JP3345367B2 - Inclusion evaluation method for maraging steel - Google Patents
Inclusion evaluation method for maraging steelInfo
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Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、例えばＣＶＴ（Co
ntinuously Variable Transmission）用のスチールベル
トなどに用いて好適なマルエージング鋼の介在物評価方
法に係り、特に、介在物の最大サイズを高い精度で予測
する技術に関する。TECHNICAL FIELD The present invention relates to, for example, CVT (Co
The present invention relates to a method for evaluating inclusions of maraging steel suitable for use in steel belts for continuously variable transmission, and more particularly to a technique for predicting the maximum size of inclusions with high accuracy.
【０００２】[0002]
【従来の技術】上記のようなスチールベルトは、プーリ
に巻回されて高速で回転するから、特に、高い耐摩耗性
と回転曲げ疲労強度が求められている。そのようなスチ
ールベルトの材料としては、近年、マルエージング鋼が
用いられるようになってきている。マルエージング鋼
は、高ニッケルの超高張力鋼であって、溶体化処理によ
ってマルテンサイト中に合金元素を固溶した状態を得、
これを時効することによって高張力と高い靭性を付与し
たものである。スチールベルト用のマルエージング鋼と
しては、従来、１８Ｎｉマルエージング鋼に窒化処理な
どの熱処理によって高い疲労強度を確保したものが用い
られている。2. Description of the Related Art Since a steel belt as described above is wound around a pulley and rotates at a high speed, particularly high wear resistance and rotational bending fatigue strength are required. In recent years, maraging steel has been used as a material for such a steel belt. Maraging steel is a high-nickel ultra-high-tensile steel, obtained a solid solution of alloying elements in martensite by solution treatment,
By aging this, high tensile strength and high toughness are imparted. Conventionally, as a maraging steel for a steel belt, 18Ni maraging steel obtained by heat treatment such as nitriding to ensure high fatigue strength is used.
【０００３】ところで、スチールベルトに含まれる介在
物は高サイクルの疲労強度に大きく影響を与え、介在物
の大きさが大きい程疲労破壊の起点となり易く、スチー
ルベルトの寿命が短くなることが知られている。図１
は、スチールベルトを２つのプーリに巻回して回転さ
せ、スチールベルトに疲労破壊が生じたときの繰返し曲
げ回数とスチールベルトに負荷した引張荷重との関係を
示す線図である。図１に示すように、繰返し曲げ回数が
１０５以下の低サイクル側では、スチールベルトの表面
を起点とする疲労破壊が生じたが、繰返し曲げ回数が１
０７以上の高サイクル側では、スチールベルト内部の介
在物を起点とする疲労破壊が生じた。ＣＶＴ用スチール
ベルトは、高サイクル側の繰返し曲げ回数で用いられる
から、介在物を小さく、少なくすることが回転曲げ疲労
強度を確保する上でいかに重要であるかが判る。Meanwhile, it is known that inclusions contained in a steel belt greatly affect the fatigue strength at high cycles, and the larger the size of the inclusions, the more easily the starting point of fatigue fracture occurs, and the shorter the life of the steel belt. ing. FIG.
FIG. 4 is a diagram showing a relationship between the number of times of repeated bending when the steel belt is subjected to fatigue failure and the tensile load applied to the steel belt when the steel belt is wound around two pulleys and rotated. As shown in FIG. 1, with repetitive bending times is 10 5 or lower cycle side is fatigue fracture originating from the surface of the steel belt has occurred, repeated bending number 1
In 0 7 or more high cycle side, fatigue fracture originating from the inclusion of the internal steel belt has occurred. Since the steel belt for CVT is used at the number of times of repeated bending on the high cycle side, it can be understood that it is important to reduce the number of inclusions and reduce the number of inclusions in order to secure the rotating bending fatigue strength.
【０００４】介在物の測定方法としては、たとえば、米
国では、ＡＳＴＭ：Ｅ１２４５−８９（自動画像解析法
による鋼および他の金属の介在物の測定法）、Ｅ１１２
２−９２（自動画像解析法によるｊｋ介在物判定法）が
あり、他の国においてもほぼ同様の方法が用いられてい
る。また、我国では、顕微鏡写真やビデオカメラの視野
内に設けた基準格子点上の介在物数の割合を算出する方
法も用いられている。As a method of measuring inclusions, for example, in the United States, ASTM: E1245-89 (a method of measuring inclusions of steel and other metals by an automatic image analysis method), E112
2-92 (jk inclusion determination method by automatic image analysis method), and almost the same method is used in other countries. In Japan, a method of calculating the ratio of the number of inclusions on a reference grid point provided in the field of view of a micrograph or video camera is also used.
