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一种预测金属材料表面强化后硬化层深度的方法

阅读：627发布：2020-05-08

专利汇可以提供一种预测金属材料表面强化后硬化层深度的方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明公开了一种预测金属材料表面强化后硬化层深度的方法，属于金属材料性能预测技术领域。该方法主要包括三大部分：求解预测金属材料表面硬化层深度公式中的两个参数，获取金属材料的加工硬化指数，预测金属材料表面强化后的硬化层深度。利用本发明可以快速准确预测金属材料表面强化后硬化层的深度，节省了大量实验时间和费用。基于此发明可以指导金属材料的表面强化设计，对金属材料的疲劳延寿具有重要的科学和工程意义。，下面是一种预测金属材料表面强化后硬化层深度的方法专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种预测金属材料表面强化后硬化层深度的方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：
(1)建立待测金属材料表面硬化层深度预测模型，该模型如公式(4)所示：
λ＝Cebn (4)；
公式(4)中，λ为硬化层深度；C和b为与待测材料相关的参数，n为加工硬化指数；
(2)先对待测金属材料进行微观组织调控，获取至少两种具有不同微观组织的样品，再获得材料加工硬化指数；然后进行表面强化处理，获得材料硬化层深度；根据所得加工硬化指数和硬化层深度求解出金属材料表面硬化层深度预测模型中的参数C和b；
(3)对待测金属材料进行微观组织调控后，通过拉伸试验获得加工硬化指数；
(4)对经步骤(3)进行微观组织调控后的材料进行表面强化处理后，将步骤(3)所得加工硬化指数代入公式(4)，即预测出待测金属材料经表面强化处理后的硬化层深度。
2.根据权利要求1所述的预测金属材料表面强化后硬化层深度的方法，其特征在于：步骤(2)中，按照如下步骤(a)-(d)求解待测金属材料表面硬化层深度预测模型中的参数C和b：
(a)对待测金属材料分别采用不同的微观组织调控方式，以获得至少两种具有不同微观组织和强韧性的金属材料样品；
(b)通过拉伸试验获取步骤(a)所得样品的工程应变-应力曲线；根据工程应变-应力曲线绘制真应变-应力曲线，计算加工硬化率，并使用Considère准则求解样品的加工硬化指数；
(c)对经步骤(b)变形处理后的样品进行相同的表面强化处理工艺，表面强化处理后的样品进行显微硬度测试，获取样品表层硬度分布，并统计出硬化层深度；
(d)将步骤(b)所得不同样品的加工硬化指数和步骤(c)获取的相应样品的硬化层深度代入公式λ＝Cebn中，求解出参数C和b。
3.根据权利要求2所述的预测金属材料表面强化后硬化层深度的方法，其特征在于：步骤(a)中，所述微观组织调控方法为变形处理和/或热处理工艺。
4.根据权利要求2所述的预测金属材料表面强化后硬化层深度的方法，其特征在于：步骤(c)中，所述表面强化处理工艺为表面旋压强化处理或喷丸处理。
5.根据权利要求2或4所述的预测金属材料表面强化后硬化层深度的方法，其特征在于：步骤(4)和步骤(c)中所采用的表面强化处理工艺相同。

说明书全文

一种预测金属材料表面强化后硬化层深度的方法

技术领域

[0001] 本发明涉及金属材料性能预测技术领域，具体涉及一种预测金属材料表面强化后硬化层深度的方法。

背景技术

[0002] 为提高金属材料在服役过程中的疲劳寿命，多种材料的强化理论和方式被应用到构件的制备和加工过程中。其中，表面强化作为提高金属材料疲劳的常用方法之一，其强化方法、变形机理、对疲劳性能的影响等得到了广泛的研究。

