Q345 steel is a low-alloy high-strength steel that is widely used in production. As the solid-state phase transition of Q345 steel is very sensitive to temperature, the microstructure and hardness of joints fabricated with this steel are difficult to predict. Therefore, studying the welding metallurgy, residual welding stress, and welding deformation of Q345 steel joints is essential for improving the safety and service life of Q345 welding structures. In this study, the microstructure and distribution of hardness of a Q345-steel tungsten-inert-gas welded and re-melted joint were calculated using four models encoded in the general finite element software, ABAQUS, and FORTRAN language. Three models were based on only one of three welding continuous-cooling transformation curves of the simulated heat-affected zone (SH-CCT) of Q345 steel, with peak temperatures of 1300, 1100, and 900oC (hereafter denoted as SH-CCT1300, SH-CCT1100, and SH-CCT900, respectively). The final model was based on the associated diagram consisting of these curves SH-CCT diagram above. Comparing the simulation and experimental results, the capabilities and accuracies of the prediction methods based on the different models were investigated. The microstructural calculations of the single SH-CCT diagram agreed with the experimental results only in the local heat-affected zone (HAZ) and largely deviated in the other areas. In the model based on SH-CCT900, the relative error of the ferrite volume fraction in the inter-critically HAZ (ICHAZ) was 7.7%. In the model based on SH-CCT1100, the relative errors of the ferrite, bainite, and martensite volume fractions in the fine-grained HAZ (FGHAZ) were 11.3%, 17.3%, and 15.5%, respectively. In the model based on SH-CCT1300, the relative error of the martensite volume fraction in the coarse-grained HAZ (CGHAZ) was 29.6%. In contrast, the microstructural calculations of the associated SH-CCT diagram agreed with the experimental results over the whole HAZ. The results showed that models based on the single SH-CCT diagrams met the tested hardness only in several narrow areas of the HAZ, but the hardness computed by the model, based on the associated diagram, was consistent with the tested hardness, with absolute differences ranging from 0 to 14 HV. The calculated microstructure and hardness in the fusion zone (FZ) greatly deviated from the test results in all the four models, indicating that predictions in the FZ require an accurate SH-CCT diagram of the FZ. In practical welding processes, the corresponding single SH-CCT diagram can adequately predict the microstructure and hardness during the phase transition of one HAZ area (such as the CGHAZ).
Keywords:Q345 steel
;
simulation of microstructure and hardness
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SH-CCT diagram
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numerical simulation
HU Long, WANG Yifeng, LI Suo, ZHANG Chaohua, DENG Dean. Study on Computational Prediction About Microstructure and Hardness of Q345 Steel Welded Joint Based on SH-CCT Diagram. Acta Metallurgica Sinica[J], 2021, 57(8): 1073-1086 DOI:10.11900/0412.1961.2020.00371
低合金高强钢自身组织在焊接过程中会发生较为复杂的固态相变,包括扩散型相变(铁素体、珠光体和贝氏体相变)和非扩散型相变(马氏体相变)。然而,采用单纯的实验手段很难获取焊接过程中接头所发生相变的具体细节,如冷却到某一温度时各相的分布及其所占比例。计算机仿真技术的不断发展为上述问题的解决提供了强有力的理论支撑。目前,对于低合金钢焊接接头组织的计算方法大致可以分为2类。第一类着重于组织的晶粒长大过程与组织形貌,包括Monte Carlo (MC)法[6]、元胞自动机(cellular automata,CA)法[7,8]和相场法(phase field method,PF)[9,10]。第二类着重于相变动力学行为过程和组织体积分数变化过程[11]。Cheon和Na[12]将从连续冷却转变(CCT)图中得到的相变开始与结束温度同相转变量相关联,建立了线性相关的计算方程,并模拟了AH36钢的铁素体和贝氏体相变,但这种将相转变量与转变温度间的关系视为线性的计算方式不能准确模拟组织转变过程。常用于计算扩散型相变的模型有Johnxon-Mehl-Avrami-Kolmogorov (JMAK)方程相变模型和Leblond相变模型,其中Leblond模型是在JMAK方程基础上做了简化处理。SYSWELD软件中采用的是Leblond模型,在焊接相变计算过程中将参数n视为1[13,14]。采用JMAK方程进行相变计算,难点在于参数K和n的求取,这2个参数需要从等温转变(TTT)曲线中获取。Xavier等[15]从低合金亚共析钢的TTT图中获取了参数K和n,并计算了铁素体、珠光体和贝氏体相变。虽然采用这种方法可以计算扩散型相变[16~19],但是并不是所有材料都能轻易得到其TTT图数据。此外,TTT图是用来描述等温过程的相转变,SH-CCT图是用来描述焊接连续冷却过程的相转变,因而实际工程应用中采用SH-CCT图来预测焊接接头的相转变过程更为准确。文献[20]提出了一种从SH-CCT图中获取参数K和n的方法,使JMAK方程的使用性更广。Deng和Murakawa[21]从2.25Cr-1Mo钢的SH-CCT图中获取了参数K和n,采用JMAK方程计算了焊接接头贝氏体体积分数,仅使用了一个SH-CCT图,计算结果较为粗糙。对于非扩散型相变的计算,大部分学者采用Koistinen-Marburger (K-M)方程进行计算[16~19]。对于低合金高强钢焊接接头硬度的预测,众多研究[15,18,22,23]表明Maynier模型的预测效果较好,硬度预测值可以验证组织计算的正确性,因此本研究亦采用该模型来预测焊接接头的硬度。
Fig.6
The parameters K and n of calculating ferrite and bainite, (a) and (b) got from SH-CCT1300, (c) and (d) got from SH-CCT1100, (e) and (f) got from SH-CCT900 (F—ferrite, P—pearlite, B—bainite)
Consistent thermo-mechano-metallurgical model of welded steel with unified approach to derivation of phase evolution laws and transformation-induced plasticity
Three-dimensional monte carlo simulation of grain growth in the heat-affected zone of a 2.25Cr-1Mo steel weld
1
2000
... 低合金高强钢自身组织在焊接过程中会发生较为复杂的固态相变,包括扩散型相变(铁素体、珠光体和贝氏体相变)和非扩散型相变(马氏体相变).然而,采用单纯的实验手段很难获取焊接过程中接头所发生相变的具体细节,如冷却到某一温度时各相的分布及其所占比例.计算机仿真技术的不断发展为上述问题的解决提供了强有力的理论支撑.目前,对于低合金钢焊接接头组织的计算方法大致可以分为2类.第一类着重于组织的晶粒长大过程与组织形貌,包括Monte Carlo (MC)法[6]、元胞自动机(cellular automata,CA)法[7,8]和相场法(phase field method,PF)[9,10].第二类着重于相变动力学行为过程和组织体积分数变化过程[11].Cheon和Na[12]将从连续冷却转变(CCT)图中得到的相变开始与结束温度同相转变量相关联,建立了线性相关的计算方程,并模拟了AH36钢的铁素体和贝氏体相变,但这种将相转变量与转变温度间的关系视为线性的计算方式不能准确模拟组织转变过程.常用于计算扩散型相变的模型有Johnxon-Mehl-Avrami-Kolmogorov (JMAK)方程相变模型和Leblond相变模型,其中Leblond模型是在JMAK方程基础上做了简化处理.SYSWELD软件中采用的是Leblond模型,在焊接相变计算过程中将参数n视为1[13,14].采用JMAK方程进行相变计算,难点在于参数K和n的求取,这2个参数需要从等温转变(TTT)曲线中获取.Xavier等[15]从低合金亚共析钢的TTT图中获取了参数K和n,并计算了铁素体、珠光体和贝氏体相变.虽然采用这种方法可以计算扩散型相变[16~19],但是并不是所有材料都能轻易得到其TTT图数据.此外,TTT图是用来描述等温过程的相转变,SH-CCT图是用来描述焊接连续冷却过程的相转变,因而实际工程应用中采用SH-CCT图来预测焊接接头的相转变过程更为准确.文献[20]提出了一种从SH-CCT图中获取参数K和n的方法,使JMAK方程的使用性更广.Deng和Murakawa[21]从2.25Cr-1Mo钢的SH-CCT图中获取了参数K和n,采用JMAK方程计算了焊接接头贝氏体体积分数,仅使用了一个SH-CCT图,计算结果较为粗糙.对于非扩散型相变的计算,大部分学者采用Koistinen-Marburger (K-M)方程进行计算[16~19].对于低合金高强钢焊接接头硬度的预测,众多研究[15,18,22,23]表明Maynier模型的预测效果较好,硬度预测值可以验证组织计算的正确性,因此本研究亦采用该模型来预测焊接接头的硬度. ...
