GH4169高温合金环轧过程组织模型适配性研究及应用

图1 实验所用GH4169合金原始组织的OM像

Fig.1 OM image of the GH4169 alloy used in the experiment

环轧过程的有限元模拟在Simufact软件上进行，将适配性修正前后的GH4169合金微观组织演化模型与热力耦合软件计算结合，对环轧过程中的微观组织演化过程进行模拟。同时按照上述工艺流程制备与模拟尺寸一致的环锻件，以验证模拟结果的可靠性。

环锻件环轧结束后进行标准热处理，空冷至室温后沿截面切开，磨抛后在2.5 g KMnO₄ + 10 mL H₂SO₄ + 90 mL H₂O溶液中侵蚀，通过9XB-PC正置光学金相显微镜(OM)进行微观组织观察。另选取典型位置切样，磨抛后在20%H₂SO₄ + 80%CH₃OH (体积分数)溶液中进行电解抛光，在配备电子背散射衍射(EBSD)探头的Ultra 55场发射扫描电子显微镜(FE-SEM)下进行观察，通过INCA Channel 5软件进行数据处理。

2 模型构建

2.1 组织模型适配性修正

目前，研究人员对热变形过程中组织模型的研究均来源于等温热压缩实验的数据拟合，因此模型适用于所有等温等应变速率过程，且可以不做修正而直接应用。环轧过程中环锻件组织演变复杂，处于“变形-高温滞留-变形-高温滞留”的复杂变形状态，伴随着应变速率的剧烈波动，变形时应变速率可达3~5 s^-1，而高温滞留时为0 s^-1。若直接应用现有组织模型，模拟时应变速率的突变会使环锻件出现动态再结晶分数突降的现象，导致模拟结果与实际结果出现偏差。针对环轧过程中再结晶动力学方程与应变速率等的高度非线性关系，在原有基于等温等应变速率得到的组织模型基础上，采用微积分原理进行适配性修正。本工作中所用到的动态再结晶、亚动态再结晶模型和晶粒长大模型均参考Yeom团队^[18,19]建立的锻态In718合金组织演变模型，如表1所示，在此模型的基础上进行非等温等应变速率的适配性修正。

表1 适配性修正前GH4169合金的组织演化模型^[18,19]

Table 1 Models for the microstructure evolution of GH4169 superalloy before modification^[18,19]

Model	Formulas	Ref.
Critical strain	$ε_{c} = 8.87 \times 10^{- 4} d_{0}^{0.2} Z^{0.099} (\dot{ε} \geq 0.01 s^{- 1})$ $ε_{c} = 9.57 \times 10^{- 6} d_{0}^{0.196} Z^{0.167} (\dot{ε} < 0.01 s^{- 1})$	[18]

Dynamic recrystallization	$X_{d} = 1 - e x p [- l n 2 {(\frac{ε}{ε_{0.5}})}^{1.68}] (T \leq 1010 ℃), ε_{0.5} = 0.037 d_{0}^{0.2} Z^{0.058}$ $X_{d} = 1 - e x p [- l n 2 {(\frac{ε}{ε_{0.5}})}^{1.90}] (T > 1010 ℃), ε_{0.5} = 0.029 d_{0}^{0.2} Z^{0.058}$ $d_{d} = 1.301 \times 10^{3} Z^{- 0.124}$	[18]

Meta-dynamic recrystallization	$X_{m d} = 1 - e x p [- l n 2 {(\frac{t}{t_{0.5}})}^{1}], t_{0.5} = 1.7 \times 10^{- 5} d_{0}^{- 5} ε^{- 2.0} {\dot{ε}}^{- 0.08} e x p (\frac{12000}{T})$ $d_{m} = 8.28 d_{0}^{0.29} ε^{- 0.14} Z^{- 0.03}$	[18]

Grain growth	$d_{g}^{3} - d_{0}^{3} = 9.8 \times 10^{19} t_{g} e x p (\frac{- 437000}{R T})$	[18]
Average grain size	$\frac{1}{d_{a v}^{2}} = \frac{X_{d}}{d_{d}^{2}} + \frac{X_{m}}{d_{m}^{2}} + \frac{X_{n}}{d_{n}^{2}}$	[19]

Note:ε_c—critical strain, d₀—initial grain size, Z—Zener-Hollomon parameter, ε—strain, X_d—volume fraction of dynamic recrystallization, ε_0.5—strain at which 50% dynamic recrystallization occurs, d_d—grain size of dynamic recrystallization grain, X_md—volume fraction of meta-dynamic recrystallization, t_g—grain growth time, t_0.5—time at which 50% meta-dynamic recrystallization occurs, $ε ˙$ —strain rate, T—thermodynamic temperature, d_m—grain size of meta-dynamic recrystallization grain, d_av—average grain size, d_g—grain size after grain growth, R—gas constant, X_n—volume fraction of unrecrystallization, d_n—unrecrystallized grain size

