热变形参数对Ti-15-3合金显微组织的影响及预测

通过等温压缩试验和金相分析研究了热变形参数对Ti-15-3(Ti-15V-3Cr-3Sn-3Al）合金固溶处理后显微组织的影响，等效晶粒尺寸随变形温度升高而增大，随变形程度和变形速率增加而减小，再结晶程度随变形温度升高而减小，随变形程度和变形速率增加而增大，采用人工神经网络的方法建立了等效晶粒尺寸及再结晶晶粒体积百分数与变形程度，变形速率和变形温度间的数学模型，预测值与实测值吻合较好，表明该方法很好地预测热变形参数对Ti-15-3合金固溶处理后显微组织的影响。     

Effect of Phase Transformation Conditions on the Microstructure and Shear Performance of TB8 Titanium Alloy

研究了TB8钛合金在不同热处理条件下的组织转变规律,并通过剪切实验分析了显微组织差异对于该合金剪切行为的影响。结果表明,热处理条件会影响TB8钛合金的显微组织,也会影响剪切变形行为。随着固溶处理温度升高,合金的晶粒明显变大,析出物的形貌也发生变化,剪切变形变得困难。固溶处理之后的时效温度对合金的剪切变形行为也有显著影响,在840 ℃固溶处理1 h之后,如果接着进行450 ℃/8 h时效处理,合金剪切变形所需的驱动力会降低;如果把时效热处理的温度提高到550 ℃,甚至更高（保温时间不变）,那么剪切变形就会发生穿晶断裂。根据剪切检测结果可知,合金经过840 ℃/1 h固溶处理接着再进行500 ℃/8 h的时效处理可以获得优异的剪切性能,而且具有合理的显微组织。     

相变条件对TB8钛合金显微组织及剪切性能的影响(英文)

研究了TB8钛合金在不同热处理条件下的组织转变规律,并通过剪切实验分析了显微组织差异对于该合金剪切行为的影响。结果表明,热处理条件会影响TB8钛合金的显微组织,也会影响剪切变形行为。随着固溶处理温度升高,合金的晶粒明显变大,析出物的形貌也发生变化,剪切变形变得困难。固溶处理之后的时效温度对合金的剪切变形行为也有显著影响,在840℃固溶处理1 h之后,如果接着进行450℃/8 h时效处理,合金剪切变形所需的驱动力会降低;如果把时效热处理的温度提高到550℃,甚至更高(保温时间不变),那么剪切变形就会发生穿晶断裂。根据剪切检测结果可知,合金经过840℃/1 h固溶处理接着再进行500℃/8 h的时效处理可以获得优异的剪切性能,而且具有合理的显微组织。     

LD7铝合金热变形行为的实验研究

在G1eeble-1500热模拟试验机上对LD7铝合金试样在变形程度为60％，变形温度为360～480℃、变形速率为0．0l～1s^-1的条件下进行等温压缩试验，然后对其进行固溶处理。根据试验结果分析热变形参数对合金流动应力和固溶之后显微组织的影响，可以得到如下结论：LD7铝合金是动态回复型合金，合金的流动应力随温度的升高而降低，随应变速率的升高而升高；合金的晶粒尺寸随温度的升高而增大，随变形程度和变形速率的增大而减小。     

半固态LY11合金的压缩变形

研究了变形温度和应变速率对半固态LY11合金变形行为和微观组织的影响.研究结果表明:在液固温度区间变形时,变形温度、应变速率对半固态LY11合金的流变应力峰值影响显著,对稳态流变应力影响较小.对微观组织的影响是:随着变形温度的升高和应变速率的降低,固相晶粒尺寸增大,但仍保持初始的近球状.在半固态合金的压缩过程中,随着工艺参数的变化,占主导地位的变形机制也随之变化.     

TB8钛合金常温压缩应力应变曲线分析

采用Gleeble-1500D热模拟试验机对TB8钛合金进行了常温压缩变形试验,温度为恒温25℃,应变速率范围为0.01~10 s-1。研究了TB8合金常温下流变应力行为,对合金的常温变形机制进行初步的探讨。实验结果表明:TB8材料具有明显的应变速率敏感性,并得到固溶态TB8材料的数学模型。模型计算结果和实验结果显示,该模型可以较好地预测固溶态TB8材料在冷变形时的塑性流动应力。     

热变形参数对LD7铝合金显微组织的影响

在Gleeble-1500热模拟试验机上对LD7铝合金试样在变形程度为60％、变形温度为360—480℃、变形速率为O．01—1s^-1的条件下进行等温压缩试验，然后对其进行固溶处理。分析热变形参数对合金固溶后显微组织的影响，可以得到如下结论：LD7铝合金的晶粒尺寸随温度的升高而增大，随变形程度的增大而减小，随变形速率的增大而减小。     

