热机轧制最新进展
Recent Developments in Thermomechanical Processing ofSteels
热机轧制最新进展
摘要
在过去的几十年里,热轧过程中的热机械控制轧制对提高钢材的机械性能方面发挥了重要作用。精确控制再结晶、相变和应变诱导析出等各种冶金过程,业已成为世界钢铁工业在突破极限,提高钢铁性能的主要目标。因此,大量的热轧物理和数值模拟被开发来预测钢在热机械加工过程中的组织和性能,以此来快速优化生产过程中的各个工艺参数。在实验室尺度上物理模拟实际热轧过程的最常用技术之一是热扭转试验。本文分析了不同牌号的钢种模拟热轧板带轧制过程中的扭转,以确定变形对各种冶金现象产生的影响。结果表明,高温下的变形会引起动态相变等异常冶金现象,这会影响钢的最终组织和力学性能。这些新发现可用于精确控制热轧后辊道上冷却时钢中相的体积分数。
钢的热机械加工,比如热轧,包括加热钢坯到奥氏体化温度,然后通过一系列的碾压塑性变形道次获得最终的形状。轧制变形温度高于或低于非再结晶温度(Tnr),这对钢的最终组织和力学性能有重要影响。当轧制温度高于Tnr时,达到临界变形量时候就会发生动态再结晶(DRX)[1],再结晶晶粒的体积分数随着温度的升高而增大;但随着应变速率的增加,再结晶晶粒的体积分数逐渐减小。过去的一些实验工作和数值模型用来预测钢的高温行为和合金元素的影响[2~ 4]。
最近,文献中出现了有关在Ae3温度以上奥氏体向铁素体动态转变(DT)的各种研究[5~17]。Yada和他的同事在20世纪80年代末首次发现了这种不寻常的冶金现象,在这项工作中,他们在Ae3线以上166℃的温度下进行了热压缩和实验室轧制模拟,在20年的时间内,吸引了大量的研究人员广泛研究这种不寻常的冶金行为,并确定了DT对工业热轧操作中的影响[19~22]。已经提出了几种热力学模型来解释和预测动态相变的发生。动态相变的驱动力可以是位错储存能[23],外加应力的机械激活[24],或者动态相软化产生的能量[6]。最近10年来这个主题得到很大的发展,其中包括参考文献5的综合性综述论文。
本文综述了近年来7种不同钢种的高温变形(与热轧有关)结果,并对其进行了检验和验证。总结了动态相变对轧制过程流动应力行为的影响,并对动态相变在轧制过程中的意义进行了评价。
材料
在过去的10年里,McGill大学的热变形实验室研究了7种不同成分的钢,如表1所示。给出了正交平衡(全平衡)和准平衡的(亚稳态)Ae3温度。正交平衡描述了在相变过程中代位元素和间隙原子都能分配的条件。另一方面,准平衡态仅仅考虑间隙原子的分配,如碳的分配。这种差异是由于代位原子比间隙原子半径要大的多,所以代位原子扩散慢得多。
表1 钢的化学成分(wt.%)包括正交平衡和准平衡的Ae3
上述材料为热轧钢板,厚度为12.5 mm,加工成直径为φ6.3 mm、长度为22.2 mm的扭转试件,所有的热扭转试验都是在McGill大学中配备红外辐射炉的MTS扭转机中进行的。变形温度均高于正交平衡Ae3,分析了在此温度下的软化冶金现象。实验细节见参考文献10、15、25和26。对于试样1,使用Gleeble 3800热模拟实验机进行了更全面的热压缩试验
讨论
平均流动压力
在热变形研究中,平均流动应力(MFS)是用应力-应变曲线下的面积除以应变量来测量的。MFS的值提供了高温变形过程中各种软化和硬化机制的发生,如应变硬化、相变、沉淀析出和再结晶。7个不同合金试样变形温度和MFS之间的关系见图1所示[10,15,25,26]。图1a(试样1)、1b(试样2)、1c(试样3)和1d(试样4)曲线中的单个数据均来自独立的热扭转实验。实验的细节见参考文献25。这四种材料在高于Ae3的温度下显示出明显的软化(见曲线的最小值)。动态软化发生在高于正交平衡Ae3温度90℃(图1d)。这种软化与奥氏体向铁素体的动态转变有关[5],这将会更详细地讨论。
图1 试样1 (a)[25]、试样2 (b)[25]、试样3 (c)[25]和试样4 (d)[25]的平均流动应力(MFS)随温度的变化关系。在这里,单个试样在指定的温度下进行一个道次变形。并对热轧过程进行了多道次扭转模拟。给出了试样1 (e)[10],试样5 (f)[10],试样6 (g)[15]和试样7 (h)[26]的MFS对温度的依赖性。结果表明,在Ae3温度以上出现了意想不到的动态软化
图1e(试样1)、图1f(试样5)、图1g(试样6)和图1h(试样7)采用了不同的实验方法。在这些实验中,每条曲线的单个数据取自一个具有不同温度下多个变形的扭转样品。实验细节见参考文献10、15和26。该方法模拟了实际的带钢和/或板带轧制过程。因此,这些数字中的数据非常接近实际的制造过程。与图1a-1d相似,轧制模拟结果显示MFS低于预期值,这与变形过程中铁素体的形成有关。在轧制模拟实验中,发现了更高程度的软化,因为在轧制道次之间保留下来的加工硬化有所增加。有趣的是,对于试样1,在单一奥氏体区域的任何温度下都有软化的痕迹[7],这似乎表明在Ae3以上的任何温度下都有可能诱发动态转变,其程度主要取决于合金元素的数量和类型[6]。.一般来说,较高含量的铁素体稳定元素提供了一个较高的温度范围,在此可以发生动态转变[6]。另一方面,铌等微合金化元素的存在可以钉扎奥氏体晶界,延缓动态转变的发生。
连续冷却转换曲线分析