[0003] 近年来，以高速运动的粒子冲击金属表面或者高速旋转的压头在表面进行碾压等强化方法，包括喷丸、高能喷丸、超声喷丸、表面机械研磨、表面机械轧制、表面机械滚压等被开发出来强化金属材料。经过表面强化后，金属表面形成梯度硬化层。从基体到最表层，晶粒可以从基体的粗晶细化到最表层的纳米晶，组织表现出明显的梯度特征，整个硬化层可以分为纳米晶区、超细晶区、细晶区、粗晶区。与此同时，较大的残余应力引入到硬化层中，最表层为最高的残余压应力，沿着深度方向逐步梯度变化到残余拉应力。除组织和残余应力外，硬度从最表层的最高值到基体的稳定值逐渐减小，同样表现出梯度特征。

[0004] 在表面强化过程中，表层发生严重塑性变形，离最表面越近，变形越严重。通过应力(剪切应力和压应力)和变形的作用下，原始粗大的晶粒沿轴向逐渐被拉长成细带状，形成纤维状组织，材料内部位错密度急剧增大，部分晶粒被打碎。持续作用下，晶粒尺寸成梯度细化。在梯度硬化层中，主要的强化方式是细晶强化和形变强化，将大量地位错和亚晶界引入硬化层中。对于层错能较低的金属，还有大量地孪晶(包括纳米孪晶)引入到硬化层中。位错与位错、晶界的相互作用，使硬化层的性质(抗疲劳裂纹萌生、耐磨性等)得到大幅提升。

[0005] 经过表面强化处理的金属材料在循环载荷作用下，表现出较好的疲劳性能，疲劳寿命得到有效提高。其主要原因是表面硬化层有效地抑制了裂纹萌生，并阻止裂纹扩展。因此，表面强化处理与疲劳性能提高是息息相关的。表面强化引起的疲劳性能提升，当前研究的重点主要分为以下几部分。一是表层晶粒细化及变形而产生的梯度硬化层，分析其晶粒尺度、位错密度、晶界(包括孪晶界)等对疲劳过程的影响；二是研究表层引入的参与压应力的作用，分析其对疲劳过程的影响。

[0006] 当前，金属表面强化机制研究主要集中在微观组织演变、变形机制、残余应力分布等。对硬化层中微观组织结构和力学性能变化规律的研究仍然较少。关于如何评价和预测硬化层的性质，尤其是硬化层的深度非常重要。本发明通过研究影响硬化层深度的因素，提出一种预测硬化层深度的方法。

发明内容

[0007] 本发明目的在于提供一种预测金属材料表面强化后硬化层深度的方法，该方法能够快速准确预测金属材料表面强化后硬化层的深度，节省了大量实验时间和费用。基于此发明可以指导金属材料的表面强化设计，对金属材料的疲劳延寿具有重要意义。

[0008] 为实现上述目的，本发明所采用的技术方案如下：

[0009] 一种预测金属材料表面强化后硬化层深度的方法，包括如下步骤(1) -(4)：

[0010] (1)建立待测金属材料表面硬化层深度预测模型，该模型如公式(4) 所示：

[0011] λ＝Cebn (4)；

[0012] 公式(4)中，λ为硬化层深度；C和b为与待测材料相关的参数， n为加工硬化指数；

[0013] (2)先对待测金属材料进行微观组织调控(如形变和热处理)，获取至少两种具有不同微观组织的样品，再获得材料加工硬化指数；然后进行表面强化处理，获得材料硬化层深度；根据所得加工硬化指数和硬化层深度求解出金属材料表面硬化层深度预测模型中的参数C和b；

[0014] (3)对待测金属材料进行微观组织调控(一般与步骤(2)调控工艺不同)后，通过拉伸试验获得相应加工硬化指数；

[0015] (4)对经步骤(3)进行微观组织调控后的材料进行表面强化处理后，将步骤(3)所得加工硬化指数代入公式(4)，即预测出待测金属材料经表面强化处理后的硬化层深度。

[0016] 上述步骤(2)中，按照如下步骤(a)-(d)求解待测金属材料表面硬化层深度预测模型中的参数C和b：

[0017] (a)对待测金属材料分别采用不同的微观组织调控方式，以获得至少两种具有不同微观组织和强韧性的金属材料样品；

[0018] (b)通过拉伸试验获取步骤(a)所得样品的工程应变-应力曲线；根据工程应变-应力曲线绘制真应变-应力曲线，计算加工硬化率，并使用 Considère准则求解样品的加工硬化指数；

