热挤压AerMet100钢的时效过程及其力学性能研究

论文摘要

研究了热挤压AerMet100钢时效工艺、组织和力学性能。利用DEFORM模拟了AerMet100钢热挤压过程的流线、温度及应力应变场的变化,为实际热变形参数设置提供参考;对热挤压变形的AerMet100钢进行时效工艺探索,得到试验条件下的较佳工艺;基于试验得到的时效工艺与性能数据,利用BP神经网络构建了时效工艺与抗拉强度和冲击功关系的数学模型,对热变形AerMet100钢的时效工艺进行了优化,预报出较佳的时效工艺,并进行了验证。DEFORM模拟的AerMet100钢热挤压过程表明,挤压流线在凹模的减径带附近网格畸变最严重,此处为大变形区。变形过程中,试样心部温度较高,上端外侧接触磨具内壁处温度有所降低,这是由热传导造成的,在减径带处温度出现最高值;试样等效应力、应变值随着挤压的进行不断变化,减径带处应力、应变值较大,且外侧比心部大。在425oC~510oC范围内进行了热挤压AerMet100钢的时效工艺探索,硬度曲线在460?C保温7小时出现峰值,为HRC 55.62。而460?C和480?C工艺下的拉伸、冲击试验结果表明热挤压AerMet100钢随时效温度的升高以及保温时间的延长,抗拉强度降低而冲击韧性升高。在试验条件下较佳的时效工艺为460oC×7h。基于BP神经网络建立了时效工艺对抗拉强度以及冲击功影响的数学模型,优化了热挤压AerMet100钢的时效工艺。网络预报出较佳工艺为温度450oC~458oC和保温时间6.3h~8h,此时对应的抗拉强度超过2000MPa、冲击功大于22.5J。在时效工艺450oC×8h进行试验验证,测定的力学性能结果与预报结果相一致。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪 论
• 1.1 研究背景
• 1.2 AerMet100 钢概述
• 1.3 热挤压变形
• 1.3.1 热挤压过程的摩擦与润滑
• 1.3.2 热挤压过程中模具的材料与失效
• 1.3.3 热挤压过程中的金属流动
• 1.4 DEFORM 软件及其应用
• 1.4.1 DEFORM 软件的发展
• 1.4.2 DEFORM 软件的主要功能
• 1.4.3 DEFORM 软件的应用
• 1.5 人工神经网络在材料科学中的应用现状
• 1.5.1 BP 神经网络简介
• 1.5.2 BP 神经网络模型与算法
• 1.5.3 人工神经网络特点
• 1.5.4 人工神经网络的应用
• 1.6 研究内容
• 第2章 试验材料和方法
• 2.1 试验材料
• 2.2 热挤压设备及工艺方案
• 2.3 热挤压AerMet100 钢时效工艺方案
• 2.4 分析测试方法
• 2.4.1 组织观察分析
• 2.4.2 力学性能测试
• 2.4.3 断口扫描观察
• 2.5 模拟及优化方法
• 第3章 热挤压AerMet100 钢的组织表征
• 3.1 热挤压过程的模拟
• 3.2 AerMet100 钢热挤压后组织分析
• 3.2.1 AerMet100 钢热挤压后试样宏观形貌
• 3.2.2 AerMet100 钢热挤压变形流线
• 3.2.3 热挤压AerMet100 钢试样各区域组织
• 3.3 热挤压AerMet100 钢时效组织分析
• 3.4 热挤压AerMet100 钢显微组织的TEM 观察
• 3.5 本章小结
• 第4章 热挤压与时效的AerMet100 钢力学性能
• 4.1 热挤压温度对AerMet100 钢时效硬度的影响
• 4.2 热挤压AerMet100 钢时效后力学性能测定
• 4.2.1 热挤压态AerMet100 钢的力学性能
• 4.2.2 时效温度对热挤压AerMet100 钢硬度的影响
• 4.2.3 热挤压AerMet100 钢时效后的拉伸性能
• 4.2.4 热挤压AerMet100 钢时效后的冲击韧性
• 4.3 热挤压后时效的AerMet100 钢试样扫描断口观察
• 4.3.1 热挤压后时效的AerMet100 钢试样拉伸断口观察
• 4.3.2 热挤压后时效的AerMet100 钢试样冲击断口观察
• 4.4 本章小结
• 第5章 基于BP 神经网络优化热挤压 AerMet100 钢的时效工艺
• 5.1 优化热挤压AerMet100 钢时效工艺的BP 神经网络模型
• 5.1.1 BP 神经元及双层BP 神经网络模型
• 5.1.2 时效工艺的BP 神经网络预报模型
• 5.2 热挤压AerMet100 钢时效工艺预报
• 5.3 热挤压AerMet100 钢的时效工艺优化与验证
• 5.4 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读学位期间发表的学术论文
• 致谢