JP2020112403A - Martensite transformation rate prediction method and processing condition setting method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、鋼材加工処理におけるマルテンサイト変態率予測方法及び加工条件の設定方法に関する。 The present invention relates to a martensite transformation rate prediction method and a processing condition setting method in steel material processing.
鋼材の熱処理に伴うマルテンサイト変態率の計算式として、非特許文献１に開示された計算式がある。 There is a calculation formula disclosed in Non-Patent Document 1 as a calculation formula for the martensite transformation rate accompanying heat treatment of steel.
非特許文献１の計算式を用いた場合には、鋼材の所謂静的な熱処理での変態率の予測結果は、実挙動と概ね合うという結果が出ている。これは、静的な熱処理では変態の温度依存率が支配的になるからである。一方、鋼材の熱処理に変形加工を組合せた処理(例えば、歯車材の転造加工処理)における変態率の予測結果は、実挙動と大きくかけ離れる。これは、非特許文献１の計算式が変態の出現に変形加工によるエネルギー変化等の所謂動的な要素を考慮していないことが理由と考えられる。 When the calculation formula of Non-Patent Document 1 is used, it is found that the prediction result of the transformation rate in the so-called static heat treatment of the steel material substantially matches the actual behavior. This is because the temperature dependence of transformation is dominant in static heat treatment. On the other hand, the prediction result of the transformation rate in the process in which the heat treatment of the steel material is combined with the deformation process (for example, the rolling process of the gear material) is far from the actual behavior. This is considered to be because the calculation formula of Non-Patent Document 1 does not consider so-called dynamic factors such as energy change due to deformation processing in appearance of transformation.
本発明は、このような問題を解決するためになされたものであり、鋼材を熱処理とともに変形加工する際のマルテンサイト変態率の予測精度を従来の計算法より高めることができるマルテンサイト変態率予測方法及び加工条件の設定方法を提供する。 The present invention has been made to solve such a problem, and it is possible to improve the prediction accuracy of the martensite transformation rate when deforming the steel together with the heat treatment, compared with the conventional calculation method. A method and a method of setting processing conditions are provided.
本発明の一態様に係るマルテンサイト変態率予測方法は、鋼材を、温度変化を伴う熱処理とともに変形加工した際に発現するマルテンサイト相への変態率を予測する方法であり、予測式を用いてマルテンサイト変態率を算出する方法である。このような構成とすることにより、鋼材を熱処理とともに変形加工する際のマルテンサイト変態率の予測精度を従来の計算法より高めることができる。 The martensite transformation rate prediction method according to one aspect of the present invention is a method of predicting a transformation rate to a martensite phase that occurs when a steel material is deformed together with a heat treatment accompanied by a temperature change, using a prediction formula. This is a method of calculating the martensite transformation rate. With such a configuration, the prediction accuracy of the martensitic transformation rate when the steel material is deformed together with the heat treatment can be more improved than the conventional calculation method.
また、本発明の一態様に係る加工条件の設定方法は、マルテンサイト変態率予測方法を用いて、所定のマルテンサイト変態率を有するように前記鋼材を変形加工する際の温度及び歪み速度を設定する。このような構成とすることにより、所望のマルテンサイト変態率を有する鋼材に加工することができ、部分毎に強度の作り分けを行うことができる。 Further, the method for setting the processing conditions according to one aspect of the present invention uses a martensite transformation rate prediction method to set the temperature and strain rate when deforming the steel material so as to have a predetermined martensite transformation rate. To do. With such a configuration, it is possible to process into a steel material having a desired martensitic transformation rate, and it is possible to create strength for each portion.
本発明により、鋼材を熱処理とともに変形加工する際のマルテンサイト変態率の予測精度を従来の計算法より高めることができるマルテンサイト変態率予測方法及び加工条件の設定方法を提供する。 The present invention provides a method for predicting martensite transformation rate and a method for setting working conditions, which can improve the prediction accuracy of martensite transformation rate when deforming a steel material together with heat treatment as compared with the conventional calculation method.
以下、本発明を実施するための最良の形態について、添付図面を参照しながら説明する。但し、本発明が以下の実施の形態に限定される訳ではない。また、説明を明確にするため、以下の記載及び図面は、適宜、簡略化されている。 Hereinafter, the best mode for carrying out the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the following embodiments. Further, the following description and the drawings are appropriately simplified to clarify the explanation.
（実施形態）
実施形態に係るマルテンサイト変態率予測方法を説明する。マルテンサイト変態率予測方法を、＜予測式＞、＜マルテンサイト変態率予測方法＞及び＜加工条件の設定方法＞に分けて説明する。＜予測式＞において、マルテンサイト変態率の予測に用いる予測式を説明する。その際に、既存する既存式との比較も説明する。＜マルテンサイト変態率予測方法＞において、予測式を用いたマルテンサイト変態率予測方法を説明する。＜加工条件の設定方法＞において、マルテンサイト変態率予測方法を用いた加工条件の設定方法を説明する。
(Embodiment)
The martensitic transformation rate prediction method according to the embodiment will be described. The martensite transformation rate prediction method will be described separately for <prediction formula>, <martensite transformation rate prediction method>, and <processing condition setting method>. In <Prediction formula>, the prediction formula used for predicting the martensitic transformation rate will be described. At that time, the comparison with the existing formula will be explained. In <Martensitic transformation rate prediction method>, a martensite transformation rate prediction method using a prediction formula will be described. In <Processing condition setting method>, a method of setting processing conditions using the martensite transformation rate prediction method will be described.
＜予測式＞
本実施形態に係るマルテンサイト変態率予測方法は、鋼材を、温度変化を伴う熱処理とともに変形加工した際に発現するマルテンサイト相への変態率を予測する方法であり、下記の（１）式に示す予測式を用いてマルテンサイト変態率Ｖｍを算出する。
<Prediction formula>
The martensite transformation rate prediction method according to the present embodiment is a method of predicting a transformation rate to a martensite phase that appears when a steel material is deformed together with a heat treatment accompanied by a temperature change. The martensitic transformation rate V m is calculated using the prediction formula shown.
