JP2736772B2 - 熱解析によるオーステンパ熱処理方法及び装置 - Google Patents
熱解析によるオーステンパ熱処理方法及び装置Info
- Publication number
- JP2736772B2 JP2736772B2 JP62089793A JP8979387A JP2736772B2 JP 2736772 B2 JP2736772 B2 JP 2736772B2 JP 62089793 A JP62089793 A JP 62089793A JP 8979387 A JP8979387 A JP 8979387A JP 2736772 B2 JP2736772 B2 JP 2736772B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- curve
- cooling
- furnace temperature
- temperature
- cct
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Lifetime
Links
Landscapes
- Control Of Heat Treatment Processes (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
（産業上の利用分野）
この発明はオーステンパ熱処理方法に関するもので、
特に高強度、高靭性の鋼及び球状黒鉛鋳鉄を製造するオ
ーステンパ熱処理方法並びに装置に関するものである。 （従来の技術） オーステンパ熱処理は、一般に処理部品をA1変態点温
度以上のオーステナイト領域から、パーライト変態を起
こさない冷却速度でMs点よりも高い温度（200〜400℃）
に冷却し、恒温変態を行うものであるが、このとき肉厚
及び合金組成の異なる種々の部品を狙いどおりのベーナ
イト基地にするためには、試行錯誤によって条件を決め
なければならない。 （発明が解決しようとする問題点） 上記オーステンパ処理は一般に第７図のようなヒート
パターンをとり、A1点よりMs点直上までの冷却過程にお
いて、第８図の曲線（イ），（ロ）で示したように肉厚
によって冷却速度が異なるもので、（イ）は（ロ）に比
べて肉厚の小さいものを示す。 ４ そして例えば非合金の場合にはCCT曲線（連続冷却
変態図曲線）が のように表わされており、冷却曲線が（ロ）の場合には
パーライトとなってベーナイトは得られない。 また合金添加によってノーズ曲線は に示すように右にずれ、その結果冷却曲線（ロ）でもベ
ーナイト基地が得られる。 しかして従来は上記条件設定を実際に試行錯誤によっ
て行っているために、多大の労力を必要としていた。 さらにまたベーナイトの基地の硬さはベーナイト変態
の開始温度によって支配されるもので、つまり恒温変態
を狙う炉の設定温度T1（第８図参照）に対して、ベーナ
イト変態域でのその部品の温度がT1になっていれば、T1
でのベーナイト基地が得られるが、一般にはT1よりもや
や高めの温度T2にてベーナイト変態が始まり、硬度が狙
いよりも軟くなってしまう。 そして従来T2の温度の予測は困難であり、従って硬度
分布のバラツキは試作してみないと分らなかった。 この発明は上述したような問題を解決することをその
目的とする。 （問題点を解決するための手段及び作用） この発明は上記の点に鑑みなされたもので、合金組成
の範囲で規定された鋼材及び球状黒鉛鋳鉄部品毎のCCT
曲線を求めた後、処理品の冷却方法、部品の形状及び肉
厚の変化から、解析によって処理品の各部位の冷却曲線
を算出し、前記CCT曲線と前記冷却曲線から最適恒温変
態温度を決定し、炉温制御にフィードバックすることに
より、目標とするベーナイト基地を有する高強度、高靭
性鋼及び球状黒鉛鋳鉄を製造するようにしたオーステン
パ熱処理方法であるので、熱処理対象部品の形状、合金
組成を入力すれば各部位の冷却速度、変態温度が表示さ
れ組織及び硬さ分布を試作なしに判断できると共に、目
標の硬さを得るための炉温設定を自動的に行うことがで
きる。 （実施例） 以下にこの発明の実施例を図面に基づいて説明する。 第１図はこの発明の方法を実施するオーステンパ処理
装置の一例の概要を流動層炉を用いた場合について図解
的に示し、第２図は炉温設定のフローチャートを示し
た。 第１図において１は図面読み取り装置、２はCPU、３
は表示装置でこれらにより組織予測及び炉温設定装置を
構成する。 すなわちオーステンパ熱処理対象部品の形状を図面読
み取り装置１から入力し、数値計算法（差分法）のため
のメッシュ分割を行う。 さらに材質（合金組成）を指示し、CPU2に内蔵された
合金組成の範囲で規定された鋼材毎に作成したCCT曲線
のデータベース（第３図）を呼び出して、狙いとする硬
度、その部位（部品表面からの深さ）を入力する。 その後CPU2は非定常の熱伝導解析を行ない、表示装置
