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基于平面应变压缩模型的TA15钛合金热强旋组织性能预测研究

2013-09-16徐文臣王春晓单德彬

材料科学与工艺 2013年4期
关键词:旋压再结晶钛合金

徐文臣,陈 勇,王春晓,单德彬,郭 斌

(哈尔滨工业大学金属精密热加工国家级重点实验室,哈尔滨 150001)

钛合金以其密度低、比强度高、耐热耐蚀等优点在航空航天中得到日益广泛的应用,其薄壁回转体构件越来越多采用旋压技术成形[1-4].然而,由于钛合金室温强度高、塑性低,大多数钛合金需热旋成形,但钛合金的导热性极差,使得其热旋成形难度较大.目前钛合金的热旋压技术的研究多集中于如何提高成形的精度,而对热旋过程的组织和性能控制研究缺乏有效理论指导,制约着钛合金旋压性能的提高[5-6].相关旋压变形规律的研究认为,旋压变形主要是轴向伸长和径向压缩,切向变形较小,即旋压变形可近似认为是平面变形[7-9].因此,本文通过建立与热旋变形相近的简单的平面应变热压缩物理模拟模型,研究变形参数对钛合金平面压缩过程中的组织性能演变的影响规律,并以此为基础采用BP神经网络对旋压过程组织性能演变进行预测,为钛合金热旋过程的组织性能精确控制提供指导.

1 实验

本试验材料选用TA15钛合金(Ti-6Al-2Zr-1Mo-1V)热锻棒材,其相变点大约是995℃,再结晶开始温度是800℃,结束温度是950℃,棒材的化学成分见下表1.该合金的原始组织如图1,由等轴状的初生α相和转变β相组成.

为模拟以轴向流动为主的旋压变形,本文建立如图2的平面应变压缩模型来模拟旋压变形.平面应变热压缩试验在Instron5569电子万能试验机上进行TA15合金的.钛合金热压缩温度取值为650~800℃,变形速率采用0.01~1.0/s,压缩变形程度为20~80%.采用线切割将试样加工成5mm×5mm×10 mm的长方体.为减小模具和试样之间的摩擦,在试样表面涂抹高温玻璃润滑剂.为保证变形过程中温度均匀,变形前将试样保温5~10s后再进行热压缩,保压5s钟再取出试样.

表1 TA15合金棒材的化学成分

图1 TA15合金的原始组织形貌

旋压试验采用的TA15钛合金锻棒机加而成,内径100 mm,厚8 mm.旋压前芯轴预热到400~500℃,坯料表面喷涂玻璃润滑/保护剂,旋压800℃.旋压进给比为0.6~0.8 mm/r,旋压实际变形量如表1所示.

图2 平面应变压缩模型

本文利用Image-Pro Plus 6.0图像分析软件自动判断测量目标,并对再结晶的体积分数、初生α相的尺寸等参数进行定量的表征.借助显微硬度测试仪进行显微硬度的测量,试验力是500 g,加载时间10~15s,.为保证平行,在测量显微硬度试验前必须将其上下面磨平,这样可以避免压痕出现倾斜,引起测量的误差.每个试样上沿平行于压缩的方向进行10个显微硬度的测试,然后取其平均值作为最终的数据.

表2 旋压道次变形量分布 %

2 平面压缩和旋压过程组织演变的相似性分析

TA15钛合金热强旋和平面应变热压缩微观组织的演变如图3所示,其变形温度在800℃左右,变形速率为1.0/s左右.从图中可以看出,在减薄率为20%时,原始组织中部分晶粒开始沿轴向被拉长,但仍有一些晶粒并没有发生变化,与相同条件下热压缩组织相似.当减薄率接近50%时旋压组织与经过50%变形量的平面热压缩组织均发生了较明显的变化,原始的组织形态已经很难观察到,大部分晶粒都被沿着轴向拉长成为纤维状.当总减薄率达到80%时旋压组织的条状纤维更加明显,微观组织细小均匀,而变形程度为80%时热压缩试验得到的微观组织也形成明显细小的纤维状组织,但是不如热强旋组织均匀.然而总体来说,在相同的变形程度下热压缩试验得到的微观组织和热强旋试验得到的微观组织是相似的.

3 平面应变热压缩过程微观组织演变

图4为不同变形条件下平面压缩后微观组织的演变情况.从图中可以看出,在平面压缩变形过程中,金属主要轴向流动.随着压缩量的增加,显微组织逐渐细化,并沿轴向出现纤维组织.随着变形温度的升高,微观组织发生动态软化,到800℃产生明显的动态再结晶.随着变形速率的增加,初生α相逐步减少,β转变组织逐渐增多.

