极值统计法在齿轮钢夹杂物评价中的应用

随着炼钢工艺的发展,钢中绝大部分的夹杂物都能通过工艺控制上浮去除,但仍存在部分大尺寸的夹杂物,会严重影响钢材质量,而采用常规的检测方法很难对钢水中的夹杂物情况进行评价。基于此,采用极值统计方法对钢水中的最大尺寸夹杂物进行推测。结果表明,对于齿轮钢,99.9%的概率认为,最大夹杂物尺寸（直径）不超过19.96μm;99.99%的概率认为,最大夹杂物不超过24.1μm。     

高洁净度齿轮钢中非金属夹杂物的检测方法

研究了一种方便可靠的夹杂物评估方法:利用合适电化学充氢后的拉伸试样获取夹杂物并与极值统计法相结合估算不同体积钢中非金属夹杂物的最大尺寸并预测疲劳强度。研究选用工业生产的高洁净度20Cr2Ni4A齿轮钢,将淬火+低温回火态的标准拉伸试样进行电化学充氢,使拉伸断口由于氢脆现象存在一些以粗大非金属夹杂物为中心的脆性平台,从而可方便快捷地在扫描电子显微镜下对夹杂物的类型、尺寸和分布进行检测,并利用极值统计法对钢中的最大夹杂物尺寸进行评估。为了验证该方法的准确性,采用传统金相法和旋转弯曲疲劳试验对钢中非金属夹杂物进行了检测,结果表明,使用本文所提出的夹杂物评估方法预测的钢中最大夹杂物尺寸及疲劳强度与疲劳试验结果相吻合。因此,该方法有望成为预测高洁净度高强度钢中最大夹杂物尺寸及其疲劳强度的一种有效方法。      

总氧含量对齿轮钢中非金属夹杂物的影响

为了保证齿轮钢中非金属夹杂物的控制,并确定齿轮钢经济合理的总氧含量控制目标,开展了总氧含量对齿轮钢中非金属夹杂物的影响研究。以三种不同总氧含量的Mn–Cr系齿轮钢为研究对象,利用Aspex扫描电镜、极值法、疲劳测试等不同方法研究了齿轮钢中非金属夹杂物数量、分布、尺寸等,获得了夹杂物与齿轮钢总氧含量的对应关系。在本文实验条件下,随着总氧含量的降低,钢中氧化物夹杂数量不断减小,其中5～10 μm的小尺寸夹杂物减小最明显,而10 μm以上的大尺寸夹杂物数量变化规律不明显。另外,极值法和疲劳试验结果表明,总氧含量高时（质量分数为0.0013%）,钢中最大氧化物夹杂尺寸也较大,比总氧质量分数为0.0010%和0.0005%的实验钢的最大夹杂物尺寸高10 μm以上,且当总氧含量比较低时（质量分数≤0.0010%）,实验钢总氧质量分数变化（0.0010%、0.0005%）对钢中最大夹杂物尺寸影响不大。      

极值法在高品质齿轮钢夹杂物评价中的应用

 为了获得高品质齿轮钢中更加确切的夹杂物信息,并评价齿轮钢中的夹杂物,选择高品质Mn-Cr系齿轮钢为研究对象,分别利用评级法、电镜检验法、极值法等对钢中夹杂物进行了研究。结果发现,评级法、电镜检验法获得的氧化物夹杂尺寸分别在16、23 μm以下,尺寸相对较小。而通过扫描电镜大面积检测分析,试验钢中最大氧化物夹杂等效尺寸达到34.2 μm。进一步利用Gumbel统计极值法对试验钢中最大夹杂物预测,在99.9%概率条件下,试验钢中最大夹杂物尺寸为62.1 μm。99.9%的概率条件相当于约100 000 mm2检测面积,对于工业及常规科研检测分析已足够充分。     

国内外油井管钢中非金属夹杂物的对比分析

 为了提高国内油井管钢质量,采用扫描电镜对比了日本和国内油井管钢中夹杂物成分和形貌,统计了夹杂物尺寸分布、夹杂物间距和夹杂物分布等参数,基于FactSage热力学软件平衡凝固模型分析了冷却过程中夹杂物的演变过程,基于夹杂物碰撞数量平衡模型,讨论了油井管钢中夹杂物碰撞率。结果表明,日本油井管钢中夹杂物主要为CaS包裹的镁铝尖晶石,国内油井管钢中夹杂物主要为钙铝酸盐包裹的镁铝尖晶石夹杂物和纯镁铝尖晶石夹杂物。日本油井管钢夹杂物比国内油井管钢夹杂物数量少、尺寸小、分布更均匀。日本油井管钢中夹杂物数量密度达到7.5个/mm2,国内油井管钢中夹杂物数量密度达到28.3个/mm2。日本油井管钢中夹杂物最大尺寸不超过5 μm,国内油井管钢中夹杂物最大尺寸达到20 μm。FactSage计算冷却过程中夹杂物演变结果与试验结果吻合。国内油井管钢中夹杂物碰撞率比日本油井管钢中夹杂物的碰撞率高2个数量级。     