[0019] (c)对经步骤(b)变形处理后的样品进行相同的表面强化处理工艺，表面强化处理后的样品进行显微硬度测试，获取样品表层硬度分布，并统计出硬化层深度；

[0020] (d)将步骤(b)所得不同样品的加工硬化指数和步骤(c)获取的相应样品的硬化层深度代入公式λ＝Cebn中，求解出参数C和b。

[0021] 上述步骤(a)中，所述微观组织调控方法为变形处理和/或热处理工艺(如轧制和/或退火热处理)。

[0022] 上述步骤(c)中，所述表面强化处理工艺为表面旋压强化处理或喷丸处理。

[0023] 上述步骤(4)和步骤(c)中所采用的表面强化处理工艺相同(包括处理过程和具体工艺参数均相同)。

[0024] 本发明的设计机理及有益效果如下：

[0025] 1、本发明预测金属材料表面硬化层深度其主要原理在于：加工硬化指数反应了材料的变形能力，加工硬化指数越高，材料的变形能力越强。硬化层深度是反应了表面强化过程中外加载荷深度方向上传递的极限，是硬化层重要的一个性质。硬化层深度越大，表面强化效果越明显。使用公式λ＝Cebn，可预测表面强化后硬化层深度。

[0026] 2、本发明通过对建立起加工硬化指数与层深的关系和模型，可以通过获取金属材料的加工硬化指数，来预测表面强化后硬化层的深度。具有科学意义和过工程价值。附图说明

[0027] 图1为纯铜经过冷轧和不同退火温度处理后的微观组织(SEM-EBSD 图片)；其中：(a)CR样品；(b)CR+A200样品；(c)CR+A300样品；(d) CR+A400样品。

[0028] 图2为拉伸试验结果；其中：(a)不同晶粒尺寸纯铜的真应变-应力曲线；(b)不同晶粒尺寸纯铜的加工硬化率。

[0029] 图3为表面旋压强化加工示意图。

[0030] 图4为不同晶粒尺寸纯铜表面强化后表层硬度分布曲线；其中：(a) CR样品；(b)CR+A200样品；(c)CR+A300样品；(d)CR+A400样品。

[0031] 图5为加工硬化指数(n)与硬化层深度对数处理后(lnλ)的关系。

[0032] 图6为纯铜经过冷轧和不同退火温度处理后的微观组织(SEM-EBSD 图片)；其中：(a)CR+A500样品；(b)CR+A600样品；(c)CR+A700样品； (d)CR+A800样品。

[0033] 图7为拉伸试验结果；其中：(a)真应变-应力曲线；(b)加工硬化率曲线。

具体实施方式

[0034] 以下结合实施例对本发明作更详细的描述。这些实例仅仅是对本发明最佳实施方式的描述，不对本发明的范围有任何限制。

[0035] 本发明为预测金属材料表面强化后硬化层深度的方法，该方法主要包括三大部分：求解预测金属材料表面硬化层深度公式中的两个参数，获取金属材料的加工硬化指数，预测金属材料表面强化后的硬化层深度。具体如下：

[0036] (1)求解预测金属材料表面硬化层深度公式中的两个参数。

[0037] 首先制备不同微观组织和强韧性的金属材料，进行拉伸实验，获取应力应变曲线，并通过一系列处理获得加工硬化指数。然后进行相同加工参数的表面强化处理，获得不同深度的硬化层，通过显微硬度测试和分析获取具体的硬化层深度。将加工硬化指数和硬化层深度代入公式 λ＝Cebn中，求解参数C和b。

[0038] 2)获取金属材料的加工硬化指数。

[0039] 加工硬化指数反应了材料的变形能力，加工硬化指数越高，材料的变形能力越强。获取金属材料表面强化前的加工硬化指数，为预测金属材料表面强化后的硬化层深度做准备。

[0040] 3)预测金属材料表面强化后的硬化层深度。

[0041] 硬化层深度是反应了表面强化过程中外加载荷深度方向上传递的极限，是硬化层重要的一个性质。硬化层深度越大，表面强化效果越明显。通过加工硬化指数与硬化层深度间的定量关系，预测金属材料表面强化后硬化层深度。