ここで、Ｖαはフェライト率であり、Ｖｐはパーライト率であり、Ｖβはベイナイト率である。例えば、マルテンサイト変態率Ｖｍ、フェライト率Ｖα、パーライト率Ｖｐ、ベイナイト率Ｖβは体積分率である。ＭＳは下記の（２）式を満たす。 Here, V α is the ferrite ratio, V p is the pearlite ratio, and V β is the bainite ratio. For example, the martensite transformation rate V m , the ferrite rate V α , the pearlite rate V p , and the bainite rate V β are volume fractions. M S satisfies the following formula (2).
Ｔは熱処理の温度であり、εｉのドット（εｉの上に・を付したもの、以下、ε・ ｉで示す。）は、鋼材の歪み速度であり、ε＊は規格化定数［／ｓ］であり、ｔ０は変形加工の開始時間であり、ｔｎは変形加工の終了時間であり、ρは鋼材の平均転位密度であり、ρ０は鋼材の初期転位密度であり、αは材料定数であり、ｍは転位依存性指数であり、ｎは歪み速度依存性指数であり、α、ｍ及びｎは、温度及び歪み速度に依存するパラメータである。 T is the temperature of heat treatment, the dot of ε i (the one above ε i is marked with · , hereinafter denoted by ε · i ) is the strain rate of the steel material, and ε * is the normalization constant [/s ], t 0 is the deformation processing start time, t n is the deformation processing end time, ρ is the average dislocation density of the steel material, ρ 0 is the initial dislocation density of the steel material, and α is the material It is a constant, m is a dislocation dependence index, n is a strain rate dependence index, and α, m and n are parameters dependent on temperature and strain rate.
フェライト率Ｖαは、例えば、非特許文献２〜４に示すように、下記の（３）〜（５）式で算出される。
パーライト率Ｖｐは、例えば、非特許文献２に示すように、下記の（６）〜（８）式で算出される。
ベイナイト率Ｖβは、例えば、非特許文献２に示すように、下記の（９）〜（１１）式で算出される。
各係数の値は、例えば、非特許文献４に示すように、下記の（１２）式の値である。単位は（ｃａｌ３／ｍｏｌ３）である。
下記（１３）式は、変形エネルギー起因の核生成を示している。
上記（１３）式は、Ｚｅｎｅｒ−Ｈｏｌｌｏｍｏｎパラメータである。よって、動的再結晶挙動を記述した下記（１４）式に相当する。
上記（１４）式は、歪み速度により偶発的に核生成することを示す。ｅｘｐ項は、温度依存の定数として、例えば、ａとして整理することができる。 The above equation (14) shows that nucleation occurs accidentally depending on the strain rate. The exp term can be organized as a temperature-dependent constant, for example, a.
下記（１５）式は、変態ノーズのシフトを示している。ここで、初期転位密度ρ０は、≒１０８／ｃｍ２である。
図１は、実施形態１に係るマルテンサイト変態率予測式において、変形加工によって変態ノーズのシフトを例示したグラフであり、横軸は、時間を示し、縦軸は、温度を示す。図１に示すように、鋼材の変形加工時の温度を変化させた場合に、鋼材の相状態は温度によって変化する。例えば、９８０℃以上では、γ鉄の単相であり、７８０℃〜９８０℃では、γ鉄を含んだ二相の状態となる。上記（１５）式は、転位が、非マルテンサイト領域の変態ノーズをシフトさせる機能を有することを示している。 FIG. 1 is a graph exemplifying a shift of a transformation nose due to a deformation process in the martensite transformation rate prediction formula according to the first embodiment, in which the horizontal axis represents time and the vertical axis represents temperature. As shown in FIG. 1, when the temperature at the time of deformation processing of the steel material is changed, the phase state of the steel material changes with the temperature. For example, at 980° C. or higher, it is a single phase of γ iron, and at 780° C. to 980° C., it is in a two-phase state containing γ iron. The above formula (15) shows that the dislocation has a function of shifting the transformation nose of the non-martensite region.
次に、既存式を説明する。既存式は、非特許文献１に示すように、下記の（１６）式である。
既存式は、予測式と比べて、上記の（１３）式及び（１５）式の項を含んでいない。既存式を用いて計算することにより、静的な熱処理、すなわち、変形加工を伴わず、昇温及び冷却のみの熱処理の場合におけるマルテンサイト変態率を精度よく予測することができる。静的な熱処理において、マルテンサイト相の発現は、温度に大きく依存するからである。 The existing formula does not include the terms of the above formulas (13) and (15) as compared with the prediction formula. By calculating using the existing formula, it is possible to accurately predict the martensite transformation rate in the case of static heat treatment, that is, heat treatment involving only temperature rise and cooling without deformation work. This is because the expression of the martensite phase in the static heat treatment largely depends on the temperature.
一方、動的な熱処理、すなわち、変形加工を伴う熱処理の場合には、マルテンサイト相の発現は、温度依存性の他、変形エネルギー起因の核生成及び変態ノーズのシフトにも依存する。したがって、動的な熱処理において、既存式を用いてマルテンサイト変態率を計算しても、精度よく予測することができない。既存式は、このような変形エネルギー起因の核生成及び変態ノーズのシフトを考慮していないためである。 On the other hand, in the case of a dynamic heat treatment, that is, a heat treatment involving deformation work, the expression of the martensite phase depends not only on temperature dependence but also on nucleation due to deformation energy and shift of transformation nose. Therefore, in the dynamic heat treatment, even if the martensite transformation rate is calculated using the existing formula, it cannot be accurately predicted. This is because the existing formula does not consider such nucleation due to deformation energy and shift of transformation nose.
本実施形態の予測式には、上記（１３）及び（１５）に示す項が付加されている。したがって、変形エネルギー起因の核生成及び変態ノーズのシフトも考慮している。よって、動的な熱処理におけるマルテンサイト変態率を精度良く予測することができる。 The terms shown in (13) and (15) above are added to the prediction formula of this embodiment. Therefore, the nucleation due to the deformation energy and the shift of the transformation nose are also taken into consideration. Therefore, the martensitic transformation rate in the dynamic heat treatment can be accurately predicted.