基于改进CA方法的压铸镁合金微观组织模拟
1
2010
... 低合金高强钢自身组织在焊接过程中会发生较为复杂的固态相变,包括扩散型相变(铁素体、珠光体和贝氏体相变)和非扩散型相变(马氏体相变).然而,采用单纯的实验手段很难获取焊接过程中接头所发生相变的具体细节,如冷却到某一温度时各相的分布及其所占比例.计算机仿真技术的不断发展为上述问题的解决提供了强有力的理论支撑.目前,对于低合金钢焊接接头组织的计算方法大致可以分为2类.第一类着重于组织的晶粒长大过程与组织形貌,包括Monte Carlo (MC)法[6]、元胞自动机(cellular automata,CA)法[7,8]和相场法(phase field method,PF)[9,10].第二类着重于相变动力学行为过程和组织体积分数变化过程[11].Cheon和Na[12]将从连续冷却转变(CCT)图中得到的相变开始与结束温度同相转变量相关联,建立了线性相关的计算方程,并模拟了AH36钢的铁素体和贝氏体相变,但这种将相转变量与转变温度间的关系视为线性的计算方式不能准确模拟组织转变过程.常用于计算扩散型相变的模型有Johnxon-Mehl-Avrami-Kolmogorov (JMAK)方程相变模型和Leblond相变模型,其中Leblond模型是在JMAK方程基础上做了简化处理.SYSWELD软件中采用的是Leblond模型,在焊接相变计算过程中将参数n视为1[13,14].采用JMAK方程进行相变计算,难点在于参数K和n的求取,这2个参数需要从等温转变(TTT)曲线中获取.Xavier等[15]从低合金亚共析钢的TTT图中获取了参数K和n,并计算了铁素体、珠光体和贝氏体相变.虽然采用这种方法可以计算扩散型相变[16~19],但是并不是所有材料都能轻易得到其TTT图数据.此外,TTT图是用来描述等温过程的相转变,SH-CCT图是用来描述焊接连续冷却过程的相转变,因而实际工程应用中采用SH-CCT图来预测焊接接头的相转变过程更为准确.文献[20]提出了一种从SH-CCT图中获取参数K和n的方法,使JMAK方程的使用性更广.Deng和Murakawa[21]从2.25Cr-1Mo钢的SH-CCT图中获取了参数K和n,采用JMAK方程计算了焊接接头贝氏体体积分数,仅使用了一个SH-CCT图,计算结果较为粗糙.对于非扩散型相变的计算,大部分学者采用Koistinen-Marburger (K-M)方程进行计算[16~19].对于低合金高强钢焊接接头硬度的预测,众多研究[15,18,22,23]表明Maynier模型的预测效果较好,硬度预测值可以验证组织计算的正确性,因此本研究亦采用该模型来预测焊接接头的硬度. ...
基于改进CA方法的压铸镁合金微观组织模拟
1
2010
... 低合金高强钢自身组织在焊接过程中会发生较为复杂的固态相变,包括扩散型相变(铁素体、珠光体和贝氏体相变)和非扩散型相变(马氏体相变).然而,采用单纯的实验手段很难获取焊接过程中接头所发生相变的具体细节,如冷却到某一温度时各相的分布及其所占比例.计算机仿真技术的不断发展为上述问题的解决提供了强有力的理论支撑.目前,对于低合金钢焊接接头组织的计算方法大致可以分为2类.第一类着重于组织的晶粒长大过程与组织形貌,包括Monte Carlo (MC)法[6]、元胞自动机(cellular automata,CA)法[7,8]和相场法(phase field method,PF)[9,10].第二类着重于相变动力学行为过程和组织体积分数变化过程[11].Cheon和Na[12]将从连续冷却转变(CCT)图中得到的相变开始与结束温度同相转变量相关联,建立了线性相关的计算方程,并模拟了AH36钢的铁素体和贝氏体相变,但这种将相转变量与转变温度间的关系视为线性的计算方式不能准确模拟组织转变过程.常用于计算扩散型相变的模型有Johnxon-Mehl-Avrami-Kolmogorov (JMAK)方程相变模型和Leblond相变模型,其中Leblond模型是在JMAK方程基础上做了简化处理.SYSWELD软件中采用的是Leblond模型,在焊接相变计算过程中将参数n视为1[13,14].采用JMAK方程进行相变计算,难点在于参数K和n的求取,这2个参数需要从等温转变(TTT)曲线中获取.Xavier等[15]从低合金亚共析钢的TTT图中获取了参数K和n,并计算了铁素体、珠光体和贝氏体相变.虽然采用这种方法可以计算扩散型相变[16~19],但是并不是所有材料都能轻易得到其TTT图数据.此外,TTT图是用来描述等温过程的相转变,SH-CCT图是用来描述焊接连续冷却过程的相转变,因而实际工程应用中采用SH-CCT图来预测焊接接头的相转变过程更为准确.文献[20]提出了一种从SH-CCT图中获取参数K和n的方法,使JMAK方程的使用性更广.Deng和Murakawa[21]从2.25Cr-1Mo钢的SH-CCT图中获取了参数K和n,采用JMAK方程计算了焊接接头贝氏体体积分数,仅使用了一个SH-CCT图,计算结果较为粗糙.对于非扩散型相变的计算,大部分学者采用Koistinen-Marburger (K-M)方程进行计算[16~19].对于低合金高强钢焊接接头硬度的预测,众多研究[15,18,22,23]表明Maynier模型的预测效果较好,硬度预测值可以验证组织计算的正确性,因此本研究亦采用该模型来预测焊接接头的硬度. ...
基于一种改进CA模型的微观组织模拟
1
2007
... 低合金高强钢自身组织在焊接过程中会发生较为复杂的固态相变,包括扩散型相变(铁素体、珠光体和贝氏体相变)和非扩散型相变(马氏体相变).然而,采用单纯的实验手段很难获取焊接过程中接头所发生相变的具体细节,如冷却到某一温度时各相的分布及其所占比例.计算机仿真技术的不断发展为上述问题的解决提供了强有力的理论支撑.目前,对于低合金钢焊接接头组织的计算方法大致可以分为2类.第一类着重于组织的晶粒长大过程与组织形貌,包括Monte Carlo (MC)法[6]、元胞自动机(cellular automata,CA)法[7,8]和相场法(phase field method,PF)[9,10].第二类着重于相变动力学行为过程和组织体积分数变化过程[11].Cheon和Na[12]将从连续冷却转变(CCT)图中得到的相变开始与结束温度同相转变量相关联,建立了线性相关的计算方程,并模拟了AH36钢的铁素体和贝氏体相变,但这种将相转变量与转变温度间的关系视为线性的计算方式不能准确模拟组织转变过程.常用于计算扩散型相变的模型有Johnxon-Mehl-Avrami-Kolmogorov (JMAK)方程相变模型和Leblond相变模型,其中Leblond模型是在JMAK方程基础上做了简化处理.SYSWELD软件中采用的是Leblond模型,在焊接相变计算过程中将参数n视为1[13,14].采用JMAK方程进行相变计算,难点在于参数K和n的求取,这2个参数需要从等温转变(TTT)曲线中获取.Xavier等[15]从低合金亚共析钢的TTT图中获取了参数K和n,并计算了铁素体、珠光体和贝氏体相变.虽然采用这种方法可以计算扩散型相变[16~19],但是并不是所有材料都能轻易得到其TTT图数据.此外,TTT图是用来描述等温过程的相转变,SH-CCT图是用来描述焊接连续冷却过程的相转变,因而实际工程应用中采用SH-CCT图来预测焊接接头的相转变过程更为准确.文献[20]提出了一种从SH-CCT图中获取参数K和n的方法,使JMAK方程的使用性更广.Deng和Murakawa[21]从2.25Cr-1Mo钢的SH-CCT图中获取了参数K和n,采用JMAK方程计算了焊接接头贝氏体体积分数,仅使用了一个SH-CCT图,计算结果较为粗糙.对于非扩散型相变的计算,大部分学者采用Koistinen-Marburger (K-M)方程进行计算[16~19].对于低合金高强钢焊接接头硬度的预测,众多研究[15,18,22,23]表明Maynier模型的预测效果较好,硬度预测值可以验证组织计算的正确性,因此本研究亦采用该模型来预测焊接接头的硬度. ...