热变形参数对Ti6246钛合金显微组织的影响

使用Gleeble-3800热模拟机对Ti6246钛合金进行了等温热压缩试验,研究了变形温度、应变速率以及变形程度对合金显微组织的影响。结果表明:Ti6246合金经不同相区变形时,显微组织对热变形参数敏感性不同。变形温度对两相区变形后初生α相含量,β相区变形后β晶粒尺寸、数量的影响较为显著;应变速率则对两相区变形后初生α相的形态、β相区变形后β晶粒的取向和晶界再结晶有较大影响,且在低温,大应变速率时,观察到合金局部塑性流动现象;随着变形程度的增大,两相区变形后拉长的初生α相发生破断、球化,β相区变形后粗化的β晶粒呈现等轴形态。     

基于Murty判据的TB8钛合金加工图及变形区分析

采用Gleeble3500对TB8钛合金进行等温恒应变速率热模拟压缩试验,研究该合金在温度750~900℃、应变速率0.001~10 s-1热变形参数范围内基于Murty判据的加工图,并分析TB8钛合金的热变形行为。结果表明:TB8钛合金的失稳变形区为:温度750~780℃,应变速率0.03~10 s-1;温度780~900℃,0.35~10 s-1,发生失稳变形后的组织特征为局部流动及β相晶粒的不均匀变形。较佳的稳定变形区为:温度815~885℃、应变速率0.03~0.1 s-1,发生稳定变形后的组织为动态再结晶后的等轴组织。结合预测的稳定变形区及显微组织特征可知,在单相区850℃变形时,0.1 s-1作为动态回复及动态再结晶的临界应变速率。     

热加工工艺对挤压态FGH4096合金临界晶粒长大的影响

基于挤压态FGH4096合金双圆锥台试样热压缩变形及过固溶热处理试验,结合DEFORM有限元软件数值模拟,确定试样中各等效应变范围内临界晶粒长大分布规律,研究热加工工艺对挤压态FGH4096合金临界晶粒长大的影响。结果表明:在温度980～1060℃、应变速率0.003～0.03 s~(-1)条件下,双圆锥台试样热变形后再经过固溶热处理,合金临界晶粒长大的窗口条件从低温低应变速率向高温高应变速率转变,其中(980℃、0.03s~(-1))、(1060℃、0.003s~(-1))条件下可以避免出现临界晶粒长大,并获得均匀晶粒组织。当变形温度为980℃时,随着应变速率的增加,异常晶粒长大程度减小,且合金临界晶粒长大位置的临界等效应变数值降低;当应变速率为0.03s~(-1)时,随着变形温度的升高,异常晶粒长大程度增大,且试样发生临界晶粒长大的等效应变区域扩大。     

Influence and prediction of hot deformation parameters on microstructure of Ti—15—3 alloy

1　ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＴｉ 15 3(Ｔｉ 15Ｖ 3Ｃｒ 3Ｓｎ 3Ａｌ)ａｌｌｏｙｉｓａｎｅｗｍｅｔａｓｔａｂｌｅβ ｔｙｐｅｔｉｔａｎｉｕｍｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚｅｄｂｙｉｍｐｒｏｖｅｄｈｉｇｈｓｐｅｃｉｆｉｃｓｔｒｅｎｇｔｈａｎｄｃｏｌｄｆｏｒｍａｂｉｌｉｔ     

热变形Ti-15-3合金再结晶晶粒的分形分析

根据分形几何学理论,分析热变形Ti-15-3合金固溶处理后的再结晶组织。分别采用小岛法和盒维数法计算出晶粒的分形维数,并探讨分形维数、晶粒尺寸与变形条件之间的关系。结果表明：再结晶晶粒形态具有自相似性,表现出典型的分形特征;且随着变形程度、变形速率的增加和变形温度的降低,再结晶晶粒尺寸减小,分维增大。分形理论的应用为非规则热变形组织的定量研究提供了一种新的方法。     

基于人工智能的钛合金热变形工艺参数优化

在深入分析热变形工艺参数对Ti-15-3合金显微组织及成形载荷的影响的基础上,以变形温度、变形程度和变形速率等热变形工艺参数作为设计变量,以显微组织和成形力的最佳综合为目标,建立了该合金热塑性成形工艺参数的多目标优化数学模型。以显微组织参数和成形力的人工神经网络预测模型作为优化算法的知识源,将人工神经网络与修正的遗传算法相结合,对Ti-15-3合金的热塑性成形工艺参数进行优化。结果表明,提出的修正的遗传算法是有效的,采用将其与人工神经网络相结合的方法对钛合金的热塑性成形工艺参数进行优化是可行的。     

