（材料加工工程专业论文）基于bp神经网络304不锈钢热变形工艺研究.pdf

中文摘要 基于b p 神经网络3 0 4 不锈钢热变形工艺研究 中文摘要 核电稳定性高、寿期长、污染低，是可持续发展的重要能源。锻件广泛用于核 电，是核电用重大装备所必需的重要基础部件，尤其是不锈钢大锻件是关键，其制 造能力和水平直接决定着相关装备的制造能力和水平。基于核电发展的需要，研究 不锈钢大锻件的锻造工艺十分重要，建立大锻件的锻造模型，利用b p 神经网络是工 艺优化的一种有效方法，既达到优化不锈钢锻造工艺的目的，又节约研究成本，且 能提高研究效率，为此本文提出了基于b p 神经网络3 0 4 不锈钢锻造热加工的工艺优 化研究。 本文通过对3 0 4 不锈钢锻造热变形过程进行分析研究，利用模拟试验，理论机 理分析，建立模型和b p 神经网络相结合的方法，对变形过程中的动态、静态再结晶， 动态、静态回复和锻后锻件的组织，晶粒度之间的关系进行研究。确定3 0 4 不锈钢 钢大锻件热加工( 锻造) 变形温度、应变速率、变形程度、应力状态组织结构变化 和再结晶晶粒变化的规律；并且分别建立了3 0 4 不锈钢锻造加工的回复和再结晶模 型；3 0 4 不锈钢锻造加工热变形的再结晶晶粒长大尺寸模型；最后利用b p 神经网络 对3 0 4 不锈钢锻造加工工艺进行优化，能更精确的预测3 0 4 不锈钢在热变形条件下 的再结晶晶粒尺寸。这不仅可以大大减少表征材料流动行为所需要的试验，而且避 免了经验本构模型中多项常数难以确定的问题。 本课题旨在通过对3 0 4 不锈钢大锻件在热变形条件下的晶粒尺寸变化规律进行 研究，探究不锈钢大锻件锻造过程的晶粒度演变机制。研究成果可为核电奥氏体不 锈钢大锻件生产中的塑性加工质量预报和控制技术提供可靠的科学依据；该研究对 解决实际生产中热锻开裂、晶粒粗大且不均匀、工艺过程冗长等难点技术问题有重 要的理论价值；对于提高我国核电设备的大锻件制造技术水平，促进核电基础件的 自主制造有着极其重要的科学意义和实际价值。 关键词：3 0 4 不锈钢；锻造；热变形模型；b p 神经网络 b a s e do nb pn e u r a ln e t w o r k a b o u t p r o c e s ss t u d yo f3 0 4s t a i n l e s ss t e e lh o td e f o r m a t i o n a b s t r a c t n u c l e a rp o w e ri ss t a b i l i t y ，l o n gl i f e ，l o wp o l l u t i o n ，t h a ts u s t a i n a b l e d e v e l o p m e n ta r ea l li m p o r t a n te n e r g ys o u r c e f o r g i n g sa r ew i d e l yu s e dm n u c l e a rp o w e r ，n u c l e a rp o w e ra r et h em a j o re q u i p m e n tu s e da san e c e s s a r y a n di m p o r t a n tb a s i cc o m p o n e n t s ，a n di t sb a s i ce q u i p m e n t ，p a r t i c u l a r l yh e a v y f o r g i n g so fs t a i n l e s s s t e e la r et h ek e yt ot h el e v e lo fi t sm a n u f a c t u r i n g c a p a c i t ya n dr e l a t e de q u i p m e n td i r e c t l yd e t e r m i n e st h ea b i l i t y a n dl e v e lo f m a n u f a c t u r i n g n u c l e a rp o w e rd e v e l o p m e n t b a s e do nt h en e e d so ft h e c o m m u n i t y ，l a r g es t a i n l e s ss t e e lf o r g i n g sf o r g i n gp r o c e s si sv e r yi m p o r t a n t ， t h ee s t a b l i s h m e n to fl a r g ef o r g i n g sf o r g i n gm o d e l ，t h eu s eo fb pn e u r a l n e t w o r ko p t i m i z a t i o na r ea ne f f e c t i v ew a yt oo p t i m i z eb o t ht h ep u r p o s eo f f o r g i n gp r o c e s so fs t a i n l e s ss t e e l ，b u ta l s os t u d yt h e c o s ts a v i n g sa n dc a n i m p r o v er e s e a r c he f f i c i e n c y ，t h i sp a p e rb a s e do nb p n e u r a ln e t w o r k30 4f o r p r o c e s s i n gs t a i n l e s ss t e e lh o tf o r g i n gp r o c e s so p t i m i z a t i o ns t u d y b a s e do nt h eh o td e f o r m a t i o no f3 0 4s t a i n l e s ss t e e lf o r g i n gp r o c e s s a n a l y s i s ，t h eu s eo fs i m u l a t i o na n d t h e o r e t i c a la n a l y s i so ft h em e c h a n i s m ，s e t u pm o d e la n db p n e u r a ln e t w o r kc o m b i n i n gm e t h o d s ，t h ep r o c e s so fd y n a m i c d e f o r m a t i o n ， s t a t i c r e c r y s t a l l i z a t i o n ，d y n a m i c ， s t a t i c r e c o v e r y a n d p o s t f o r g i n gf o r g i n gt h eo r g a n i z a t i o n ，t h er e l a t i o n s h i p b e t w e e ng r m ns i z ef o r r e s e a r c h d e t e r m i n et h eh e a v yf o r g i n g so f 30 4s t a i n l e s ss t e e lh o tp r o c e s s m g ( ，f o r g i n g ) t h ed e f o r m a t i o nt e m p e r a t u r e ，s t r a i nr a t e ，d e f o r m a t i o n ，s t r e s ss t a t e c h a n g e si nt h eo r g a n i z a t i o n a l s t r u c t u r ea n dr e c r y s t a l l i z a t i o no ft h eg r a i n c h a n g e st h el a w ，a n d ，r e s p e c t i v e l y ，s e tu pa 30 4s t a i n l e s ss t e e lf o r g i n g p r o c e s s i n g ，r e c o v e r ya n dr e c r y s t a l l i z a t i o nm o d e l ，3 0 4h o td e f o r m a t i o no f s t a i n l e s ss t e e lf o r g i n gp r o c e s s i n gr e c r y s t a l l i z a t i o ng r a i ng r o w t hs i z em o d e l f i n a l l yt h eu s eo fb pn e u r a ln e t w o r ko f3 0 4s t a i n l e s ss t e e lf o r g i n gp r o c e s s i i i 基于b p 神经网络3 0 4 不锈钢热变形工艺研究 a r eo p t i m i z e dt om o r ea c c u r a t ep r e d i c t i o no f30 4s t a i n l e s ss t e e li nh o t d e f o r m a t i o nu n d e rt h ec o n d i t i o n so fr e c r y s t a l l i z a t i o ng r a i ns i z e t h i sc a nn o t o n l ys i g n i f i c a n t l yr e d u c et h ef l o wb e h a v i o rc h a r a c t e r i z a t i o no fm a t e r i a l s r e q u i r e df o rt e s t i n g ，b u ta l s oa v o i dt h ee x p e r i e n c eo ft h ec o n s t i t u t i v em o d e l c o n s t a n t si nan u