物の最大径を、Gumbelプロットによる手法を用いて予測する作業を、ｎを３、５、８、１０、１３、２０、３０の７通りとして行い、この作業を各ｎにつき３０回行った。そして、各ｎのについて、得られた最大径予測値の最大誤差{（最大値―最小値）／２／平均値×１００（％）}を調査した。なお、超音波疲労試験片の形状は、図３に示すとおりであり、被検体積は14.14mm³である。

得られた結果を図４に示す。図４より、ｎが１〜１３の間では、ｎ数の増大とともに最大誤差は減少する傾向にあり、ｎが８近傍で最大誤差を６０％程度まで減少できることがわかる。また、ｎが１３を超えても、それ以上は最大誤差が低下することはないことがわかる。

さらに、本発明者らは、上記の鋼材について、別チャンスで製造した鋼材や、上記SUJ2以外の鋼材についても同様の手法により最大介在物の分布状態を調査し、図４に示すようなｎ数と最大誤差の関係を整理した結果、いずれの鋼についても、図４と同様な曲線を示すことがわかった。

以上の結果から、本発明では、超音波疲労試験を行って疲労破壊させ、破壊後の破面を観察して介在物が破壊の起点部となっている疲労破壊サンプルを８〜１３本得て、得られた８〜１３本の疲労破壊サンプルについて、前記破壊の起点部となっている介在物の径を測定し、これらの介在物の径から極値統計して鋼材の危険体積相当の最大介在物径を予測することとした。疲労破壊サンプルの本数が８本未満である場合には、最大介在物径の予測誤差が大きくなってしまうので、疲労破壊サンプルの本数が８本以上である必要がある。また、疲労破壊サンプルの本数が１３本超として、該１３本超の疲労破壊サンプルから最大介在物測定データを得たとしても、疲労破壊サンプルを１３本として最大介在物径を予測する場合と、その予測誤差に差異はなく、かえって試験作業や最大介在物径測定のための負荷を増大させるだけである。したがって、用いる疲労破壊サンプルの本数は８〜１３本とした。好ましくは、１０〜１３本である。

なお、８〜１３本の超音波疲労試験片の採取は、介在物径の分布状態がおおよそ同一であると予想される鋼材から採取する。すなわち、介在物は、鋼の成分組成、精錬条件、圧延条件等により変化するから、同一チャージで溶製され、かつ、同一条件で圧延された鋼材から採取すれば、その製造過程を通過した鋼材について181.4mm³あたりの介在物の最大径を予測することが可能となる。ここで、超音波疲労試験片の採取位置は、最大介在物が存在するであろうおよその位置が予めわかっている場合には、その位置から採取することが好ましい。例えば、曲げ連続鋳造により鋳造を行う場合には、連鋳機の出側における上面側のD／4位置（Dは連鋳機出側の鋳片の径、あるいは、厚さ）が最も清浄度が悪くなることがわかっており、採取する試験片が鋳片を圧延した後の鋼材である際でも、連続鋳造時の位置が上面側のD／4位置相当となる部分から、超音波疲労試験の試験部位となるように超音波疲労試験片を採取するとよい。

以上説明した本発明の最大介在物の予測方法では、介在物の予測最大径を短時間で予測することが可能であるため、工程生産された鋼材の最大介在物径の予測にも適しており、品質管理の評価基準としても用いることが可能である。すなわち、従来は、鋼製品を製造後に、同一チャンスで製造された鋼材についてサンプルを採取し、このサンプルから顕微鏡観察により介在物を観察し、観察された最大介在物の径から極値統計処理を行って予測最大径を算出していた。
この顕微鏡による観察法では、例えば、日本トライボロジー学会第２種研究会による「軸受鋼における非金属介在物の評価法研究会報告書」に記載されている顕微鏡による観察法（以下EIBS法という）によれば、サンプルの基準被検面積は100mm²である。上記181.4mm³の体積について、例えば径２０μｍ程度で鋼中に分散した介在物を全て抽出しようとすると、１００枚程度のサンプルが必要となるから、１個のサンプルで測定できる範囲は、予測したい面積の１／１００に過ぎない。したがって、スラスト転動疲労試験片１０本分の転送面に相当する領域について、介在物径を予測する際の予測精度を向上させるには、多量のサンプルが必要となり、現実的には、少量のサンプルから精度の低い予測値を得ることしかできない。一方、超音波疲労試験片で最大介在物を抽出できる体積は14.14mm³であるから、１回の超音波疲労試験で上記181.4mm³の約８％の体積分について観察していることになる。このことからも、本発明のように超音波疲労試験による最大介在物径のデータを用いることは、顕微鏡による観察に比べて、高精度かつ評価時間の短縮化を図れる手法であることがわかる。