３に冷却曲線図、温度分布図、組織予測図を表示すると
ともに炉温の設定値を表示する（第２図参照）。 このように炉温の設定値が表示されるとこれを受けて
恒温炉７の加熱室４へ制御が移って最適炉温の設定が自
動的に行われる。 また、炉温の自動設定機能がない場合には手動で炉温
の設定を行う。 なお５は温度センサ、６はワーク、８はレトルトであ
る。 炉温設定までの詳細を述べれば以下の如くなる。 形状入力（図面読取装置から座標を読み取り図面形状
を入力する） 差分計算用メッシュ分割（部品形状を細かなメッシュ
区画に分ける） 鋼材の材質データ、冷媒媒体の物性をデータベースか
ら呼び出す。 狙いたい硬度及び部品表面からの深さを入力する。 上記により基準となる炉温設定値T1を自動的に決定
し、非定常の熱伝導解析を行う。 ベーナイト変態開始温度から各部位の硬さを算出す
る。 T1で狙いの硬度が得られなければ、炉温設定値をT1±
△Ｔで変更して再度を行う。 所定の硬度が得られれば、それを炉温設定値として、
冷却曲線及び組織予測図と共に表示装置に表示する。 第４図にはこの装置を用いて冷却曲線の予測を行ない
それと実測値を比較したもので、冷却曲線の予測精度が
正確で、実測しなくとも冷却曲線がこの発明の装置によ
って予測できることがわかる。 第５図（ａ）、（ｂ）はこの発明の装置よる冷却曲線
の表示例とCCT曲線を示し、第５図（ａ）は塩浴冷却、
第５図（ｂ）は流動層冷却である。 第６図（ａ）、（ｂ）はそれぞれ組織予測の一例であ
り、360℃の炉温設定で塩浴炉と流動層炉によりオース
テンパ処理を行った場合のものを示した。 これらで分かるように、熱処理部品のオーステンパを
行う場合、組織予測をして炉温設定を行うことにより何
ら試作を要することなしに要求品質レベルのベーナイト
組織が製造できることが確認された。 （発明の効果） この発明は以上詳述したようにして成り、合金組成の
範囲で規定された鋼材及び球状黒鉛鋳鉄部品毎のCCT曲
線を求めた後、処理品の冷却方法、部品の形状及び肉厚
の変化から、非定常の熱伝導解析によって処理品の各部
位の冷却曲線を算出し、前記CCT曲線と前記冷却曲線か
ら最適恒温変態温度を決定し、炉温の制御にフィードバ
ックすることにより目標とするベーナイト基地を有する
高強度、高靭性鋼及び球状黒鉛鋳鉄を容易に製造するこ
とができるもので、従ってこの発明によれば熱処理対象
部品の形状、合金組成を入力すれば各部位の冷却速度、
変態温度が表示されて、組織及び硬さ分布を試作なしに
判断できると共に、目標の硬さを得るための炉温設定を
自動的に行うことがで生産性の向上がはかれるものであ
る。
特に高強度、高靭性の鋼及び球状黒鉛鋳鉄を製造するオ
ーステンパ熱処理方法並びに装置に関するものである。 （従来の技術） オーステンパ熱処理は、一般に処理部品をA1変態点温
度以上のオーステナイト領域から、パーライト変態を起
こさない冷却速度でMs点よりも高い温度（200〜400℃）
に冷却し、恒温変態を行うものであるが、このとき肉厚
及び合金組成の異なる種々の部品を狙いどおりのベーナ
イト基地にするためには、試行錯誤によって条件を決め
なければならない。 （発明が解決しようとする問題点） 上記オーステンパ処理は一般に第７図のようなヒート
パターンをとり、A1点よりMs点直上までの冷却過程にお
いて、第８図の曲線（イ），（ロ）で示したように肉厚
によって冷却速度が異なるもので、（イ）は（ロ）に比
べて肉厚の小さいものを示す。 ４ そして例えば非合金の場合にはCCT曲線（連続冷却
変態図曲線）が のように表わされており、冷却曲線が（ロ）の場合には
パーライトとなってベーナイトは得られない。 また合金添加によってノーズ曲線は に示すように右にずれ、その結果冷却曲線（ロ）でもベ
ーナイト基地が得られる。 しかして従来は上記条件設定を実際に試行錯誤によっ
て行っているために、多大の労力を必要としていた。 さらにまたベーナイトの基地の硬さはベーナイト変態
の開始温度によって支配されるもので、つまり恒温変態
を狙う炉の設定温度T1（第８図参照）に対して、ベーナ
イト変態域でのその部品の温度がT1になっていれば、T1
でのベーナイト基地が得られるが、一般にはT1よりもや
や高めの温度T2にてベーナイト変態が始まり、硬度が狙
いよりも軟くなってしまう。 そして従来T2の温度の予測は困難であり、従って硬度
分布のバラツキは試作してみないと分らなかった。 この発明は上述したような問題を解決することをその
目的とする。 （問題点を解決するための手段及び作用） この発明は上記の点に鑑みなされたもので、合金組成
の範囲で規定された鋼材及び球状黒鉛鋳鉄部品毎のCCT
曲線を求めた後、処理品の冷却方法、部品の形状及び肉
厚の変化から、解析によって処理品の各部位の冷却曲線
を算出し、前記CCT曲線と前記冷却曲線から最適恒温変
