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Cr-Mo-V钢在热成形中的微观组织演化动力学的材料数据

Mehdi Soltanpour *，Jun Yanagimoto

东京大学工业科学研究所，Komaba 4-6-1，Meguro，Tokyo 153-8505，Japan

文章信息：

文章历史：

收到2011年6月7日

收到修订格式2011年9月5日

接受2011年10月8日

在线提供2011年10月17日

摘要:本文提出了描述微观结构演化动力学的材料数据的采集方法。所获得的材料数据可以被视为“材料基因组”，因为它给出了我们在热锻或热轧过程中估计微观组织演化的基础。高合金钢材料基因组诸如Cr-Mo-V工具钢可通过一系列单道次、双道次压缩实验获得，逆分析获得流动曲线、压缩试样的显微金相和材料数据中的系数的回归分析。最后，获得的材料基因组的有效性通过塑性变形和微观结构演化的耦合模拟证明。

关键词：热成形，微观组织演化，分析方法，Cr-Mo-V JIS SKD61（AISI H13，DIN 1.2344），工具钢

1. 简介

对结构金属的最重要的需求是其良好的机械性能，如高强度，伸长率，韧性和耐腐蚀性，这是由热成形产品的微观组织决定的。针对优化成形产品的微观组织成形条件，我们应结合变形分析，温度分析和微观结构分析来研究变形和微观组织的演变过程。 Beynon和Sellars的热轧研究（1992）可能是第一次尝试将变形、微观组织和温度进行耦合分析。

工具钢通过控制成形工艺参数来获得精确的微观组织控制。为了确定高温成形过程中工具钢的冶金特点，进行了一些研究。Imbert等人 （1984）利用动态再结晶类型的流动曲线研究了三种不同类型的工具钢的热加工性和层间软化。Imbert和McQueen（2000）也研究了两种其他类型工具钢的流动曲线达到峰值强度，并计算了流动曲线的速率灵敏度以及碳化物对峰值应变的影响。Ryan和McQueen（1986a，b）和Imbert和McQueen（2001）通过热扭曲试验进行了工具钢的流动应力，动态再结晶和层间软化的一些其他研究。根据其结果，流动应力随着溶质和沉淀物浓度的增加而增加。 上述关于工具钢的研究尝试通过对某一实验条件即温度和应变速率的应力 - 应变数据的金相分析和回归分析来阐明微观结构演变，并且没有给出在热成形期间冶金特性的定量描述。 Kusiak等人（1996）通过反分析在热变形期间中碳工具钢的双曲正弦方程来评估流动应力。 尽管在他们的研究中考虑了温度和应变分布，但是在它们的模型中没有完全考虑微组织构变化。

目前，微观组织演化的新型分析方案反映了热成形中应变速率和温度的瞬态变化，但这种方案需要一致的材料数据来进行微观组织演化的动力学，如加工硬化系数以及回复和再结晶的系数。 这样的材料数据可以被认为是一个“材料基因组”，因为它是我们在估计热锻造或热轧期间的微观组织演变的基础。

虽然已经进行了许多关于在热成形中的微观组织演化的研究，但是几乎所有的研究都使用代表性的值推导公式化，诸如塑性应变的量和/或成形道的平均温度。

只有一个例外是Yada等人（1983）和Senuma等人进行的研究（1984）。为了研究材料数据，他们在热变形模拟设备和高速实验磨机上进行单道次和连续道次变形测试。它们描述了最大应力，稳态应力，平均抗变形和再结晶奥氏体的晶粒直径，通过金相观测和流动曲线数据的回归分析来确定Zener-hollomon参数。他们表示一致的材料基因组可以用作微观组织分析的边界条件，反映应变速率和温度的瞬态变化。然而，它仅对普通碳钢是有效的。事实上，为了拓宽微结构分析的应用范围，更加一致的微结构演化数据是迫切的需求。他们的微结构建模方法需要非常大和昂贵的测试活动和耗时的金相分析。

减少必要的实验最小数量以获得可靠的模型显著增加了采集方法的适用性。 Jonas 等人（2009）分析了11种不同钢的流动曲线，以获得动态再结晶的Avrami动力学。他们使用微分方法定义发生动态再结晶的临界应变，采用这种方法可以避免金相实验。在他们的分析中的每个流动曲线用七阶多项式拟合和平滑。 他们还使用新的数学公式来计算硬化和动态回复系数。然而，它们的材料基因组只涉及Avrami动力学和其他冶金现象，如晶粒尺寸演化和静态事件就不包含在内。

本文介绍了高合金钢的新材料基因组。此外，提出了这种材料基因组的获取方法。由于Cr-Mo-V工具钢需要在热锻或热轧中使用变形和微观结构的数值分析来进行精确的微观组织优化，所以选择工具钢JIS SKD61（AISI H13，DIN 1.2344）作为金属样品，进行了一系列单道次和双双道次压缩试验，以及逆分析以获得流动曲线，压缩试样的显微照片和材料数据系数的回归分析。最后，通过塑性变形和微观组织演化的耦合模拟证明了所获得的材料基因组的有效性。

1. 材料基因组的获取方法

2.1 耦合热-力微观组织模型

图1表示了如何在耦合的热力-微观组织模型中使用材料基因组。 在成形过程中，在每个时间步骤中预测微观组织所必需的材料数据是加工硬化系数，动态回复系数，动态再结晶速率和动态再结晶晶粒尺寸，而静态回复系数，50％静态再结晶时间 和静态再结晶晶粒尺寸被用于通道间或变形时间步骤之后。在每个微结构分析步骤之后，平均位错密度用于在下一热力分析步骤期间的流动应力预测。