m b e ro fq u e s t i o n si ti sd i f f i c u l tt od e t e r m i n e i nt h i sp a p e r ， 30 4s t a i n l e s ss t e e lf o r g i n gp r o c e s sh a sa v e r yi m p o r t a n tg u i d i n gr o l e t h i st o p i ci sa i m e da tl a r g e f o r g i n g so f30 4s t a i n l e s ss t e e li n h o t d e f o r m a t i o nu n d e rt h ec o n d i t i o n so f g r a i ns i z ev a r i a t i o ns t u d i e st oe x p l o r et h e l a r g es t a i n l e s ss t e e lf o r g i n g sf o r g i n gp r o c e s so ft h ee v o l u t i o no fg r a i ns i z e m e c h a n i s m r e s u l t so fr e s e a r c hf o rn u c l e a rp o w e ra u s t e n i t i cs t a i n l e s ss t e e l f o r g i n g sp r o d u c t i o no fl a r g ep l a s t i cp r o c e s s i n gq u a l i t yf o r e c a s t i n ga n dc o n t r o l t e c h n o l o g yt op r o v i d ear e l i a b l es c i e n t i f i cb a s i s ；t h es t u d yf o r t h es o l u t i o no f p r a c t i c a lp r o d u c t i o no fh o tf o r g i n gc r a c k i n g ，c o a r s eg r a i n sa n du n e v e n ， l e n g t h yp r o c e s s ，e t c d i f f i c u l tt e c h n i c a l i s s u e sh a v ei m p o r t a n tt h e o r e t i c a l v a l u e ；i m p r o v e c h i n a sn u c l e a r p o w e re q u i p m e n t f o r l a r g ef o r g i n g s m a n u f a c t u r i n gt e c h n o l o g yl e v e l ，t h ep r o m o t i o no fn u c l e a rp o w e rt oc r e a t e t h e i ro w np i e c e so ff o u n d a t i o nh a sa n e x t r e m e l yi m p o r t a n t s c i e n t i f i c s i g n i f i c a n c ea n dp r a c t i c a lv a l u e k e yw o r d s ： 30 4s t a i n l e s ss t e e l ；f o r g i n g ；h o td e f o r m a t i o nm o d e l ； b pn e u r a ln e t w o r k i v 声明尸明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在指导教师的指导下， 独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文 不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究 做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的 法律责任由本人承担。 作者签名： 关于学位论文使用权的说明 本人完全了解太原科技大学有关保管、使用学位论文的规定，其 中包括：学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件、复印 件与电子版；学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存 学位论文；学校可允许学位论文被查阅或借阅；学校可以学术交 流为目的，复制赠送和交换学位论文；学校可以公布学位论文的全 部或部分内容( 保密学位论文在解密后遵守此规定) 。 