＜マルテンサイト変態率予測方法＞
次に、本実施形態のマルテンサイト変態率予測方法を説明する。図２は、実施形態に係るマルテンサイト変態率予測方法を例示したフローチャート図である。図３は、実施形態に係るマルテンサイト変態率予測方法において、予測式のパラメータを同定する方法を例示したフローチャート図である。図４は、実施形態に係るマルテンサイト変態率予測方法において、圧縮試験における加工前のワークを例示した図である。図５は、実施形態に係るマルテンサイト変態率予測方法において、圧縮試験における加工後のワークを例示した図である。図６は、実施形態に係るマルテンサイト変態率予測方法において、圧縮試験における加工後のワークの断面を例示した図であり、図５のＶＩ−ＶＩ線の断面を示す。
<Martensite transformation rate prediction method>
Next, the martensitic transformation rate prediction method of this embodiment will be described. FIG. 2 is a flowchart illustrating the martensitic transformation rate prediction method according to the embodiment. FIG. 3 is a flowchart illustrating a method of identifying parameters of a prediction formula in the martensite transformation rate prediction method according to the embodiment. FIG. 4 is a diagram exemplifying a work before processing in a compression test in the martensite transformation rate prediction method according to the embodiment. FIG. 5 is a diagram exemplifying a work after processing in a compression test in the martensite transformation rate prediction method according to the embodiment. FIG. 6 is a view exemplifying a cross section of a work after processing in a compression test in the martensitic transformation rate prediction method according to the embodiment, and shows a cross section taken along line VI-VI of FIG. 5.
マルテンサイト変態率を予測するためには、図２のステップＳ１１に示すように、予測式のパラメータα、ｍ及びｎを同定することから始める。予測式のパラメータα、ｍ及びｎを同定するためには、まず、図３のステップＳ２１に示すように、ワークの円柱圧縮試験を行う。 In order to predict the martensitic transformation rate, it starts by identifying the parameters α, m and n of the prediction formula as shown in step S11 of FIG. In order to identify the parameters α, m and n of the prediction formula, first, as shown in step S21 of FIG. 3, a cylindrical compression test of the work is performed.
図４に示すように、円柱圧縮試験に用いるワーク１０は、底面（上面１１及び下面１２）の直径が８（ｍｍ）、高さが１２（ｍｍ）の円柱状の鋼材である。このようなワーク１０の両底面に対して、ワーク１０を圧縮させるような応力を加えて変形させる。これにより、図５に示すように、高さが３（ｍｍ）の円柱に変形させる。そして、図６に示すように、変形後のワーク１０の中央部を、縦に切断し、底面に直交する断面を露出させる。 As shown in FIG. 4, the work 10 used in the columnar compression test is a cylindrical steel material having a bottom surface (upper surface 11 and lower surface 12) having a diameter of 8 (mm) and a height of 12 (mm). A stress that compresses the work 10 is applied to both bottom surfaces of the work 10 to deform the work 10. Thereby, as shown in FIG. 5, it is transformed into a cylinder having a height of 3 (mm). Then, as shown in FIG. 6, the center portion of the deformed work 10 is vertically cut to expose a cross section orthogonal to the bottom surface.
次に、図３のステップＳ２２に示すように、ワーク１０の中央部の断面における硬さを測定する。硬さを測定する場合には、断面をメッシュ状に微小部分に区分し、各微小部分の硬さを測定する。次に、ステップＳ２３に示すように、測定した断面の各微小部分の硬さをマルテンサイト変態率に変換する。例えば、測定した硬さ及び結晶組織から得られる歪み量を用いてマルテンサイト変態率に変換する。そうすることにより、断面におけるマルテンサイト変態率の分布を得る。このようにして、ステップＳ２１〜Ｓ２３により、鋼材の圧縮試験によってマルテンサイト変態率の測定値を測定する。 Next, as shown in step S22 of FIG. 3, the hardness of the cross section of the central portion of the work 10 is measured. When measuring the hardness, the cross section is divided into minute portions in a mesh shape, and the hardness of each minute portion is measured. Next, as shown in step S23, the hardness of each minute portion of the measured cross section is converted into a martensite transformation rate. For example, it is converted into a martensite transformation rate using the measured hardness and the strain amount obtained from the crystal structure. By doing so, the distribution of the martensitic transformation rate in the cross section is obtained. In this way, in steps S21 to S23, the measured value of the martensite transformation rate is measured by the compression test of the steel material.
一方、ステップＳ２４に示すように、円柱圧縮解析を行う。円柱圧縮解析は、予測式を用いてマルテンサイト変態率を算出する。その際に、ステップＳ２５に示すように、パラメータα、ｍ及びｎを変更しつつ、複数のパラメータα、ｍ及びｎについて、ステップＳ２６に示すようにマルテンサイト変態率を算出する。マルテンサイト変態率を算出する際には、ワーク１０をメッシュ状に微小部分に区分し、各微小部分の歪み速度を用いてマルテンサイト変態率を算出する。例えば、円柱圧縮する際の加工速度から歪み速度を導く。具体的には、加工開始時の時間ｔ０から加工終了時の時間ｔｎまでの微小時間における歪み速度を総和して歪み速度を算出する。このようにして、ステップＳ２４〜Ｓ２６により、パラメータα、ｍ及びｎを変化させた予測式によってマルテンサイト変態率の計算値を計算する。 On the other hand, as shown in step S24, a cylinder compression analysis is performed. In the cylinder compression analysis, the martensite transformation rate is calculated using a prediction formula. At that time, as shown in step S25, while changing the parameters α, m, and n, the martensite transformation rate is calculated as shown in step S26 for the plurality of parameters α, m, and n. When calculating the martensite transformation rate, the work 10 is divided into minute portions in a mesh shape, and the strain rate of each minute portion is used to calculate the martensite transformation rate. For example, the strain rate is derived from the processing rate when the cylinder is compressed. Specifically, the strain rate is calculated by summing up the strain rates in a minute time from the processing start time t 0 to the processing end time t n . In this way, in steps S24 to S26, the calculated value of the martensite transformation rate is calculated by the prediction formula in which the parameters α, m and n are changed.