图1 耦合热-力和微组织模型

2.2 实验步骤

进行单道次和双道次压缩试验，分别获得动态和静态情况下的材料基因组。试样是从直径为8mm的热轧和冷拉的SKD61（AISI H13，DIN 1.2344）棒材上截取12mm长。在测试中使用THERMECMASTOR-Z机器。 试样的化学组成如表1所示。

表1 SKD61试样的化学成分

每个样品以10℃/ s的速率加热至1200℃，在该温度下保持4分钟，并以2℃/ s的速率冷却至变形温度。 10s后，开始变形。上述热处理条件可获得120mu;m的初始奥氏体晶粒尺寸。

单压缩试验后，为了研究变形条件对动态再结晶晶粒尺寸的影响，进行了快速淬火实验。 通过研磨，抛光和腐蚀制备用于光学金相的淬火试样。 单压缩试验在1000〜1150℃的温度范围内以50℃为间隔，在0.1、1和10（1 / s）的应变速率下进行。

用单道次变形程度分别为20％，35％和58％和至少四个合适的间隔时间进行双压缩试验。对于变形程度为20％和35％时，使用在50℃间隔的温度范围1000-1150℃; 变形程度为58％，使用1100℃的温度。 为了减少所需实验的数量，在双压缩试验中使用相同的应变速率1（1 / s），并且不考虑应变速率的使用与研究动态再结晶晶粒尺寸相同的程序，我们通过分析淬火显微照片确定静态再结晶晶粒尺寸。 在第一次变形和一定的延迟时间后，一些试样被淬火后用于光学金相。 获得SKD61（AISI H13，DIN1.2344）材料基因组的成功进行的实验总数显示在表2中。

表2 进行实验获取材料基因组

2.3 获取材料基因组的流程图

这项研究的另一个目标是以最少实验数量，最短的时间，最低的费用和最少的计算获得作为标准组件的材料基因组以得到材料基因组。 该组件也可以适用于任何其他类型的钢，并且包含一组单、双压缩试验，淬火后微观结构的金相学，以及获得在图2的流程图中简要描述的参数的计算方法。

图2 获得材料基因组的流程图

在各种温度和应变速率下进行单压缩试验。 通过反分析计算每种情况下的流动曲线。

回归分析用于获得流动曲线的应变率和温度灵敏度，加工硬化和动态恢复系数。 如下所述，也从流动曲线中计算动态再结晶速率。 为了获得动态和静态再结晶晶粒的晶粒尺寸，分别在变形之后和在一定延迟时间之后淬火试样。如流程图所示，为了定义静态现象，进行双重压缩试验。 使用反向分析和应变恢复方法计算软化分数。然后通过回归分析计算定义静态回复系数和静态再结晶动力学的参数。

3.SKD61的材料基因组（AISI H13 / DIN 1.2344）

3.1 微观组织和回复的动态变化

3.1.1 通过反分析测定流动曲线

进行单道次压缩试验，以获得热成形金属的流动应力。 将样品置于两个模具之间，并使用感应线圈加热。 使用PID控制器和连接到样品的热电偶的反馈信号来尝试控制温度。 在试验期间，由于摩擦，热传导和内部发热，温度和塑性变形趋向于表现出不均匀的分布。 为了补偿变形和温度不均匀分布对流动曲线的影响，进行了逆分析。 在测试结果的逆分析中使用以下流动应力方程:

其中εc是动态再结晶开始的临界应变，εmax是对应于最大应力的应变。 通过逆分析计算F1，n，εc和F3。 其他系数是相关参数，可使用流动应力曲线的连续性及其一阶和二阶导数计算。Yanagida（2003）等人描述了逆分析和热机力有限元分析的细节。

逆代码的输出可能包含对数值解的性质的不可接受的结果，即使反码在合理的误差内收敛。 因此，动态再结晶流动曲线中的最大应力与Zener-hollomon参数对数之间的关系用于检验数值反演分析的有效性。 此参数由

其中T表示变形温度(K)，QDRX是动态再结晶的激活能。首先，使用工具钢活化能范围内的初始值来检验反分析解的有效性。之后，通过逆分析获得的不同温度和不同应变速率下的最大应力用于回归分析以确定激活能。在本研究中，通过回归分析计算出激活能是433 kJ / mol。这个值位于Ryan和McQueen（1986a，b）先前报到的化学成分几乎相同的两个材料活化能（401kJ / mol和444kJ / mol）之间，比普通碳钢的活化能高。 Ryan和McQueen（1986b）解释是由于合金含量变化而增加。这一作用表明碳化物对动态再结晶过程中边界迁移的阻碍作用。逆分析结果的有效性如图3所示。

图3 逆分析结果的有效性

方程式 （3）表示临界应变的回归形式

随着温度的升高，临界应变降低而随着应变速率的增加，临界应变增加。 峰值应变εmax也随温度升高而降低。在许多研究中，例如Imbert和McQueen（2001），McQueen等（1995）和Tamura（1987）的研究中，临界应变与峰值应变相关系数约为0.7。 在这项研究中，尽管临界应变和峰值应变具有单独的计算方法，但在临界应变和峰值应变之间发现了0.43因子的线性依赖关系。

3.1.2 流动曲线的速率和温度敏感系数

考虑到速率敏感系数m和温度敏感系数A的影响的流动应力的一般形式可以写为

在公式 （4）中，T0是参考温度。 方程式 （5）显示了通过回归分析获得的流动应力的速率敏感性：

计算值在Imbert和McQueen（2000）研究的工具钢的速率敏感度范围内。 流动曲线的温度敏感性的回归分析得出A = 8710，高于Yanagida和Yanagimoto（2005）针对普通碳钢的得到的A。

3.1.3 加工硬化和动态回复系数

由于位错的演变和它们之间的相互作用

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