熱機軋制最新進展
Recent Developments in Thermomechanical Processing ofSteels
熱機軋制最新進展
摘要
在過去的幾十年里,熱軋過程中的熱機械控制軋制對提高鋼材的機械性能方面發揮了重要作用。精確控制再結晶、相變和應變誘導析出等各種冶金過程,業已成為世界鋼鐵工業在突破極限,提高鋼鐵性能的主要目標。因此,大量的熱軋物理和數值模擬被開發來預測鋼在熱機械加工過程中的組織和性能,以此來快速優化生產過程中的各個工藝參數。在實驗室尺度上物理模擬實際熱軋過程的最常用技術之一是熱扭轉試驗。本文分析了不同牌號的鋼種模擬熱軋板帶軋制過程中的扭轉,以確定變形對各種冶金現象產生的影響。結果表明,高溫下的變形會引起動態相變等異常冶金現象,這會影響鋼的最終組織和力學性能。這些新發現可用于精確控制熱軋后輥道上冷卻時鋼中相的體積分數。
鋼的熱機械加工,比如熱軋,包括加熱鋼坯到奧氏體化溫度,然后通過一系列的碾壓塑性變形道次獲得最終的形狀。軋制變形溫度高于或低于非再結晶溫度(Tnr),這對鋼的最終組織和力學性能有重要影響。當軋制溫度高于Tnr時,達到臨界變形量時候就會發生動態再結晶(DRX)[1],再結晶晶粒的體積分數隨著溫度的升高而增大;但隨著應變速率的增加,再結晶晶粒的體積分數逐漸減小。過去的一些實驗工作和數值模型用來預測鋼的高溫行為和合金元素的影響[2~ 4]。
最近,文獻中出現了有關在Ae3溫度以上奧氏體向鐵素體動態轉變(DT)的各種研究[5~17]。Yada和他的同事在20世紀80年代末首次發現了這種不尋常的冶金現象,在這項工作中,他們在Ae3線以上166℃的溫度下進行了熱壓縮和實驗室軋制模擬,在20年的時間內,吸引了大量的研究人員廣泛研究這種不尋常的冶金行為,并確定了DT對工業熱軋操作中的影響[19~22]。已經提出了幾種熱力學模型來解釋和預測動態相變的發生。動態相變的驅動力可以是位錯儲存能[23],外加應力的機械激活[24],或者動態相軟化產生的能量[6]。最近10年來這個主題得到很大的發展,其中包括參考文獻5的綜合性綜述論文。
本文綜述了近年來7種不同鋼種的高溫變形(與熱軋有關)結果,并對其進行了檢驗和驗證。總結了動態相變對軋制過程流動應力行為的影響,并對動態相變在軋制過程中的意義進行了評價。
材料
在過去的10年里,McGill大學的熱變形實驗室研究了7種不同成分的鋼,如表1所示。給出了正交平衡(全平衡)和準平衡的(亞穩態)Ae3溫度。正交平衡描述了在相變過程中代位元素和間隙原子都能分配的條件。另一方面,準平衡態僅僅考慮間隙原子的分配,如碳的分配。這種差異是由于代位原子比間隙原子半徑要大的多,所以代位原子擴散慢得多。
表1 鋼的化學成分(wt.%)包括正交平衡和準平衡的Ae3
上述材料為熱軋鋼板,厚度為12.5 mm,加工成直徑為φ6.3 mm、長度為22.2 mm的扭轉試件,所有的熱扭轉試驗都是在McGill大學中配備紅外輻射爐的MTS扭轉機中進行的。變形溫度均高于正交平衡Ae3,分析了在此溫度下的軟化冶金現象。實驗細節見參考文獻10、15、25和26。對于試樣1,使用Gleeble 3800熱模擬實驗機進行了更全面的熱壓縮試驗
討論
平均流動壓力
在熱變形研究中,平均流動應力(MFS)是用應力-應變曲線下的面積除以應變量來測量的。MFS的值提供了高溫變形過程中各種軟化和硬化機制的發生,如應變硬化、相變、沉淀析出和再結晶。7個不同合金試樣變形溫度和MFS之間的關系見圖1所示[10,15,25,26]。圖1a(試樣1)、1b(試樣2)、1c(試樣3)和1d(試樣4)曲線中的單個數據均來自獨立的熱扭轉實驗。實驗的細節見參考文獻25。這四種材料在高于Ae3的溫度下顯示出明顯的軟化(見曲線的最小值)。動態軟化發生在高于正交平衡Ae3溫度90℃(圖1d)。這種軟化與奧氏體向鐵素體的動態轉變有關[5],這將會更詳細地討論。