从流动应力曲线上观察到的软化现象是动态再结晶、动态恢复和动态转变共同作用的结果。到目前为止,还没有方法来隔离单个的冶金影响因素;然而,对热轧钢的塑性变形行为,建模中需要考虑动态转变DT。尽管上述试样DT铁素体的微观结构在文献10、11、15、25、26中有所显示,但冶金学界关注的一个问题是在淬火过程中可能会形成静态铁素体。上述所有热变形实验均在1秒内从高于Ae3的温度淬火冷却至室温。为了验证文献中观察结果的有效性,使用JMatPro热力学软件计算了所有7种合金的连续冷却转变(CCT)曲线,该软件使用New Brunswick大学的合金设计和材料测试研究实验室(AD-MTRL)的通用钢模块。模拟的CCT曲线如图2所示。可以认为,试样1(图2a)、试样2(图2b)、试样5(图2e)和试样6(图2f)可能产生微量的静态铁素体相。然而,对于这些试样,动态转化后的铁素体体积分数可高达70%[`11]。因此,虽然静态铁素体可能存在,但从以前的工作中观察到的大部分铁素体是动态转变形成的。另一方面可以看出,试样3(图2c)、试样4(图2d)和试样7(图2g)很难形成静态铁素体,因此,这些试样中动态转变DT的铁素体的显示的微观结构是相当准确的[25,26]。
图2 试样1 (a)、试样2 (b)、试样3 (c)、试样4 (d)、试样5 (e)、试样6 (f)、试样7 (g)连续冷却转变(CCT)曲线
为了进一步分析具有形成静态铁素体能力的合金,采用JMatPro热力学软件计算淬火后的相的体积分数。假设试样在1秒内从高于Ae3的温度冷却到室温。试样1(图3a)、试样2(图3b)、试样5(图3c)、试样6(图3d)的仿真结果如图3所示。试样1、试样2、试样5和试样6的静态铁素体体积分数分别为3.48%、0.10%、0.14%和0.09%,这个量不足以干扰文献中动态转变DT铁素体的体积分数[11,15,25]。
图3 试样1 (a)、试样2 (b)、试样5 (c)和试样6 (d)水淬后相的计算体积分数。从高于Ae3的温度到室温的冷却时间为1秒
虽然在此处提到的实验测量冷却率是在1秒(或更少)的时间内将高于Ae3温度降低到室温,使用两秒中的冷却时间,来推断相的体积分数,是哪一个合金元素在水淬火期间最容易对静态铁素体起到作用。仿真结果如图4所示,试样1、试样2、试样5和试样6的静态铁素体体积分数分别为19.08%、0.50%、0.71%和0.38%。从这些数字可以看出,如果冷却时间在2秒左右,试样1的定量动态相分数分析可能不可靠。然而,需要注意的是,文献中试样1中有大量的DT铁素体(约70%),这是使用Gleeble 3800热模拟实验机进行的[7],其冷却速率高达5000℃/秒,因此,可以很容易地避免静态铁素体的形成。
图4 试样1 (a)、试样2 (b)、试样5 (c)和试样6 (d)水淬后相的计算体积分数。从高于Ae3的温度到室温的冷却时间为2秒
DT的工业意义
热机械加工的最新进展表明,在热轧带钢和板材轧制过程中会发生动态转变DT现象。这种冶金现象影响了轧制道次之间形成的铁素体和残余铁素体的体积分数。钢的动态软化(引起轧制负荷的降低)不仅是动态再结晶和回复的结果,也可以归因于动态转变的发生。动态相变也会导致通过轧机时秒流量的增加(由于密度的轻微增加)。此外,在终轧后的带钢运行在辊道上或者加速冷却钢板时候,DT后碳分配到残余奥氏体能够造成不希望马氏体组织的出现。
结论
在本工作中,回顾和检验了7种不同类型的钢种在高温变形过程中出现动态转变DT的证据。MFS值低于预期的原因是DRX、DRV和DT的组合作用,这些观察被文献中的微观组织结构所支持。进行了热力学模拟以验证发表在期刊上的结果。看来大多数钢具有较低的倾向形成静态铁素体,因此,文献中的对相的定量测量是准确的。此外,试样1在水淬过程中会形成不希望的静态铁素体;然而,在高达5000℃/秒的冷却速率能够得到理想的组织,避免了静态铁素体的形成。DT的发生可以改变最终相组分,因此,它可能会影响钢材的整体力学性能。
致谢
作者感谢加拿大自然科学和工程研究委员会、加拿大创新基金会、New Brunswick创新基金会和Harrison McCain基金会提供的资金。
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作者
C. Aranas:Assistant Professor, Department of Mechanical Engineering, University ofNew Brunswick, Fredericton, N.B., Canada (clod.aranas@unb.ca)
S.F. Rodrigues:Federal Institute of Maranhao, Jardim Renascenca, SL, Brazil
C. Ghosh:Research and Development, Tata Steel Ltd., Jamshedpur, JH, India
F. Siciliano:Dynamic Systems Inc., Poestenkill, N.Y., USA
J.J. Jonas:(right) Professor Emeritus, McGill University, Montreal, Que., Canada (john.jonas@mcgill.ca)
唐杰民2020年12月在安徽黄山屯溪翻译自美国《钢铁技术》2020年12月期刊,水平有限,不妥和错误之处请给于指正。