AZ31B镁合金热压缩变形的组织变化与变形机制

对铸态AZ31B镁合金在温度280℃～440℃、应变速率0.001s-1～0.1s-1条件下进行热压缩实验,分析变形程度、应变速率和加热温度对其微观组织变化的影响,探讨合金的热压变形机制。实验结果表明,该合金热变形时发生了动态再结晶。变形温度越高、变形速率越小和变形量越大时,动态再结晶进行的越充分;变形温度越低、变形速率越大和变形量越大时,动态再结晶晶粒越细小。该合金的热变形机制是滑移孪晶联合机制。     

Mg-11.21Gd-2.26Y-0.44Zr稀土镁合金热变形行为

采用差热分析、金相显微镜等手段,分析了Mg-11.21Gd-2.26Y-0.44Zr稀土镁合金的微观组织,结果发现,在温度530℃均匀化热处理4h,可使大部分合金元素固溶。采用Gleeble3800热模拟实验机,在温度为320℃～480℃、应变速率为0.001s-1～0.1s-1、最大变形程度为60%的条件下,对该镁合金进行热压缩实验,结果表现,材料流变应力行为和显微组织受到变形温度和变形速率的严重影响;合金的流动应力可以采用Sellars方程形式描述;计算出的变形激活能为225.67kJ.mol-1。     

变形工艺参数对Ti-6Al-4V钛合金组织和性能的影响

研究了变形温度、变形程度、应变速率以及三者之间两两交互作用对Ti-6Al-4V钛合金组织和力学性能的影响.结果表明:变形程度和应变速率对力学性能的影响比较显著,在中等变形程度和较大的应变速率下成形时微观组织较为细小均匀,可以获得较高的抗拉强度和屈服强度;但工艺参数间的交互作用不容忽视,在变形温度稍低于相变点时,工艺参数间的交互作用对强度和塑性的影响显著.因此,优化成形工艺参数应根据强度、塑性等性能指标的要求,在考虑工艺参数间交互作用的基础上进行.     

35CrMo钢动态再结晶过程数值模拟与试验研究

以热物理模拟试验研究为基础,得出35CrMo钢发生动态再结晶时的数学模型。采用热一力耦合的弹塑性有限元法对35CrMo结构钢在热变形过程进行了数值模拟。变形的不均匀性导致动态再结晶进行的不等时性,动态再结晶的发生初始于大变形区,随着应变的增加,逐渐向粘着区和自由变形区延伸。同时预测热变形过程的形变量、形变速率和形变温度对再结晶微观组织演变的影响。在一定温度下,再结晶晶粒尺寸的大小与应变速率呈反方向变化,随着变形的进行,试样内的晶粒尺寸趋于细化和均匀化。在一定应变速率下,随着形变温度的降低,再结晶晶粒尺寸趋于细化,导致了锻件的综合性能提高。为了观察显微组织演化过程,对模拟结果进行了金相法验证,模拟结果与实验结果比较吻合,模拟的结果是合理的。     

Prediction of static recrystallization in a multi-pass hot deformed low-alloy steel using artificial neural network

The static recrystallization behaviors in 42CrMo steel were investigated by isothermal interrupted hot compression tests. Based on the experimental results, an efficient artificial neural network (ANN) model was developed to predict the flow stress and static recrystallized fractions. The effects of the deformation temperature, strain rate and deformation degree, as well as initial grain sizes, on the static recrystallization behaviors in two-pass hot compressed 42CrMo steel were investigated by the experiments and ANN model. A very good correlation between the experimental and predicted results from the developed ANN model has been obtained, which indicates that the excellent capability of the developed ANN model to predict the flow stress level and static recrystallization behaviors in two-pass hot deformed 42CrMo steel. The effects of strain rate, deformation temperature and degree of deformation on the static recrystallization behaviors are significant, while those of the initial austenite grain size are slight.     

基于BP神经网络的GH5188高温合金本构模型

采用Gleeble-3500热模拟试验机对GH5188高温合金试样进行热压缩试验,研究其在应变速率为0.001~0.1s^-1和变形温度在1000~1150℃时的热变形行为;建立了基于BP神经网络的本构模型,并验证了所建本构模型的可靠性,最后基于误差计算分析了BP神经网络本构模型的精度。结果表明,温度和应变速率对GH5188合金流变应力的影响明显,随着压缩温度升高和应变速率降低,GH5188合金流变应力明显减小。经定量误差计算分析,BP神经网络本构模型应力预测偏差值在10%以内的数据点占97.92%,BP神经网络模型能准确地预测GH5188高温合金的高温流变应力。