なお、ステップＳ２１〜Ｓ２３の後に、ステップＳ２４〜Ｓ２６を行ってもよいし、ステップＳ２４〜Ｓ２６の後に、ステップＳ２１〜Ｓ２３を行ってもよい。また、ステップＳ２４〜Ｓ２６と、ステップＳ２１〜Ｓ２３とを並行に行ってもよい。 Note that steps S24 to S26 may be performed after steps S21 to S23, or steps S21 to S23 may be performed after steps S24 to S26. Further, steps S24 to S26 and steps S21 to S23 may be performed in parallel.
次に、ステップＳ２７に示すように、マルテンサイト変態率の測定値と計算値とを比較する。そして、両者の誤差が、例えば、所定の範囲を超える場合には、ステップＳ２５に戻り、パラメータα、ｍ及びｎを変更する。そして、ステップＳ２６及びＳ２７を繰り返す。一方、ステップＳ２７において、両者の誤差が所定の範囲以内の場合には、そのときのパラメータを、予測式のパラメータα、ｍ及びｎとして同定する。なお、両者の誤差について、所定の範囲は、例えば、１０％であるが、これにこだわらない。 Next, as shown in step S27, the measured value and the calculated value of the martensitic transformation rate are compared. Then, if the error between them exceeds the predetermined range, for example, the process returns to step S25 and the parameters α, m and n are changed. Then, steps S26 and S27 are repeated. On the other hand, if the error between them is within the predetermined range in step S27, the parameters at that time are identified as the parameters α, m, and n of the prediction formula. The predetermined range of the error between the two is, for example, 10%, but it is not limited to this.
次に、図２のステップＳ１２に示すように、同定したパラメータα、ｍ及びｎが代入された予測式を用いて、所定の温度及び所定の歪み速度の場合のマルテンサイト変態率を算出する。このようにして、鋼材を、温度変化を伴う熱処理とともに変形加工した際に発現する、鋼材のマルテンサイト相への変態率を予測することができる。 Next, as shown in step S12 of FIG. 2, the martensitic transformation rate at a predetermined temperature and a predetermined strain rate is calculated using a prediction formula in which the identified parameters α, m, and n are substituted. In this way, it is possible to predict the transformation rate of the steel material to the martensite phase, which appears when the steel material is deformed together with the heat treatment accompanied by the temperature change.
本実施形態の予測式及び既存の既存式を用いて、高温及び低温において変形加工した場合のマルテンサイト変態率を比較する。高温における変形加工は、例えば、１０５０［℃］の温度及び５０［／ｓ］の歪み速度で行う変形加工である。高温における変形加工は、温度の依存性が大きい。よって、このような変形加工は、静的な熱処理の状態に相当する。静的な熱処理に相当する場合には、既存式を用いても予測することができる。 The prediction formula of the present embodiment and the existing formula are used to compare the martensite transformation rates when deformation processing is performed at high temperature and low temperature. The deformation process at high temperature is, for example, a deformation process performed at a temperature of 1050 [° C.] and a strain rate of 50 [/s]. Deformation processing at high temperatures has a large temperature dependency. Therefore, such deformation processing corresponds to a static heat treatment state. When it corresponds to static heat treatment, it can be predicted by using the existing formula.
図７は、実施形態に係るマルテンサイト変態率予測方法において、高温で圧縮させたワークの断面の実測組織を例示した図である。図８は、実施形態に係るマルテンサイト変態率予測方法において、高温で圧縮させたワークの断面を、予測式を用いて予測したマルテンサイト変態率を例示した計算結果である。図９は、実施形態に係るマルテンサイト変態率予測方法において、高温で圧縮させたワークの断面を、予測式を用いて予測したマルテンサイト変態率の計算値、既存式を用いて予測したマルテンサイト変態率の計算値及び実測したマルテンサイト変態率の測定値を例示したグラフであり、横軸は、ワークの上面からの距離であり、縦軸は、マルテンサイト変態率を示す。 FIG. 7 is a diagram exemplifying an actually measured structure of a cross section of a work compressed at a high temperature in the martensite transformation rate prediction method according to the embodiment. FIG. 8 is a calculation result illustrating the martensite transformation rate predicted by using the prediction formula for the cross section of the work compressed at high temperature in the martensite transformation rate prediction method according to the embodiment. FIG. 9 is a martensite transformation rate prediction method according to an embodiment, in which a cross section of a work compressed at high temperature is calculated using a prediction equation, a calculated value of the martensite transformation rate, and a martensite prediction is performed using an existing equation. It is a graph which illustrated the calculated value of the transformation rate and the measured value of the actually measured martensite transformation rate, the horizontal axis shows the distance from the upper surface of the work, and the vertical axis shows the martensite transformation rate.
図７に示すように、測定値は、ワーク１０の断面の硬度を測定して導く。具体的には、ステップＳ２２及びステップＳ２３により求める。図８に示すように、予測式の計算値は、ステップＳ２４〜Ｓ２６により求める。ワーク１０の断面のマルテンサイト変態率の分布は、グレースケールで示されている。図９に示すように、測定値についてみると、上面近傍でのマルテンサイト変態率は０．８である。上面からの距離が０（ｍｍ）から２（ｍｍ）までは、マルテンサイト変態率は０．７から０．８５の間を振動しながら微増している。距離が２（ｍｍ）から３（ｍｍ）までは、マルテンサイト変態率は０．８５から０．９４まで増加する。 As shown in FIG. 7, the measured value is derived by measuring the hardness of the cross section of the work 10. Specifically, it is obtained in steps S22 and S23. As shown in FIG. 8, the calculation value of the prediction formula is obtained by steps S24 to S26. The distribution of the martensitic transformation rate in the cross section of the work 10 is shown in gray scale. As shown in FIG. 9, regarding the measured values, the martensite transformation ratio near the upper surface is 0.8. When the distance from the upper surface is 0 (mm) to 2 (mm), the martensite transformation rate slightly increases while oscillating between 0.7 and 0.85. When the distance is 2 (mm) to 3 (mm), the martensite transformation rate increases from 0.85 to 0.94.