新窗口打开| 下载CSV

模型中的动态再结晶分数(X_d)可表示为^[18,19]：

X_{d} = 1 - e x p [- 0.693 {(\frac{ε}{ε_{0.5}})}^{k_{1}}]

(1)

式中，ε为应变；ε_0.5为完成50%动态再结晶时的应变；k₁为材料常数，当温度(T)大于1010 ℃时，k₁ = 1.90，T小于1010 ℃时，k₁ = 1.68。

计算过程为增量迭代求解，非等温等应变速率条件下，每个时间极短的增量步可以按等温等应变速率条件处理。从式(1)可以看出，等温等应变速率下动态再结晶分数是ε的函数，两边同时对ε求导可得：

\frac{d X_{d}}{d ε} = - e x p [- 0.693 {(\frac{ε}{ε_{0.5}})}^{k_{1}}] (\frac{- 0.693 k_{1}}{ε_{0.5}}) {(\frac{ε}{ε_{0.5}})}^{k_{1} - 1}

(2)

因增量步非常小，式(2)可改写为：

Δ X_{d} = - e x p [- 0.693 {(\frac{ε}{ε_{0.5}})}^{k_{1}}] (\frac{- 0.693 k_{1}}{ε_{0.5}}) {(\frac{ε}{ε_{0.5}})}^{k_{1} - 1} Δ ε

(3)

式中，ΔX_d为每一增量步的动态再结晶分数增量；Δε为应变增量。

每一增量步下的总动态再结晶分数( $X_{d}^{i}$ )可表示为：

X_{d}^{i} = X_{d}^{i - 1} + Δ X_{d}^{i}

(4)

式中， $X_{d}^{i - 1}$ 为第i - 1增量步结束时的动态再结晶分数或第i增量步开始时的动态再结晶分数； $Δ X_{d}^{i}$ 为动态再结晶百分数增量。

模型中的亚动态再结晶分数(X_md)可表示为^[18,19]：

X_{m d} = 1 - e x p [- 0.693 {(\frac{t}{t_{0.5}})}^{k_{2}}]

(5)

t_{0.5} = A d_{0}^{m} ε^{h} {\dot{ε}}^{l} e x p (\frac{Q_{m}}{T})

(6)

式中，t为停留冷却或道次间隔时间；t_0.5为完成50%亚动态再结晶所需要的时间；d₀为原始晶粒尺寸； $\dot{ε}$ 为应变速率；Q_m为亚动态再结晶激活能；k₂、A、m、h、l均为材料常数，k₂ = 1，A = 1.7 × 10^-5，m = -5，h = -2.0，l = -0.08。

亚动态再结晶、静态再结晶等与时间有关的再结晶动力学方程均是基于等温条件确定的。对于非等温过程，一般采用叠加原理，将其视为若干等温过程的叠加。但从式(5)和(6)可以看出，在等温等应变速率下，亚动态再结晶分数是ε与t的函数，不可采用上述动态再结晶分数的修正方式。崔振山和刘才^[20]在对非线性热轧过程的处理中，定义了一个新的经温度补偿的等效时间——t_eq，用等效时间代替静态再结晶时间。该方法符合变温过程的物理冶金学规律，且计算简单。亚动态再结晶与静态再结晶均为后动态过程，即热变形后发生的行为，因此本工作将该方法进行了推广，应用至亚动态再结晶。

在非等温条件下，每个时间极短的增量步可以按等温条件处理，则第i增量步的亚动态再结晶分数可以表示为：

Δ X_{m d} = 1 - e x p [- 0.693 {(\frac{Δ t_{i}}{t_{0.5}})}^{k_{2}}]

(7)

t_{0.5} = A d_{0}^{m} ε^{h} {\dot{ε}}^{l} e x p (\frac{Q_{m}}{T_{i}})

(8)

式中，ΔX_md为亚动态再结晶百分数增量；Δt_i 为第i增量步的时间增量；T_i 为第i增量步Δt_i 的平均温度，因时间极短，可用瞬时温度代替。

在参考温度下，等效时间内某一增量步内亚动态再结晶分数可以表示为：

Δ X_{m d} = 1 - e x p [- 0.693 {(\frac{Δ t_{e q}}{t_{0.5}^{r e f}})}^{k_{2}}]

(9)

t_{0.5}^{r e f} = A d_{0}^{m} ε^{h} {\dot{ε}}^{l} e x p (\frac{Q_{m}}{T_{r e f}})

(10)

式中，Δt_eq为等效时间内某一增量步的时间增量；t $_{0.5}^{r e f}$ 为参考温度下完成50%亚动态再结晶所需要的时间；T_ref为参考温度，即计算t_0.5时的温度，此处取1253 K。

Δt_i 与Δt_eq时间段内亚动态再结晶分数相同，即式(7)与(9)相等，可以得到：

Δ t_{e q} = Δ t_{i} e x p [Q_{m} (\frac{1}{T_{r e f}} - \frac{1}{T_{i}})]