さらに、本発明では、予測した最大介在物径から、転動疲労寿命を推定することができる。転動疲労寿命の推定は、予め作成しておいた予測最大径−転動疲労寿命線図を用いて推定することができる。予測最大径−転動疲労寿命線図は、上述の本発明の方法により予測最大径を測定した鋼材についてスラスト試験を行って得った転動疲労寿命のデータ採取し、詳細は後述する図６に示すような相関図を作成しておけば、これを用いることができる。

曲げ連続鋳造機を用いて出鋼したS48C鋼を、60ｍｍφに圧延した棒材を温塩酸マクロし、連続鋳造時に上面側であった方向を判断し、連続鋳造時上面側のD／4位置（Dは棒材の直径）から、図５に示すように超音波疲労試験片を１０本採取した。なお試験片の採取は、出鋼毎に１０本ずつの採取を行い、出鋼毎に１０本のデータから、スラスト転動疲労試験１０本分の危険体積に存在する介在物最大径を予測することとした。超音波疲労試験片の形状は図３と同様である。

得られた超音波疲労試験片を850℃で15分保持後、60℃の油に焼入れ、170℃で30分の焼戻しを行った。その後、試験片表面を最終加工し、超音波疲労試験に供した。次いで、超音波疲労試験後の各試験片について、破断面を走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）にて観察し、破壊の起点となっている介在物の径を測定した。介在物の径は、介在物面積の平方根の値とした。そして、得られた10個の介在物径データからGumbelプロットを用いた極値統計を行い、スラスト転動疲労試験10本分の危険体積181.4mm³の最大介在物径を予測した。

また、それぞれの出鋼毎の棒材から、スラスト転動疲労試験片を10枚ずつ採取して、スラスト転動疲労試験に供し、B₁₀寿命を求めた。
得られた、最大介在物径の予測値とB₁₀寿命とのデータから、図６に示す相関図を作成した。最大介在物径の予測値とB₁₀寿命とはよい相関が得られていることがわかる。

一方、従来の顕微鏡観察による方法で、出鋼毎の最大介在物径の予測を行った。顕微鏡による観察は、EIBS法に従い、被検面積10mm×10mmのサンプル15枚について、最大介在物の径をSEMで観察して測定した。そして、最大介在物径の予測値とB₁₀寿命とのデータから、図７に示す相関図を作成した。この場合、超音波疲労試験により介在物を抽出した場合（図６に示した相関図）に比較して、最大介在物径の予測値とB₁₀寿命との相関は小さくなっていることがわかる。

スラスト転動疲労試験の概略構成を示す略線図である。鋼中の介在物径分布を示すグラフである。超音波疲労試験片の概略構成を示す略線図である。超音波疲労試験による介在物抽出数ｎと、ｎ個の介在物から最大介在物径の予測を行った場合の予測値の最大誤差との関係を示すグラフである。超音波疲労試験片の採取位置を示す略線図である。本発明法により従い得られた鋼材中の最大介在物径予測値と、スラスト転動疲労試験によるB₁₀寿命との相関を示すグラフである。顕微鏡法（EIBS法）により得られた鋼材中の最大介在物径予測値と、スラスト転動疲労試験によるB₁₀寿命との相関を示すグラフである。

Claims

鋼材中に存在する介在物の最大径を予測する方法であって、
予測対象の鋼材から複数本の超音波疲労試験片を採取して、該超音波疲労試験片を用いて超音波疲労試験を行って疲労破壊させ、破壊後の破面を観察して介在物が破壊の起点部となっている疲労破壊サンプルを８〜１３本得て、
得られた８〜１３本の疲労破壊サンプルについて、前記破壊の起点部となっている介在物の径を測定し、これらの介在物の径から極値統計して鋼材のスラスト転動疲労試験における危険体積相当の最大介在物径を予測することを特徴とする鋼材中の最大介在物径の予測方法。
請求項１に記載の方法で予測された鋼材中の最大介在物径から、予め作成しておいた予測最大径−転動疲労寿命線図を用いて鋼材の転動疲労寿命を推定することを特徴とする鋼材の転動疲労寿命の推定方法。