基于一种改进CA模型的微观组织模拟
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2007
... 低合金高强钢自身组织在焊接过程中会发生较为复杂的固态相变,包括扩散型相变(铁素体、珠光体和贝氏体相变)和非扩散型相变(马氏体相变).然而,采用单纯的实验手段很难获取焊接过程中接头所发生相变的具体细节,如冷却到某一温度时各相的分布及其所占比例.计算机仿真技术的不断发展为上述问题的解决提供了强有力的理论支撑.目前,对于低合金钢焊接接头组织的计算方法大致可以分为2类.第一类着重于组织的晶粒长大过程与组织形貌,包括Monte Carlo (MC)法[6]、元胞自动机(cellular automata,CA)法[7,8]和相场法(phase field method,PF)[9,10].第二类着重于相变动力学行为过程和组织体积分数变化过程[11].Cheon和Na[12]将从连续冷却转变(CCT)图中得到的相变开始与结束温度同相转变量相关联,建立了线性相关的计算方程,并模拟了AH36钢的铁素体和贝氏体相变,但这种将相转变量与转变温度间的关系视为线性的计算方式不能准确模拟组织转变过程.常用于计算扩散型相变的模型有Johnxon-Mehl-Avrami-Kolmogorov (JMAK)方程相变模型和Leblond相变模型,其中Leblond模型是在JMAK方程基础上做了简化处理.SYSWELD软件中采用的是Leblond模型,在焊接相变计算过程中将参数n视为1[13,14].采用JMAK方程进行相变计算,难点在于参数K和n的求取,这2个参数需要从等温转变(TTT)曲线中获取.Xavier等[15]从低合金亚共析钢的TTT图中获取了参数K和n,并计算了铁素体、珠光体和贝氏体相变.虽然采用这种方法可以计算扩散型相变[16~19],但是并不是所有材料都能轻易得到其TTT图数据.此外,TTT图是用来描述等温过程的相转变,SH-CCT图是用来描述焊接连续冷却过程的相转变,因而实际工程应用中采用SH-CCT图来预测焊接接头的相转变过程更为准确.文献[20]提出了一种从SH-CCT图中获取参数K和n的方法,使JMAK方程的使用性更广.Deng和Murakawa[21]从2.25Cr-1Mo钢的SH-CCT图中获取了参数K和n,采用JMAK方程计算了焊接接头贝氏体体积分数,仅使用了一个SH-CCT图,计算结果较为粗糙.对于非扩散型相变的计算,大部分学者采用Koistinen-Marburger (K-M)方程进行计算[16~19].对于低合金高强钢焊接接头硬度的预测,众多研究[15,18,22,23]表明Maynier模型的预测效果较好,硬度预测值可以验证组织计算的正确性,因此本研究亦采用该模型来预测焊接接头的硬度. ...
微观组织模拟在焊接研究中的应用与发展
1
2019
... 低合金高强钢自身组织在焊接过程中会发生较为复杂的固态相变,包括扩散型相变(铁素体、珠光体和贝氏体相变)和非扩散型相变(马氏体相变).然而,采用单纯的实验手段很难获取焊接过程中接头所发生相变的具体细节,如冷却到某一温度时各相的分布及其所占比例.计算机仿真技术的不断发展为上述问题的解决提供了强有力的理论支撑.目前,对于低合金钢焊接接头组织的计算方法大致可以分为2类.第一类着重于组织的晶粒长大过程与组织形貌,包括Monte Carlo (MC)法[6]、元胞自动机(cellular automata,CA)法[7,8]和相场法(phase field method,PF)[9,10].第二类着重于相变动力学行为过程和组织体积分数变化过程[11].Cheon和Na[12]将从连续冷却转变(CCT)图中得到的相变开始与结束温度同相转变量相关联,建立了线性相关的计算方程,并模拟了AH36钢的铁素体和贝氏体相变,但这种将相转变量与转变温度间的关系视为线性的计算方式不能准确模拟组织转变过程.常用于计算扩散型相变的模型有Johnxon-Mehl-Avrami-Kolmogorov (JMAK)方程相变模型和Leblond相变模型,其中Leblond模型是在JMAK方程基础上做了简化处理.SYSWELD软件中采用的是Leblond模型,在焊接相变计算过程中将参数n视为1[13,14].采用JMAK方程进行相变计算,难点在于参数K和n的求取,这2个参数需要从等温转变(TTT)曲线中获取.Xavier等[15]从低合金亚共析钢的TTT图中获取了参数K和n,并计算了铁素体、珠光体和贝氏体相变.虽然采用这种方法可以计算扩散型相变[16~19],但是并不是所有材料都能轻易得到其TTT图数据.此外,TTT图是用来描述等温过程的相转变,SH-CCT图是用来描述焊接连续冷却过程的相转变,因而实际工程应用中采用SH-CCT图来预测焊接接头的相转变过程更为准确.文献[20]提出了一种从SH-CCT图中获取参数K和n的方法,使JMAK方程的使用性更广.Deng和Murakawa[21]从2.25Cr-1Mo钢的SH-CCT图中获取了参数K和n,采用JMAK方程计算了焊接接头贝氏体体积分数,仅使用了一个SH-CCT图,计算结果较为粗糙.对于非扩散型相变的计算,大部分学者采用Koistinen-Marburger (K-M)方程进行计算[16~19].对于低合金高强钢焊接接头硬度的预测,众多研究[15,18,22,23]表明Maynier模型的预测效果较好,硬度预测值可以验证组织计算的正确性,因此本研究亦采用该模型来预测焊接接头的硬度. ...
微观组织模拟在焊接研究中的应用与发展
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2019
... 低合金高强钢自身组织在焊接过程中会发生较为复杂的固态相变,包括扩散型相变(铁素体、珠光体和贝氏体相变)和非扩散型相变(马氏体相变).然而,采用单纯的实验手段很难获取焊接过程中接头所发生相变的具体细节,如冷却到某一温度时各相的分布及其所占比例.计算机仿真技术的不断发展为上述问题的解决提供了强有力的理论支撑.目前,对于低合金钢焊接接头组织的计算方法大致可以分为2类.第一类着重于组织的晶粒长大过程与组织形貌,包括Monte Carlo (MC)法[6]、元胞自动机(cellular automata,CA)法[7,8]和相场法(phase field method,PF)[9,10].第二类着重于相变动力学行为过程和组织体积分数变化过程[11].Cheon和Na[12]将从连续冷却转变(CCT)图中得到的相变开始与结束温度同相转变量相关联,建立了线性相关的计算方程,并模拟了AH36钢的铁素体和贝氏体相变,但这种将相转变量与转变温度间的关系视为线性的计算方式不能准确模拟组织转变过程.常用于计算扩散型相变的模型有Johnxon-Mehl-Avrami-Kolmogorov (JMAK)方程相变模型和Leblond相变模型,其中Leblond模型是在JMAK方程基础上做了简化处理.SYSWELD软件中采用的是Leblond模型,在焊接相变计算过程中将参数n视为1[13,14].采用JMAK方程进行相变计算,难点在于参数K和n的求取,这2个参数需要从等温转变(TTT)曲线中获取.Xavier等[15]从低合金亚共析钢的TTT图中获取了参数K和n,并计算了铁素体、珠光体和贝氏体相变.虽然采用这种方法可以计算扩散型相变[16~19],但是并不是所有材料都能轻易得到其TTT图数据.此外,TTT图是用来描述等温过程的相转变,SH-CCT图是用来描述焊接连续冷却过程的相转变,因而实际工程应用中采用SH-CCT图来预测焊接接头的相转变过程更为准确.文献[20]提出了一种从SH-CCT图中获取参数K和n的方法,使JMAK方程的使用性更广.Deng和Murakawa[21]从2.25Cr-1Mo钢的SH-CCT图中获取了参数K和n,采用JMAK方程计算了焊接接头贝氏体体积分数,仅使用了一个SH-CCT图,计算结果较为粗糙.对于非扩散型相变的计算,大部分学者采用Koistinen-Marburger (K-M)方程进行计算[16~19].对于低合金高强钢焊接接头硬度的预测,众多研究[15,18,22,23]表明Maynier模型的预测效果较好,硬度预测值可以验证组织计算的正确性,因此本研究亦采用该模型来预测焊接接头的硬度. ...
焊接熔池凝固过程联生结晶晶体学取向对线性不稳定动力学的影响
1
2018
... 低合金高强钢自身组织在焊接过程中会发生较为复杂的固态相变,包括扩散型相变(铁素体、珠光体和贝氏体相变)和非扩散型相变(马氏体相变).然而,采用单纯的实验手段很难获取焊接过程中接头所发生相变的具体细节,如冷却到某一温度时各相的分布及其所占比例.计算机仿真技术的不断发展为上述问题的解决提供了强有力的理论支撑.目前,对于低合金钢焊接接头组织的计算方法大致可以分为2类.第一类着重于组织的晶粒长大过程与组织形貌,包括Monte Carlo (MC)法[6]、元胞自动机(cellular automata,CA)法[7,8]和相场法(phase field method,PF)[9,10].第二类着重于相变动力学行为过程和组织体积分数变化过程[11].Cheon和Na[12]将从连续冷却转变(CCT)图中得到的相变开始与结束温度同相转变量相关联,建立了线性相关的计算方程,并模拟了AH36钢的铁素体和贝氏体相变,但这种将相转变量与转变温度间的关系视为线性的计算方式不能准确模拟组织转变过程.常用于计算扩散型相变的模型有Johnxon-Mehl-Avrami-Kolmogorov (JMAK)方程相变模型和Leblond相变模型,其中Leblond模型是在JMAK方程基础上做了简化处理.SYSWELD软件中采用的是Leblond模型,在焊接相变计算过程中将参数n视为1[13,14].采用JMAK方程进行相变计算,难点在于参数K和n的求取,这2个参数需要从等温转变(TTT)曲线中获取.Xavier等[15]从低合金亚共析钢的TTT图中获取了参数K和n,并计算了铁素体、珠光体和贝氏体相变.虽然采用这种方法可以计算扩散型相变[16~19],但是并不是所有材料都能轻易得到其TTT图数据.此外,TTT图是用来描述等温过程的相转变,SH-CCT图是用来描述焊接连续冷却过程的相转变,因而实际工程应用中采用SH-CCT图来预测焊接接头的相转变过程更为准确.文献[20]提出了一种从SH-CCT图中获取参数K和n的方法,使JMAK方程的使用性更广.Deng和Murakawa[21]从2.25Cr-1Mo钢的SH-CCT图中获取了参数K和n,采用JMAK方程计算了焊接接头贝氏体体积分数,仅使用了一个SH-CCT图,计算结果较为粗糙.对于非扩散型相变的计算,大部分学者采用Koistinen-Marburger (K-M)方程进行计算[16~19].对于低合金高强钢焊接接头硬度的预测,众多研究[15,18,22,23]表明Maynier模型的预测效果较好,硬度预测值可以验证组织计算的正确性,因此本研究亦采用该模型来预测焊接接头的硬度. ...