(11)

则修正后的亚动态再结晶时间，即t_eq可以由式(11)累加得到：

t_{e q} = \sum_{i} Δ t_{i} e x p [Q_{m} (\frac{1}{T_{r e f}} - \frac{1}{T_{i}})]

(12)

由此可得到修正后的亚动态再结晶分数：

X_{m d} = 1 - e x p [- 0.693 {(\frac{t_{e q}}{t_{0.5}^{r e f}})}^{k_{2}}]

(13)

模型中的晶粒长大公式可表示为^[18,19]：

d_{g}^{n} = d_{0}^{n} + A t_{g} e x p (- \frac{Q_{g}}{R T})

(14)

式中，d_g为晶粒长大后的晶粒尺寸；n为常数；t_g为晶粒长大时间；R为气体常数；Q_g为晶粒长大激活能。

从式(14)可以得到第i增量步下的晶粒尺寸：

d_{i}^{n} = d_{i - 1}^{n} + A Δ t_{i} e x p (- \frac{Q_{g}}{R T_{i}})

(15)

式中，d_i 为第i增量步下的晶粒尺寸；d_i–₁为第i - 1增量步下的晶粒尺寸。

由式(14)和(15)可知，晶粒长大模型本身采用的是增量叠加原理，前一增量步的晶粒尺寸结果作为下一增量步的初始晶粒尺寸，因此可直接用于模拟计算。

适配性修正后的GH4169合金动态再结晶与亚动态再结晶模型如表2所示，模型中k₁、k₂、A、m、h、l等的数值均与修正前一致，为Yeom团队^[18,19]构建组织模型时拟合得出，详细拟合过程可参考姚志浩^[21]对GH864合金组织模型的研究。将修正前后的组织演化模型集成到有限元模拟软件后进行计算，计算过程如图2所示。计算开始后，首先读取环锻件此时的应变速率、应变、温度和原始晶粒尺寸，其中原始晶粒尺寸由上一流程结束后继承得到。通过应变速率判断环锻件是否正在发生变形，进而区分环锻件的动态再结晶阶段和亚动态再结晶阶段。GH4169合金在900 ℃以下时基本不发生再结晶^[22]，因此为简化计算，当温度超过900 ℃时才会被判定发生再结晶。

表2 适配性修正后的GH4169合金再结晶模型

Table 2 Recrystallization models of GH4169 superalloy after modification

Model	Formula
Dynamic recrystallization	$Δ X_{d} = - e x p [- 0.693 {(\frac{ε}{ε_{0.5}})}^{1.68}] (\frac{- 1.164}{ε_{0.5}}) {(\frac{ε}{ε_{0.5}})}^{0.68} Δ ε (T \leq 1010 ℃)$ $Δ X_{d} = - e x p [- 0.693 {(\frac{ε}{ε_{0.5}})}^{1.90}] (\frac{- 1.317}{ε_{0.5}}) {(\frac{ε}{ε_{0.5}})}^{0.90} Δ ε (T > 1010 ℃)$ $X_{d}^{i} = X_{d}^{i - 1} + Δ X_{d}^{i}$

Meta-dynamic recrystallization	$X_{m d} = 1 - e x p [- 0.693 {(\frac{t_{e q}}{t_{0.5}^{r e f}})}^{1}]$ $t_{0.5}^{r e f} = 1.7 \times 10^{- 5} d_{0}^{- 5} ε^{- 2.0} {\dot{ε}}^{- 0.08} e x p (\frac{12000}{1253})$ $t_{e q} = \sum_{i} Δ t_{i} e x p [12000 (\frac{1}{1253} - \frac{1}{T_{i}})]$

Note: ΔX_d—increment of dynamic recrystallization fraction per increment step, Δε—strain increment, X $d i$ —total dynamic recrystallization fraction, X $d i - 1$ —dynamic recrystallization fraction at the end of the (i - 1)th increment step or at the beginning of the ith increment step, ΔX $d i$ —increment of dynamic recrystallization fraction, t_eq—temperature-compensated equivalent time, t $0.5 r e f$ —time required for 50% meta-dynamic recrystallization occurs at the reference temperature, Δt_i —time increment of the ith increment step, T_i —average temperature during the Δt_i of the ith increment step

新窗口打开| 下载CSV

图2

图2 GH4169合金环轧过程有限元模拟组织模型调用流程

Fig.2 Procedure for invoking the microstructure model in finite element simulation of the ring rolling process for GH4169 superalloy (X_r—recrystallization fraction)