本実施形態の予測式による計算値についてみると、上面近傍でのマルテンサイト変態率は、０．７５である。上面からの距離が０（ｍｍ）から０．５（ｍｍ）までは、マルテンサイト変態率は微増している。距離が０．５（ｍｍ）から３（ｍｍ）までは、マルテンサイト変態率は０．８５でほぼ一定である。 Looking at the values calculated by the prediction formula of the present embodiment, the martensite transformation rate near the upper surface is 0.75. The martensite transformation ratio slightly increases when the distance from the upper surface is 0 (mm) to 0.5 (mm). The martensite transformation ratio is 0.85, which is almost constant, when the distance is from 0.5 (mm) to 3 (mm).
既存式による計算値についてみると、上面近傍でのマルテンサイト変態率は、０．８である。上面からの距離が０（ｍｍ）から０．５（ｍｍ）までは、マルテンサイト変態率は微減している。距離が０．５（ｍｍ）から３（ｍｍ）までは、マルテンサイト変態率は０．７５でほぼ一定である。 Looking at the calculated value by the existing formula, the martensite transformation rate near the upper surface is 0.8. The martensite transformation ratio is slightly reduced when the distance from the upper surface is 0 (mm) to 0.5 (mm). When the distance is from 0.5 (mm) to 3 (mm), the martensite transformation ratio is 0.75, which is almost constant.
このように、高温における変形加工では、本実施形態の予測式は、マルテンサイト変態率の測定値と、良好な一致を示している。よって、本実施形態の予測式は、高温における変形加工によるマルテンサイト変態率を予測することができる。また、高温における変形加工は、温度依存性が大きい静的な熱処理に相当するので、本実施形態の予測式の他、既存式でも予測可能となっている。 As described above, in the deformation processing at high temperature, the prediction formula of the present embodiment shows good agreement with the measured value of the martensitic transformation rate. Therefore, the prediction formula of the present embodiment can predict the martensite transformation rate due to deformation processing at high temperature. In addition, since deformation processing at high temperature corresponds to static heat treatment having a large temperature dependency, it is possible to make predictions using not only the prediction formula of this embodiment but also existing formulas.
一方、低温における変形加工は、例えば、７５０（℃）の温度及び５０（／ｓ）のひずみ速度で行う変形加工である。低温における変形加工は、温度の依存性が小さい。よって、このような変形加工は、動的な熱処理に相当する。動的な熱処理の場合には、既存式を用いて予測することができない。 On the other hand, the deformation at low temperature is, for example, the deformation performed at a temperature of 750 (° C.) and a strain rate of 50 (/s). Deformation processing at low temperatures has little temperature dependence. Therefore, such deformation processing corresponds to dynamic heat treatment. In the case of dynamic heat treatment, it cannot be predicted using existing formulas.
図１０は、実施形態に係るマルテンサイト変態率予測方法において、低温で圧縮させたワークの断面の実測組織を例示した図である。図１１は、実施形態に係るマルテンサイト変態率予測方法において、低温で圧縮させたワークの断面を、予測式を用いて予測したマルテンサイト変態率を例示した計算結果である。図１２は、実施形態に係るマルテンサイト変態率予測方法において、低温で圧縮させたワークの断面を、予測式を用いて予測したマルテンサイト変態率の計算値、既存式を用いて予測したマルテンサイト変態率の計算値及び実測したマルテンサイト変態率の測定値を例示したグラフであり、横軸は、ワークの上面からの距離であり、縦軸は、マルテンサイト変態率を示す。 FIG. 10 is a diagram exemplifying a measured structure of a cross section of a work compressed at a low temperature in the martensite transformation rate prediction method according to the embodiment. FIG. 11 is a calculation result illustrating the martensite transformation rate predicted by using the prediction formula for the cross section of the work compressed at low temperature in the martensite transformation rate prediction method according to the embodiment. FIG. 12 is a martensite transformation rate prediction method according to the embodiment, in which a cross section of a work compressed at a low temperature is calculated using the prediction equation, the calculated value of the martensite transformation rate, and the martensite prediction is performed using the existing equation. It is a graph which illustrated the calculated value of the transformation rate and the measured value of the actually measured martensite transformation rate, the horizontal axis shows the distance from the upper surface of the work, and the vertical axis shows the martensite transformation rate.
図１０に示すように、測定値は、ワーク１０の断面における硬度を測定して導く。図１０の断面の中央部には、組織の変化が観測される。図１１に示すように、予測式の計算値は、グレースケールで示されている。ワーク１０の断面の中央部には、マルテンサイト変態率の変化が観測される。 As shown in FIG. 10, the measured value is derived by measuring the hardness of the cross section of the work 10. Changes in the structure are observed in the center of the cross section of FIG. As shown in FIG. 11, the calculated values of the prediction formula are shown in gray scale. A change in the martensitic transformation rate is observed at the center of the cross section of the work 10.
図１２に示すように、測定値についてみると、上面近傍でのマルテンサイト変態率は０．０５である。上面からの距離が０（ｍｍ）から１．６（ｍｍ）までは、マルテンサイト変態率は０．１以下で推移する。距離が１．６（ｍｍ）において、マルテンサイト変態率は急増し、距離が１．７５（ｍｍ）において０．９のピーク値となる。距離が２（ｍｍ）において急減し、距離が２（ｍｍ）から３（ｍｍ）まで０．１で推移する。 As shown in FIG. 12, regarding the measured values, the martensite transformation ratio near the upper surface is 0.05. The martensite transformation rate is 0.1 or less when the distance from the upper surface is 0 (mm) to 1.6 (mm). When the distance is 1.6 (mm), the martensite transformation rate rapidly increases and reaches a peak value of 0.9 when the distance is 1.75 (mm). The distance decreases sharply at 2 (mm), and the distance changes from 2 (mm) to 3 (mm) at 0.1.
