System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 金属热处理中微观组织和力学性能非均匀分布的预测方法和系统技术方案_技高网

金属热处理中微观组织和力学性能非均匀分布的预测方法和系统技术方案

技术编号:43249760 阅读:5 留言:0更新日期:2024-11-08 20:34
本发明专利技术提供了一种金属热处理中微观组织和力学性能非均匀分布的预测方法和系统,包括:步骤1:获取热处理过程中金属零部件内部温度分布和演化历史;步骤2:基于样品热处理实验获取金属组织性能随温度的变化数据;步骤3:采用多项式和幂函数拟合组织性能随温度和温度梯度的演化;步骤4:提取不同位置的温度信息和几何坐标,使用多项式和幂函数预测相应的组织性能,并可视化组织性能的空间分布。本发明专利技术从较容易预测或测量的温度场出发,结合温度场、温度梯度场与组织性能的相关性,解决了直接计算或测量组织性能分布困难的问题,并实现其空间分布的可视化,对于优化和改善热处理工艺和产品性能,具有较强的工程实际意义。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及金属热处理及微观组织、力学性能的分布预测,具体地,涉及一种金属热处理中微观组织和力学性能非均匀分布的预测方法和系统


技术介绍

1、热处理是金属材料加工的一种重要工艺,通过控制加热、保温和冷却等过程,改变材料内部的晶体结构、晶粒大小和微观组织,从而调整其力学性能、耐腐蚀性能和加工性能。该工艺对于提高金属材料的使用性能和延长其使用寿命至关重要,是航空航天、汽车制造和建筑结构等领域关键构件的重要处理工序。

2、由于零部件的材料属性、复杂结构或者几何尺寸等因素,在实际的热处理中,金属零件内部或表面存在明显的温差,这种温度不均会导致零件内部经历不同的热处理历史。温度场引发的微观组织分布不均会严重影响材料的力学性能和使用寿命,导致零部件过早产生裂纹、断裂失效等问题。由于大尺寸或复杂结构零部件内部的温度场分布存在取样和测量困难,缺少有效的实验手段,通常只能进行静态单点检测,难以动态、全面地监测材料内部的温度和组织性能。例如,大型环锻件热处理实验困难,表层较深的氧化皮会阻碍温度的准确测量,仅靠实验手段难以优化冷却过程。另一方面,大型环锻件热处理中表层和芯部可能会存在显著的温度历史差异,导致断裂韧性等性能差异显著。同时,容纳对流、辐射等效应的有限元程序的快速发展为热处理中零件温度演化预测提供了有效的工具。基于有限元仿真的热处理模拟和材料样品热处理实验,开展零件非均匀温度历史下的组织与性能预测,对指导热处理工艺优化、提高生产中的经济效益以及保证产品质量具有重要意义。根据调研结果,目前仍缺少能够考虑热处理中非均匀温度场下组织性能演化的预测方法。


技术实现思路

1、针对现有技术中的缺陷,本专利技术的目的是提供一种金属热处理中微观组织和力学性能非均匀分布的预测方法和系统。

2、根据本专利技术提供的金属热处理中微观组织和力学性能非均匀分布的预测方法,包括:

3、步骤1:获取热处理过程中金属零部件内部温度分布和演化历史;

4、步骤2:基于样品热处理实验获取金属组织性能随温度的变化数据;

5、步骤3:采用多项式和幂函数拟合组织性能随温度和温度梯度的演化;

6、步骤4:提取不同位置的温度信息和几何坐标,使用多项式和幂函数预测相应的组织性能,并可视化组织性能的空间分布。

7、优选地,所述步骤1中,温度分布包括热处理过程中的温度场和温度梯度场,通过实验测量或者有限元模拟的方式获得。

8、优选地,所述步骤2中,选取的组织性能的代表特征包括屈服应力、晶粒尺寸和强度极限;

9、对每类特征的实验测量,包括至少三种不同的温度变化速率;每种温度变化速率在测温区间内涵盖不少于八个温度点以反映演化规律;每类特征的测量误差低于10%;