2.2 有限元模型的建立

实际生产中环锻件一直与底板接触，接触位置的散热与其他位置差别较大，尤其对于某一批环锻件中最初几件的影响最为严重，而Simufact软件并不能针对几何模型的单个表面设置换热系数，为了使模拟更加符合实际，在模型中插入了底板(图3)，模拟过程中设置的换热系数与工件和轧辊之间的实际换热系数相同。通过JMatPro软件计算得到GH4169合金的流变曲线，并将其导入到Simufact软件中。环锻件网格划分采用Simufact软件针对环形零件设计的Ringmesh网格。环锻件与轧辊间的换热系数为1.6 × 10⁴ W/(m²·K)，对流换热系数为20 W/(m²·K)，发射率为0.25，轧辊与环锻件间的摩擦系数为0.3。最后将软件默认程序改为自定义编译子程序，以实现环轧过程中的组织模拟。

图3

图3 环轧有限元模型

Fig.3 Finite element model of ring rolling

3 结果与讨论

3.1 组织模型适配性分析与验证

在Simufact软件中对环轧的整个过程进行模拟，经墩饼、冲孔、预轧和终轧多个阶段的热变形后得到最终的环锻件，其中终轧前的加热温度为1000 ℃，出炉后转移30 s进行终轧，变形量为25%。图4为组织模型适配性修正前后环锻件截面动态再结晶情况。从图中可以看到，组织模型修正前后环锻件截面的动态再结晶情况差别较大：基于未修正模型得到的环锻件截面动态再结晶分数呈心部大、边缘小的特点(图4a)；修正后呈上下端面大、心部小的特点(图4b)。从式(1)可以看出，动态再结晶分数是应变、应变速率、温度的函数，变形过程中某一状态下的动态再结晶分数只与此状态下的应变、应变速率和温度有关，而与经历的过程无关。基于未修正模型得到的动态再结晶情况由此状态下的应变、应变速率和温度数值代入公式所得，而非累加得到。环轧结束后，环锻件横截面心部温度较高、边缘温度较低，导致心部的动态再结晶分数较大，而边缘较小。实际环轧所得环锻件的再结晶分数分布一般呈上下端面较大、心部较小的特征^[23]，且前人研究^[15,24]得到的动态再结晶模拟结果也呈此分布特征，所以由修正模型得到的环锻件动态再结晶情况更贴合实际情况。

图4

图4 模型修正前后环锻件横截面动态再结晶分数对比

Fig.4 Comparisons of the dynamic recrystallization fraction of the ring forging before (a) and after (b) modification of model

为进一步探究修正前后组织模型对环轧过程的适配性，分别对修正前后模型得到的环锻件横截面中心点P (图5c和d)进行点追踪，得到的再结晶分数变化曲线如图5a和b所示。可以看到，模型修正前后，环锻件的再结晶开始时间与最终再结晶比例均有差异。环锻件再结晶开始时间的差异与动态再结晶(图5a和b中红色曲线)有关，由未修正模型得到的动态再结晶分数只与结果输出时最后时刻的变形参数(应变、应变速率、温度)有关，可能导致过判动态再结晶行为。受变形时应变速率突变的影响，由未修正模型得到的动态再结晶分数曲线出现突降现象(图5a)，这与实际环轧过程存在较大差别。对比图5a和b可知，亚动态再结晶是造成未修正组织模型中环锻件横截面心部P点完全再结晶的原因，模型修正前亚动态再结晶分数已达到72%，而模型修正后亚动态再结晶分数仅为33%。可见，未修正的亚动态再结晶模型会对环锻件的亚动态再结晶行为造成一定程度的过判，为进一步确定修正前后亚动态再结晶模型的准确性，需结合环锻件实际微观组织进行分析。

图5

图5 模型修正前后环锻件横截面心部再结晶分数变化曲线及分布对比

Fig.5 Comparisons of the recrystallization fraction curves (a, b) and distributions (c, d) of center of ring forging cross section (P point) before (a, c) and after (b, d) modification of model

选取图6 (模型修正前后环锻件平均晶粒尺寸结果)截面上的9个点进行微观结构观察，结果如图7所示。可见，心部区域再结晶程度较高，边缘再结晶程度较小，但环锻件整个截面均未完全再结晶。因此在适配性修正前的模拟结果中，心部完全再结晶结果与实际环轧结果不符，对心部再结晶起决定作用的亚动态再结晶模型不适用于环轧过程，而修正后的亚动态再结晶模型更加符合实际环轧过程。

图6

图6 模型修正前后环锻件各位置平均晶粒尺寸对比

Fig.6 Comparisons of average grain size of positions 1-9 in the ring forgings before (a) and after (b) modification of model

图7

图7 环锻件截面微观组织的OM像

Fig.7 Cross-sectional OM images of different positions in Fig.6 (d_BM—average grain size based on un-modified model, d_AM—average grain size based on modified model, d_EXP—experimental average grain size)

