JP2023502716A - インサイチュで収集された情報に基づく熱処理の調整制御方法及びその応用 - Google Patents
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Abstract
Description
以下、具体的な実施形態によって本発明の技術的解決手段をさらに説明する。熱処理システムの温度が設定温度に達すると情報収集を開始する。電気的情報は、直流4点法で収集され、具体的なパラメータ(電気的情報収集領域の長さ、定電流、電気的情報のタイプ等)は被測定材によって調整される。従来の検出方法で得られた材料の性能や、ミクロ組織は、検出前に材料熱処理情報データベースに入力してもよいし、検出が完了した後で入力してもよい。このようなデータは、本特許の方法に必須なものではなく、本特許の検出結果の検証に利用可能であり、自己学習モデルの精度と適用性の向上に役立つ。以下の実施例の検出内容及び結果は全て、材料熱処理情報データベースの対応する材料項目下に入力され、本発明の材料熱処理情報データベースを充実させて改善し、引き続いての検出及び制御の信頼性を継続的に向上させるのに役立つ。
Al-0.1Zn-0.2Mg-0.1Fe-0.05Mn合金を異なる温度で異なる時間固溶する場合の固溶程度をオンライン検出し、合金の適切な固溶温度を決定する。
Al-4wt.%Cu合金を535℃で異なる時間固溶する場合の状態をオンライン検出し、合金を535℃で固溶する場合の適切な時間を決定する。
Mg-10Al-1Zn合金を430℃で異なる時間固溶する場合の状態をオンライン検出し、合金を430℃で固溶する場合の適切な時間を決定する。
Zn-15Alろう材を330℃で異なる時間均質化処理する場合の状態をオンライン検出し、合金を330℃で均質化する場合の適切な時間を決定する。
Al-1.00Hf-0.16Y合金を635℃で異なる時間均質化処理する場合の状態をオンライン検出し、合金を635℃で均質化する場合の適切な時間を決定する。
Al-4wt.%Cu合金の150℃時効における沈殿挙動をオンライン検出し、新しい相が析出するタイミングを決定する。
Al-4wt.%Cu合金の190℃時効における沈殿挙動をオンライン検出し、新しい相が析出するタイミングを決定する。
Al-4.5Zn-1.2Mg合金を170℃で異なる時間時効する場合の時効状態をオンライン検出し、異なる時効程度に達するタイミングを決定する。
アズロール型の工業用純アルミニウム板を300℃で異なる時間焼鈍する場合の回復再結晶程度又は状態をオンライン検出する。
異なるミクロ合金元素を添加したアルミ合金の420℃における再結晶焼鈍過程をオンライン検出し、同じ焼鈍条件での2種の金属の回復再結晶程度を比較し、添加した元素が合金の耐熱性に与える影響を評価する。合金1は、工業用純アルミニウムに0.16wt.%Yを添加したものであり、合金2は、工業用純アルミニウムに0.16wt.%Y及び0.15wt.%Zrを添加したものである。
材料熱処理情報データベースには、Al-0.1Sc冷間変形状態の合金を400℃、500℃で焼鈍する場合の情報及びデータが記憶されており、450℃の焼鈍における再結晶開始の時間を予測する。
材料熱処理情報データベースには、冷間変形量がそれぞれ9%、10%である工業用純アルミニウム(アルミニウム含有量は99.7%)の冷間加工材を475℃で焼鈍する場合の情報及びデータが記憶されており、冷間変形量が12.25%であるアルミニウム材の同じ温度での再結晶開始の時間を予測する。
7B50合金を470℃で固溶する場合の電気的情報をオンライン検出し、検出された情報を熱処理情報データベース内の参照電気的情報と比較し、比較結果に基づいてフィードバックし、自己学習を最適化する。
Al-0.10Zr-0.10La-0.02B合金の均質化をオンライン検出し、検出された情報を熱処理情報データベース内の参照電気的情報と比較し、比較結果に基づき、均質化温度を調整制御し、さらにAl-0.10Zr-0.10La-0.02B合金を620℃で均質化する過程を制御する。