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1
2018
... 低合金高强钢自身组织在焊接过程中会发生较为复杂的固态相变,包括扩散型相变(铁素体、珠光体和贝氏体相变)和非扩散型相变(马氏体相变).然而,采用单纯的实验手段很难获取焊接过程中接头所发生相变的具体细节,如冷却到某一温度时各相的分布及其所占比例.计算机仿真技术的不断发展为上述问题的解决提供了强有力的理论支撑.目前,对于低合金钢焊接接头组织的计算方法大致可以分为2类.第一类着重于组织的晶粒长大过程与组织形貌,包括Monte Carlo (MC)法[6]、元胞自动机(cellular automata,CA)法[7,8]和相场法(phase field method,PF)[9,10].第二类着重于相变动力学行为过程和组织体积分数变化过程[11].Cheon和Na[12]将从连续冷却转变(CCT)图中得到的相变开始与结束温度同相转变量相关联,建立了线性相关的计算方程,并模拟了AH36钢的铁素体和贝氏体相变,但这种将相转变量与转变温度间的关系视为线性的计算方式不能准确模拟组织转变过程.常用于计算扩散型相变的模型有Johnxon-Mehl-Avrami-Kolmogorov (JMAK)方程相变模型和Leblond相变模型,其中Leblond模型是在JMAK方程基础上做了简化处理.SYSWELD软件中采用的是Leblond模型,在焊接相变计算过程中将参数n视为1[13,14].采用JMAK方程进行相变计算,难点在于参数K和n的求取,这2个参数需要从等温转变(TTT)曲线中获取.Xavier等[15]从低合金亚共析钢的TTT图中获取了参数K和n,并计算了铁素体、珠光体和贝氏体相变.虽然采用这种方法可以计算扩散型相变[16~19],但是并不是所有材料都能轻易得到其TTT图数据.此外,TTT图是用来描述等温过程的相转变,SH-CCT图是用来描述焊接连续冷却过程的相转变,因而实际工程应用中采用SH-CCT图来预测焊接接头的相转变过程更为准确.文献[20]提出了一种从SH-CCT图中获取参数K和n的方法,使JMAK方程的使用性更广.Deng和Murakawa[21]从2.25Cr-1Mo钢的SH-CCT图中获取了参数K和n,采用JMAK方程计算了焊接接头贝氏体体积分数,仅使用了一个SH-CCT图,计算结果较为粗糙.对于非扩散型相变的计算,大部分学者采用Koistinen-Marburger (K-M)方程进行计算[16~19].对于低合金高强钢焊接接头硬度的预测,众多研究[15,18,22,23]表明Maynier模型的预测效果较好,硬度预测值可以验证组织计算的正确性,因此本研究亦采用该模型来预测焊接接头的硬度. ...
TA15钛合金TIG焊热影响区组织模拟及力学本构关系研究
1
2014
... 低合金高强钢自身组织在焊接过程中会发生较为复杂的固态相变,包括扩散型相变(铁素体、珠光体和贝氏体相变)和非扩散型相变(马氏体相变).然而,采用单纯的实验手段很难获取焊接过程中接头所发生相变的具体细节,如冷却到某一温度时各相的分布及其所占比例.计算机仿真技术的不断发展为上述问题的解决提供了强有力的理论支撑.目前,对于低合金钢焊接接头组织的计算方法大致可以分为2类.第一类着重于组织的晶粒长大过程与组织形貌,包括Monte Carlo (MC)法[6]、元胞自动机(cellular automata,CA)法[7,8]和相场法(phase field method,PF)[9,10].第二类着重于相变动力学行为过程和组织体积分数变化过程[11].Cheon和Na[12]将从连续冷却转变(CCT)图中得到的相变开始与结束温度同相转变量相关联,建立了线性相关的计算方程,并模拟了AH36钢的铁素体和贝氏体相变,但这种将相转变量与转变温度间的关系视为线性的计算方式不能准确模拟组织转变过程.常用于计算扩散型相变的模型有Johnxon-Mehl-Avrami-Kolmogorov (JMAK)方程相变模型和Leblond相变模型,其中Leblond模型是在JMAK方程基础上做了简化处理.SYSWELD软件中采用的是Leblond模型,在焊接相变计算过程中将参数n视为1[13,14].采用JMAK方程进行相变计算,难点在于参数K和n的求取,这2个参数需要从等温转变(TTT)曲线中获取.Xavier等[15]从低合金亚共析钢的TTT图中获取了参数K和n,并计算了铁素体、珠光体和贝氏体相变.虽然采用这种方法可以计算扩散型相变[16~19],但是并不是所有材料都能轻易得到其TTT图数据.此外,TTT图是用来描述等温过程的相转变,SH-CCT图是用来描述焊接连续冷却过程的相转变,因而实际工程应用中采用SH-CCT图来预测焊接接头的相转变过程更为准确.文献[20]提出了一种从SH-CCT图中获取参数K和n的方法,使JMAK方程的使用性更广.Deng和Murakawa[21]从2.25Cr-1Mo钢的SH-CCT图中获取了参数K和n,采用JMAK方程计算了焊接接头贝氏体体积分数,仅使用了一个SH-CCT图,计算结果较为粗糙.对于非扩散型相变的计算,大部分学者采用Koistinen-Marburger (K-M)方程进行计算[16~19].对于低合金高强钢焊接接头硬度的预测,众多研究[15,18,22,23]表明Maynier模型的预测效果较好,硬度预测值可以验证组织计算的正确性,因此本研究亦采用该模型来预测焊接接头的硬度. ...
TA15钛合金TIG焊热影响区组织模拟及力学本构关系研究
1
2014
... 低合金高强钢自身组织在焊接过程中会发生较为复杂的固态相变,包括扩散型相变(铁素体、珠光体和贝氏体相变)和非扩散型相变(马氏体相变).然而,采用单纯的实验手段很难获取焊接过程中接头所发生相变的具体细节,如冷却到某一温度时各相的分布及其所占比例.计算机仿真技术的不断发展为上述问题的解决提供了强有力的理论支撑.目前,对于低合金钢焊接接头组织的计算方法大致可以分为2类.第一类着重于组织的晶粒长大过程与组织形貌,包括Monte Carlo (MC)法[6]、元胞自动机(cellular automata,CA)法[7,8]和相场法(phase field method,PF)[9,10].第二类着重于相变动力学行为过程和组织体积分数变化过程[11].Cheon和Na[12]将从连续冷却转变(CCT)图中得到的相变开始与结束温度同相转变量相关联,建立了线性相关的计算方程,并模拟了AH36钢的铁素体和贝氏体相变,但这种将相转变量与转变温度间的关系视为线性的计算方式不能准确模拟组织转变过程.常用于计算扩散型相变的模型有Johnxon-Mehl-Avrami-Kolmogorov (JMAK)方程相变模型和Leblond相变模型,其中Leblond模型是在JMAK方程基础上做了简化处理.SYSWELD软件中采用的是Leblond模型,在焊接相变计算过程中将参数n视为1[13,14].采用JMAK方程进行相变计算,难点在于参数K和n的求取,这2个参数需要从等温转变(TTT)曲线中获取.Xavier等[15]从低合金亚共析钢的TTT图中获取了参数K和n,并计算了铁素体、珠光体和贝氏体相变.虽然采用这种方法可以计算扩散型相变[16~19],但是并不是所有材料都能轻易得到其TTT图数据.此外,TTT图是用来描述等温过程的相转变,SH-CCT图是用来描述焊接连续冷却过程的相转变,因而实际工程应用中采用SH-CCT图来预测焊接接头的相转变过程更为准确.文献[20]提出了一种从SH-CCT图中获取参数K和n的方法,使JMAK方程的使用性更广.Deng和Murakawa[21]从2.25Cr-1Mo钢的SH-CCT图中获取了参数K和n,采用JMAK方程计算了焊接接头贝氏体体积分数,仅使用了一个SH-CCT图,计算结果较为粗糙.对于非扩散型相变的计算,大部分学者采用Koistinen-Marburger (K-M)方程进行计算[16~19].对于低合金高强钢焊接接头硬度的预测,众多研究[15,18,22,23]表明Maynier模型的预测效果较好,硬度预测值可以验证组织计算的正确性,因此本研究亦采用该模型来预测焊接接头的硬度. ...
