论文摘要
近年来模拟方法在材料的成分和工艺设计方面获得广泛应用,对大型工件更具优势。本论文采用数值模拟、人工神经网络和小试样物理模拟结合的方法,对贝氏体钢大型厚壁锻件、厚截面铸件和1500MPa级高强钢的成分和工艺设计进行指导,探索应用模拟方法研制高强韧贝氏体钢的途径,在此基础上对所研究贝氏体钢的强韧化机制和1500MPa级高强钢的超高周疲劳行为进行了研究。研究表明,采用NSHT热处理数值模拟程序计算热处理冷却过程的温度场分布,通过ANN模型预测或实测CCT图,结合小试样控制冷却的热处理工艺模拟,可以较好预测所研究贝氏体钢的组织和性能,有效指导成分和工艺设计。(1)对400mm*800mm*800mm反应堆压力容器(RPV)特厚大锻件在淬火过程中的温度场分布进行了计算,获得不同部位的冷却曲线;在微调SA508-3成分基础上通过W合金化进行初步成分设计,采用人工神经网络预测实验钢的CCT图;二者结合预测实验钢对应锻件不同位置的组织和性能。并通过小试样控制冷却模拟了大锻件不同位置的冷却过程,获取典型位置材料的组织和性能数据。在此基础上对RPV特厚大锻件的成分和工艺进行了优化设计。结果表明,对SA508-3进行适量微调和W合金化,经淬火+高温回火后可以获得良好的综合力学性能和截面内性能的均匀性,满足RPV锻件的技术条件要求。(2)对60mm厚的Mn-Si-Cr贝氏体钢板类铸件奥氏体化后的空冷进行了数值模拟,结合CCT图预测了不同成分铸件空冷后的组织,同时通过小试样热处理模拟预测了性能,二者结合预测了铸件典型位置的空冷淬透性。在此基础上合理设计成分与工艺,达到了淬透性要求。预测结果与实测结果一致。(3)采用小试样模拟不同尺寸钢棒空冷,建立了1500MPa级无碳化物贝氏体/马氏体(CFB/M)高强钢的改型CCT图;对不同形变温度的形变热处理进行了实验模拟。对其连续冷却转变规律进行了研究,探讨了冷却速度和形变温度对组织和性能的影响,为获得高强韧CFB/M组织提供了工艺指导。在根据实验结果获得CFB/M组织的基础上,研究了CFB/M高强钢的超高周疲劳行为。
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