【０００５】しかしながら、上記測定方法では、いずれ
も試料の表面に現れている介在物の一断面を測定するも
のであるから、その介在物の実際の大きさは測定結果よ
りも大きいのが通常である。したがって、大きな介在物
を問題とするスチールベルト用のマルエージング鋼の介
在物の評価方法としては、疲労強度との相関が乏しく信
頼性に問題があった。このため、近年においては、介在
物の一断面のサイズに基づき、介在物の最大サイズを推
定する極値統計法が脚光を浴びて来ている（例えば防食
技術３７，７６８〜７７３頁（１９８８）、特開平６−
２０７３号公報、特開平１０−１７０５０２号公報
等）。一般に、金属材料中に含まれる介在物の分布は指
数分布に近いことが予想され、さらにその極値分布は２
重指数分布に従うと考えられるので、極値統計法を用い
て介在物の最大サイズを推定することができる。以下
に、一般的な極値統計法により介在物を評価する手順を
示す。However, in each of the above-described measuring methods, since the cross section of one of the inclusions appearing on the surface of the sample is measured, the actual size of the inclusion is generally larger than the measurement result. is there. Therefore, as a method for evaluating inclusions of maraging steel for steel belts, which involves large inclusions, the correlation with fatigue strength is poor and there is a problem in reliability. For this reason, in recent years, extreme value statistical methods for estimating the maximum size of an inclusion based on the size of one cross section of the inclusion have been spotlighted (for example, anticorrosion technology 37, 768 to 773, 1988). , Japanese Unexamined Patent Publication No.
2073, JP-A-10-170502, etc.). In general, the distribution of inclusions contained in a metal material is expected to be close to an exponential distribution, and its extreme value distribution is 2
Since it is considered to follow the weighted index distribution, the maximum size of the inclusion can be estimated using the extreme value statistical method. The following describes a procedure for evaluating inclusions using a general extreme value statistical method.
【０００６】介在物の抽出 試料から主応力方向に垂直な面を切り出し、検査表面を
紙やすりの＃２０００まで用いて研磨した後、バフ研磨
をして鏡面に仕上げる。 介在物の画像処理 試料の顕微鏡写真やビデオカメラで撮影した１視野を検
査基準面積とし、その面積中の最大面積の介在物を特定
する。その最大面積の介在物の面積の平方根√（area）
を算出し、このような手順を検査部分（視野）が重複し
ないようにしてＮ回繰り返す。 統計処理 図２に示すように、平方根√（area）を極値統計紙にプ
ロットする。次いで、そのプロットに直線を当てはめ、
この直線を再帰期間Ｔまで外挿したときのＸ座標の値を
介在物の最大サイズとして推定する。Extraction of Inclusions A surface perpendicular to the main stress direction is cut out from the sample, and the surface to be inspected is polished using sandpaper # 2000, and then buffed to a mirror finish. Image processing of inclusions One field of view taken by a micrograph of a sample or a video camera is used as an inspection reference area, and the inclusion having the largest area in the area is specified. Square root of the area of the largest area inclusion √ (area)
Is calculated, and such a procedure is repeated N times so that the inspection portions (fields of view) do not overlap. Statistical Processing As shown in FIG. 2, the square root √ (area) is plotted on an extreme value statistical paper. Then fit a straight line to the plot,
The value of the X coordinate when this straight line is extrapolated to the recursion period T is estimated as the maximum size of the inclusion.
【０００７】[0007]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の
ような極値統計法を用いる介在物の測定方法において
も、測定を行う対象は試料の表面に現れている介在物の
一断面であり、その介在物の実際の大きさを直接に測定
するのではなく推測しているに過ぎない。したがって、
介在物の大きさを正確に評価することは困難であり、こ
のため、介在物の疲労強度に対する影響を考慮し、材料
強度の安全率を大きく設定する必要があった。However, in the method for measuring inclusions using the extreme value statistical method as described above, the object to be measured is a cross section of the inclusions appearing on the surface of the sample. It does not directly measure the actual size of the inclusions, but only estimates them. Therefore,
It is difficult to accurately evaluate the size of the inclusions, and therefore, it is necessary to set a large safety factor for the material strength in consideration of the influence of the inclusions on the fatigue strength.