Prediction of welding residual stress with real-time phase transformation by CFD thermal analysis
2
2017
... 低合金高强钢自身组织在焊接过程中会发生较为复杂的固态相变,包括扩散型相变(铁素体、珠光体和贝氏体相变)和非扩散型相变(马氏体相变).然而,采用单纯的实验手段很难获取焊接过程中接头所发生相变的具体细节,如冷却到某一温度时各相的分布及其所占比例.计算机仿真技术的不断发展为上述问题的解决提供了强有力的理论支撑.目前,对于低合金钢焊接接头组织的计算方法大致可以分为2类.第一类着重于组织的晶粒长大过程与组织形貌,包括Monte Carlo (MC)法[6]、元胞自动机(cellular automata,CA)法[7,8]和相场法(phase field method,PF)[9,10].第二类着重于相变动力学行为过程和组织体积分数变化过程[11].Cheon和Na[12]将从连续冷却转变(CCT)图中得到的相变开始与结束温度同相转变量相关联,建立了线性相关的计算方程,并模拟了AH36钢的铁素体和贝氏体相变,但这种将相转变量与转变温度间的关系视为线性的计算方式不能准确模拟组织转变过程.常用于计算扩散型相变的模型有Johnxon-Mehl-Avrami-Kolmogorov (JMAK)方程相变模型和Leblond相变模型,其中Leblond模型是在JMAK方程基础上做了简化处理.SYSWELD软件中采用的是Leblond模型,在焊接相变计算过程中将参数n视为1[13,14].采用JMAK方程进行相变计算,难点在于参数K和n的求取,这2个参数需要从等温转变(TTT)曲线中获取.Xavier等[15]从低合金亚共析钢的TTT图中获取了参数K和n,并计算了铁素体、珠光体和贝氏体相变.虽然采用这种方法可以计算扩散型相变[16~19],但是并不是所有材料都能轻易得到其TTT图数据.此外,TTT图是用来描述等温过程的相转变,SH-CCT图是用来描述焊接连续冷却过程的相转变,因而实际工程应用中采用SH-CCT图来预测焊接接头的相转变过程更为准确.文献[20]提出了一种从SH-CCT图中获取参数K和n的方法,使JMAK方程的使用性更广.Deng和Murakawa[21]从2.25Cr-1Mo钢的SH-CCT图中获取了参数K和n,采用JMAK方程计算了焊接接头贝氏体体积分数,仅使用了一个SH-CCT图,计算结果较为粗糙.对于非扩散型相变的计算,大部分学者采用Koistinen-Marburger (K-M)方程进行计算[16~19].对于低合金高强钢焊接接头硬度的预测,众多研究[15,18,22,23]表明Maynier模型的预测效果较好,硬度预测值可以验证组织计算的正确性,因此本研究亦采用该模型来预测焊接接头的硬度. ...
... 低合金高强钢自身组织在焊接过程中会发生较为复杂的固态相变,包括扩散型相变(铁素体、珠光体和贝氏体相变)和非扩散型相变(马氏体相变).然而,采用单纯的实验手段很难获取焊接过程中接头所发生相变的具体细节,如冷却到某一温度时各相的分布及其所占比例.计算机仿真技术的不断发展为上述问题的解决提供了强有力的理论支撑.目前,对于低合金钢焊接接头组织的计算方法大致可以分为2类.第一类着重于组织的晶粒长大过程与组织形貌,包括Monte Carlo (MC)法[6]、元胞自动机(cellular automata,CA)法[7,8]和相场法(phase field method,PF)[9,10].第二类着重于相变动力学行为过程和组织体积分数变化过程[11].Cheon和Na[12]将从连续冷却转变(CCT)图中得到的相变开始与结束温度同相转变量相关联,建立了线性相关的计算方程,并模拟了AH36钢的铁素体和贝氏体相变,但这种将相转变量与转变温度间的关系视为线性的计算方式不能准确模拟组织转变过程.常用于计算扩散型相变的模型有Johnxon-Mehl-Avrami-Kolmogorov (JMAK)方程相变模型和Leblond相变模型,其中Leblond模型是在JMAK方程基础上做了简化处理.SYSWELD软件中采用的是Leblond模型,在焊接相变计算过程中将参数n视为1[13,14].采用JMAK方程进行相变计算,难点在于参数K和n的求取,这2个参数需要从等温转变(TTT)曲线中获取.Xavier等[15]从低合金亚共析钢的TTT图中获取了参数K和n,并计算了铁素体、珠光体和贝氏体相变.虽然采用这种方法可以计算扩散型相变[16~19],但是并不是所有材料都能轻易得到其TTT图数据.此外,TTT图是用来描述等温过程的相转变,SH-CCT图是用来描述焊接连续冷却过程的相转变,因而实际工程应用中采用SH-CCT图来预测焊接接头的相转变过程更为准确.文献[20]提出了一种从SH-CCT图中获取参数K和n的方法,使JMAK方程的使用性更广.Deng和Murakawa[21]从2.25Cr-1Mo钢的SH-CCT图中获取了参数K和n,采用JMAK方程计算了焊接接头贝氏体体积分数,仅使用了一个SH-CCT图,计算结果较为粗糙.对于非扩散型相变的计算,大部分学者采用Koistinen-Marburger (K-M)方程进行计算[16~19].对于低合金高强钢焊接接头硬度的预测,众多研究[15,18,22,23]表明Maynier模型的预测效果较好,硬度预测值可以验证组织计算的正确性,因此本研究亦采用该模型来预测焊接接头的硬度. ...
... 低合金高强钢自身组织在焊接过程中会发生较为复杂的固态相变,包括扩散型相变(铁素体、珠光体和贝氏体相变)和非扩散型相变(马氏体相变).然而,采用单纯的实验手段很难获取焊接过程中接头所发生相变的具体细节,如冷却到某一温度时各相的分布及其所占比例.计算机仿真技术的不断发展为上述问题的解决提供了强有力的理论支撑.目前,对于低合金钢焊接接头组织的计算方法大致可以分为2类.第一类着重于组织的晶粒长大过程与组织形貌,包括Monte Carlo (MC)法[6]、元胞自动机(cellular automata,CA)法[7,8]和相场法(phase field method,PF)[9,10].第二类着重于相变动力学行为过程和组织体积分数变化过程[11].Cheon和Na[12]将从连续冷却转变(CCT)图中得到的相变开始与结束温度同相转变量相关联,建立了线性相关的计算方程,并模拟了AH36钢的铁素体和贝氏体相变,但这种将相转变量与转变温度间的关系视为线性的计算方式不能准确模拟组织转变过程.常用于计算扩散型相变的模型有Johnxon-Mehl-Avrami-Kolmogorov (JMAK)方程相变模型和Leblond相变模型,其中Leblond模型是在JMAK方程基础上做了简化处理.SYSWELD软件中采用的是Leblond模型,在焊接相变计算过程中将参数n视为1[13,14].采用JMAK方程进行相变计算,难点在于参数K和n的求取,这2个参数需要从等温转变(TTT)曲线中获取.Xavier等[15]从低合金亚共析钢的TTT图中获取了参数K和n,并计算了铁素体、珠光体和贝氏体相变.虽然采用这种方法可以计算扩散型相变[16~19],但是并不是所有材料都能轻易得到其TTT图数据.此外,TTT图是用来描述等温过程的相转变,SH-CCT图是用来描述焊接连续冷却过程的相转变,因而实际工程应用中采用SH-CCT图来预测焊接接头的相转变过程更为准确.文献[20]提出了一种从SH-CCT图中获取参数K和n的方法,使JMAK方程的使用性更广.Deng和Murakawa[21]从2.25Cr-1Mo钢的SH-CCT图中获取了参数K和n,采用JMAK方程计算了焊接接头贝氏体体积分数,仅使用了一个SH-CCT图,计算结果较为粗糙.对于非扩散型相变的计算,大部分学者采用Koistinen-Marburger (K-M)方程进行计算[16~19].对于低合金高强钢焊接接头硬度的预测,众多研究[15,18,22,23]表明Maynier模型的预测效果较好,硬度预测值可以验证组织计算的正确性,因此本研究亦采用该模型来预测焊接接头的硬度. ...