作者签名： 导师签名： 日期： 日期： 第一章绪论 第一章绪论 1 1 本课题提出 随着科技的不断发展，社会的生产和生活对能源的需求量越来越大，伴随着科 技的大发展和能源的大开发，环境的污染和自然生态的破坏日益严重，世界当今的 主题主要是可持续发展，保证社会生产和生活发展的同时，要注重保护自然环境良 好发展。当前社会生产和生活的主要能源仍然是自然能源，即一次性能源，比如石 油，天然气，煤等等，电力也主要是火电，水电，风电等等，当然这些能源的利用 都不利于可持续发展，况且严重依的受制约于自然环境和地理条件。核电是目前最 新式、最干净，单位成本最低的一种电力资源，它稳定性高、寿期长、污染低，在 解决资源紧缺，改善环境质量方面具备明显的优势，是可持续发展的重要能源n 3 。锻 件广泛用于核电行业，是重大技术装备和重大工程所必需的重要基础部件，其制造 能力和水平直接决定着相关装备的制造能力和水平，与国防安全和社会经济发展密 切相关。然而，我国现有大锻件制造技术与国外差距明显，一些高端产品如大型火 电、水电、核电等大锻件仍然无法国内生产，成为制约我国重大工程建设和重大技 术装备制造业的瓶颈雎1 。出于战略考虑，一些发达国家的大锻件生产技术对中国严格 保密，进行技术封锁，甚至严格限制关键产品出口，使我国的核电关键重大技术装 备长期依赖于进口。因此，我国必须独立自主地研究和掌握大型锻件制造的关键技 术，需要重点研究超临界火电、第三代核电、大型水电等重大装备所需的关键基础 件和通用部件的设计、制造和批量生产的关键技术，提高大型及特殊零部件的锻造 工艺等成形加工技术。 材料的性能与材料的加工工艺条件密切相关，长期以来，材料加工的工艺优化 研究基本上是采用试凑法( t r i a la n de r r o r ) ，即通过试验，改进，再试验，再改 进的方式，这要经过多次反复才能达到预期目的，但是也有可能失败。利用神经网 络建立材料的工艺数学模型，利用遗传算法求出最佳的工艺参数组合。降低消耗， 少做试验，并达到预期的目的，采用人工神经网络建模，遗传算法优化，对工艺进 行优化，是材料科学工作者努力的方向之一。材料加工前应先根据一些已知条件确 定合理的加工工艺参数，将专家多年的加工经验进行积累，并以“规则的形式表 达，基于知识进行推理，从而得出专家知识范围内最佳的加工工艺参数。获得最佳 加工工艺参数的另一种途径是利用最优化技术对问题求解，由于材料加工中加工参 数与加工效果之间存在高度的非线性关系，且不能用数学关系的显示表达，因此难 1 基于b p 神经网络3 0 4 不锈钢热变形工艺研究 于建立加工参数的最优化数学模型，由于人工智能神经网络( a n n ) 十分擅长表达输 入输出关系不明确的高度非线性关系，故基于人工智能神经网络( a n n ) 的优化设计， 是解决材料加工工艺参数优化的有效途径口3 。 总之，基于核电发展的需要，其基础设备尤其是不锈钢大锻件是关键，因此研 究不锈钢大锻件的锻造工艺十分重要，建立大锻件的锻造工艺模型，利用b p 神经网 络是工艺优化的一种有效方法，既达到优化3 0 4 不锈钢锻造工艺的目的，又节约研 究成本，且能提高研究效率，为此本文提出了基于b p 神经网络3 0 4 不锈钢锻造热加 工的工艺优化研究。 1 2 国内外发展状况 目前核电不锈钢大锻件制造技术为少数发达国家所掌握州5 m 儿力嘲，如日本室兰制 钢所( j s w ) 、法国克鲁索公司( c l i ) ，它们均为世界著名的核电装备制造企业 美国西屋公司和法国法玛通公司的主要铸锻件供应商。j s w 自2 0 世纪6 0 年代后期开 始涉足核电大锻件制造，拥有包括第三代核电的大锻件制造技术，该公司为法国法 玛通公司提供的第三代核电r p v 接管段锻件达3 1 6 吨，采用4 9 0 吨钢锭。在奥氏体 不锈钢大锻件方面，j s w 采用实验和f e m 模拟的方法，从5 0 k g 的缩比钢锭制备试样， 研究再加热温度、锻造压下量和锻造道次之间的关系以及再结晶与晶粒生长之间的 关系，确定了大型奥氏体不锈钢锻件最合适的锻造条件。在此基础上，制定了详细 的锻造工艺方案，并制造出1 1 0 万千瓦核电堆内全尺寸中心支撑件，采用1 0 3t 纯净 钢锭锻造，其外径为3 9 0 4 m m 、厚度为5 4 4 m m ，重量约5 0t 。c l i 的空心钢锭制造技术 在国际上首屈一指，所有核电、石化容器筒形锻件全部采用空心钢锭制造，大幅降 低生产成本。百万千瓦核反应堆压力容器接管段接管翻边成形技术、特大型管板锻 造技术、泵壳锻造技术、主管道制造技术等代表着该公司在锻造领域的技术实力例。 c l i 制造的大型奥氏体不锈钢产品包括：核电r p v 的底板、项盖、支撑等板形锻件， 壳体、环件等空心锻件，以及联结r p v 与主泵和s g 的冷热主管道锻件。c l i 大型不 锈钢锻件锻造技术的关键在于通过控制晶粒度优化其锻造工艺，具体来讲就是研究 3 0 4 不锈钢的动态再结晶、静态再结晶规律，以及两个火次之间加热温度、时间对晶 粒大小的影响规律，在此基础上优化锻造工具形状和大小、变形量，并同时考虑不 锈钢材料的屈服应力对温度及应变率的敏感性，进而制定合理的锻造工艺，最终实 现不锈钢锻件的控制锻造。总之，国外先进技术表明：生产优质的核电不锈钢大锻 件关键在于锻件内部晶粒细化和均匀，其技术的核心就是锻造过程中大锻件内部晶 2 第一章绪论 粒度的有效控制。