Al-0.1Zr-0.1Sc合金の2段時効をオンライン検出し、1段目時効(300℃)の熱処理程度に基づいて2段目時効の温度と時間を自動的に決定する。
材料性能シミュレーションソフトウェアによってAl-0.1Zn-0.2Mg-0.1Fe-0.05Mn合金の過焼結温度を計算し、図44は、JmatPro7.0.0ソフトウェアによってシミュレーションして得られた電気伝導度-温度曲線である。曲線は635℃の位置で急激な変化を示し、この温度より高くなる場合、合金の過焼結が生じ、熱処理の温度が630℃より低くなる場合、過焼結が生じない。実施例1から、Al-0.1Zn-0.2Mg-0.1Fe-0.05Mn合金は550℃の固溶において過焼結が生じ、ソフトウェアにより予測された過焼結温度より85℃低い。
時効硬度曲線によって、Al-4wt.%Cu合金を535℃で固溶する場合の適切な時間を決定し、図45は、535℃で異なる時間固溶したAl-4wt.%Cu合金試料にさらに170℃/12hの時効を実施した硬度曲線である。固溶時間が2hを超えた後、時効硬度の数値間はあまり差がなく、ほぼ安定な固溶程度に達したことが示されている。実施例2に比べて、本比較例はエクスサイチュで検出され、操作が煩雑で、試料の処理過程が複雑で、データが離散して精度が十分でなく、サンプリング部位の相違による影響を受けやすい。
硬度曲線によって、Al-1.00Hf-0.16Y合金を635℃で均質化する場合の適切な時間を決定し、図46は、異なる時間均質化した後の硬度である。均質化時間が18h以上になると、硬度値の変化が小さく、ほぼ安定な均質化に達したことが示され、18hを適切な均質化時間とすることができる。実施例5に比べて、本比較例は工程が煩雑で、試料の処理過程が複雑で、エクスサイチュで測定され、データが離散して精度が十分でなく、サンプリング部位の相違による影響を受けやすく、プロセスパラメータを調整制御できない等の欠点がある。
時効硬度曲線によって、Al-4wt.%Cu合金を190℃で時効する場合に新しい相が析出するタイミングを決定する。本比較例では、2hおきにデータを1つ収集する。図47は、時効硬化曲線であり、10h、36h時効した時に対応する時効曲線にはピーク硬度が現れ、それぞれθ’相、θ相の析出に対応する。本比較例はサンプリング部位による影響を受けており、精度が高くない。一方、実施例7は試料情報をインサイチュで収集し、実験量が小さく、データが密であり、精度が高く、合金のピーク時効を精度よく検出することができる。
硬度曲線と室温導電率曲線によって、Al-4.5Zn-1.2Mg合金を170℃で時効する場合のピーク時効時間を決定する。図48は、170℃で異なる時間を時効する場合の硬度と室温導電率である。12h時効するとピーク硬度に達し、室温導電率曲線は全体的に上昇傾向にある。時効時間が21hに達すると、室温導電率の変化率が低下し、析出相の成長と粗大化に対応する。実施例8に比べて、本比較例では大量の試料を採用して、実験量が大きいが、得られたデータは依然として離散しており、サンプリング位置による影響を受けている。
等時焼鈍硬度曲線によって、Al-0.16YとAl-0.16Y-0.15Zr合金の同じ焼鈍条件での回復再結晶程度を比較し、添加した元素が合金の耐熱性に与える影響を評価する。図49は、異なるミクロ合金元素を添加したアルミ合金を異なる温度で1h焼鈍する場合の硬度曲線である。曲線から、Al-0.16Y合金の硬度はAl-0.16Y-0.15Zr合金より低く、Al-0.16Y合金の硬度は350~475℃区間で顕著な低下を示し、焼鈍温度が500℃より高くなると安定する傾向にあり、一方、Al-0.15Zr-0.16Y合金の硬度は450℃の焼鈍温度になってから顕著な低下を示し、より高い耐熱性と耐再結晶能力を有することが示されている。本比較例で得られた結果は実施例10に一致するが、本比較例は検出過程の時間が長くかかり、工程が煩雑で、収集された硬度離散点が偶発要因(例えば試料のサンプリング位置、硬度測定の誤差等)による影響を受けやすい。一方、実施例10は異なる温度下でインサイチュ検出し、データが連続で精度が高く、測定にかかる時間が短く、工程が簡単である等の利点を有する。