钛处理对钢中夹杂物形态和分布影响的实验研究

在实验室条件下,利用金相显微镜和扫描电镜,对加钛后的钢水样进行了观察研究,并分析加钛前后钢中夹杂物在形貌、组成、尺寸和粒度分布等各方面发生的变化,以及加钛对钢中夹杂物形态和分布的影响规律,结果表明,加钛处理可使钢中夹杂物的粒度变小、分布更趋弥散,有利于改善钢的组织和性能。     

采用电解+激光粒度分析仪检测钢中的夹杂物

 采用电解中型试样+激光粒度分析仪的方法,测定了钢中粒径为1~100μm夹杂物的尺寸分布,填补了粒径为20~80μm夹杂物尺寸测定的空白。发现IF钢粒径为1~100μm的夹杂物中SiO2类夹杂物所占比例较高,并且正常坯夹杂物中粒径大于30μm的夹杂物所占的比例可达4. 25%,这对冷轧板的表面质量存在极大的威胁。     

钢中铝夹杂物粒度的金属原位统计分布分析模型研究

通过制备的铝夹杂物粒度分布参考物质,拟合了金属原位统计分布分析的异常放电强度与铝夹杂物粒度的工作曲线,据此建立了钢中铝夹杂物粒度分布的金属原位统计分析模型。实验选用生产样品,以扫描电镜(SEM)及X射线光电子能谱(XPS)为检验手段,成功制备覆盖不同粒度范围的单块铝夹杂物粒度分布参考物质。研究发现铝夹杂物放电强度与夹杂物粒度呈现指数递增的定量关系。该数学模型用于铝夹杂物的粒度分布测定,结果与SEM得到的结果吻合,表明该原位统计分布分析的数学模型可以用于钢中夹杂物粒度分布的快速、大样本量分析。     

1950MPa级弹簧钢55SiCrA疲劳断口夹杂物来源分析

采用SEM-EDS对1950 MPa级油淬火钢丝Nakamura旋转弯曲疲劳断口和弹簧疲劳断口宏观夹杂物的成分及尺寸分布进行检测,借助ASPEX Explorer自动扫描电镜对弹簧钢55SiCrA盘条显微夹杂物成分、尺寸及分布进行检测统计。通过对比发现,疲劳断口宏观夹杂物与钢中显微夹杂物成分近乎一致,表明其主要来源为脱氧产物和钢渣反应产物。并根据断口夹杂物的尺寸分布特点推测此疲劳条件下夹杂物的临界尺寸为20μm,最后指出采用夹杂物的塑性化生产工艺,借助结晶器流场优化提高铸坯表层洁净度是后续改进方向。     

压缩载荷下夹杂物对低密度钢应力场的影响

非金属夹杂物在加工过程中往往容易引起裂纹的萌生和扩展,为了明确典型非金属夹杂物对低密度钢性能的影响,采用Abaqus有限元软件分析了低密度钢中典型Al₂O₃、MnS、AlN、TiN单一夹杂和Al₂O₃-AlN、AlN-MnS复合夹杂及附近钢基体的应力场,研究了非金属夹杂物类型、尺寸、方向、分布等因素对低密度钢应力场的影响。结果表明,非金属夹杂物的变形能力、形状和尺寸显著影响低密度钢中应力场分布,夹杂物及其附近钢基体的最大应力值由大到小依次为TiN、AlN、Al₂O₃和MnS。夹杂物尺寸越大,应力场范围和最大应力值也越大。夹杂物长轴与载荷的夹角会造成裂纹萌生位置和传播方向发生变化,TiN和AlN夹杂物尖角位于载荷方向时可缓解夹杂物引起的应力集中。此外,团聚状的夹杂物易引起应力集中,夹杂物间距越小,引起的应力富集越大。对于复合夹杂物而言,Al₂O₃-AlN内部的Al₂O₃夹...     