本実施形態の予測式による計算値についてみると、上面近傍でのマルテンサイト変態率は０である。上面からの距離が０（ｍｍ）から１．５（ｍｍ）までは、マルテンサイト変態率は０．２まで微増する。距離が１．６（ｍｍ）において、マルテンサイト変態率は急増し、距離が１．７５（ｍｍ）において０．８５のピーク値となる。距離が２（ｍｍ）において急減し、距離が２（ｍｍ）から３（ｍｍ）において、０．１まで減少する。 Looking at the values calculated by the prediction formula of this embodiment, the martensite transformation rate near the upper surface is 0. When the distance from the upper surface is 0 (mm) to 1.5 (mm), the martensite transformation ratio slightly increases to 0.2. When the distance is 1.6 (mm), the martensitic transformation rate rapidly increases and reaches a peak value of 0.85 when the distance is 1.75 (mm). The distance sharply decreases at 2 (mm), and decreases to 0.1 at the distance of 2 (mm) to 3 (mm).
既存式による計算値についてみると、上面近傍でのマルテンサイト変態率は０．８７である。上面からの距離が０（ｍｍ）から１．０（ｍｍ）までは、マルテンサイト変態率は０．５まで減少する。距離が１．０（ｍｍ）から２．５（ｍｍ）まで、０．４５程度で推移する。距離が２．５（ｍｍ）から３．０において、０．６５まで増加する。 Looking at the calculated value by the existing formula, the martensite transformation ratio near the upper surface is 0.87. The martensite transformation rate decreases to 0.5 when the distance from the upper surface is 0 (mm) to 1.0 (mm). The distance changes from 1.0 (mm) to 2.5 (mm) at about 0.45. The distance increases from 2.5 (mm) to 3.0 and increases to 0.65.
このように、低温における変形加工の場合には、本実施形態の予測式は、マルテンサイト変態率の測定値と、良好な一致を示している。例えば、ワーク１０の上面１１と下面１２との間の中央部において、マルテンサイト変態率が上昇する挙動を、予測式は再現することができる。よって、予測式は、低温における変形加工によるマルテンサイト変態率を精度よく予測することができる。一方、低温における変形加工は、温度依存性が小さい変態を示すので、既存式では予測することができない。例えば、既存式は、ワークの中央部において、マルテンサイト変態率が上昇する挙動を再現することができない。 As described above, in the case of deformation processing at low temperature, the prediction formula of the present embodiment shows good agreement with the measured value of the martensite transformation rate. For example, the prediction formula can reproduce the behavior in which the martensite transformation rate increases in the central portion between the upper surface 11 and the lower surface 12 of the work 10. Therefore, the prediction formula can accurately predict the martensite transformation rate due to deformation processing at low temperature. On the other hand, the deformation process at low temperature shows a transformation with small temperature dependency, and therefore cannot be predicted by the existing formula. For example, the existing formula cannot reproduce the behavior in which the martensite transformation rate increases in the central portion of the work.
本来、７５０℃の熱処理だけでは、マルテンサイト相は発現しない。マルテンサイト相を発現するためには、９００℃よりも高温に熱処理し、ｆｃｃ構造のγ鉄に炭素等が固溶したオーステナイトにしなければならない。オーステナイトを冷却することにより、ｂｃｃ構造に炭素が固溶したｂｃｔ構造のマルテンサイト相が発現する。 Originally, the martensite phase does not appear only by heat treatment at 750°C. In order to develop the martensite phase, it must be heat-treated at a temperature higher than 900° C. to obtain austenite in which γ-iron having an fcc structure and carbon or the like form a solid solution. By cooling the austenite, a martensite phase having a bct structure in which carbon is dissolved in the bcc structure is developed.
一方、変形加工を伴った７５０℃の熱処理では、変形加工のエネルギーにより、結晶格子は歪む。そして歪んだ結晶格子中に炭素が入り込む。入り込んだ炭素のうち、抜け出せなかった炭素は、変形加工後にそのまま閉じ込められる。そして、結果的にマルテンサイト変態すると考えられる。このようなマルテンサイト変態を、既存式は考慮していないので、マルテンサイト変態率を予測することができない。 On the other hand, in the heat treatment at 750° C. accompanied with the deformation work, the crystal lattice is distorted by the energy of the deformation work. Then, carbon enters into the distorted crystal lattice. Of the carbon that has entered, the carbon that cannot be escaped is confined as it is after the deformation process. And, as a result, martensitic transformation is considered. Since the existing formula is not considered for such martensitic transformation, the martensitic transformation rate cannot be predicted.
低温における変形加工は、次のような利点がある。すなわち、鋼材の酸化量を低減することができる。また、鋼材の熱膨張量を小さくすることができる。さらに、残留するγ鉄を低減することができる。よって、低温による変形加工は、鋼材を材料とする部品の加工法として重要度が増している。本実施形態の予測式は、このような重要度の高い加工法に適用することができる。 Deformation processing at low temperatures has the following advantages. That is, the amount of oxidation of the steel material can be reduced. Further, the amount of thermal expansion of the steel material can be reduced. Further, the residual γ-iron can be reduced. Therefore, deformation processing at low temperatures is becoming more important as a processing method for parts made of steel. The prediction formula of the present embodiment can be applied to such a highly important processing method.
本実施形態のマルテンサイト変態率予測方法によれば、鋼材を熱処理とともに変形加工する際のマルテンサイト変態率の予測精度を、既存の予測方法より高めることができる。特に、動的な熱処理に相当する低温の変形加工の場合には、既存式ではマルテン変態率を予測できないが、本実施形態の予測式では、予測することができる。 According to the martensite transformation rate prediction method of the present embodiment, the prediction accuracy of the martensite transformation rate when deforming the steel material together with the heat treatment can be improved as compared with the existing prediction methods. In particular, in the case of low-temperature deformation processing corresponding to dynamic heat treatment, the martens transformation rate cannot be predicted by the existing formula, but can be predicted by the prediction formula of this embodiment.