【０００８】また、スチールベルト等の耐摩耗性と回転
曲げ疲労強度を向上させるために、近年では炭素、窒素
等の介在物形成元素の影響を少なくする製法が採用され
ている。特に、ＴｉＮで代表される窒化物介在物、Ｔｉ
Ｃで代表される炭化物介在物が生成しないような製法で
高純度に製造されているため、マルエージング鋼に存在
する介在物は非常に少ない。このため、現在行われてい
る極値統計法によるサンプリングでは、微細な介在物の
割合が多いためにばらつきが大きく、統計的な処理の上
での精度が低く信頼性が不充分であった。よって、本発
明は、介在物の大きさを直接評価することができるとと
もに、微細な介在物によるばらつきが少なく、得られた
介在物の最大サイズの信頼性を大幅に向上させることが
できるマルエージング鋼の介在物評価方法を提供するこ
とを目的としている。Further, in order to improve the wear resistance and rotational bending fatigue strength of steel belts and the like, a manufacturing method has recently been adopted in which the influence of inclusion forming elements such as carbon and nitrogen is reduced. In particular, nitride inclusions represented by TiN, Ti
Since it is manufactured with high purity by a manufacturing method that does not generate carbide inclusions represented by C, there are very few inclusions present in the maraging steel. For this reason, in the current sampling by the extreme value statistical method, the ratio of fine inclusions is large, so that the variation is large, the accuracy in the statistical processing is low, and the reliability is insufficient. Therefore, the present invention is capable of directly evaluating the size of inclusions, has little variation due to fine inclusions, and can greatly improve the reliability of the maximum size of the obtained inclusions. It aims to provide a method for evaluating inclusions in steel.
【０００９】[0009]
【課題を解決するための手段】本発明のマルエージング
鋼の介在物評価方法は、マルエージング鋼の試料を溶液
により溶解して介在物のみを溶液中に残留させ、溶液中
に残留したした介在物を、所定のメッシュサイズを有す
るフィルタで濾過して小さな介在物を除去し、フィルタ
に残留した介在物に対してサンプリングし、介在物の最
大サイズを極値統計法に基づいて算出するマルエージン
グ鋼の介在物評価方法において、フィルタは、介在物の
サイズの規格許容値として設定された値の０．５倍以上
のメッシュサイズを有することを特徴としている。The method for evaluating inclusions in maraging steel according to the present invention comprises dissolving a sample of maraging steel in a solution, leaving only the inclusions in the solution, and removing the inclusions remaining in the solution. objects and to remove small inclusions was filtered through a filter having a predetermined mesh size, sampled with respect to inclusions remaining in the filter is calculated based on the maximum size of the inclusions extreme value statistics method Maruejin
In the method for evaluating inclusions in stainless steel, the filter
0.5 times or more the value set as the size tolerance
Characterized by having a mesh size of
【００１０】上記マルエージング鋼の介在物評価方法に
あっては、マルエージング鋼に含まれる介在物の一断面
ではなく実際のサイズを測定することができるのは勿論
のこと、多くの介在物を容易に採取可能であるから、介
在物のサイズおよび数に対する信頼性を向上させること
ができるとともに、多数の介在物を簡単かつ迅速に得る
ことができる。また、所定のサイズ以上の介在物に対し
てサンプリングするから、小さな介在物に起因する極値
統計紙上のプロットの乱れがなく、よって、そのプロッ
トから得られる介在物の最大サイズの推定値の信頼性を
向上させることができる。In the method for evaluating inclusions in maraging steel, not only the cross section of the inclusions contained in the maraging steel but also the actual size can be measured. Since it can be easily collected, the reliability of the size and number of the inclusions can be improved, and a large number of inclusions can be obtained easily and quickly. In addition, since sampling is performed for inclusions having a size equal to or larger than a predetermined size, there is no disturbance of the plot on the extreme value statistical paper due to small inclusions, and therefore, the reliability of the estimated maximum size of the inclusion obtained from the plot is not significant. Performance can be improved.