10、样品的热处理实验的边界条件覆盖金属零件热处理过程中温度的演化范围。

11、优选地,所述步骤3中,基于温度在热处理中的主导作用,将金属的组织性能演化简化为关于温度和温度梯度的函数,从而建立组织性能演化与热处理温度的关系;其中,使用多项式函数拟合组织性能随温度的变化关系,使用幂函数拟合组织性能随温度梯度的变化,并以乘法形式考虑温度和温度梯度对组织性能的综合影响。

12、优选地,所述步骤4中,将金属零部件离散成节点表示,导出各个节点的温度、温度梯度和几何坐标,并根据步骤3中拟合的多项式函数和幂函数预测节点上的组织性能参数,随后根据节点几何坐标绘制组织性能分布;

13、以云图的形式对指定时刻所有节点位置的微观组织和力学性能的特征进行展示,并可导出相应数值。

14、根据本专利技术提供的金属热处理中微观组织和力学性能非均匀分布的预测系统,包括:

15、模块m1:获取热处理过程中金属零部件内部温度分布和演化历史;

16、模块m2:基于样品热处理实验获取金属组织性能随温度的变化数据;

17、模块m3:采用多项式和幂函数拟合组织性能随温度和温度梯度的演化;

18、模块m4:提取不同位置的温度信息和几何坐标,使用多项式和幂函数预测相应的组织性能,并可视化组织性能的空间分布。

19、优选地,所述模块m1中,温度分布包括热处理过程中的温度场和温度梯度场,通过实验测量或者有限元模拟的方式获得。

20、优选地,所述模块m2中,选取的组织性能的代表特征包括屈服应力、晶粒尺寸和强度极限;

21、对每类特征的实验测量,包括至少三种不同的温度变化速率;每种温度变化速率在测温区间内涵盖不少于八个温度点以反映演化规律;每类特征的测量误差低于10%;

22、样品的热处理实验的边界条件覆盖金属零件热处理过程中温度的演化范围。

23、优选地,所述模块m3中,基于温度在热处理中的主导作用,将金属的组织性能演化简化为关于温度和温度梯度的函数,从而建立组织性能演化与热处理温度的关系;其中,使用多项式函数拟合组织性能随温度的变化关系,使用幂函数拟合组织性能随温度梯度的变化,并以乘法形式考虑温度和温度梯度对组织性能的综合影响。

24、优选地,所述模块m4中,将金属零部件离散成节点表示,导出各个节点的温度、温度梯度和几何坐标,并根据模块m3中拟合的多项式函数和幂函数预测节点上的组织性能参数,随后根据节点几何坐标绘制组织性能分布;

25、以云图的形式对指定时刻所有节点位置的微观组织和力学性能的特征进行展示,并可导出相应数值。

26、与现有技术相比,本专利技术具有如下的有益效果:

27、(1)本专利技术设计了清晰明确的热处理后组织性能的预测流程,从较容易预测或测量的温度场出发,结合温度场、温度梯度场与组织性能的相关性,解决了直接计算或测量组织性能分布困难的问题,并实现其空间分布的可视化,对于优化和改善热处理工艺和产品性能,具有较强的工程实际意义;

28、(2)本专利技术使用多项式和幂函数拟合组织性能随温度和温度梯度的演化关系,该函数组合准确反映了组织性能在热处理中随温度变化的主要特征和规律,为组织性能的分布演化提供了一种便捷可行的动态预测方法;

29、(3)本专利技术可操作性强,实施便捷,适用于各种材料的组织性能分布预测,并不局限于金属或非金属。

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【技术保护点】

1.一种金属热处理中微观组织和力学性能非均匀分布的预测方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的金属热处理中微观组织和力学性能非均匀分布的预测方法,其特征在于,所述步骤1中,温度分布包括热处理过程中的温度场和温度梯度场,通过实验测量或者有限元模拟的方式获得。