[0042] 本发明预测金属材料表面强化后硬化层深度的机理如下：

[0043] 1、金属材料的拉伸行为。

[0044] 金属材料的拉伸行为是在外加轴向载荷下，随着应变的增加，应力也逐渐增加的行为。最主要的结果的是工程应变-应力曲线，以及从应变 -应力曲线上可获得的屈服强度、抗拉强度和均匀延伸率。很多金属材料在拉伸过程中具有明显的加工硬化阶段，其应力σ随应变ε的增加过程可以用Ludwik-Hollomon方程来描述，如公式(1)所示。

[0045] σ＝σ0+Kεn (公式1)；

[0046] 公式(1)中，σ0是屈服强度，n是加工硬化指数，K是与材料属性相关的系数。这说明整个加工硬化阶段，应力随应变的增长呈幂函数增长。另外根据Considère准则，当真应力等于加工硬化率时，对应的真应变的数值就是加工硬化指数。

[0047] 2、金属材料的表面强化行为。

[0048] 金属材料的表面强化是外加载荷作用在在金属材料的表面上，使其表层发生严重塑性变形进而形成硬化层。从微观组织上讲，根据晶粒变形和细化的程度，梯度组织由晶粒细化层和晶粒变形层组成。根据晶粒尺寸的大小分布，梯度组织从最表层到基体依次为纳米晶(最表层严重变形)—超细晶—细晶—粗晶的梯度结构。从硬度分布上讲，最表层有最大的显微硬度值，然后逐渐减小到基体硬度。硬化层中的硬度分布可以用公式(2)描述：

[0049] H＝Hm+(HM-Hm)e-Rd (2)；

[0050] 公式(2)中，H是任意位置的显微硬度值，d是距离表层的距离， HM是最大硬度，Hm是基体硬度，R是表面强化指数。该硬化层中硬度变化过程呈明显的指数衰减，离表层越近，硬度变化过程越明显。此外，根据该硬化层中硬度衰减过程，定义当硬度值为1.02Hm时的距离为硬化层的深度(λ)。

[0051] 3、加工硬化指数反应了材料的变形能力，加工硬化指数越高，材料的变形能力越强。硬化层深度是反应了表面强化过程中外加载荷深度方向上传递的极限，是硬化层重要的一个性质。硬化层深度越大，表面强化效果越明显。建立加工硬化指数与硬化层深度间的定量联系，可以用加工硬化能力描述表面强化效果。

[0052] 实施例1：

[0053] 本实施例以纯铜为实验材料，进行表面强化后对其进行硬化层深度的预测，具体步骤如下：

[0054] 步骤1：以纯铜为原材料，采用不同的冷轧和退火工艺，获取不同晶粒尺寸的纯铜样品。具体如下：

[0055] 选择4个纯铜样品，对样品均采用相同的冷轧工艺，制备晶粒尺寸接近超细晶的纯铜样品(CR)。然后将4个样品分别进行不同温度和时间的退火热处理(每个样品一种热处理工艺)，包括①不进行退火处理(CR)， ②200℃时保温20min(CR+A200)，③300℃时保温20min(CR+A300)， ④400℃时保温20min(CR+A400)。

[0056] 图1是具有不同晶粒尺寸的4个纯铜样品的微观组织，表面随着退火温度的增加，晶粒尺寸不断增加。其中，CR样品(图1(a))是超细晶组织(未进行退火热处理)，CR+A200样品是部分超细晶和部分细晶的混合组织，CR+A300和CR+A400相差不大的细晶组织。

[0057] 步骤2：将步骤(1)制备的4个样品，通过拉伸试验和相关分析计算，获取纯铜样品的加工硬化指数。具体如下：

[0058] 获取不同晶粒尺寸纯铜的加工硬化指数，开展了拉伸试验。图2(a) 是不同晶粒尺寸纯铜的真应变-应力曲线，显示CR样品有最高的屈服强度和最低的均匀延伸率。随着退火温度的增加，屈服强度快速下降。