態温度を決定し、炉温制御にフィードバックすることに
より、目標とするベーナイト基地を有する高強度、高靭
性鋼及び球状黒鉛鋳鉄を製造するようにしたオーステン
パ熱処理方法であるので、熱処理対象部品の形状、合金
組成を入力すれば各部位の冷却速度、変態温度が表示さ
れ組織及び硬さ分布を試作なしに判断できると共に、目
標の硬さを得るための炉温設定を自動的に行うことがで
きる。 （実施例） 以下にこの発明の実施例を図面に基づいて説明する。 第１図はこの発明の方法を実施するオーステンパ処理
装置の一例の概要を流動層炉を用いた場合について図解
的に示し、第２図は炉温設定のフローチャートを示し
た。 第１図において１は図面読み取り装置、２はCPU、３
は表示装置でこれらにより組織予測及び炉温設定装置を
構成する。 すなわちオーステンパ熱処理対象部品の形状を図面読
み取り装置１から入力し、数値計算法（差分法）のため
のメッシュ分割を行う。 さらに材質（合金組成）を指示し、CPU2に内蔵された
合金組成の範囲で規定された鋼材毎に作成したCCT曲線
のデータベース（第３図）を呼び出して、狙いとする硬
度、その部位（部品表面からの深さ）を入力する。 その後CPU2は非定常の熱伝導解析を行ない、表示装置
３に冷却曲線図、温度分布図、組織予測図を表示すると
ともに炉温の設定値を表示する（第２図参照）。 このように炉温の設定値が表示されるとこれを受けて
恒温炉７の加熱室４へ制御が移って最適炉温の設定が自
動的に行われる。 また、炉温の自動設定機能がない場合には手動で炉温
の設定を行う。 なお５は温度センサ、６はワーク、８はレトルトであ
る。 炉温設定までの詳細を述べれば以下の如くなる。 形状入力（図面読取装置から座標を読み取り図面形状
を入力する） 差分計算用メッシュ分割（部品形状を細かなメッシュ
区画に分ける） 鋼材の材質データ、冷媒媒体の物性をデータベースか
ら呼び出す。 狙いたい硬度及び部品表面からの深さを入力する。 上記により基準となる炉温設定値T1を自動的に決定
し、非定常の熱伝導解析を行う。 ベーナイト変態開始温度から各部位の硬さを算出す
る。 T1で狙いの硬度が得られなければ、炉温設定値をT1±
△Ｔで変更して再度を行う。 所定の硬度が得られれば、それを炉温設定値として、
冷却曲線及び組織予測図と共に表示装置に表示する。 第４図にはこの装置を用いて冷却曲線の予測を行ない
それと実測値を比較したもので、冷却曲線の予測精度が
正確で、実測しなくとも冷却曲線がこの発明の装置によ
って予測できることがわかる。 第５図（ａ）、（ｂ）はこの発明の装置よる冷却曲線
の表示例とCCT曲線を示し、第５図（ａ）は塩浴冷却、
第５図（ｂ）は流動層冷却である。 第６図（ａ）、（ｂ）はそれぞれ組織予測の一例であ
り、360℃の炉温設定で塩浴炉と流動層炉によりオース
テンパ処理を行った場合のものを示した。 これらで分かるように、熱処理部品のオーステンパを
行う場合、組織予測をして炉温設定を行うことにより何
ら試作を要することなしに要求品質レベルのベーナイト
組織が製造できることが確認された。 （発明の効果） この発明は以上詳述したようにして成り、合金組成の
範囲で規定された鋼材及び球状黒鉛鋳鉄部品毎のCCT曲
線を求めた後、処理品の冷却方法、部品の形状及び肉厚
の変化から、非定常の熱伝導解析によって処理品の各部
位の冷却曲線を算出し、前記CCT曲線と前記冷却曲線か
ら最適恒温変態温度を決定し、炉温の制御にフィードバ
ックすることにより目標とするベーナイト基地を有する
高強度、高靭性鋼及び球状黒鉛鋳鉄を容易に製造するこ
とができるもので、従ってこの発明によれば熱処理対象
部品の形状、合金組成を入力すれば各部位の冷却速度、
変態温度が表示されて、組織及び硬さ分布を試作なしに
判断できると共に、目標の硬さを得るための炉温設定を
自動的に行うことがで生産性の向上がはかれるものであ
る。
【図面の簡単な説明】
第１図はオーステンパ処理装置の一実施例の概略図、第
２図は炉温設定のフローチャート、第３図はCPUに内蔵
されるCCT曲線のデータベース、第４図はこの発明装置
による冷却曲線の予測精度を示すグラフ、第５図
（ａ）、（ｂ）はこの装置による冷却曲線表示例とCCT
曲線のグラフでそれぞれ塩浴冷却と流動層冷却の場合を
示す。 第６図（ａ），（ｂ）は同じく塩浴冷却と流動層冷却の
場合の組織予測の例である。 第７図及び第８図はそれぞれ従来のオーステンパ処理の
グラフ、及びCCT曲線と冷却曲線のグラフを示す。 １……図面読み取り装置 ２……CPU ３……表示装置 ４……加熱室 ５……温度センサ ７……温度制御恒温炉
２図は炉温設定のフローチャート、第３図はCPUに内蔵
されるCCT曲線のデータベース、第４図はこの発明装置
による冷却曲線の予測精度を示すグラフ、第５図
（ａ）、（ｂ）はこの装置による冷却曲線表示例とCCT