3.根据权利要求1所述的金属热处理中微观组织和力学性能非均匀分布的预测方法,其特征在于,所述步骤2中,选取的组织性能的代表特征包括屈服应力、晶粒尺寸和强度极限;

4.根据权利要求1所述的金属热处理中微观组织和力学性能非均匀分布的预测方法,其特征在于,所述步骤3中,基于温度在热处理中的主导作用,将金属的组织性能演化简化为关于温度和温度梯度的函数,从而建立组织性能演化与热处理温度的关系;其中,使用多项式函数拟合组织性能随温度的变化关系,使用幂函数拟合组织性能随温度梯度的变化,并以乘法形式考虑温度和温度梯度对组织性能的综合影响。

5.根据权利要求1所述的金属热处理中微观组织和力学性能非均匀分布的预测方法,其特征在于,所述步骤4中,将金属零部件离散成节点表示,导出各个节点的温度、温度梯度和几何坐标,并根据步骤3中拟合的多项式函数和幂函数预测节点上的组织性能参数,随后根据节点几何坐标绘制组织性能分布;

6.一种金属热处理中微观组织和力学性能非均匀分布的预测系统,其特征在于,包括:

7.根据权利要求6所述的金属热处理中微观组织和力学性能非均匀分布的预测系统,其特征在于,所述模块M1中,温度分布包括热处理过程中的温度场和温度梯度场,通过实验测量或者有限元模拟的方式获得。

8.根据权利要求6所述的金属热处理中微观组织和力学性能非均匀分布的预测系统,其特征在于,所述模块M2中,选取的组织性能的代表特征包括屈服应力、晶粒尺寸和强度极限;

9.根据权利要求6所述的金属热处理中微观组织和力学性能非均匀分布的预测系统,其特征在于,所述模块M3中,基于温度在热处理中的主导作用,将金属的组织性能演化简化为关于温度和温度梯度的函数,从而建立组织性能演化与热处理温度的关系;其中,使用多项式函数拟合组织性能随温度的变化关系,使用幂函数拟合组织性能随温度梯度的变化,并以乘法形式考虑温度和温度梯度对组织性能的综合影响。

10.根据权利要求6所述的金属热处理中微观组织和力学性能非均匀分布的预测系统,其特征在于,所述模块M4中,将金属零部件离散成节点表示,导出各个节点的温度、温度梯度和几何坐标,并根据模块M3中拟合的多项式函数和幂函数预测节点上的组织性能参数,随后根据节点几何坐标绘制组织性能分布;

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【技术特征摘要】

1.一种金属热处理中微观组织和力学性能非均匀分布的预测方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的金属热处理中微观组织和力学性能非均匀分布的预测方法,其特征在于,所述步骤1中,温度分布包括热处理过程中的温度场和温度梯度场,通过实验测量或者有限元模拟的方式获得。

3.根据权利要求1所述的金属热处理中微观组织和力学性能非均匀分布的预测方法,其特征在于,所述步骤2中,选取的组织性能的代表特征包括屈服应力、晶粒尺寸和强度极限;

4.根据权利要求1所述的金属热处理中微观组织和力学性能非均匀分布的预测方法,其特征在于,所述步骤3中,基于温度在热处理中的主导作用,将金属的组织性能演化简化为关于温度和温度梯度的函数,从而建立组织性能演化与热处理温度的关系;其中,使用多项式函数拟合组织性能随温度的变化关系,使用幂函数拟合组织性能随温度梯度的变化,并以乘法形式考虑温度和温度梯度对组织性能的综合影响。

5.根据权利要求1所述的金属热处理中微观组织和力学性能非均匀分布的预测方法,其特征在于,所述步骤4中,将金属零部件离散成节点表示,导出各个节点的温度、温度梯度和几何坐标,并根据步骤3中拟合的多项式函数和幂函数预测节点上的组织性能参数,随后根据节点几何坐标绘制组织性能分布;

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【专利技术属性】
技术研发人员:胡袁哲周逸辉周国伟李大永唐伟琴
申请(专利权)人:上海交通大学
类型:发明
国别省市:

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