圖1 試樣1 (a)[25]、試樣2 (b)[25]、試樣3 (c)[25]和試樣4 (d)[25]的平均流動應力(MFS)隨溫度的變化關系。在這里,單個試樣在指定的溫度下進行一個道次變形。并對熱軋過程進行了多道次扭轉模擬。給出了試樣1 (e)[10],試樣5 (f)[10],試樣6 (g)[15]和試樣7 (h)[26]的MFS對溫度的依賴性。結果表明,在Ae3溫度以上出現了意想不到的動態軟化
圖1e(試樣1)、圖1f(試樣5)、圖1g(試樣6)和圖1h(試樣7)采用了不同的實驗方法。在這些實驗中,每條曲線的單個數據取自一個具有不同溫度下多個變形的扭轉樣品。實驗細節見參考文獻10、15和26。該方法模擬了實際的帶鋼和/或板帶軋制過程。因此,這些數字中的數據非常接近實際的制造過程。與圖1a-1d相似,軋制模擬結果顯示MFS低于預期值,這與變形過程中鐵素體的形成有關。在軋制模擬實驗中,發現了更高程度的軟化,因為在軋制道次之間保留下來的加工硬化有所增加。有趣的是,對于試樣1,在單一奧氏體區域的任何溫度下都有軟化的痕跡[7],這似乎表明在Ae3以上的任何溫度下都有可能誘發動態轉變,其程度主要取決于合金元素的數量和類型[6]。.一般來說,較高含量的鐵素體穩定元素提供了一個較高的溫度范圍,在此可以發生動態轉變[6]。另一方面,鈮等微合金化元素的存在可以釘扎奧氏體晶界,延緩動態轉變的發生。
連續冷卻轉換曲線分析
從流動應力曲線上觀察到的軟化現象是動態再結晶、動態恢復和動態轉變共同作用的結果。到目前為止,還沒有方法來隔離單個的冶金影響因素;然而,對熱軋鋼的塑性變形行為,建模中需要考慮動態轉變DT。盡管上述試樣DT鐵素體的微觀結構在文獻10、11、15、25、26中有所顯示,但冶金學界關注的一個問題是在淬火過程中可能會形成靜態鐵素體。上述所有熱變形實驗均在1秒內從高于Ae3的溫度淬火冷卻至室溫。為了驗證文獻中觀察結果的有效性,使用JMatPro熱力學軟件計算了所有7種合金的連續冷卻轉變(CCT)曲線,該軟件使用New Brunswick大學的合金設計和材料測試研究實驗室(AD-MTRL)的通用鋼模塊。模擬的CCT曲線如圖2所示。可以認為,試樣1(圖2a)、試樣2(圖2b)、試樣5(圖2e)和試樣6(圖2f)可能產生微量的靜態鐵素體相。然而,對于這些試樣,動態轉化后的鐵素體體積分數可高達70%[`11]。因此,雖然靜態鐵素體可能存在,但從以前的工作中觀察到的大部分鐵素體是動態轉變形成的。另一方面可以看出,試樣3(圖2c)、試樣4(圖2d)和試樣7(圖2g)很難形成靜態鐵素體,因此,這些試樣中動態轉變DT的鐵素體的顯示的微觀結構是相當準確的[25,26]。
圖2 試樣1 (a)、試樣2 (b)、試樣3 (c)、試樣4 (d)、試樣5 (e)、試樣6 (f)、試樣7 (g)連續冷卻轉變(CCT)曲線
為了進一步分析具有形成靜態鐵素體能力的合金,采用JMatPro熱力學軟件計算淬火后的相的體積分數。假設試樣在1秒內從高于Ae3的溫度冷卻到室溫。試樣1(圖3a)、試樣2(圖3b)、試樣5(圖3c)、試樣6(圖3d)的仿真結果如圖3所示。試樣1、試樣2、試樣5和試樣6的靜態鐵素體體積分數分別為3.48%、0.10%、0.14%和0.09%,這個量不足以干擾文獻中動態轉變DT鐵素體的體積分數[11,15,25]。