(a) position 1 (b) position 2 (c) position 3

(d) position 4 (e) position 5 (f) position 6

(g) position 7 (h) position 8 (i) position 9

图8为实验与基于修正前后组织模型的有限元模拟所得平均晶粒尺寸对比图。可见，组织模型修正前，由于环锻件整体再结晶程度较大，其平均晶粒尺寸相较实验值和修正后的模拟值较小，由修正模型得到的平均晶粒尺寸与实验结果更加接近。图8中模型修正前后的模拟结果与实验值之间的平均相对误差分别为21.9%和6.3%，后者预测精度更高。经适配性修正后的模型获得的组织模拟结果与环轧实际实验结果吻合度较好，能够实现环轧过程中的组织预测。

图8

图8 实验测量与计算模拟所得环锻件各点平均晶粒尺寸对比

Fig.8 Comparison between experimental and simulated values of average grain size of different positions in Fig.6

3.2 混晶组织与有限元结果的对比分析

环锻件整个截面组织不均匀，存在许多混晶区域，为分析其原因，对环锻件截面的典型位置进行EBSD分析，结果如图9所示。变形晶粒内部仍然存在较大的局部取向差(KAM)，局部取向差大表明储存能较高^[25]。

图9

图9 环轧后环锻件典型区域的局部取向差(KAM)分布图及等效塑性应变分布图

Fig.9 Kernel average misorientation (KAM) distribution maps of typical locations 1 (a), 5 (b), and 8 (c) and effective plastic strain distribution map (d) of ring forging

变形过程中产生的动态再结晶晶粒会继续发生变形，晶粒内部继续塞积位错。而在变形结束后形成的再结晶晶粒，因没有发生变形，晶粒内部无位错塞积，储存能较低。因此可以根据KAM值判断再结晶晶粒中是否存在位错塞积^[26]，进而区分动态再结晶晶粒与亚动态再结晶晶粒^[27]。但在环轧过程中既会发生动态再结晶，又会发生亚动态再结晶，因此只能结合晶粒组织图与KAM图进行综合分析，才可以确定某一位置的再结晶情况。

根据图9的KAM图可以区分原始变形晶粒与再结晶晶粒，再结晶会消耗变形时积累的储存能，因此再结晶晶粒内部储存能较少。环锻件外端面边角区域(位置1)的储存能最少(图9a)，说明此处再结晶程度最大。环锻件边角位置处是最先开始变形的区域，应变最大，促进了此处动态再结晶的发生^[28]。环锻件横截面心部区域(位置5)储存能较多(图9b)，且图中分布有尺寸较大的原始变形晶粒，说明此处再结晶程度相比边角区域较小。环锻件横截面心部区域温度始终较高，在环轧过程中“高温滞留”阶段发生亚动态再结晶，但心部区域应变较小，积累的储存能较少，限制了动态再结晶和亚动态再结晶^[29]，导致该区域再结晶程度较小。心部区域一些尺寸较小的再结晶晶粒内部局部取向差仍然较大，一方面原因是环轧过程中，这些再结晶晶粒出现较早，后续热变形使晶粒内部再次塞积了位错，产生了较大的局部取向差；另一方面原因是该区域再结晶不完全，存在原始的变形晶粒。而其他内部无位错塞积的晶粒产生时间较晚，产生于后续亚动态再结晶过程中，因此晶粒内部局部取向差较小。另外，由采用修正模型得到的计算结果(图6和8)可知，横截面心部(位置5)的平均晶粒尺寸最小，但在图9b的EBSD图中却可以看到许多尺寸较大的未再结晶晶粒，二者似乎存在矛盾之处。这一现象与平均晶粒尺寸的计算方式有关，本工作中实验得到的平均晶粒尺寸由截点法测得，当视场中含有较多的细小再结晶晶粒时，截点数量会明显增多，导致测量结果明显小于该视场中的原始变形晶粒尺寸而与模拟结果相当。与位置1和5相比，环锻件下端面中心区域(位置8)积累的储存能最多(图9c)，且分布有大量原始变形晶粒，可以在图中看到典型的“项链”组织，说明此处再结晶程度最小^[25]。环锻件下端面区域应变较大，在满足温度条件的前提下会促进此处发生再结晶。但由于环锻件的下端面一直与模具接触，温度下降较快，导致此处的再结晶受到抑制、储存能最高。

由EBSD结果(图9)可知，环锻件整个截面为未完全再结晶组织，再结晶组织由动态再结晶组织和亚动态再结晶组织组成。图10为基于修正模型的环轧过程有限元模拟结果。如图10a所示，环锻件截面再结晶分数呈“U”型分布，下端面附近受底板影响，温度较低，再结晶程度较小。环锻件在环轧过程中上下端面处应变较大，动态再结晶分数(图10b)高于其他位置。心部区域因温度高、停留时间长，亚动态再结晶分数(图10c)最高。有限元模拟结果显示，环锻件截面的再结晶组织为动态再结晶组织和亚动态再结晶组织，与EBSD结果相吻合。

图10

图10 基于修正模型的环轧并空冷后环锻件横截面的再结晶情况

Fig.10 Recrystallization conditions of the ring forging after ring rolling and air cooling based on modified model