因而在尽可能接近于大型锻造工艺条件下对材料进行深入细致研 究，是制定合理锻造工艺的基础，更是进一步优化工艺的关键所在，最终形成比较 科学完善的制造技术，获得质量满足要求且稳定生产的优质产品。 制造大型核电奥氏体不锈钢锻件涉及众多学科领域，技术难度很大，因而，在 加强新材料及制造技术研究的同时，国外在炼钢、热锻、热处理等关键工艺环节加 大设备技术改造及新装备投入的力度，以确保制造过程的科学化与可控化。我国在 奥氏体不锈钢冶炼、加工及性能等方面的研究也较多n n 1 儿1 2 1 。宝钢、太钢的不锈钢 精炼技术水平较高，其钢锭的纯净度、均匀度均以达到国外先进水平；北京钢铁研 究总院研究奥氏体不锈钢在热轧中变形温度、变形参数与流变应力、再结晶以及再 结晶晶粒度之间的关系，建立了相关数学模型，并用于钢板控轧；上海材料研究所 针对3 0 4 不锈钢在核电环境下的应力腐蚀敏感性及微观结构与显微硬度变化进行了 研究。上海重型机器厂是我国不锈钢大锻件制造技术的先进企业之一，其技术要点 采用电渣熔铸取代普通的真空浇注，钢锭的均匀性和纯净度得以提高，该厂分别于 1 9 9 9 年和2 0 0 3 年研制了3 0 0 m w 核电站安全阀不锈钢( o o c r l 7 n i l 2 m 0 2 ) 锻件及中国 实验快堆工程堆芯不锈钢( 3 0 4 ) 锻件，最大锻件重约1 1 5t ，产品满足相关标准要 求，而3 0 4 不锈钢热变形特性及锻造工艺控制未见报道。核电用3 0 4 不锈钢属 c r - m n n i 高合金钢，国内对在大型锻造过程该钢种的热变形及微观组织变化的研究 较少，但在电站护环用m n l 8 c r l 8 n 钢的研究较为活跃。m n l 8 c r l 8 n 护环钢属c r - m n 高 合金钢，其c r 含量与3 0 4 相当，m n 含量为3 0 4 的1 0 倍以上，尽管它的主要合金成 分与3 0 4 钢有很大差异，但同为奥氏体不锈钢，其热锻工艺的关键也是锻件的晶粒 控制。我国自2 0 世纪8 0 年代后期开始m n l 8 c r l 8 n 护环钢相关研究工作，一重集团 研究m n l 8 c r l 8 n 钢的热锻临界变形抗力、室温下冷强化变形量与力学性能的关系， 燕山大学对该钢的热变形力学行为进行了研究，获得了其动态再结晶激活能及峰值 应力o ，、应变，与z e n e r h o l l o m a n 参数的关系；太原科技大学做了m n l 8 c r l 8 n 钢 塑性变形基本工艺参数的试验研究，得到热塑性曲线、动态和静态再结晶图和不同 应变率和温度下的应力应变曲线等结果，建立了该钢种在热锻工艺条件下的动态再 结晶和静态再结晶模型，提出了护环扩挤复合成形的热锻新工艺，并进行了数值模 拟与实验研究。在相关的研究领域，日本j c f c 在奥氏体不锈钢大型锻件( j i ss u sf 3 0 4 材质，相当于3 0 4 不锈) 的制造工艺及材料性能研究方面，为确定能在生产中实 现大锻件细而均匀晶粒所适合的锻造条件，进行了实验室及f e m 分析，基于试验分析 结果生产出合格的大型奥氏体不锈钢锻件。 3 基于b p 神经网络3 0 4 不锈钢热变形工艺研究 上述国内研究工作从一个侧面反映了我国大型锻造领域相关材料研究的现状， 借鉴国外同类先进技术研究不难看出之间的差距。国内以往的材料及工艺研究中的 模型及方法过于单一，具体表现为对钢的动、静态再结晶和塑性等材料重要行为， 只限于单火次或简单应力应变条件下的研究，未能考虑实际生产的多火次、多工步 变形及复杂应力状态。多火次加热、多工步变形是大型锻造的固有特征，这种冗长 的自由锻造变形过程引起温度、应力和变形分布的不均匀性，造成大型锻件中复杂 的动态、静态再结晶，不同火次之间的再加热更使得锻件微观组织的变化复杂。因 此，如果不充分考虑多火次重复加热、反复变形这一因素，会使研究结果与实际生 产差别较大，也就很难为大型锻造工艺与技术提供有效的科学指导。 1 3 本课题的研究内容 本研究采用热模拟实验，3 0 4 不锈钢热加工模型模拟和b p 神经网络工艺参数优 化相结合的研究方法，进行3 0 4 不锈钢的热加工模拟研究，建立3 0 4 不锈钢热变形 的本构关系、动态和静态再结晶模型；确定3 0 4 不锈钢大锻件热加工( 锻造) 变形 温度，应变速率，变形程度，应力状态组织结构变化和再结晶晶粒变化的规律，利 用b p 神经网络对3 0 4 不锈钢大锻件热加工( 锻造) 的工艺参数进行优化，通过细化 晶粒来控制锻件质量。 ( 1 ) 3 0 4 不锈钢热模拟试验，采用压缩实验方法，试验设备为g l e e b l e 一1 5 0 0 0 热 模拟试验机。分别自钢锭、各变形工步的中间毛坯切取不同试样，以研究多工步、 多火次条件下该钢种有关模型。参数范围初步拟定为变形温度9 0 0 1 2 5 0 c o 、变形程 度1 0 、变形速率0 0 1 、0 1 、1 o 、5 0 条件下，实测该钢种屈服应力变化，采用 数字光学显微镜测试其晶粒度大小及分布，研究并建立其本构关系； ( 2 ) 建立3 0 4 不锈钢大锻件热加工动态和静态再结晶模型；确定3 0 4 不锈钢大锻 件热加工( 锻造) 变形温度，应变速率，变形程度和再结晶晶粒尺寸变化的关系； ( 3 ) 利用b p 神经网络对3 0 4 不锈钢大锻件热加工( 锻造) 的工艺参数进行优化， 通过控制再结晶晶粒的尺寸来控制锻件质量。 ( 4 ) 通过生产工艺失效分析( f m e a ) 以及理化性能试验，验证基于b p 神经网络 对3 0 4 不锈钢大锻件热加工( 锻造) 的工艺参数进行优化的有效性，同时验证3 0 4 不锈钢大锻件热加工模型模拟变形温度、变形速率分别和再结晶晶粒变化之间的关 系。 4 第一章绪论 1 4 本课题研究的目标和意义 通过热模拟实验，确定3 0 4 不锈钢大锻件热加工( 锻造) 变形温度、变形速率 分别和再结晶晶粒变化之间的关系；建立3 0 4 不锈钢大锻件热加工模型，基于b p 神 经网络对3 0 4 不锈钢大锻件热加工( 锻造) 的工艺参数进行优化，通过生产工艺失 效分析( f m e a ) 以及理化性能试验，验证基于b p 神经网络对3 0 4 不锈钢大锻件热加 工( 锻造) 的工艺参数进行优化的有效性，同时验证3 0 4 不锈钢大锻件热加工模型 模拟变形温度、变形速率分别和再结晶晶粒变化之间的关系。确定3 0 4 不锈钢大锻 件热加工( 锻造) 变形温度，应变速率，变形程度，应力状态组织结构变化和再结 晶晶粒变化的规律，进而达到控制锻件质量的目的。 本课题基于b p 神经网络的3 0 4 奥氏体不锈钢热变形工艺参数优化，旨在通过热 模拟及相关性试验对奥氏体不锈钢大锻件3 0 4 不锈在热变形条件下力学机制及 微观组织结构变化规律进行研究，探究不锈钢大锻件锻造过程的晶粒度演变机制。 研究成果可为核电奥氏体不锈钢大锻件生产中的塑性加工质量预报和控制技术提供 可靠的科学依据；该研究对解决实际生产中热锻开裂、晶粒粗大且不均匀、工艺过 程冗长等难点技术问题有重要的理论价值；对于提高我国核电设备的大锻件制造技 术水平，促进第三代核电基础件的自主制造有着极其重要的科学意义和实际价值。 5 第二章3 0 4 不锈钢热变形模拟实验及结果分析 第二章3 0 4 不锈钢热变形模拟实验及结果分析 由于3 0 4 奥氏体不锈钢因n i 、c r 、f e 三元素性质相差小，因此液相线一固相线间 温差也小，凝固时存在的成分过冷作用较弱，进而导致3 0 4 不锈钢铸态下柱状晶比较 发达，晶粒粗大。又由于3 0 4 不锈钢是单一奥氏体，没有相变，无法通过热处理方式 来改变其组织。3 0 4 不锈钢属于典型的低层错能( 其层错能约2 1 m j m 2 ) 金属n3 i ，形变 是其主要的塑性变形方式。因此提高3 0 4 不锈钢综合性能，只有通过严格控制高温锻 造参数来细化晶粒、改善力学性能。奥氏体不锈钢在高温热变形时，其组织内部存 在两种相反的过程，即连续的加工硬化过程和动态回复或动态再结晶软化过程。由 于动态恢复和动态再结晶消除了加工硬化所积聚的位错，提高了金属及合金的热塑 性，晶粒组织细化，进而提高了材料的综合性能。 本文通过使用g l e e b l e - 1 5 0 0 d 热模拟试验机做热压缩实验，就变形温度、变形速 率以及变形量等重要因素对铸态下3 0 4 不锈钢的显微组织影响进行研究。通过显微组 织的比较，直接观察宏观参数对微观组织的影响，为合理制定锻造工艺有效控制组 织性能，细化晶粒提供依据。 2 1 试验材料及试验方法 2 1 1 试验材料 实验选用太钢生产的3 0 4 不锈钢，化学成分如表2 1 。试件是通过真空感应炉炼得 坯锭，然后制成中l o m m x1 5 m m 铸态试件。 表2 - 13 0 4 不锈钢的化学成分( ) t a b l e2 13 0 4s t a i n l e s ss t e e lc h e m i c a lc o m p o s i t i o n ( ) 化学成分 cc rn ins imnsp 含量 0 0 61 8 08 10 0 50 4 30 9 50 0 1 20 0 2 8 2 1 2 试验方法 用g l e e b l e 1 5 0 0 d 热力学模拟试验机实验进行单向压缩试验。根据实际经验锻造 温度参数为：变形温度9 5 0 c 、1 0 0 0 。c 、1 0 5 0 、1 1 0 0 、1 1 5 0 、1 2 0 0 。c ，变形 量0 3 、0 5 ，变形速率0 0 1s 1 、0 1 s 1 热变形工艺：试件加压温度小于1 1 0 0 时两端 面涂抹高温润滑剂和石墨减少摩擦。当加压温度大于1 1 0 0 时，两端面加旦片防止 高温粘结。加热温度将试件以5 s 的加热速率升温到1 1o o ( 鉴于铸态下试件不 可避免的一些缺陷例如气孔、疏松、偏析，加热温度定于1 1 0 0 ，减少其对实验结 果的影响) ，保温时间为3 m i n ，然后在以5 * c s 降温到加压温度保温3 m i n ，然后在根 7 基rb p 神经旧络3 0 4 不锈钢热变形r 艺研究 据预先设定的变形工艺条件下对试什进行压缩变形，之后迅速水淬。其中大于1 1 0 0 的试件升温到1 2 0 0 ，其他实验条件同1 1 0 0 c 变形条件样。试件再结晶的热变 形工岂如图2 1 所示。试件采用f e c l 3 和酒精溶液腐蚀后观看金相组织。然后在 0 l y m p u s m 2 0 金相显微镜( 如图22 ) 下观测其晶粒尺寸，结果见表22 。 ( 1 )( 2 ) 囤2 - 1 试件再结晶的热变形工艺 f i g u r e2 - 1s p e c i m e nr e , c r y s t a l l i z a t i o np m e e s s o f h md e f o r m a t i o n 图2 - 2 光学显截镜 f i g u r e 2 - 2o p t i c a lm i c r o s c o p y 22 试验结果及分析 221 当应变速率、变形量一定时，不同的温度对真应力一真应变的影响 用g l e e b l e 1 5 0 0 d 热模拟试验机对试件进行压缩时，发现铸态试件的一端的红 热度比另一端的要大，压缩完试件迅速水淬，待f 一步金相观察。通过和以往的锻 态试件相比，铸态3 0 4 奥氏体不锈钢的压缩试件端面呈现椭圆形，而不像锻态下试件 r 第二章3 0 4 不锈钢热变形模拟实验及结果分析 整体呈现鼓肚状。这是由于铸态下的试件柱状晶比较发达，而且试件取的位置或多 或少的存在着偏析( 由于偏析的存在，导致试件电阻的不同，使用g l e e b l e $ 1 1 热时试 件电阻大的一端产生的红热度比较大) ，在g l e e b l e 1 5 0 0 d 热模拟试验机做压缩试验 时，由于成分偏析以及端面的摩擦力影响【1 4 1 ，导致试件受力不均，进而压缩试件呈 现椭圆形。应变速率、变形量以及温度对试件的真应力真应变影响如图2 - 3 所示。 c l 。 o 喜。t 0 0 r 二芗4 1 0 舶 稍 - o 篆 穴舯 二 粒 舶 4 口 o 叁， c 捉 毫邕， 舯 渤 n 棚 o 械变 舢 榔成褒舶 c 豺c o c o c “e ”c 。o由盘 椰j 碗变n ( c ) = o 5 ，亡= 0 1s - 1 图2 - 33 0 4 不锈钢热变形真应力一真应变曲线图 f i g u r e2 - 33 0 4s t a i n l e s ss t e e lh o td e f o r m a t i o nt r u es t r e s s - t r u es t r a i nc u l n e s 9 基于b p 神经网络3 0 4 不锈钢热变形工艺研究 图( a ) 为变形量为3 0 ，应变速率为0 0 1 s 1 ；( b ) 为变形量为5 0 ，应变速 率为0 0 1 s 1 ；( c ) 为变形量为5 0 ，应变速率为0 1 s 1 。坐标中的负号( 一) 只代表 加力的方向即压缩。由图2 3 可以看出相同的应变速率、变形量下随着温度的不断增 加，3 0 4 奥氏体不锈钢真应力一真应变的曲线不断的降低。图( a ) 和图( b ) 毛= o 0 1 s 一1 ，从曲线可以观察到e = 0 - - 0 0 4 时应力出现一个“峰值”，这是因为铸态下的试件 存在疏松( 或气孔等缺陷) ，在应变速率较低的压缩时，应力出现一个短程陡降的过 程( 即实际锻造过程中的压实过程) ，而后随着应变的增加应力值也不断的增加即加 工硬化过程。这种短程陡降会随着应变速率的增加而变得不明显，这是由于大的变 形速率压缩时，锻合非常迅速。从( b ) 和( c ) 中可以看出a = 5 0 ，宅从0 0 1 s 1 增 ) j n n 0 1 s 1 时这个“峰值”已经消失了。通过比较，试件在同一温度下，流变应力随着 应变速率的增加而增加即加工硬化越明显。同一应变速率、变形量下，流变应力随着 温度的升高而降低。同一温度、应变速率下，变形量越大，流变应力越高。在实际 生产3 0 4 奥氏体不锈钢大锻件的过程中铸态试件的初锻过程一般的变形量在4 0 左 右，这是由于高温下大的压下量会使3 0 4 奥氏体不锈钢产生裂纹。由真应力真应变 图可知铸态下的流变应力o 1 8 0 m p a ，属于低流变应力热变形钢。由图( a ) a s = 3 0 、毛= 0 0 1 s 1 ，t 1 0 5 0 c 开始动态再结晶。因此对大于1 0 5 0 0 不同温度下，变形量为5 0 、应变速率为0o l s 一1 的试件进行金相观察。如图2 4 所示： 原始铸志 谶 1 0 0 c ”05e = 00 1s 1 1 1 5 0 ca c l 056 - 00 ls 图2 - 4 不同温度下3 0 4 不镑钢的显微纽织图 f i g r e2 4 md i f f e r e n t t e m p e r a t u r e so f3 0 4s t a i n l e s ss t e e l m i c r o - o r g a n i z a t i o nc h a r t 从原始铸态组织可见主要由白色的一次枝晶、二次枝晶和黑色的奥氏体基体构 成，晶粒尺寸最大为2 0 0i ti n ，当温度达到1 0 5 0 试件被压缩时，试件的组织发生变化， 由于变形量的不断增加，位错密度的增加，导致畸变能的提高，试件由开始的加工 硬化开始转型为动态再结晶。也即是柱状枝晶破碎成为再结晶的形核基点，晶界处 晶粒形核并且长大，开始动态再结晶。在大的晶界处出现细小的晶粒，但此时的动 态再结晶的分数比较少，主要是大部分晶粒被拉长成为纤维组织。随着温度的继续 提高，再结晶储备的能量增加，加速动态再结晶形核，新的晶粒开始不断的形核并 且长大。