硬度曲線によって、7B50合金を470℃で固溶する場合の適切な時間を決定し、使用される材料や検出環境は実施例13と同じである。図50は、異なる時間を固溶した合金に170℃/8hの時効を実施した後の硬度曲線である。時効時間が70minに達すると、硬度値は安定する傾向にあり、ほぼ安定な固溶程度に達したことが示されている。一方、実施例13のインサイチュ検出では、異なるサンプリング部位による影響が回避され、決定された適切な固溶時間は比較的正確であり、オンラインでフィードバックして熱処理のプロセスを制御することができる。
Claims (10)
- 被測定材の熱処理過程中に情報及び/又はデータをインサイチュで連続して収集し、情報処理及び/又はデータ解析を実施した後、熱処理情報データベース内の関連情報又はデータと比較し、被測定材の熱処理の程度又は状態をオンラインで検出もしくは特徴付けし、材料の熱処理プロセスを最適化するか及び/又は被測定材の熱処理を調整制御することで、被測定材を設定された熱処理の目標及び/又は組織性能に達させることを特徴とする、インサイチュで収集された情報に基づく熱処理の調整制御方法。
- 前記熱処理は、均質化処理、固溶化処理、時効処理、回復・再結晶焼鈍を含むが、これらに限らず、前記熱処理過程は、昇温、保温、降温のうちの少なくとも1つの操作を含み、好ましくは、前記熱処理の程度又は状態は、亜時効、ピーク時効、過時効、回復、再結晶開始、完全な再結晶を含むが、これらに限らないことを特徴とする、請求項1に記載のインサイチュで収集された情報に基づく熱処理の調整制御方法。
- 前記インサイチュでの収集とは、実際の熱処理環境における被測定材の情報及び/又はデータを収集することをいい、好ましくは、前記情報は電気的情報であり、電圧、電気抵抗、電気抵抗率、電気伝導度、導電率を含むが、これらに限らず、
好ましくは、前記情報処理とは、電気的情報-時間曲線及び/又は電気的情報-温度曲線に対する関連処理であり、前記関連処理は、電気的情報変化値の計算、電気的情報変化率の計算、熱処理程度係数の計算を含むが、これらに限らず、
好ましくは、前記熱処理程度係数は、アルファベットPで表され、P=(Eti-E0)/(Eu-E0)×100%として定義し、前記E0は、初期熱処理程度に対応する電気的情報であり、好ましくは被測定材の温度が予め設定された初期条件に達した時に対応する電気的情報であり、前記Etiは、熱処理過程中の任意の時刻に対応する電気的情報であり、目標の熱処理程度に達する前のある程度に対応する電気的情報であり、前記Euは、目標の熱処理程度に対応する電気的情報であり、好ましくは被測定材の性能及び/又は組織が熱処理の目標に達した時に対応する電気的情報であることを特徴とする、請求項1に記載のインサイチュで収集された情報に基づく熱処理の調整制御方法。 - 前記熱処理情報データベースには、材料の情報及びデータ、熱処理制度及び関連プロセスパラメータ、熱処理過程の情報及びデータが含まれるが、これらに限らず、前記材料の情報及びデータは、材料の成分、熱処理組織及び性能を含み、前記熱処理過程の情報及びデータは、異なる熱処理過程の温度、電気的情報を含むが、これらに限らないことを特徴とする、請求項1に記載のインサイチュで収集された情報に基づく熱処理の調整制御方法。
- 前記熱処理情報データベースは関係型データベースであり、SQL Server、MySQL、MongoDB、SQLite、Access、H2、Oracle、PostgreSQLのデータベースタイプをサポートするが、これらに限らず、データベースアクセス技術は、ODBC、DAO、OLE DB、ADOを含むが、これらに限らず、記憶内容は実際の要求に応じて増加、削除、修正、及び検索可能であることを特徴とする、請求項1又は4に記載のインサイチュで収集された情報に基づく熱処理の調整制御方法。