(a) recrystallization fraction

(b) dynamic recrystallization fraction

综上所述，在环轧过程中，动态再结晶和亚动态再结晶均发挥着不可忽略的作用。边缘处动态再结晶程度较大，心部区域亚动态再结晶程度较大，二者的共同作用提高了环锻件组织的均匀性。

3.3 道次变形量对环锻件组织均匀性的影响

根据前面讨论的两道次环轧实验和有限元模拟结果，经由预轧变形量15%、终轧变形量25%得到的组织为不均匀组织。为探究不同道次变形量对环轧结果的影响，进而得到均匀的组织，通过建立的数值模拟方法对其进行研究。设计了4组模拟实验，总变形量均为40%，各道次变形量分配如表3所示。为了更直观地根据平均晶粒尺寸结果判断混晶组织，此处环轧后平均晶粒尺寸(D)由以下公式进行计算：

D = D_{d r x} f_{d r x} + D_{m d r x} f_{m d r x} + D_{u n} f_{u n}

(16)

式中，D_drx为环轧后动态再结晶晶粒尺寸，f_drx为环轧后动态再结晶分数，D_mdrx为环轧后亚动态再结晶晶粒尺寸，f_mdrx为环轧后亚动态再结晶分数，D_un为环轧后未再结晶晶粒尺寸，f_un为环轧后未再结晶分数。

表3 各道次变形量分配及环锻件横截面心部再结晶和平均晶粒尺寸结果

Table 3 Deformation amount in each pass and recrystallization fraction and average grain size at the center of cross section in ring forging

Group	Deformation amount of the 1st pass / %	Deformation amount of the 2nd pass / %	Total deformation%	Average grain size / μm	Recrystallization fraction
1	25	15	40	48.12	0.28
2	20	20	40	33.67	0.47
3	15	25	40	29.79	0.60
4	40		40	18.13	1.00

新窗口打开| 下载CSV

4组环轧结束后均进行空冷，使其充分再结晶。图11为基于修正模型的4组环轧并空冷后环锻件截面的模拟结果。结合表3可知，随着第二道次变形量的增加，环锻件的平均晶粒尺寸逐渐减小且分布趋于均匀，总再结晶分数逐渐增大，第4组环锻件的整个横截面基本完全再结晶，只有内外边缘及底部因与轧辊接触，散热较快而导致再结晶程度较小。再结晶程度越小，越容易出现混晶组织，对环锻件的综合力学性能产生负面影响，因此应尽量避免。

图11

图11 环轧并空冷后环锻件横截面平均晶粒尺寸和再结晶分数分布

Fig.11 Distributions of average grain sizes (a, c, e, g) and recrystallization fractions (b, d, f, h) air of ring forging after ring rolling and air cooling based on modified model

(a, b) group 1 (c, d) group 2 (e, f) group 3 (g, h) group 4

由以上分析可知，两道次环轧时，变形量分配对环锻件有很大的影响。在环轧过程中，环锻件应满足终锻温度要求，当GH4169合金环锻件的温度低于终锻温度(900 ℃)时，合金无法进行动态再结晶^[21]，且环锻件的开裂风险明显增大。因此，两道次环轧时，道次变形量的分配应以满足终锻温度为前提。若单道次环轧结束后的终锻温度满足要求，可以只进行单道次环轧，省工省时的同时又可以得到更好的微观组织。若单道次环轧不能满足终锻温度要求，则需进行两道次环轧。两道次环轧时，在保证终锻温度的前提下，应尽量增大终轧的变形量，从而增大环锻件的再结晶程度。此外，应注意预轧结束后的加热时间，当环锻件达到目标温度后立刻出炉进行终轧，以减少加热时间过长对晶粒尺寸的影响。

4 结论

(1) 针对伴随剧烈应变速率变化的环轧过程，对现有GH4169合金的动态再结晶和亚动态再结晶模型进行了适配性修正。利用Simufact软件结合修正GH4169合金组织演变模型，实现了GH4169合金多工艺流程的微观组织模拟，实验结果验证了修正模型的可靠性。

(2) 对环锻件截面典型区域进行了分析，环锻件截面的再结晶组织为动态再结晶组织与亚动态再结晶组织的综合，二者的共同作用有利于环锻件组织的均匀性。

(3) 通过建立的数值模拟方法，研究了两道次环轧时，道次变形量分配对环锻件组织的影响。在满足终锻温度的前提下，增大终轧变形量有利于提高环锻件的组织均匀性。

参考文献

原文顺序

文献年度倒序

文中引用次数倒序

被引期刊影响因子

[1]

Xie

, Wang

, Ouyang

Q Y

, et al.

Analytical calculation model for radial-axial coordinated feed strategy in large-scale flat ring rolling based on ultimate bending moment

[J]. J. Mater. Process. Technol., 2023, 319: 118072

[2]

Lin

Y C

, Qian

S S

, Chen

X M

, et al.