... 低合金高强钢自身组织在焊接过程中会发生较为复杂的固态相变,包括扩散型相变(铁素体、珠光体和贝氏体相变)和非扩散型相变(马氏体相变).然而,采用单纯的实验手段很难获取焊接过程中接头所发生相变的具体细节,如冷却到某一温度时各相的分布及其所占比例.计算机仿真技术的不断发展为上述问题的解决提供了强有力的理论支撑.目前,对于低合金钢焊接接头组织的计算方法大致可以分为2类.第一类着重于组织的晶粒长大过程与组织形貌,包括Monte Carlo (MC)法[6]、元胞自动机(cellular automata,CA)法[7,8]和相场法(phase field method,PF)[9,10].第二类着重于相变动力学行为过程和组织体积分数变化过程[11].Cheon和Na[12]将从连续冷却转变(CCT)图中得到的相变开始与结束温度同相转变量相关联,建立了线性相关的计算方程,并模拟了AH36钢的铁素体和贝氏体相变,但这种将相转变量与转变温度间的关系视为线性的计算方式不能准确模拟组织转变过程.常用于计算扩散型相变的模型有Johnxon-Mehl-Avrami-Kolmogorov (JMAK)方程相变模型和Leblond相变模型,其中Leblond模型是在JMAK方程基础上做了简化处理.SYSWELD软件中采用的是Leblond模型,在焊接相变计算过程中将参数n视为1[13,14].采用JMAK方程进行相变计算,难点在于参数K和n的求取,这2个参数需要从等温转变(TTT)曲线中获取.Xavier等[15]从低合金亚共析钢的TTT图中获取了参数K和n,并计算了铁素体、珠光体和贝氏体相变.虽然采用这种方法可以计算扩散型相变[16~19],但是并不是所有材料都能轻易得到其TTT图数据.此外,TTT图是用来描述等温过程的相转变,SH-CCT图是用来描述焊接连续冷却过程的相转变,因而实际工程应用中采用SH-CCT图来预测焊接接头的相转变过程更为准确.文献[20]提出了一种从SH-CCT图中获取参数K和n的方法,使JMAK方程的使用性更广.Deng和Murakawa[21]从2.25Cr-1Mo钢的SH-CCT图中获取了参数K和n,采用JMAK方程计算了焊接接头贝氏体体积分数,仅使用了一个SH-CCT图,计算结果较为粗糙.对于非扩散型相变的计算,大部分学者采用Koistinen-Marburger (K-M)方程进行计算[16~19].对于低合金高强钢焊接接头硬度的预测,众多研究[15,18,22,23]表明Maynier模型的预测效果较好,硬度预测值可以验证组织计算的正确性,因此本研究亦采用该模型来预测焊接接头的硬度. ...
多重热循环和约束条件对P92钢焊接残余应力的影响
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2017
... 低合金高强钢自身组织在焊接过程中会发生较为复杂的固态相变,包括扩散型相变(铁素体、珠光体和贝氏体相变)和非扩散型相变(马氏体相变).然而,采用单纯的实验手段很难获取焊接过程中接头所发生相变的具体细节,如冷却到某一温度时各相的分布及其所占比例.计算机仿真技术的不断发展为上述问题的解决提供了强有力的理论支撑.目前,对于低合金钢焊接接头组织的计算方法大致可以分为2类.第一类着重于组织的晶粒长大过程与组织形貌,包括Monte Carlo (MC)法[6]、元胞自动机(cellular automata,CA)法[7,8]和相场法(phase field method,PF)[9,10].第二类着重于相变动力学行为过程和组织体积分数变化过程[11].Cheon和Na[12]将从连续冷却转变(CCT)图中得到的相变开始与结束温度同相转变量相关联,建立了线性相关的计算方程,并模拟了AH36钢的铁素体和贝氏体相变,但这种将相转变量与转变温度间的关系视为线性的计算方式不能准确模拟组织转变过程.常用于计算扩散型相变的模型有Johnxon-Mehl-Avrami-Kolmogorov (JMAK)方程相变模型和Leblond相变模型,其中Leblond模型是在JMAK方程基础上做了简化处理.SYSWELD软件中采用的是Leblond模型,在焊接相变计算过程中将参数n视为1[13,14].采用JMAK方程进行相变计算,难点在于参数K和n的求取,这2个参数需要从等温转变(TTT)曲线中获取.Xavier等[15]从低合金亚共析钢的TTT图中获取了参数K和n,并计算了铁素体、珠光体和贝氏体相变.虽然采用这种方法可以计算扩散型相变[16~19],但是并不是所有材料都能轻易得到其TTT图数据.此外,TTT图是用来描述等温过程的相转变,SH-CCT图是用来描述焊接连续冷却过程的相转变,因而实际工程应用中采用SH-CCT图来预测焊接接头的相转变过程更为准确.文献[20]提出了一种从SH-CCT图中获取参数K和n的方法,使JMAK方程的使用性更广.Deng和Murakawa[21]从2.25Cr-1Mo钢的SH-CCT图中获取了参数K和n,采用JMAK方程计算了焊接接头贝氏体体积分数,仅使用了一个SH-CCT图,计算结果较为粗糙.对于非扩散型相变的计算,大部分学者采用Koistinen-Marburger (K-M)方程进行计算[16~19].对于低合金高强钢焊接接头硬度的预测,众多研究[15,18,22,23]表明Maynier模型的预测效果较好,硬度预测值可以验证组织计算的正确性,因此本研究亦采用该模型来预测焊接接头的硬度. ...
Numerical predictions for the thermal history, microstructure and hardness distributions at the HAZ during welding of low alloy steels
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2016
... 低合金高强钢自身组织在焊接过程中会发生较为复杂的固态相变,包括扩散型相变(铁素体、珠光体和贝氏体相变)和非扩散型相变(马氏体相变).然而,采用单纯的实验手段很难获取焊接过程中接头所发生相变的具体细节,如冷却到某一温度时各相的分布及其所占比例.计算机仿真技术的不断发展为上述问题的解决提供了强有力的理论支撑.目前,对于低合金钢焊接接头组织的计算方法大致可以分为2类.第一类着重于组织的晶粒长大过程与组织形貌,包括Monte Carlo (MC)法[6]、元胞自动机(cellular automata,CA)法[7,8]和相场法(phase field method,PF)[9,10].第二类着重于相变动力学行为过程和组织体积分数变化过程[11].Cheon和Na[12]将从连续冷却转变(CCT)图中得到的相变开始与结束温度同相转变量相关联,建立了线性相关的计算方程,并模拟了AH36钢的铁素体和贝氏体相变,但这种将相转变量与转变温度间的关系视为线性的计算方式不能准确模拟组织转变过程.常用于计算扩散型相变的模型有Johnxon-Mehl-Avrami-Kolmogorov (JMAK)方程相变模型和Leblond相变模型,其中Leblond模型是在JMAK方程基础上做了简化处理.SYSWELD软件中采用的是Leblond模型,在焊接相变计算过程中将参数n视为1[13,14].采用JMAK方程进行相变计算,难点在于参数K和n的求取,这2个参数需要从等温转变(TTT)曲线中获取.Xavier等[15]从低合金亚共析钢的TTT图中获取了参数K和n,并计算了铁素体、珠光体和贝氏体相变.虽然采用这种方法可以计算扩散型相变[16~19],但是并不是所有材料都能轻易得到其TTT图数据.此外,TTT图是用来描述等温过程的相转变,SH-CCT图是用来描述焊接连续冷却过程的相转变,因而实际工程应用中采用SH-CCT图来预测焊接接头的相转变过程更为准确.文献[20]提出了一种从SH-CCT图中获取参数K和n的方法,使JMAK方程的使用性更广.Deng和Murakawa[21]从2.25Cr-1Mo钢的SH-CCT图中获取了参数K和n,采用JMAK方程计算了焊接接头贝氏体体积分数,仅使用了一个SH-CCT图,计算结果较为粗糙.对于非扩散型相变的计算,大部分学者采用Koistinen-Marburger (K-M)方程进行计算[16~19].对于低合金高强钢焊接接头硬度的预测,众多研究[15,18,22,23]表明Maynier模型的预测效果较好,硬度预测值可以验证组织计算的正确性,因此本研究亦采用该模型来预测焊接接头的硬度. ...
Finite element investigation of multi-phase transformation within carburized carbon steel
2
2007
... 低合金高强钢自身组织在焊接过程中会发生较为复杂的固态相变,包括扩散型相变(铁素体、珠光体和贝氏体相变)和非扩散型相变(马氏体相变).然而,采用单纯的实验手段很难获取焊接过程中接头所发生相变的具体细节,如冷却到某一温度时各相的分布及其所占比例.计算机仿真技术的不断发展为上述问题的解决提供了强有力的理论支撑.目前,对于低合金钢焊接接头组织的计算方法大致可以分为2类.第一类着重于组织的晶粒长大过程与组织形貌,包括Monte Carlo (MC)法[6]、元胞自动机(cellular automata,CA)法[7,8]和相场法(phase field method,PF)[9,10].第二类着重于相变动力学行为过程和组织体积分数变化过程[11].Cheon和Na[12]将从连续冷却转变(CCT)图中得到的相变开始与结束温度同相转变量相关联,建立了线性相关的计算方程,并模拟了AH36钢的铁素体和贝氏体相变,但这种将相转变量与转变温度间的关系视为线性的计算方式不能准确模拟组织转变过程.常用于计算扩散型相变的模型有Johnxon-Mehl-Avrami-Kolmogorov (JMAK)方程相变模型和Leblond相变模型,其中Leblond模型是在JMAK方程基础上做了简化处理.SYSWELD软件中采用的是Leblond模型,在焊接相变计算过程中将参数n视为1[13,14].采用JMAK方程进行相变计算,难点在于参数K和n的求取,这2个参数需要从等温转变(TTT)曲线中获取.Xavier等[15]从低合金亚共析钢的TTT图中获取了参数K和n,并计算了铁素体、珠光体和贝氏体相变.虽然采用这种方法可以计算扩散型相变[16~19],但是并不是所有材料都能轻易得到其TTT图数据.此外,TTT图是用来描述等温过程的相转变,SH-CCT图是用来描述焊接连续冷却过程的相转变,因而实际工程应用中采用SH-CCT图来预测焊接接头的相转变过程更为准确.文献[20]提出了一种从SH-CCT图中获取参数K和n的方法,使JMAK方程的使用性更广.Deng和Murakawa[21]从2.25Cr-1Mo钢的SH-CCT图中获取了参数K和n,采用JMAK方程计算了焊接接头贝氏体体积分数,仅使用了一个SH-CCT图,计算结果较为粗糙.对于非扩散型相变的计算,大部分学者采用Koistinen-Marburger (K-M)方程进行计算[16~19].对于低合金高强钢焊接接头硬度的预测,众多研究[15,18,22,23]表明Maynier模型的预测效果较好,硬度预测值可以验证组织计算的正确性,因此本研究亦采用该模型来预测焊接接头的硬度. ...