＜加工条件の設定方法＞
次に、本実施形態のマルテンサイト変態率予測方法を応用した加工条件の設定方法を説明する。本実施形態の加工条件の設定方法は、上述したマルテンサイト変態率予測方法を用いて、所定のマルテンサイト変態率を有するように、鋼材を変形加工する際の温度及び歪み速度を設定する。本実施形態の加工条件の設定方法を、例えば、歯車を強化する加工条件の設定に適用する。ＥＶ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｖｅｈｉｃｌｅ）化の車両及びシステムからのニーズにより、歯車には、小型化及び高効率化を達成するための歯車強化技術が必須である。
<Method of setting processing conditions>
Next, a method of setting processing conditions by applying the martensite transformation rate prediction method of this embodiment will be described. In the method of setting the working conditions of the present embodiment, the temperature and strain rate at the time of deforming the steel material are set so as to have a predetermined martensitic transformation rate by using the above-mentioned martensite transformation rate prediction method. The processing condition setting method of the present embodiment is applied to, for example, the setting of processing conditions for strengthening a gear. Due to the needs of EV (Electric Vehicle) vehicles and systems, gears are required to have gear strengthening technology for achieving miniaturization and high efficiency.
図１３は、ＥＶ化の車両からの歯車へのニーズを例示した図である。図１３に示すように、例えば、車両及びシステムのニーズとして、電池搭載量低減及び電費向上が求められている。そのためには、タイヤ転がり損失低減のニーズがあり、低重心化・小型化及び左右輪重差低減が求められている。また、Ｔ／Ａ損失低減のニーズがあり、高効率化が求められている。さらに、搭載性のニーズがあり、小型化が求められている。 FIG. 13 is a diagram illustrating a need for gears from an EV-equipped vehicle. As shown in FIG. 13, for example, as the needs of vehicles and systems, there is a demand for a reduction in the amount of batteries installed and an improvement in electricity costs. For that purpose, there is a need to reduce rolling loss of tires, and it is required to reduce the center of gravity and size of the tire and reduce the difference in weight between the left and right wheels. Further, there is a need to reduce T/A loss, and high efficiency is required. Further, there is a need for mountability, and miniaturization is required.
そのような低重心化、左右輪重差低減、高効率化及び小型化を達成させるため、Ｔ／Ａへのニーズとして、Ｈ寸低減、Ｗ寸低減、軽量化、オイル低粘度化、オイル少量潤滑化、ボールＢｒｇ化及びＬ寸低減が求められている。そして、これらのＴ／Ａへのニーズは、すべて、歯車強化に直結している。 In order to achieve such a low center of gravity, reduction in left/right wheel weight difference, high efficiency, and miniaturization, the need for T/A is to reduce H dimension, W dimension, weight reduction, oil viscosity reduction, and small amount of oil. Lubrication, ball Brg, and L dimension reduction are required. All of these T/A needs are directly linked to gear reinforcement.
歯車強化の方法として、高強度材で歯車を成形する手段もあるが、従来技術の延長では強度に限界がある。また、歯車全体が強固な状態では、ねじれ剛性（動的な剛性）が高すぎて、振動に悪影響を与える。そのため、剛性が必要な部分を強固にし、それ以外の部分に靭性も与えるといった歯車の部分的な箇所による強度の作り分けが必要である。 As a method for strengthening gears, there is a means for forming gears with a high-strength material, but there is a limit in strength with the extension of the conventional technology. Further, when the entire gear is strong, the torsional rigidity (dynamic rigidity) is too high, which adversely affects vibration. For this reason, it is necessary to make the portions that require rigidity strong and to give the toughness to the other portions, and to make different strengths by the partial portions of the gear.
図１４は、実施形態に係るマルテンサイト変態予測方法において、歯車の強度の作り分けを例示した図である。図１４に示すように、歯車２０の歯同士が接触する歯面２１、及び、歯曲げの起点となる歯元２２は、強度が必要である。一方、歯の中心部２３は、強度よりも靭性を必要とする。 FIG. 14 is a diagram exemplifying how the strength of the gear is made differently in the martensitic transformation prediction method according to the embodiment. As shown in FIG. 14, the tooth surface 21 where the teeth of the gear 20 contact each other and the tooth root 22 that is the starting point of tooth bending need strength. On the other hand, the central portion 23 of the tooth requires toughness rather than strength.
このように、歯車２０の部分的な箇所による強度の作り分けが必要なため、変形加工による強化と熱処理による強化とを組み合わせた加工熱処理を行う必要がある。これにより、従来にない強度の発現を狙うことができる。本実施形態では、マルテンサイト変態率予測方法を用いて、所定のマルテンサイト変態率を有するように鋼材を変形加工する際の温度及び歪み速度を設定する。例えば、歯車２０の材料である鋼材に対して、変形加工は、回転させたダイスにより行う。そして、鋼材の歪み速度を設定する際には、歯車２０の所定の部分を成形するダイスの回転条件を設定する。 As described above, since it is necessary to make different strengths depending on the partial portions of the gear 20, it is necessary to perform thermomechanical treatment in which the strengthening by the deformation process and the strengthening by the heat treatment are combined. As a result, it is possible to aim for the expression of strength that has not been achieved conventionally. In this embodiment, the temperature and strain rate at the time of deforming the steel material so as to have a predetermined martensite transformation rate are set by using the martensite transformation rate prediction method. For example, the steel material which is the material of the gear 20 is deformed by a rotated die. Then, when setting the strain rate of the steel material, the rotation condition of the die for forming a predetermined portion of the gear 20 is set.
具体的には、歯面２１及び歯元２２のマルテンサイト変態率を、歯の中心部２３のマルテンサイト変態率よりも大きくなるように、歯車２０の歯面２１、歯元２２、中心部２３等を別々の加工条件で加工する。その際に、歯車２０の各部分によって、ダイスの回転速度等を所望のマルテンサイト変態率となるように設定する。よって、歯車２０の部分的な箇所毎にマルテンサイト変態率を変えることができ、部分的な箇所毎による強度の作り分けを行うことができる。 Specifically, the tooth surface 21, the tooth root 22, and the central portion 23 of the gear 20 are set so that the martensite transformation rate of the tooth surface 21 and the tooth root 22 becomes larger than the martensitic transformation rate of the tooth central portion 23. Etc. are processed under different processing conditions. At that time, the rotational speed of the die and the like are set by each part of the gear 20 so as to obtain a desired martensite transformation rate. Therefore, the martensite transformation rate can be changed for each partial location of the gear 20, and the strength can be made different for each partial location.