Staggered spinning of thin-walled Hastelloy C-276 cylindrical parts: Numerical simulation and experimental investigation

[J]. Thin-Walled Struct., 2019, 140: 466

DOI URL

[3]

, Liu

, Yang

Y H

, et al.

Studying the residual stress homogenization and relief in aerospace rolling ring of GH4169 alloy using ageing treatment

[J]. Int. J. Adv. Manuf. Technol., 2021, 112: 3415

DOI

[4]

, Liu

, Yang

Y H

, et al.

Multi-objective optimization of cavity design for GH4738 superalloy profile ring rolling process based on FEM and RSM

[J]. Int. J. Adv. Manuf. Technol., 2022, 123: 2929

[5]

Jiang

, He

F Y

, Xu

, et al.

Research progress on ring rolling technology of superalloy ring forging

[J]. Rare Met. Mater. Eng., 2021, 50: 1860

江河, 何方有, 许亮等.

高温合金环形件环轧工艺研究进展

[J]. 稀有金属材料与工程, 2021, 50: 1860

[6]

Chen

M C

, Zhu

C D

, Yu

Z Q

, et al.

A novel process for manufacturing large-diameter thin-walled metal ring: Double-roll pendulum hot rotary forging technology

[J]. J. Manuf. Process., 2022, 76: 379

DOI URL

[7]

Xiao

G F

, Xia

Q X

, Zhang

Y L

, et al.

Manufacturing of Ni-based superalloy thin-walled components by complex strain-path spinning combined with solution heat treatment

[J]. Int. J. Adv. Manuf. Technol., 2021, 117: 199

[8]

Chen

M S

, Wang

G Q

, Li

H B

, et al.

Annealing treatment methods and mechanisms for refining mixed and coarse grains in a solution treatment nickel-based superalloy

[J]. Adv. Eng. Mater., 2019, 21: 9

[9]

Chen

M S

, Zou

Z H

, Lin

Y C

, et al.

Microstructural evolution and grain refinement mechanisms of a Ni-based superalloy during a two-stage annealing treatment

[J]. Mater. Charact., 2019, 151: 445

[10]

Yuan

S J

, Fan

X B

Developments and perspectives on the precision forming processes for ultra-large size integrated components

[J]. Int. J. Extrem. Manuf., 2019, 1: 022002

[11]

H P

, Li

Y T

Research status and developing trends on the ring rolling process of profile ring parts

[A]. International Conference on the Technology of Plasticity [C]. Cambridge: Elsevier, 2017: 1260

[12]

Zhang

B Y

, Wang

Z T

, Yu

, et al.

Microstructural origin and control mechanism of the mixed grain structure in Ni-based superalloys

[J]. J. Alloys Compd., 2022, 900: 163515

[13]

, Liu

, Zhu

X L

, et al.

Effect of rolling passes on thermal parameters and microstructure evolution via ring-rolling process of GH4738 superalloy

[J]. Int. J. Adv. Manuf. Technol., 2018, 96: 1165

[14]

Sun

Z C

, Yang

, Ou

X Z

Effects of process parameters on microstructural evolution during hot ring rolling of AISI 5140 steel

[J]. Comput. Mater. Sci., 2010, 49: 134

[15]

Zhu

X L

, Liu

, Xing

L J

, et al.

Microstructure evolution of inconel 718 alloy during ring rolling process

[J]. Int. J. Precis. Eng. Manuf., 2016, 17: 775

DOI URL [本文引用: 2]

[16]

L H

, Dong

J X

, Zhang

M C

, et al.

Integrated simulation of the forging process for GH4738 alloy turbine disk and its application

[J]. Acta Metall. Sin., 2014, 50: 821

In order to control the grain size of forged turbine disk of wrought superalloy like GH4738 more effectively, constitutive equations and grain structure evolution models of GH4738 alloy are used in Deform 3DTM for achieving integrated simulation of whole forging process of GH4738 alloy turbine disk (from preheating billet for upsetting to die forging). By using of integrated simulation, the variation of temperature, average grain size, etc., during the whole forging process has been explored, making it possible to control these parameters quantitatively. Comparing with traditional simple stage simulation, results of integrated simulation are more consistent with corresponding experimental results of forged turbine disk (300 mm in diameter). Therefore, the reliability of the integrated simulation is verified. Finally, with the application of integrated simulation, GH4738 alloy turbine disk with a diameter of 1450 mm has been successfully forged by 8×104 t forging press. This work provides a more practical simulation method for helping the process design of forging large turbine disk.

李林翰, 董建新, 张麦仓等.