- 熱処理情報データベースに記録されていない材料の場合、異なる熱処理過程については、検出して得られた電気的情報-時間曲線、電気的情報-温度曲線から特徴点を選択して、材料の成分、組織及び性能をそれぞれ検出し、その後材料の情報及びデータ、熱処理プロセスデータ、熱処理過程の情報及びデータをデータベースに記憶し、前記特徴点は、曲線が水平線に変化する始点、曲線の変曲点、曲線の勾配変化が穏やかでない点、設定された熱処理程度の曲線上の対応する点、時間間隔が同じである点、温度間隔が同じである点を含むが、これらに限らないことを特徴とする、請求項1から3のいずれか1項に記載のインサイチュで収集された情報に基づく熱処理の調整制御方法。
- 引き続いての検出と自己学習によって前記熱処理情報データベースを継続的に改善及び/又は最適化し、データの信頼性及び利用可能性を向上させることができ、前記自己学習は、ニューラルネットワークアルゴリズム、ランダムフォレストアルゴリズム、粒子群最適化アルゴリズムのうちの少なくとも1つのアルゴリズムによるものであり、その実行環境はWindows、Android、Linux(登録商標)、Mac OS、IOSのオペレーティングシステムをサポートするが、これらに限らず、学習結果はSOAP、RESTfulを介してユーザへのターミナルサービスの提供に供することを特徴とする、請求項1、4、5、6のいずれか1項に記載のインサイチュで収集された情報に基づく熱処理の調整制御方法。
- 前記熱処理情報データベースはローカルデータベース又はクラウドデータベースであり、前記クラウドデータベースは、異なるクライアントからアップロードされたデータで構成され、権限管理、アクセス認証、データ保存、データ処理、データ管理、データ解析の機能を含むが、これらに限らないことを特徴とする、求項1、4、5、6のいずれか1項に記載のインサイチュで収集された情報に基づく熱処理の調整制御方法。
- 請求項1から8のいずれか1項に記載のインサイチュで収集された情報に基づく熱処理の調整制御方法の応用であって、前記方法は、材料熱処理プロセスの最適化及び/又は被測定材熱処理のオンライン調整制御に応用可能であり、
好ましくは、前記方法は、均質化焼鈍に応用され、適切な均質化温度や、均質化時間、昇温速度、降温速度の決定を含むが、これらに限らず、前記均質化は1段均質化と多段均質化を含み、
好ましくは、前記方法は、固溶化処理に応用され、適切な固溶温度や、固溶時間、昇温速度、降温速度の決定を含むが、これらに限らず、前記固溶は1段固溶と多段固溶を含み、
好ましくは、前記方法は、時効処理に応用され、多種の時効析出相が沈殿する順序及び新しい相が析出する時間窓の判定や、強度ピークに達する時効時間及び異なる時効程度に達するタイミングの決定を含むが、これらに限らず、前記時効は1段時効と多段時効を含み、
好ましくは、前記方法は、回復・再結晶焼鈍に応用され、材料が特定の温度で特定の焼鈍程度に達するまでに必要な時間の予測や、材料が特定の冷間変形量で特定の焼鈍程度に達するまでに必要な時間の予測、同じ熱処理条件での異なる材料の耐再結晶能力の比較を含むが、これらに限らないことを特徴とする、方法の応用。 - 情報収集及び処理モジュール、自己学習モジュール、熱処理情報データベース、熱処理制御モジュール、熱処理システムを含む、請求項1から9のいずれか1項に記載のインサイチュで収集された情報に基づく熱処理の調整制御方法に用いる装置及びソフトウェアシステムであって、前記情報収集及び処理モジュールは、被測定材の熱処理情報をインサイチュで収集してタイムリーに処理するために用いられ、前記自己学習モジュールは、論理的規則及び/又はデータ関係の解析に用いられ、材料と熱処理の間の論理的規則や、情報間又はデータ間の関連性の解析を含むが、これらに限らず、前記熱処理情報データベースは、情報収集及び処理モジュールで得られたデータを記憶し、ターミナルサービスを提供するために用いられ、前記熱処理制御モジュールは、自己学習モジュールの解析結果に基づいて制御コマンドを生成するために用いられ、前記熱処理システムは、前記制御コマンドを実行して、熱処理の温度を調整し、熱処理の時間を制御することを特徴とする、装置及びソフトウェアシステム。
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