CC BY
21
УДК 620.17:530.1:539.4
Э. Р. Галимов, И. А. Абдуллин, А. В. Беляев, Л. В. Сироткина
О ВОЗМОЖНОСТИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ТВЕРДОСТИ МЕТАЛЛИЧЕСКИХ МАТЕРИАЛОВ
Ключевые слова: прогнозирование, твердость, материалы, технология.
Показана возможность прогнозирования механических свойств металлических материалов на примере твердости сварного соединения. Предложен алгоритм прогнозирования на основе таких исходных данных как расчет температуры при сварке.
Keywords: forecasting, hardness, materials, technology.
The possibility ofpredicting the mechanical properties of metallic materials on the example of the hardness of the weld joint. We propose a prediction algorithm based on inputs such as calculation of the temperature during welding.
Введение
Важным направлением в машиностроении является совершенствование методов контроля структуры, испытание и определение механических свойств материалов.
В настоящее время оценку изменения структуры металлических материалов осуществляют традиционными металлографическими методами, а механических свойств - соответствующими исследованиями. Однако традиционные методы требуют трудоемкой подготовки образцов и многочисленных испытаний, которые можно не проводить, используя методологию параметризации структур. В связи с этим перспективным направлением является установление взаимосвязи механических свойств металлических материалов с результатами параметризации изображений их микроструктуры.
Теория параметризации благодаря дополнительному математическому анализу позволяет оценивать параметры однородности и упорядоченности, характеризующие меру нарушения самоподобия и отражающие геометрическую неоднородность составляющих изображения. Алгоритм анализа успешно реализован в программе MFRDrom [1], которая разработана Г.В. Встовским в ИМЕТ им. А.А. Байкова. Однако некоторые вопросы параметризации структур, в том числе сварных соединений, остаются до конца не изученными.
Экспериментальная часть
Объектами исследования являлись сварные швы наружных корпусов камер сгорания, изготовленные из жаропрочной аустенитной стали 10Х11Н20Т2Р. Металлографические шлифы получены на автоматической шлифовальной и полировальной установке. Для выявления границ зерен применялся реактив «Круппа». Микроструктуры зон сварных соединений получены при увеличениях х100 ^ ><500 на микроскопе с цифровой камерой AxioCamHR. Измерения твердости проводились на поверенном стационарном твердомере по Виккерсу. Обработка данных осуществлялась на ЭВМ с программным обеспечением Abode Photoshop, GIMP, JMicroVision, MFRDrom и MS Office 2013.
Основные результаты работы получены с применением визуального, спектрального, радиографического и металлографического анализов, измерений твердости, а также с помощью методов обработки результатов измерений.
Метод параметризации адаптировался к исследованию структур сварных соединений из-за ряда особенностей: различные баллы зерна для сварного шва, зоны термического влияния и основного металла; различная ориентация зерен после шлифования и травления и др. Подготовка сварных соединений к обработке в программе МРКЭгот включала вырезку и изготовление микрошлифа, травление, установку на микроскопе и выборе увеличения, оцифровку изображения микроструктуры, выделение определенного количества областей (п = 8) необходимого размера (512 х 512 пикселей), преобразование изображений. Из наиболее информативных параметров структуры выбраны однородность Р200 и упорядоченность Б-рБ^.
Обсуждение результатов эксперимента
На основе анализа литературных данных [1, 2] и проведенных исследований установлено влияние разрешения микроструктур в интервале относительно низких (100-150) и высоких величин (более 600) на значения параметров Р200 и Б1-Б200. Установлено, что на результаты параметризации оказывают влияние разрешение камеры микроскопа или сканера, с помощью которых получено изображение. Однако существует достаточно четкая корреляция (1) между баллом зерна ъ для образцов без дефектов и параметрами Р200 и Б1-Б200, что позволяет определять его в автоматизированном режиме с высокой точностью.
Р200 = - 0,09 г3 + 0,29 г2 - 0,41г + 2,24 (1)
Уравнение (1) справедливо для разрешений изображений в интервале 100-800 пикселей/дюйм при фиксированном балле зерна.
Моделированием дефектов на аустенитных зернах при фиксированном балле зерна установлено, что на параметры Р200 и Б1-Б200 влияют количество и размеры пор, шлаковых включений, трещин, следов от шлифования и полирования и др. Данное обстоятельство необходимо учитывать при подготовке шлифов сварных соединений и выборе мест
для металлографического исследования перед параметризацией. В ряде случаев потребуется поправка на отклонение режимов и неравномерность травления образцов [3], различие в увеличениях микроскопа при получении микроструктур и других факторов. Таким образом, подготовка и параметризация сварных соединений должна проводиться в максимально подобных условиях.