GH4738合金涡轮盘锻造过程的集成式模拟及应用

[J]. 金属学报, 2014, 50: 821

基于GH4738合金的热流变应力模型及晶粒组织演变模型, 提出并实现了利用Deform 3D<sup>TM</sup>软件对该合金涡轮盘从自由锻前预热直至模锻完成的整个锻造过程的集成式模拟. 借助集成式模拟实现了对锻件在整个锻造过程中温度、平均晶粒尺寸等参数的定量控制. 同时采用直径300 mm涡轮盘的实际锻造结果验证了所用模型和该模拟方法的可靠性. 最后, 把集成式模拟运用于直径1450 mm涡轮盘盘件的锻造过程模拟, 并根据模拟优化方案在8×10<sup>4</sup> t锻压机下成功锻制直径1450 mm涡轮盘盘件. 为大型变形高温合金涡轮盘的锻造成型提供了工艺优化的理论依据和研究方法.

[17]

X J

, Cui

Z S

, Feng

, et al.

Multi-scale simulation on the whole integrated forming process for nuclear pressure vessel head and over cone

[J]. J. Plast. Eng., 2016, 23: 1

李馨家, 崔振山, 冯超等.

核电封头-过渡锥体一体化成形全工艺过程多尺度模拟

[J]. 塑性工程学报, 2016, 23: 1

[18]

Y S

, Yeom

J T

, Park

N K

, et al.

Simulation of microstructures for alloy 718 blade forging using 3D FEM simulator

[J]. J. Mater. Process. Technol., 2003, 141: 337

DOI URL [本文引用: 11]

[19]

Yeom

J T

, Lee

C S

, Kim

J H

, et al.

Finite-element analysis of microstructure evolution in the cogging of an alloy 718 ingot

[J]. Mater. Sci. Eng., 2007, A449-451: 722

[本文引用: 8]

[20]

Cui

Z S

, Liu

Numerical prediction and experimental research of microstructure development during hot rolling

[J]. J. Mech. Eng. 2000, 36(7): 92

崔振山, 刘才.

热轧过程微观组织演变的数值预报与试验研究

[J]. 机械工程学报, 2000, 36(7): 92

对于热力耦合大变形问题,构造了同时求解变形和温度的弹塑性变分原理和相应有限元法,并与金属微观组织演变数学模型相结合,提出了热变形过程微观数值预报方法。针对再结晶动力学方程和晶粒长大方程对时间和温度的高速非线性,定义了一个经温度补偿的适用于变温过程的等效时间,解决了变温状态下对时间的叠加问题。作为应用,模拟了H型钢热轧过程的微观组织演变,并相应地进行了试验研究。预报值与试验值吻合良好,表现该方法已能成功预报热变形后的金属微观组织。

[21]

Yao

Z H

Microstructure evolution model and its application during hot deformation for GH864 superalloy

[D]. Beijing: University of Science and Technology Beijing, 2011

姚志浩

GH864合金热变形过程组织演化模型及其应用

[D]. 北京: 北京科技大学, 2011

[22]

Jiang

S C

, Zhang

, He

Y H

, et al.

Microstructure evolution and processing maps of GH4169 during deformation

[J]. Iron Steel Vanadium Titanium, 2021, 42(2): 161

蒋世川, 张健, 何云华等.

GH4169合金高温变形显微组织演变及热加工图

[J]. 钢铁钒钛, 2021, 42(2): 161

[23]

Liu

X Z

Research on high temperature ring rolling forming process of ring workpiece of GH4738 alloy

[D]. Harbin: Harbin Institute of Technology, 2017

刘信祖

GH4738合金环形件高温环轧成形工艺研究

[D]. 哈尔滨: 哈尔滨工业大学, 2017

[24]

Tang

X F

, Wang

B Y

, Zhang

, et al.

Study on the microstructure evolution during radial-axial ring rolling of IN718 using a unified internal state variable material model

[J]. Int. J. Mech. Sci., 2017, 128-129: 235

[25]

Y L

, Zeng

M T

, Tan

Y B

, et al.

Microstructure evolution of Inconel 718 superalloy with fine-grains at different strain during hot deformation

[J]. Chin. J. Rare Met., 2023, 47: 807

李应隆, 曾梦婷, 谭元标等.

应变量对细晶Inconel 718高温合金热变形组织演变的影响

[J]. 稀有金属, 2023, 47: 807

[26]

Nicolaÿ

, Franchet

J M

, Cormier

, et al.

Discrimination of dynamically and post-dynamically recrystallized grains based on EBSD data: Application to Inconel 718

[J]. J. Microsc., 2019, 273: 135

[27]

Nicolaÿ

, Fiorucci

, Franchet

J M

, et al.

Influence of strain rate on subsolvus dynamic and post-dynamic recrystallization kinetics of Inconel 718

[J]. Acta Mater., 2019, 174: 406

[28]

Lin

Y C

, Wu

X Y

, Chen

X M

, et al.

EBSD study of a hot deformed nickel-based superalloy

[J]. J. Alloys Compd., 2015, 640: 101

[29]

Chen

X M

, Lin

Y C

, Chen

M S

, et al.

Microstructural evolution of a nickel-based superalloy during hot deformation

[J]. Mater. Des., 2015, 77: 41