温度为1 1 0 0 c 时，被拉长的纤维组织消失，品粒主要是以等轴状为主，此 时的晶粒尺寸还是比较大。从l 1 0 0 c 的金相图中，我们可以从晶界观察到些小黑 点，这是动态再结晶时，已经形核但是还没有来的及长大的晶粒。当温度继续增加 到1 1 5 0 c 时，晶粒明显得到细化，而且比较均匀。在金相图中存在着链状的细小晶 粒群，这也再次证明动态再结晶的形核是在晶界处，并且通过原子的扩散达到晶界 基于b p 神经网络3 0 4 不锈钢热变形工艺研究 的向外迁移即晶粒长大的过程。由显微组织金相图及真应力真应变曲线可知，铸 态下的3 0 4 奥氏体不锈钢初锻过程，晶粒的尺寸大小随着温度和变形量的不断提高而 得到明显的细化。但由于铸态3 0 4 不锈钢高温塑性相对差，大的变形量会使锻件产生 大的锻造裂纹，初锻的变形量应该较小，为了提高实际的产品的生产效率，大锻件 的初锻的变形量为4 0 左右，在以后的锻造道次过程中可以提高变形量来达到细化 晶粒的目的。因此，实际大锻件生产应该在较高的锻造温度下，较小的变形量和应 变速率情况下，对大锻件进行锻造可达到细化晶粒提高锻件综合性能的目的。 2 。3 热变形激活能确立 8 0 星 7 0 毒 6 0 5 0 4 0 3 0 2 0 t ”c 图2 - 5 铸态3 0 4 不锈钢不同应变速率下的峰值应力、峰值应变与温度的关系 f i g u r e2 - 5a s c a s t3 0 4s t a i n l e s ss t e e lu n d e rd i f f e r e n ts t r a i nr a t e p e a ks t r e s s ，p e a ks t r a i na n dt e m p e r a t u r e 通过线性回归得出铸态3 0 4 不锈钢发生动态再结晶时应力峰值唧、应变峰值p 与 温度及应变速率的关系如图2 5 所示，从图中可知，随着温度的增加，峰值应力唧、峰 值应变p 曲线均呈下降趋势，而随着应变速率的增加，二者亦相应增加。换言之， 随着热变形温度的不断升高及应变速率的降低，动态再结晶越容易发生，晶粒越容 易细化。热变形中峰值应力、温度t 、应变速率毛是影响动态再结晶的主要因素。含 有这些参量的热变形方程式可用同蠕变过程相似的公式表示： 叠= a 仃：e x p ( - q r t ) ( 2 1 ) 对公式( 2 - 1 ) 进行取对数及求导变换可得公式( 2 2 ) ： q = 2 3 n r a l g c r 。i o ( i l t ) l ：一锄， ( 2 2 ) 式中，t 为热力学温度，r 为摩尔气体常数，q 为热激活能，n 为应力指数。由试验数 据带入公式可以得出热变形激活能q = 3 8 3k j m o l 。 1 2 第二章3 0 4 不锈钢热变形模拟实验及结果分析 2 43 0 4 不锈钢热压缩再结晶晶粒尺寸 利用光学显微镜对不同工艺的再结晶晶粒尺寸进行测量，测量结果见表2 2 。 表2 - 23 0 4 ；例b 1 热压缩试验再结晶晶粒尺寸结果 t a b l e2 - 23 0 4s t a i n l e s ss t e e lh o tc o m p r e s s i o nt e s tr e s u l t so fr e c r y s t a l l i z a t i o ng r a i ns i z e 2 5 本章小结 本章进行了3 0 4 不锈钢锻造热变形工艺试验，分析了其过程及其规律：同一应变 速率、变形量下，铸态3 0 4 不锈钢流变应力随着温度的升高而降低。同一温度、应变 速率下，变形量越大，流变应力越高。同一温度下，流变应力随着应变速率的增加而 增加即加工硬化越明显。当应变速率、变形量一定时，温度越高越有利于动态再结 晶。对于铸态下的3 0 4 不锈钢初锻过程，应该尽量提高锻造温度。使得大锻件内部晶 粒得到充分的细化，进而达到完善组织、提高锻件综合性能的目的。铸态下3 0 4 不锈 钢的热变形激活能为q = 3 8 3k j m o l 。此结论对后续的模型建立和b p 网络的设计提供 基础。 1 3 第三章3 0 4 不锈钢热加工的软化过程及其模型 第三章3 0 4 不锈钢热加工的软化过程及其模型 3 1 锻造概述 锻造是利用锻压机械对金属坯料施加压力，使其产生塑性变形，以获得具有一 定机械性能、一定形状和尺寸的锻件的加工方法。锻造和冲压同属塑性加工性质， 统称锻压。锻压是锻造和冲压的合称，是利用锻压机械的锤头、砧块、冲头或通过 模具对坯料施加压力，使之产生塑性变形，从而获得所需形状和尺寸的制件的成形 加工方法。锻造是机械制造中常用的成形方法。铸锭经过热锻压后，原来的铸态疏 松、孔隙、微裂等被压实；锻合内部缺陷；原来的枝状结晶被打碎，使晶粒变细； 同时改变原来的碳化物偏析和不均匀分布，使组织均匀，从而获得内部密实、均匀、 细微、综合性能好、使用可靠的锻件。锻件经热锻变形后，金属是纤维组织；经冷 锻变形后，金属晶体呈有序性。通过锻造能消除金属的铸态疏松，锻件的机械性能 一般优于同样材料的铸件。机械中负载高、工作条件严峻的重要零件多采用锻件。 金属在变形前的横断面积与变形后的模断面积之比称为锻造比。 锻造按坯料在加工时的温度可分为冷锻，热锻和温锻