【００１１】ここで、フィルタは、介在物のサイズの規
格許容値として設定された値の０．５倍以上のメッシュ
サイズを有する。本発明者の検討によれば、そのような
フィルタを用いることにより、プロットの乱れの原因と
なる小サイズの介在物が充分に除去され、極値統計紙上
に二重指数分布あるいはそれに近いプロットを得られる
ことが確認されている。また、試料を溶解する溶液とし
ては、Ｂｒ−ＭｅＯＨ溶液や硝酸を用いることができ
る。なお、Ｂｒ−ＭｅＯＨ溶液とは、臭素特級試薬（濃
度９９％）とメチルアルコール１級試薬（濃度９９％）
との混合溶液である。[0011] Here, the filter has a set 0.5 times or more of the mesh size of the value as the standard permissible value for the size of the inclusions. According to the study of the present inventor, by using such a filter, small-sized inclusions that cause plot disturbance are sufficiently removed, and a plot having a double exponential distribution or a similar plot on an extreme value statistical paper is obtained. It has been confirmed that it can be obtained. As a solution for dissolving the sample, a Br-MeOH solution or nitric acid can be used. The Br-MeOH solution is a bromine special grade reagent (concentration 99%) and a methyl alcohol primary grade reagent (concentration 99%)
And a mixed solution.
【００１２】[0012]
【実施例】以下、実施例を参照して本発明をさらに詳細
に説明する。Ａ．試料の採取 １８Ｎｉマルエージング鋼からなるＣＶＴ用スチールベ
ルトの一部を切断して試料とし、この試料をＢｒ−Ｍｅ
ＯＨ溶液で満たした容器に浸漬した。次に、溶液を超音
波加振により攪拌して試料を溶解した。このような溶液
を複数準備し、種々のメッシュサイズを有するフィルタ
で濾過して介在物を採取した。フィルタはポリカーボネ
イト繊維製のものを用い、メッシュサイズは０．２μ
ｍ、３．０μｍおよび１０．０μｍとした。次いで、サ
ンプリングのために介在物をフィルタ表面で均一に分散
させた。Hereinafter, the present invention will be described in more detail with reference to examples. A. Sampling of Sample A part of a steel belt for CVT made of 18Ni maraging steel was cut into a sample, and this sample was used as a Br-Me
It was immersed in a container filled with an OH solution. Next, the solution was stirred by ultrasonic vibration to dissolve the sample. A plurality of such solutions were prepared, and the inclusions were collected by filtration with filters having various mesh sizes. Filter made of polycarbonate fiber, mesh size 0.2μ
m, 3.0 μm and 10.0 μm. The inclusions were then evenly dispersed on the filter surface for sampling.
【００１３】Ｂ．介在物の解析 まず、フィルタ上で分散させた介在物が存在する部分の
総面積Ｓを画像解析装置を用いて求め、再帰期間Ｔ（Ｓ
／ｓ）が２００となるように検査基準面積ｓを決定し
た。次に、ＦＥ−ＳＥＭ（電界放射走査型電子顕微鏡）
と画像解析装置とを併用し、検査基準面積を画像解析装
置のビデオカメラの１視野に取って、１視野中に存在す
る最大面積の介在物を特定した。その介在物の面積の平
方根√（area）を算出し、このような測定を検査部分が
重複しないようにしてＮ回繰り返した。 B. Analysis of Inclusions First, the total area S of the portion where the inclusions dispersed on the filter are present is determined using an image analyzer, and a recursion period T (S
/ S) was set to 200 to determine the inspection reference area s. Next, FE-SEM (field emission scanning electron microscope)
And an image analyzer, the inspection reference area was taken in one field of view of a video camera of the image analyzer, and the largest area inclusion present in one field of view was specified. The square root of the area of the inclusion was calculated, and such measurement was repeated N times without overlapping the inspection portions.
【００１４】Ｃ．極値統計紙へのプロット 図３は、介在物のサイズ（面積の平方根）を横軸にして
フィルタ毎に極値統計紙にプロットしたものである。図
３に示すように、各フィルタのプロットには、各粒径の
累積分布（縦軸）の最大値または最小値に沿って２本の
直線を当てはめることができ、これら２本の直線間に存
在するプロットが二重指数分布に従ったものである。図
３から判るように、メッシュサイズが１０μｍの場合に
は、ほぼ全てのプロットが２本の直線間に存在してい
る。しかしながら、メッシュサイズが０．２μｍと３．
０μｍの場合には、介在物のサイズによって２本の直線
間から大きく逸脱するものがあり、二重指数分布に従っ
ていないことが判る。具体的には、０．２μｍのメッシ
ュサイズのフィルタでは、介在物のサイズが５．９μｍ
以上で、また、メッシュサイズが３．０μｍのフィルタ
では、介在物のサイズが６．７μｍ以下で二重指数分布
に従っていない。このことから、当該試料における介在
物の評価にあたっては、メッシュサイズを６．７μｍ以
上にすれば、二重指数分布に従う介在物のみが濾過され
て残留することが判る。 C. Plotting on Extreme Value Statistical Paper FIG. 3 is a plot on the extreme value statistical paper for each filter with the size of the inclusion (the square root of the area) as the horizontal axis. As shown in FIG. 3, two straight lines can be applied to the plot of each filter along the maximum value or the minimum value of the cumulative distribution (vertical axis) of each particle size, and between these two straight lines. The plots present follow a double exponential distribution. As can be seen from FIG. 3, when the mesh size is 10 μm, almost all plots exist between the two straight lines. However, the mesh size is 0.2 μm and 3.