加工方法の一つとして、転造があげられる。転造も強い力を加えて素材を変形させ、強度を向上させる加工法である。しかしながら、転造は、塑性歪みによる加工硬化を用いて強度を向上させている。よって、本実施形態の変形加工によりマルテンサイト変態させて強度を向上させる方法とは異なっている。 Rolling is one of the processing methods. Rolling is also a processing method in which a strong force is applied to deform the material and improve its strength. However, rolling improves the strength by using work hardening due to plastic strain. Therefore, this is different from the method of improving the strength by performing the martensitic transformation by the deformation processing of the present embodiment.
加工を伴う加工熱処理は、長年に渡って研究されている分野であるものの、メカニズムが複雑であり、成形パターンも無数に存在する。このため、良品の条件出しは困難である。本実施形態のマルテンサイト変態率予測方法を用いた加工条件の設定方法は、動的な熱処理において、相変態のメカニズムを解明することができ、正確な歪と組織の制御を行うことができる。よって、歯車２０の部分的な箇所による強度の作り分け等、変形加工における強度の制御に重要なものである。 Although the thermomechanical treatment with machining is a field that has been studied for many years, its mechanism is complicated and there are innumerable molding patterns. Therefore, it is difficult to determine the conditions for non-defective products. The method of setting processing conditions using the martensite transformation rate prediction method of the present embodiment can elucidate the mechanism of phase transformation in dynamic heat treatment, and can accurately control strain and structure. Therefore, it is important for controlling the strength in the deformation process, such as making different strengths depending on the parts of the gear 20.
以上、本発明に係る実施の形態を説明したが、上記の構成に限らず、本発明の技術的思想を逸脱しない範囲で、変更することが可能である。例えば、実施形態のマルテンサイト変態率予測方法を用いて所定のマルテンサイト変態率を有するように鋼材を変形加工して、歯車等の部品を製造する製造方法であって、上記加工条件の設定方法により設定された温度及び歪み速度で変形加工する部品の製造方法も、本発明の技術的思想の範囲である。 Although the embodiment of the present invention has been described above, the present invention is not limited to the above-described configuration, and can be modified within the scope not departing from the technical idea of the present invention. For example, a method of deforming a steel material to have a predetermined martensite transformation rate using the martensite transformation rate prediction method of the embodiment, and manufacturing a part such as a gear, which is a method of setting the working conditions. A manufacturing method of a component which is deformed at a temperature and a strain rate set by is also within the scope of the technical idea of the present invention.
１０ ワーク
１１ 上面
１２ 下面
２０ 歯車
２１ 歯面
２２ 歯元
２３ 中心部
10 work 11 upper surface 12 lower surface 20 gear 21 tooth flank 22 tooth root 23 central part
Claims (5)
ここで、Ｖαはフェライト率であり、Ｖｐはパーライト率であり、Ｖβはベイナイト率であり、ＭＳは以下の（２）式を満たし、
Ｔは熱処理の温度であり、εｉのドット（εｉの上に・を付したもの）は、前記鋼材の歪み速度であり、ε＊は規格化定数であり、ｔ０は変形加工の開始時間であり、ｔｎは変形加工の終了時間であり、ρは鋼材の平均転位密度であり、ρ０は鋼材の初期転位密度であり、α、ｍ及びｎはパラメータである、
マルテンサイト変態率予測方法。 A method of predicting a transformation rate to a martensite phase that appears when a steel material is deformed together with a heat treatment accompanied by a temperature change, and a method of calculating a martensite transformation rate V m using the following formula (1). Yes,
Here, V α is a ferrite ratio, V p is a pearlite ratio, V β is a bainite ratio, and M S satisfies the following equation (2),
T is the temperature of the heat treatment, the epsilon i dot (epsilon i those marked with - on the) is the strain rate of the steel material, epsilon * is a normalization constant, t 0 is the start of the deformation Time, t n is the end time of the deformation process, ρ is the average dislocation density of the steel material, ρ 0 is the initial dislocation density of the steel material, and α, m and n are parameters.
Martensitic transformation rate prediction method.
同定した前記パラメータα、ｍ及びｎが代入された上記（１）式を用いて、所定の温度及び所定の歪み速度の場合の前記マルテンサイト変態率を算出するステップと、
を備えた請求項１に記載のマルテンサイト変態率予測方法。 Identifying the parameters α, m and n of equation (1),
Calculating the martensitic transformation rate at a predetermined temperature and a predetermined strain rate by using the equation (1) in which the identified parameters α, m and n are substituted.
The martensitic transformation rate prediction method according to claim 1, further comprising:
前記鋼材の圧縮試験よって前記マルテンサイト変態率の測定値を測定するステップと、
前記パラメータを変化させた前記（１）式から前記マルテンサイト変態率の計算値を計算するステップと、
前記測定値と前記計算値とを比較し、両者の誤差が所定の範囲内の場合のパラメータを、前記（１）式のパラメータα、ｍ及びｎとして同定する、
請求項２に記載のマルテンサイト変態率予測方法。 The step of identifying the parameters α, m and n of the equation (1) is
Measuring the measured value of the martensitic transformation rate by a compression test of the steel,
Calculating a calculated value of the martensitic transformation rate from the equation (1) in which the parameters are changed,
The measured value and the calculated value are compared, and the parameter when the error between them is within a predetermined range is identified as the parameters α, m and n of the equation (1),
The martensitic transformation rate prediction method according to claim 2.
加工条件の設定方法。 Using the martensitic transformation rate predicting method according to claim 2 or 3, the temperature and strain rate at the time of deforming the steel material so as to have a predetermined martensitic transformation rate are set.
How to set the processing conditions.
前記変形加工は、回転させたダイスにより行い、
前記歪み速度を設定する際には、前記歯車の所定の部分を成形する前記ダイスの回転条件を設定する、
請求項４に記載の加工条件の設定方法。 The steel material is a material for gears,
The deformation process is performed by a rotating die,
When setting the strain rate, set the rotation conditions of the die for molding a predetermined portion of the gear,
The method for setting machining conditions according to claim 4.
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