曲線のグラフでそれぞれ塩浴冷却と流動層冷却の場合を
示す。 第６図（ａ），（ｂ）は同じく塩浴冷却と流動層冷却の
場合の組織予測の例である。 第７図及び第８図はそれぞれ従来のオーステンパ処理の
グラフ、及びCCT曲線と冷却曲線のグラフを示す。 １……図面読み取り装置 ２……CPU ３……表示装置 ４……加熱室 ５……温度センサ ７……温度制御恒温炉
Claims (1)
- (57)【特許請求の範囲】 １．合金組成の範囲で規定された鋼材及び球状黒鉛鋳鉄
部品毎のCCT曲線を求めた後、処理品の冷却方法、部品
の形状及び肉厚の変化から、非定常の熱伝導解析によっ
て処理品の各部位の冷却曲線を算出し、前記CCT曲線と
前記冷却曲線から最適恒温変態温度を決定し、炉温制御
にフィードバックすることにより、目標とするベーナイ
ト基地を有する高強度、高靭性鋼及び球状黒鉛鋳鉄を製
造するオーステンパ熱処理方法。 ２．オーステンパ熱処理対象部品の形状を読み取る図面
読み取り装置と、CCT曲線を作成するためのデータベー
スを内蔵し、上記対象部品の合金組成からCCT曲線を求
めた後、非定常の熱伝導解析によって各部位の冷却曲線
を算出し、前記CCT曲線と前記冷却曲線から、炉温を設
定するCPUと、該炉温の設定値を冷却曲線図、温度分布
図及び組織予測図とともに表示する表示装置及び炉温設
定装置を構成し、該設定された炉温に基づいて恒温炉の
加熱室を制御して最適炉温の設定を自動的に行うように
したオーステンパ熱処理装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62089793A JP2736772B2 (ja) | 1987-04-14 | 1987-04-14 | 熱解析によるオーステンパ熱処理方法及び装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62089793A JP2736772B2 (ja) | 1987-04-14 | 1987-04-14 | 熱解析によるオーステンパ熱処理方法及び装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS63259017A JPS63259017A (ja) | 1988-10-26 |
| JP2736772B2 true JP2736772B2 (ja) | 1998-04-02 |
Family
ID=13980572
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP62089793A Expired - Lifetime JP2736772B2 (ja) | 1987-04-14 | 1987-04-14 | 熱解析によるオーステンパ熱処理方法及び装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2736772B2 (ja) |
Families Citing this family (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2772707B2 (ja) * | 1990-05-30 | 1998-07-09 | 株式会社小松製作所 | 鋼の焼入れシミュレーション装置 |
| US8372222B2 (en) * | 2008-10-03 | 2013-02-12 | Ajax Tocco Magnethermic Corporation | Method of producing locally austempered ductile iron |
| CN113621767B (zh) * | 2021-08-19 | 2023-04-28 | 十堰高周波科工贸有限公司 | 一种智能化热处理生产线 |
| CN116694919B (zh) * | 2023-06-12 | 2023-11-21 | 无锡市海峰海林精密轴承有限公司 | 一种轴承贝氏体热处理工艺的优化方法及系统 |
| CN120648873B (zh) * | 2025-08-18 | 2025-12-09 | 河北恒工精密装备股份有限公司 | 一种提高adi铸件硬度的热处理方法及装置 |
| CN120719094B (zh) * | 2025-08-18 | 2025-12-09 | 河北恒工精密装备股份有限公司 | 一种延长adi铸件寿命的奥贝球铁等温淬火方法 |
| CN121339377B (zh) * | 2025-12-18 | 2026-02-24 | 河北恒工精密装备股份有限公司 | 用于等温淬火球铁生产的连铸控制方法 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS58185745A (ja) * | 1982-04-22 | 1983-10-29 | Mazda Motor Corp | 強靱性を有する球状黒鉛鋳鉄部品の製造方法 |