In the case of 0 μm, there is a large deviation from between the two straight lines depending on the size of the inclusions, and it is understood that the distribution does not follow the double exponential distribution. Specifically, in a filter having a mesh size of 0.2 μm, the size of the inclusion is 5.9 μm.
As described above, in the filter having the mesh size of 3.0 μm, the size of the inclusions is 6.7 μm or less and does not follow the double exponential distribution. From this, it can be seen that, when evaluating the inclusions in the sample, if the mesh size is 6.7 μm or more, only the inclusions following the double exponential distribution are filtered and remain.
【００１５】次に、図４は、１０．０μｍのメッシュサ
イズのフィルタで濾過した介在物のサイズを、別の極値
統計紙にプロットしたものである。図４には、このプロ
ットに当てはめた直線も示してある。図４の縦軸に記載
した数値は規準化変数（ｙ）であり、再帰期間Ｔとｙ
は、Ｔが大きい（Ｔ≧１８）ときに下記数式に示す関係
を有する。Next, FIG. 4 is a plot of the size of inclusions filtered by a filter having a mesh size of 10.0 μm on another extreme value statistical paper. FIG. 4 also shows a straight line fitted to this plot. Numerical values described on the vertical axis of FIG. 4 are normalization variables (y), and the recursion period T and y
Has the relationship shown in the following equation when T is large (T ≧ 18).
【数１】ｙ＝ｌｎＴ## EQU1 ## y = lnT
【００１６】この実施例では再帰期間Ｔは２００である
から、Ｔ＝２００を上記数式に代入すると、ｙは５．２
９となる。この値が図４における規準化変数の最大値で
ある。そして、プロットに当てはめた直線をｙ＝５．２
９まで外挿したときのｘ座標の値は１３．７３（μｍ）
であり、この値が介在物の最大サイズとして推定され
る。この最大サイズは、図３から得たフィルタのメッシ
ュサイズの最小値（６．７μｍ）のほぼ２倍である。こ
のことから、フィルタのメッシュサイズは、介在物の最
大サイズの０．５倍以上であれば良いことが判る。In this embodiment, since the recursion period T is 200, if T = 200 is substituted into the above equation, y becomes 5.2.
It becomes 9. This value is the maximum value of the normalization variable in FIG. Then, a straight line fitted to the plot is represented by y = 5.2.
The value of the x coordinate when extrapolated to 9 is 13.73 (μm)
And this value is estimated as the maximum size of the inclusion. This maximum size is almost twice the minimum value (6.7 μm) of the filter mesh size obtained from FIG. This indicates that the mesh size of the filter should be at least 0.5 times the maximum size of the inclusion.
【００１７】実際のスチールベルト等の品質管理では、
介在物の最大サイズは、フィルタを用いて介在物のサン
プリングを行い、その後上記のような評価を行って始め
て推定値として得られる。つまり、介在物の最大サイズ
（推定値）をもとにフィルタのメッシュサイズを選定す
ることはできない。そこで、介在物の最大サイズに替え
て、介在物のサイズの規格許容値として設定された値を
規準にすることができる。たとえば、介在物のサイズの
規格許容値が１０μｍであれば、メッシュサイズが５μ
ｍ以上のフィルタを用いて介在物を濾過する。In actual quality control of steel belts and the like,
The maximum size of the inclusion can be obtained as an estimated value only after sampling the inclusion using a filter and then performing the above-described evaluation. That is, the mesh size of the filter cannot be selected based on the maximum size (estimated value) of the inclusion. Therefore, instead of the maximum size of the inclusion, a value set as a standard allowable value of the size of the inclusion can be used as a reference. For example, if the standard allowable value of the size of the inclusion is 10 μm, the mesh size is 5 μm.
Filter inclusions using a filter of m or more.