Three-dimensional simulation of quenching process of plain carbon steel gears incorporating phase transformations
1
2012
... 低合金高强钢自身组织在焊接过程中会发生较为复杂的固态相变,包括扩散型相变(铁素体、珠光体和贝氏体相变)和非扩散型相变(马氏体相变).然而,采用单纯的实验手段很难获取焊接过程中接头所发生相变的具体细节,如冷却到某一温度时各相的分布及其所占比例.计算机仿真技术的不断发展为上述问题的解决提供了强有力的理论支撑.目前,对于低合金钢焊接接头组织的计算方法大致可以分为2类.第一类着重于组织的晶粒长大过程与组织形貌,包括Monte Carlo (MC)法[6]、元胞自动机(cellular automata,CA)法[7,8]和相场法(phase field method,PF)[9,10].第二类着重于相变动力学行为过程和组织体积分数变化过程[11].Cheon和Na[12]将从连续冷却转变(CCT)图中得到的相变开始与结束温度同相转变量相关联,建立了线性相关的计算方程,并模拟了AH36钢的铁素体和贝氏体相变,但这种将相转变量与转变温度间的关系视为线性的计算方式不能准确模拟组织转变过程.常用于计算扩散型相变的模型有Johnxon-Mehl-Avrami-Kolmogorov (JMAK)方程相变模型和Leblond相变模型,其中Leblond模型是在JMAK方程基础上做了简化处理.SYSWELD软件中采用的是Leblond模型,在焊接相变计算过程中将参数n视为1[13,14].采用JMAK方程进行相变计算,难点在于参数K和n的求取,这2个参数需要从等温转变(TTT)曲线中获取.Xavier等[15]从低合金亚共析钢的TTT图中获取了参数K和n,并计算了铁素体、珠光体和贝氏体相变.虽然采用这种方法可以计算扩散型相变[16~19],但是并不是所有材料都能轻易得到其TTT图数据.此外,TTT图是用来描述等温过程的相转变,SH-CCT图是用来描述焊接连续冷却过程的相转变,因而实际工程应用中采用SH-CCT图来预测焊接接头的相转变过程更为准确.文献[20]提出了一种从SH-CCT图中获取参数K和n的方法,使JMAK方程的使用性更广.Deng和Murakawa[21]从2.25Cr-1Mo钢的SH-CCT图中获取了参数K和n,采用JMAK方程计算了焊接接头贝氏体体积分数,仅使用了一个SH-CCT图,计算结果较为粗糙.对于非扩散型相变的计算,大部分学者采用Koistinen-Marburger (K-M)方程进行计算[16~19].对于低合金高强钢焊接接头硬度的预测,众多研究[15,18,22,23]表明Maynier模型的预测效果较好,硬度预测值可以验证组织计算的正确性,因此本研究亦采用该模型来预测焊接接头的硬度. ...
A metallurgical phase transformation framework applied to SLM additive manufacturing processes
2
2019
... 低合金高强钢自身组织在焊接过程中会发生较为复杂的固态相变,包括扩散型相变(铁素体、珠光体和贝氏体相变)和非扩散型相变(马氏体相变).然而,采用单纯的实验手段很难获取焊接过程中接头所发生相变的具体细节,如冷却到某一温度时各相的分布及其所占比例.计算机仿真技术的不断发展为上述问题的解决提供了强有力的理论支撑.目前,对于低合金钢焊接接头组织的计算方法大致可以分为2类.第一类着重于组织的晶粒长大过程与组织形貌,包括Monte Carlo (MC)法[6]、元胞自动机(cellular automata,CA)法[7,8]和相场法(phase field method,PF)[9,10].第二类着重于相变动力学行为过程和组织体积分数变化过程[11].Cheon和Na[12]将从连续冷却转变(CCT)图中得到的相变开始与结束温度同相转变量相关联,建立了线性相关的计算方程,并模拟了AH36钢的铁素体和贝氏体相变,但这种将相转变量与转变温度间的关系视为线性的计算方式不能准确模拟组织转变过程.常用于计算扩散型相变的模型有Johnxon-Mehl-Avrami-Kolmogorov (JMAK)方程相变模型和Leblond相变模型,其中Leblond模型是在JMAK方程基础上做了简化处理.SYSWELD软件中采用的是Leblond模型,在焊接相变计算过程中将参数n视为1[13,14].采用JMAK方程进行相变计算,难点在于参数K和n的求取,这2个参数需要从等温转变(TTT)曲线中获取.Xavier等[15]从低合金亚共析钢的TTT图中获取了参数K和n,并计算了铁素体、珠光体和贝氏体相变.虽然采用这种方法可以计算扩散型相变[16~19],但是并不是所有材料都能轻易得到其TTT图数据.此外,TTT图是用来描述等温过程的相转变,SH-CCT图是用来描述焊接连续冷却过程的相转变,因而实际工程应用中采用SH-CCT图来预测焊接接头的相转变过程更为准确.文献[20]提出了一种从SH-CCT图中获取参数K和n的方法,使JMAK方程的使用性更广.Deng和Murakawa[21]从2.25Cr-1Mo钢的SH-CCT图中获取了参数K和n,采用JMAK方程计算了焊接接头贝氏体体积分数,仅使用了一个SH-CCT图,计算结果较为粗糙.对于非扩散型相变的计算,大部分学者采用Koistinen-Marburger (K-M)方程进行计算[16~19].对于低合金高强钢焊接接头硬度的预测,众多研究[15,18,22,23]表明Maynier模型的预测效果较好,硬度预测值可以验证组织计算的正确性,因此本研究亦采用该模型来预测焊接接头的硬度. ...
Consistent thermo-mechano-metallurgical model of welded steel with unified approach to derivation of phase evolution laws and transformation-induced plasticity
2
2000
... 低合金高强钢自身组织在焊接过程中会发生较为复杂的固态相变,包括扩散型相变(铁素体、珠光体和贝氏体相变)和非扩散型相变(马氏体相变).然而,采用单纯的实验手段很难获取焊接过程中接头所发生相变的具体细节,如冷却到某一温度时各相的分布及其所占比例.计算机仿真技术的不断发展为上述问题的解决提供了强有力的理论支撑.目前,对于低合金钢焊接接头组织的计算方法大致可以分为2类.第一类着重于组织的晶粒长大过程与组织形貌,包括Monte Carlo (MC)法[6]、元胞自动机(cellular automata,CA)法[7,8]和相场法(phase field method,PF)[9,10].第二类着重于相变动力学行为过程和组织体积分数变化过程[11].Cheon和Na[12]将从连续冷却转变(CCT)图中得到的相变开始与结束温度同相转变量相关联,建立了线性相关的计算方程,并模拟了AH36钢的铁素体和贝氏体相变,但这种将相转变量与转变温度间的关系视为线性的计算方式不能准确模拟组织转变过程.常用于计算扩散型相变的模型有Johnxon-Mehl-Avrami-Kolmogorov (JMAK)方程相变模型和Leblond相变模型,其中Leblond模型是在JMAK方程基础上做了简化处理.SYSWELD软件中采用的是Leblond模型,在焊接相变计算过程中将参数n视为1[13,14].采用JMAK方程进行相变计算,难点在于参数K和n的求取,这2个参数需要从等温转变(TTT)曲线中获取.Xavier等[15]从低合金亚共析钢的TTT图中获取了参数K和n,并计算了铁素体、珠光体和贝氏体相变.虽然采用这种方法可以计算扩散型相变[16~19],但是并不是所有材料都能轻易得到其TTT图数据.此外,TTT图是用来描述等温过程的相转变,SH-CCT图是用来描述焊接连续冷却过程的相转变,因而实际工程应用中采用SH-CCT图来预测焊接接头的相转变过程更为准确.文献[20]提出了一种从SH-CCT图中获取参数K和n的方法,使JMAK方程的使用性更广.Deng和Murakawa[21]从2.25Cr-1Mo钢的SH-CCT图中获取了参数K和n,采用JMAK方程计算了焊接接头贝氏体体积分数,仅使用了一个SH-CCT图,计算结果较为粗糙.对于非扩散型相变的计算,大部分学者采用Koistinen-Marburger (K-M)方程进行计算[16~19].对于低合金高强钢焊接接头硬度的预测,众多研究[15,18,22,23]表明Maynier模型的预测效果较好,硬度预测值可以验证组织计算的正确性,因此本研究亦采用该模型来预测焊接接头的硬度. ...