不同牌号无取向硅钢夹杂物定性定量分析

无取向硅钢中夹杂物的存在会抑止晶粒生长,使基体的均匀连续性中断,其在钢中的形态、含量及分布情况都不同程度影响着硅钢的性能,尤其是对磁性能起关键的作用。因此,全尺度分布考察夹杂物对无取向硅钢夹杂物的研究极为重要。本实验确定了适用于不同牌号无取向硅钢夹杂物全尺度分布的分析方法：样品制备—小样电解—过滤喷金—根据不同牌号的要求选择合适的放大倍率扫描观测—夹杂物颗粒的分类统计。通过统计的结果,结合电解的失重量可以得到不同尺度的体积分布数据。实验分析了不同牌号和工艺无取向硅钢夹杂物的种类、形貌、大小和尺度分布,并初步考查了夹杂物与磁性能的关系,对无取向硅钢的工艺研究具有一定参考价值。     

25MnBM履带板用钢非金属夹杂物控制工艺研究

采用50 t电弧炉短流程生产25MnBM履带板用钢。研究了钢中TiN夹杂物的控制工艺及稀土对25MnBM钢中非金属夹杂物的影响。通过降低钢中氮含量至70×10^-6以下及优化连铸工艺,TiN夹杂物的数量及尺寸得到了大幅度的改善。通过添加稀土,研究稀土对25MnBM履带板用钢非金属夹杂物的影响,试验结果表明:按0.20～0.25 kg/t_钢加入稀土后,可使非金属夹杂物总面积减小,最大夹杂物尺寸和夹杂物平均尺寸减小,对钢起到了较好的净化作用。     

采用ASPEX和旋弯疲劳法表征GCr15轴承钢夹杂物

 为了探索ASPEX检测法与旋弯疲劳试验法的最佳适用条件,全面了解轴承钢中夹杂物的信息,对真空脱气冶金工艺制备的GCr15轴承钢分别应用上述两种方法对试验钢中夹杂物进行了类型、形状、尺寸、分布方面的表征。结果表明,在夹杂物类型检测方面,两种检测方法结果基本一致。该轴承钢中富含钙、铝、硫等元素的球型复合夹杂物,同时也存在少部分边缘锋利的TiN型夹杂物;利用ASPEX进行多面多次扫描,发现检测出的最大球型B类氧化铝夹杂物大小分布结果基本与旋弯疲劳法符合。根据试验结果以及两种检测方法的原理得出,ASPEX法对钢中夹杂物的尺寸、形状、类型、分布等信息的整体分析更为有效,而应用疲劳法对大尺寸刚性夹杂物的检测更为有利。     

Largest-extreme-value distribution analysis of multiple inclusion types in determining steel cleanliness

There is the need for new inclusion rating methods able to assess the cleanliness of modern steel and to predict the characteristic size of maximum defects in a component. These critical tasks can be extremely difficult, because of the presence of different inclusion types. Therefore, new statistical tools have to be developed for addressing these problems. A new method for the analysis of extreme defects is proposed in this article and is successfully applied to different steels containing multiple inclusions. In particular, the analysis, which allows the assessment of the relative density of the different inclusions, is based on inclusion samplings carried out on different control areas.     

Detecting Large Inclusions in Steels: Evaluating Methods

The distributions of large non‐metallic inclusions in two steel grades have been investigated using light optical microscopy, scanning electron microscopy and ultrasonic fatigue testing in the gigacycle range. The different methods have inherently different capabilities for finding inclusions in different size ranges. A measure of the distribution of large inclusions is proposed as the size S at which half of the fatigue specimens are expected to contain at least one inclusion of size S or larger, corresponding to 50% failure probability. Values of S are obtained using the volume distribution estimated by the three methods. Extrapolation from microscopy measurements on surfaces agree with fatigue fractography results regarding density of large inclusions, as measured by the proposed ranking variable S.     

板坯连铸结晶器内非金属夹杂物伴随流动的运动踪迹研究

以实际连铸生产的奥氏体和铁素体两大类不锈钢种为对象,采用数值模拟方法研究了板坯连铸机结晶器内伴随钢液流动的非金属夹杂物运动轨迹。根据夹杂踪迹模拟结果,首先了解了夹杂颗粒在结晶器聚集的主要分布区域。其次,夹杂物在结晶器的上浮几率与夹杂物的自身粒径、铸机拉速以及结晶器宽度等有关,其中粒径是决定性因素。     

钢中夹杂物统计方法研究及应用

研究钢中夹杂物的分布、尺寸、成分等信息,对提高钢材质量至关重要.文中首先以DC01深冲钢、42CrMo合金结构钢和82A帘线钢为例研究夹杂物统计的样品制备方法,摸索出适合低、中、高碳钢的样品制备和保存方法;其次,设置合理的夹杂物统计参数,加速电压设置为15 kV,Fe-Al衬度值设置为200-60,夹杂物阈值设置为0-...