【００１８】以上のように、本実施例では、微細ないし
小サイズの介在物が二重指数分布に従わないことが明ら
かとなり、したがって、介在物をフィルタで濾過するこ
とにより、介在物の最大サイズの推定値の信頼性が高ま
ることが確認された。特に、フィルタのメッシュサイズ
を介在物サイズの規格許容値の０．５倍以上にすること
によって、介在物の多くないしは殆どを二重指数分布に
従うもので構成することができ、介在物の評価の信頼性
を大幅に向上させることができる。As described above, in the present embodiment, it is clear that fine or small-sized inclusions do not follow the double exponential distribution. Therefore, by filtering the inclusions with a filter, the maximum size of the inclusions is reduced. It was confirmed that the reliability of the estimated value of was improved. In particular, by setting the mesh size of the filter to 0.5 times or more of the standard allowable value of the size of the inclusions, most or most of the inclusions can be configured according to the double exponential distribution, and the evaluation of inclusions can be evaluated. The reliability can be greatly improved.
【００１９】[0019]
【発明の効果】以上説明したように本発明においては、
マルエージング鋼の試料を溶液により溶解して介在物の
みを溶液中に残留させ、溶液中に残留したした介在物を
フィルタで濾過して小さな介在物を除去するから、介在
物の実際のサイズを測定することができるのは勿論のこ
と、所定のサイズ以上の介在物に対してサンプリングす
るから、小さな介在物に起因する極値統計紙上のプロッ
トの乱れがなく、よって、そのプロットから得られる介
在物の最大サイズの推定値の信頼性を向上させることが
できる。As described above, in the present invention,
Since the maraging steel sample is dissolved in the solution to leave only the inclusions in the solution, and the inclusions remaining in the solution are filtered by a filter to remove small inclusions, the actual size of the inclusions is reduced. Of course, it is possible to measure, and since sampling is performed for inclusions of a predetermined size or more, there is no disturbance of the plot on the extreme value statistical paper due to small inclusions, and therefore, the inclusion obtained from the plot is not disturbed. The reliability of the estimate of the maximum size of an object can be improved.
【図１】 回転曲げ疲労試験における繰返し曲げ回数と
引張荷重との関係を示す線図である。FIG. 1 is a diagram showing the relationship between the number of repeated bending and the tensile load in a rotating bending fatigue test.
【図２】 従来の極値統計法による介在物のサイズの分
布を示す線図である。FIG. 2 is a diagram showing a size distribution of inclusions according to a conventional extreme value statistical method.
【図３】 本発明の実施例における各フィルタでの極値
統計法による介在物のサイズの分布を示す線図である。FIG. 3 is a diagram showing a size distribution of inclusions by an extreme value statistical method in each filter in the embodiment of the present invention.
【図４】 実施例における１０μｍのメッシュサイズで
濾過した介在物の極値統計法によるサイズの分布を示す
線図である。FIG. 4 is a diagram illustrating a size distribution of inclusions filtered with a mesh size of 10 μm according to an example by an extreme value statistical method.
Claims (1)
解して介在物のみを上記溶液中に残留させ、上記溶液中
に残留したした介在物を、所定のメッシュサイズを有す
るフィルタで濾過して小さな介在物を除去し、上記フィ
ルタに残留した介在物に対してサンプリングし、介在物
の最大サイズを極値統計法に基づいて算出するマルエー
ジング鋼の介在物評価方法において、上記フィルタは、
介在物のサイズの規格許容値として設定された値の０．
５倍以上のメッシュサイズを有することを特徴とするマ
ルエージング鋼の介在物評価方法。1. A maraging steel sample is dissolved in a solution to leave only inclusions in the solution, and the inclusions remaining in the solution are filtered through a filter having a predetermined mesh size to reduce the size of the inclusions. the inclusions were removed, sampled with respect to inclusions remaining on the filter is calculated based on the maximum size of the inclusions extreme value statistics method Marue
In the method for evaluating inclusions in zing steel, the filter includes:
The value of 0, which is set as the standard allowable value of the size of the inclusion.
A method for evaluating inclusions in maraging steel, characterized by having a mesh size five times or more .
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP05693399A JP3345367B2 (en) | 1999-03-04 | 1999-03-04 | Inclusion evaluation method for maraging steel |
| US09/518,719 US6309474B1 (en) | 1999-03-04 | 2000-03-03 | Process for producing maraging steel |
| DE10010383A DE10010383B4 (en) | 1999-03-04 | 2000-03-03 | Process for the production of maraging steel |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP05693399A JP3345367B2 (en) | 1999-03-04 | 1999-03-04 | Inclusion evaluation method for maraging steel |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
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