[0059] 图2(b)是不同晶粒尺寸纯铜的加工硬化率，表明晶粒尺寸对加工硬化率的影响挺大，同时影响加工硬化指数。表1给出了不同晶粒尺寸纯铜的加工硬化指数，其中细晶态样品(CR+A300、CR+A400)有较高的加工硬化指数。

[0060] 表1加工硬化指数统计表

[0061] Samples Work-hardening exponentCR 0.0118
CR+A200 0.1638
CR+A300 0.3231
CR+A400 0.3323

[0062] 步骤3：将步骤(2)经过变形处理后的4对样品，进行相同工艺参数的表面旋压强化处理，获取4个样品不同深度的硬化层。具体如下：

[0063] 为获得表面硬化层，对不同晶粒尺寸纯铜开展了表面旋压强化处理 [C.X.Ren,Q.Wang,Z.J.Zhang,Y.K.Zhu,Z.F.Zhang,A novel method for achieving gradient microstructure in a Cu–Al alloy:Surface spinning strengthening(3S)[J],Acta Metallurgica Sinica(English Letters)30(3)(2017) 212-217]。图3是表面旋压强化加工示意图，加工时旋压刀具以一定的下压深度、旋转速度、前进速度处理构件的表面。在较大的纵向压力和横向剪切力的共同作用下，表层发生了严重塑性变形，形成了明显的强化层。本发明中对不同晶粒尺寸纯铜采用了相同的表面旋压强化参数，刀具旋压深度为400μm，刀具旋转速度600r/min，刀具前进速度为 10mm/min。

[0064] 图4是不同晶粒尺寸纯铜表面强化后表层的显微硬度分布。所有样品中显微硬度分布均符合指数衰减模型，但是不同晶粒尺寸纯铜的硬化层深度有较大的差别。表2给出了具体的硬化层深度数值，其中细晶态样品(CR+A300、CR+A400)有较深的硬化层。

[0065] 表2硬化层深度统计表

[0066]Samples Thickness of hardened layer(μm)
CR 166
CR+A200 421
CR+A300 1172
CR+A400 1223

[0067] 步骤4：通过数学分析加工硬化指数与硬化层深度间的定量关系，确定预测硬化层深度的模型的两个参数。具体如下：

[0068] 基于原始态样品的加工硬化指数，以及相对应的表面强化后硬化层深度的数据，建立了加工硬化指数与硬化层深度间的定量关系。图5表示加工硬化指数与加工硬化指数(n)与硬化层深度对数处理后(lnλ)具有明显的线性关系(图5)：

[0069] lnλ＝5.03+6.29n (3)；

[0070] 该结果表明加工硬化指数与硬化层深度间具有紧密联系，表明随着加工硬化指数的增加，硬化层深度是增加的。在此基础上，用加工硬化指数来预测硬化层深度的模型，如公式(4)：

[0071] λ＝ea+bn＝Cebn (4)；

[0072] 公式(4)中，C和b为与待测材料相关的参数。这里C为153，b 为6.29。

[0073] 步骤5：采用冷轧工艺和退火，制备晶粒尺寸更大的纯铜样品。退火热处理参数为，500℃时保温20min(CR+A500)、600℃时保温1h (CR+A600)、700℃时保温1h(CR+A700)和800℃时保温1h(CR+A800)。微观组织如图6。

[0074] 步骤6：通过拉伸试验和相关分析计算，获取纯铜样品的加工硬化指数(图7)。

[0075] 表3加工硬化指数统计表

[0076]Samples Work-hardening exponent
CR+A500 0.3449
CR+A600 0.2953
CR+A700 0.3056
CR+A800 0.2753

[0077] 步骤7：对步骤(5)中样品采用与步骤(3)相同的表面处理工艺后，用公式λ＝6.29n
153e 预测硬化层深度，结果如下：

[0078] 表4硬化层深度预测结果

[0079] Samples Thickness of hardened layer(μm)CR+A500 1339
CR+A600 980
CR+A700 1046
CR+A800 864

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