圖3 試樣1 (a)、試樣2 (b)、試樣5 (c)和試樣6 (d)水淬后相的計算體積分數。從高于Ae3的溫度到室溫的冷卻時間為1秒
雖然在此處提到的實驗測量冷卻率是在1秒(或更少)的時間內將高于Ae3溫度降低到室溫,使用兩秒中的冷卻時間,來推斷相的體積分數,是哪一個合金元素在水淬火期間最容易對靜態鐵素體起到作用。仿真結果如圖4所示,試樣1、試樣2、試樣5和試樣6的靜態鐵素體體積分數分別為19.08%、0.50%、0.71%和0.38%。從這些數字可以看出,如果冷卻時間在2秒左右,試樣1的定量動態相分數分析可能不可靠。然而,需要注意的是,文獻中試樣1中有大量的DT鐵素體(約70%),這是使用Gleeble 3800熱模擬實驗機進行的[7],其冷卻速率高達5000℃/秒,因此,可以很容易地避免靜態鐵素體的形成。
圖4 試樣1 (a)、試樣2 (b)、試樣5 (c)和試樣6 (d)水淬后相的計算體積分數。從高于Ae3的溫度到室溫的冷卻時間為2秒
DT的工業意義
熱機械加工的最新進展表明,在熱軋帶鋼和板材軋制過程中會發生動態轉變DT現象。這種冶金現象影響了軋制道次之間形成的鐵素體和殘余鐵素體的體積分數。鋼的動態軟化(引起軋制負荷的降低)不僅是動態再結晶和回復的結果,也可以歸因于動態轉變的發生。動態相變也會導致通過軋機時秒流量的增加(由于密度的輕微增加)。此外,在終軋后的帶鋼運行在輥道上或者加速冷卻鋼板時候,DT后碳分配到殘余奧氏體能夠造成不希望馬氏體組織的出現。
結論
在本工作中,回顧和檢驗了7種不同類型的鋼種在高溫變形過程中出現動態轉變DT的證據。MFS值低于預期的原因是DRX、DRV和DT的組合作用,這些觀察被文獻中的微觀組織結構所支持。進行了熱力學模擬以驗證發表在期刊上的結果。看來大多數鋼具有較低的傾向形成靜態鐵素體,因此,文獻中的對相的定量測量是準確的。此外,試樣1在水淬過程中會形成不希望的靜態鐵素體;然而,在高達5000℃/秒的冷卻速率能夠得到理想的組織,避免了靜態鐵素體的形成。DT的發生可以改變最終相組分,因此,它可能會影響鋼材的整體力學性能。
致謝
作者感謝加拿大自然科學和工程研究委員會、加拿大創新基金會、New Brunswick創新基金會和Harrison McCain基金會提供的資金。
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作者
C. Aranas:Assistant Professor, Department of Mechanical Engineering, University ofNew Brunswick, Fredericton, N.B., Canada (clod.aranas@unb.ca)
S.F. Rodrigues:Federal Institute of Maranhao, Jardim Renascenca, SL, Brazil
C. Ghosh:Research and Development, Tata Steel Ltd., Jamshedpur, JH, India
F. Siciliano:Dynamic Systems Inc., Poestenkill, N.Y., USA
J.J. Jonas:(right) Professor Emeritus, McGill University, Montreal, Que., Canada (john.jonas@mcgill.ca)
唐杰民2020年12月在安徽黃山屯溪翻譯自美國《鋼鐵技術》2020年12月期刊,水平有限,不妥和錯誤之處請給于指正。