Проведена серия измерений твердости по Виккерсу на образцах, включающих годные сварные швы и с дефектами. Для каждого отпечатка инден-тора получена микроструктура с центром в месте измерения твердости НУ. Выявлены вероятностные зависимости твердости сварных соединений от координат отпечатка твердомера (х, у) для исследуемых микроструктур.
Авторами предложен стохастический алгоритм прогнозирования твердости (рис. 1), состоящий из 7 последовательных блоков.
Рис. 1 - Алгоритм прогнозирования твердости: F200 -однородность, Di-D200 - упорядоченность, z - балл зерна, HV - твердость
На этапах 1 и 2 производится моделирование структуры сварного соединения на основе расчета режимов сварки и действующих полей температур [4 - 7], либо применяются уже существующие изображения. На этапах 3-5 с помощью программы MFRDrom рассчитываются параметры однородности и упорядоченности, определяется балла зерна, а также производится аппроксимация функций F200, D1-D200, z от координат отпечатка (x, y) и устанавливается достоверность аппроксимаций R2j. Также может быть включена другая функция, имеющая корреляцию со структурой материала. На 6 этапе происходит прогнозирование твердости нормировкой функций, составлением матрицы планирования полного факторного эксперимента, оценкой однородности дис-
© Э. Р. Галимов - д.т.н., проф., зав. каф. материаловедения, сварки и производственной безопасности КНИТУ им. А.Н. Туполева, [email protected]; И. А. Абдуллин - д-р техн. наук, проф., зав. каф. ТИПКМ КНИТУ, [email protected]; А. В. Беляев -к.т.н., доцент каф. материаловедения, сварки и производственной безопасности КНИТУ им. А.Н. Туполева, [email protected]; Л. В. Сироткина - к.х.н., ст. преп. каф. химии КГЭУ, [email protected].
© E. R. Galimov - doctor of Technical Sciences, рrofessor, Head of the Department «Materials Science, Welding and Safety» of Kazan National Research Technical University named after A.N. Tupolev, [email protected]; 1 A. Abdullin - doctor of Technical Sciences, рrofessor, Head of Department of «Chemistry and Technology of Heterogeneous Systems» Kazan National Research Technological University, [email protected]; A. V. Belyaev - сandidate of Technical Sciences, Associate Professor of the Department «Materials Science, Welding and Safety» of Kazan National Research Technical University named after A.N. Tupolev, [email protected]; L. V. Syrotkina - Candidate of Chemical Sciences, Senior Lecturer of the Department of «Chemistry» of Kazan State Power Engineering University, [email protected].
персий функции отклика и вычислением коэффициентов полинома математической модели. В результате может быть спрогнозирована твердость в зависимости от параметров структуры (F2oo, D1-D2oo, z) на определенном участке шлифа.
Проведение подобного анализа полезно при прогнозировании твердости на участках сварных соединений деталей машин, где по каким-то причинам невозможно определить твердость классическими методами испытаний, либо необходимо восстановить ее значения на неизмеренных участках.
Таким образом, метод параметризации структур апробирован и адаптирован к исследованию сварных соединений. Установлены связи однородности и упорядоченности с баллом зерна при относительно низких (100-150) и высоких величинах (более 600) разрешений изображений, дополнены уже существующие зависимости для автоматизированного анализа балла зерна. На степень корреляции связей влияют дефекты микроструктуры (включения, трещины и др.) и дефекты подготовки (следы от шлифования). Установлены вероятностные связи твердости по Виккерсу с упорядоченностью и однородностью.
Литература
1. Г.В. Встовский, А.Г. Колмаков, И.Ж. Бунин, Введение в мультифрактальную параметризацию структур материалов. Научно-издательский центр «Регулярная и хаотическая динамика», Ижевск, 2001. 116 с.
2. А.Д. Анваров. Автореф. дис. канд. техн. наук, Казан. гос. технол. ун-т, Казань, 2006. 21 с.
3. А.Г. Кудрин. Автореф. дис. канд. техн. наук, Камская гос. инж.-экон. акад. - Набережные Челны, 2010. 21 с.
4. E.R. Galimov, A.G. Ablyasova, A.S. Maminov, S.V. Kuryntsev, A.V. Belyaev. Journal on International Scientific Publication: Materials, Methods & Technologies, 5, 3, 39-49 (2011).
5. И.А. Абдуллин, Э.Р. Галимов, А.М. Мухин, В.Г. Ши-баков, Вестник Казан. технол. ун-та, 15, 17, 107-109 (2012).
6. И.А. Абдуллин, Э.Р. Галимов, А.В. Беляев, Л.В. Сироткина, Вестник Казан. технол. ун-та, 16, 19, 3740 (2013).
7. Э.Р. Галимов, А.В. Беляев, Л.В. Сироткина, Вестник Казанского государственного технического университета им. А.Н. Туполева, 1, 35-37 (2014).