Finite element analysis of temperature field, microstructure and residual stress in multi-pass butt-welded 2.25Cr-1Mo steel pipes
1
2008
... 低合金高强钢自身组织在焊接过程中会发生较为复杂的固态相变,包括扩散型相变(铁素体、珠光体和贝氏体相变)和非扩散型相变(马氏体相变).然而,采用单纯的实验手段很难获取焊接过程中接头所发生相变的具体细节,如冷却到某一温度时各相的分布及其所占比例.计算机仿真技术的不断发展为上述问题的解决提供了强有力的理论支撑.目前,对于低合金钢焊接接头组织的计算方法大致可以分为2类.第一类着重于组织的晶粒长大过程与组织形貌,包括Monte Carlo (MC)法[6]、元胞自动机(cellular automata,CA)法[7,8]和相场法(phase field method,PF)[9,10].第二类着重于相变动力学行为过程和组织体积分数变化过程[11].Cheon和Na[12]将从连续冷却转变(CCT)图中得到的相变开始与结束温度同相转变量相关联,建立了线性相关的计算方程,并模拟了AH36钢的铁素体和贝氏体相变,但这种将相转变量与转变温度间的关系视为线性的计算方式不能准确模拟组织转变过程.常用于计算扩散型相变的模型有Johnxon-Mehl-Avrami-Kolmogorov (JMAK)方程相变模型和Leblond相变模型,其中Leblond模型是在JMAK方程基础上做了简化处理.SYSWELD软件中采用的是Leblond模型,在焊接相变计算过程中将参数n视为1[13,14].采用JMAK方程进行相变计算,难点在于参数K和n的求取,这2个参数需要从等温转变(TTT)曲线中获取.Xavier等[15]从低合金亚共析钢的TTT图中获取了参数K和n,并计算了铁素体、珠光体和贝氏体相变.虽然采用这种方法可以计算扩散型相变[16~19],但是并不是所有材料都能轻易得到其TTT图数据.此外,TTT图是用来描述等温过程的相转变,SH-CCT图是用来描述焊接连续冷却过程的相转变,因而实际工程应用中采用SH-CCT图来预测焊接接头的相转变过程更为准确.文献[20]提出了一种从SH-CCT图中获取参数K和n的方法,使JMAK方程的使用性更广.Deng和Murakawa[21]从2.25Cr-1Mo钢的SH-CCT图中获取了参数K和n,采用JMAK方程计算了焊接接头贝氏体体积分数,仅使用了一个SH-CCT图,计算结果较为粗糙.对于非扩散型相变的计算,大部分学者采用Koistinen-Marburger (K-M)方程进行计算[16~19].对于低合金高强钢焊接接头硬度的预测,众多研究[15,18,22,23]表明Maynier模型的预测效果较好,硬度预测值可以验证组织计算的正确性,因此本研究亦采用该模型来预测焊接接头的硬度. ...
Prediction of post weld hardness of advanced high strength steels for automotive application using a dedicated carbon equivalent number
1
2008
... 低合金高强钢自身组织在焊接过程中会发生较为复杂的固态相变,包括扩散型相变(铁素体、珠光体和贝氏体相变)和非扩散型相变(马氏体相变).然而,采用单纯的实验手段很难获取焊接过程中接头所发生相变的具体细节,如冷却到某一温度时各相的分布及其所占比例.计算机仿真技术的不断发展为上述问题的解决提供了强有力的理论支撑.目前,对于低合金钢焊接接头组织的计算方法大致可以分为2类.第一类着重于组织的晶粒长大过程与组织形貌,包括Monte Carlo (MC)法[6]、元胞自动机(cellular automata,CA)法[7,8]和相场法(phase field method,PF)[9,10].第二类着重于相变动力学行为过程和组织体积分数变化过程[11].Cheon和Na[12]将从连续冷却转变(CCT)图中得到的相变开始与结束温度同相转变量相关联,建立了线性相关的计算方程,并模拟了AH36钢的铁素体和贝氏体相变,但这种将相转变量与转变温度间的关系视为线性的计算方式不能准确模拟组织转变过程.常用于计算扩散型相变的模型有Johnxon-Mehl-Avrami-Kolmogorov (JMAK)方程相变模型和Leblond相变模型,其中Leblond模型是在JMAK方程基础上做了简化处理.SYSWELD软件中采用的是Leblond模型,在焊接相变计算过程中将参数n视为1[13,14].采用JMAK方程进行相变计算,难点在于参数K和n的求取,这2个参数需要从等温转变(TTT)曲线中获取.Xavier等[15]从低合金亚共析钢的TTT图中获取了参数K和n,并计算了铁素体、珠光体和贝氏体相变.虽然采用这种方法可以计算扩散型相变[16~19],但是并不是所有材料都能轻易得到其TTT图数据.此外,TTT图是用来描述等温过程的相转变,SH-CCT图是用来描述焊接连续冷却过程的相转变,因而实际工程应用中采用SH-CCT图来预测焊接接头的相转变过程更为准确.文献[20]提出了一种从SH-CCT图中获取参数K和n的方法,使JMAK方程的使用性更广.Deng和Murakawa[21]从2.25Cr-1Mo钢的SH-CCT图中获取了参数K和n,采用JMAK方程计算了焊接接头贝氏体体积分数,仅使用了一个SH-CCT图,计算结果较为粗糙.对于非扩散型相变的计算,大部分学者采用Koistinen-Marburger (K-M)方程进行计算[16~19].对于低合金高强钢焊接接头硬度的预测,众多研究[15,18,22,23]表明Maynier模型的预测效果较好,硬度预测值可以验证组织计算的正确性,因此本研究亦采用该模型来预测焊接接头的硬度. ...
Hardness prediction based on microstructure evolution and residual stress evaluation during high tensile thick plate butt welding
1
2020
... 低合金高强钢自身组织在焊接过程中会发生较为复杂的固态相变,包括扩散型相变(铁素体、珠光体和贝氏体相变)和非扩散型相变(马氏体相变).然而,采用单纯的实验手段很难获取焊接过程中接头所发生相变的具体细节,如冷却到某一温度时各相的分布及其所占比例.计算机仿真技术的不断发展为上述问题的解决提供了强有力的理论支撑.目前,对于低合金钢焊接接头组织的计算方法大致可以分为2类.第一类着重于组织的晶粒长大过程与组织形貌,包括Monte Carlo (MC)法[6]、元胞自动机(cellular automata,CA)法[7,8]和相场法(phase field method,PF)[9,10].第二类着重于相变动力学行为过程和组织体积分数变化过程[11].Cheon和Na[12]将从连续冷却转变(CCT)图中得到的相变开始与结束温度同相转变量相关联,建立了线性相关的计算方程,并模拟了AH36钢的铁素体和贝氏体相变,但这种将相转变量与转变温度间的关系视为线性的计算方式不能准确模拟组织转变过程.常用于计算扩散型相变的模型有Johnxon-Mehl-Avrami-Kolmogorov (JMAK)方程相变模型和Leblond相变模型,其中Leblond模型是在JMAK方程基础上做了简化处理.SYSWELD软件中采用的是Leblond模型,在焊接相变计算过程中将参数n视为1[13,14].采用JMAK方程进行相变计算,难点在于参数K和n的求取,这2个参数需要从等温转变(TTT)曲线中获取.Xavier等[15]从低合金亚共析钢的TTT图中获取了参数K和n,并计算了铁素体、珠光体和贝氏体相变.虽然采用这种方法可以计算扩散型相变[16~19],但是并不是所有材料都能轻易得到其TTT图数据.此外,TTT图是用来描述等温过程的相转变,SH-CCT图是用来描述焊接连续冷却过程的相转变,因而实际工程应用中采用SH-CCT图来预测焊接接头的相转变过程更为准确.文献[20]提出了一种从SH-CCT图中获取参数K和n的方法,使JMAK方程的使用性更广.Deng和Murakawa[21]从2.25Cr-1Mo钢的SH-CCT图中获取了参数K和n,采用JMAK方程计算了焊接接头贝氏体体积分数,仅使用了一个SH-CCT图,计算结果较为粗糙.对于非扩散型相变的计算,大部分学者采用Koistinen-Marburger (K-M)方程进行计算[16~19].对于低合金高强钢焊接接头硬度的预测,众多研究[15,18,22,23]表明Maynier模型的预测效果较好,硬度预测值可以验证组织计算的正确性,因此本研究亦采用该模型来预测焊接接头的硬度. ...