| JPS60243216A (ja) * | 1984-05-16 | 1985-12-03 | Toyota Motor Corp | 球状黒鉛鋳鉄の熱処理法 |
-
1987
- 1987-04-14 JP JP62089793A patent/JP2736772B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS63259017A (ja) | 1988-10-26 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Serajzadeh | Modelling of temperature history and phase transformations during cooling of steel | |
| JP2736772B2 (ja) | 熱解析によるオーステンパ熱処理方法及び装置 | |
| CN104023875B (zh) | 浇铸方法、尤其连铸方法 | |
| JP2006265606A (ja) | 高周波熱処理方法、高周波熱処理設備および高周波熱処理品 | |
| Zhang et al. | Calculation of heat flux across the hot surface of continuous casting mold through two-dimensional inverse heat conduction problem | |
| US8394212B2 (en) | High frequency induction heating treatment equipment and method and induction heated and thus treated product | |
| US11701696B2 (en) | Method and system for the open-loop and/or closed-loop control of a heating of a cast or rolled metal product | |
| JP2008007809A (ja) | 鋼材組織の予測方法、鋼材組織の予測装置、及びプログラム | |
| EA039568B1 (ru) | Способ производства проката из стали | |
| JPH05142126A (ja) | 鋼板の材質予測方法 | |
| JP3171207B2 (ja) | オーステンパ処理における組織分布および硬度分布の予測方法 | |
| JPH0380848B2 (ja) | ||
| SU964015A1 (ru) | Способ управлени нагревом заготовок в многозонной нагревательной печи | |
| Louhenkilpi | Simulation and control of heat transfer in continuous casting of steel. | |
| JPS5818401B2 (ja) | 連続加熱炉の制御方法 | |
| Olshanskaya et al. | Development of methods for forecasting the microstructure of the welded joint with reference to the temperature-time modes of electron-beam welding | |
| JPH0572200A (ja) | 鋼板の材質予測方法 | |
| Bartocha et al. | A simply method determination data indispensably for computer simulation of hardened | |
| JPS6311411B2 (ja) | ||
| RU2030462C1 (ru) | Система автоматического регулирования косвенного радиационного режима нагревательной печи периодического действия | |
| JPH05142169A (ja) | 変態測定装置のデータ処理方法 | |
| CN120761428A (zh) | 一种确定临界冷却速度的方法 | |
| JP2007217759A (ja) | 高周波焼入方法、高周波焼入設備および高周波焼入品 | |
| JP4508956B2 (ja) | 高周波熱処理方法および高周波熱処理装置 | |
| JPH0722129B2 (ja) | 酸化・拡散装置内ウエハ温度制御システム |