图3 T=800℃和ε·=1/s时,不同的变形程度下热强旋和热压缩试验的微观组织

图4 不同变形条件下的平面热压缩组织

图5~7为基于Image-Pro Plus 6.0图像分析软对经830℃,1 h退火后的平面压缩组织进行定量分析,测得不同变形条件下的初生α相尺寸、再结晶分数和显微硬度的变化情况.从图5~6可以看出,随着变形程度的增大、变形温度的升高、变形速率的增加,初生α相尺寸逐步减小,再结晶分数逐渐增加.这是因为变形程度增加使得材料的畸变能较大,温度越高则原子的扩撒和迁移加快,再结晶更容易发生,使得α相的尺寸减小,再结晶体积分数增加.而变形速率增大,变形的时间相应的较短,位错密度较高,畸变能较大.此外,变形速率的增加使得变形过程中产生显著的变形热,由于钛合金本身的导热性很差使得变形热难以迅速散失,导致材料内部由于变形热产生显著温升,从而导致再结晶比例增加,α→β转变加快.

图5 恒定变形速率下,变形温度和压缩量对初生α相尺寸的影响

图6 恒定变形速率下,变形温度和压缩量对再结晶体积分数的影响

图7 恒定变形速率下,变形温度和压缩量对显微硬度的影响

由图7可知,随着变形程度的增大、变形温度的降低、变形速率的增加,显微硬度也呈增大趋势.由于钛合金在变形过程中产生加工硬化,变形程度越大,加工硬化效应越明显,使得显微组织的硬度升高.值得注意的是,当变形温度为650℃和700℃、变形程度为20%时,在各个变形速率下显微硬度的变化不大.这是因为变形程度较低并且变形温度也相对较低,材料中塑性变形较小且不均匀,变形速率对钛合金力学性能的影响较小,所以显微硬度差别不大.当变形程度达到50%和80%时或者温度达到750℃和800℃时,塑性变形比较充分,由于钛合金是应变速率敏感材料,此时其显微硬度随着变形速率的增加而逐渐增大.

4 TA15钛合金热旋变形组织性能预测

本文采用MATLAB软件,利用BP人工神经网络方法,以变形温度、变形量和变形速率为输入变量、以TA15钛合金中初生α相晶粒尺寸、再结晶体积分数以及显微硬度为输出变量,建立了3×7×3的三层BP神经网络,来对旋压过程的组织性能演变进行预测.本文以平面应变压缩试验数据为训练样本,对BP网络进行训练,并以7道次旋压数据作为非样本数据对该BP网络进行测试,以分析基于平面应变压缩模型预测旋压过程组织性能预测的可行性.图8为采用该BP网络对各道次旋压组织性能预测结果与实测值的比较曲线.由图可知,BP网络预测的初生α相尺寸、再结晶分数及硬度变化与实测值变化趋势一致,其中对初生α相尺寸预测值和实测值之间的相对误差大都在9%以内,只有第4号样本的误差在14%左右;对再结晶分数的预测值和测试样本值之间的最大相对误差约12%之内;对显微硬度的预测值和测试样本值之间的相对误差约在7%以内.结果表明本文所建立的BP神经网络预测模型的预测误差较小(在15%以内),说明采用平面热压缩试验来预测钛合金热旋压过程的组织性能演变具有较好的可行性.需要指出的是,随着变形量的增大,采用该模型对旋压过程的组织性能演变预测值和实测值得偏差有增大趋势,这可能与旋压过程中大减薄率为多道次累积实现的,比平面压缩中的单次变形微观组织变形更均匀有关,因此有必要继续研究多道次变形对组织均匀性的影响规律.

图8 测试样本的实测值和预测值比较

5 结论

1)平面应变压缩和旋压变形的显微组织演变是比较相似的,均发生轴向流动为主的变形,随着变形程度的增大微观组织逐渐拉长成为细小的纤维组织.稍有不同的是平面压缩变形的微观组织不如多道次强旋变形组织均匀.

2)在平面应变压缩变形时,随着变形程度的增大、变形温度的升高、变形速率的增加,初生α相尺寸逐步减小,再结晶分数逐渐增加.随着变形程度的增大、变形温度的降低、变形速率的增加,显微硬度也呈增大趋势.由于钛合金的应变速率敏感性材料,应变速率对显微组织和硬度的影响在高温和大变形量时表现更为显著.

3)采用MATLAB软件,利用BP人工神经网络,以变形温度、变形量和变形速率为输入变量、以TA15钛合金中初生α相晶粒尺寸、再结晶体积分数以及显微硬度为输出变量,建立了3×7×3的三层BP神经网络预测模型,对旋压过程的组织性能演变进行了预测.结果表明,本文所建立的BP神经网络预测模型的预测误差在15%以内,证明平面热压缩试验来模拟和预测钛合金热旋压过程的组织性能演变具有较好的可行性.但是,采用该模型对旋压组织性能预测误差有随着减薄率增大而增大趋势,这与旋压多道次变形较平面压缩的单道次变形更为均匀有关.

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