轧制温度（共3篇）
轧制温度 篇1
1 引言
热轧带肋钢筋是我国钢材消费比例最大的钢材产品,2008年我国实际消费钢材5亿吨,其中消费热轧带肋钢筋11682万吨,占国内钢材市场消费比例23.36%。长期以来,我国建筑混凝土用钢筋一直以20Mn Si HRB335钢筋为主,实际用量为70%,由于HRB335钢筋的强度较低,为了保证建筑结构的强度,不得不增加钢筋的排布密度,增加了钢材的使用量,造成较大的浪费。而HRB400钢筋以其强度高、性能稳定、安全储备大,抗热震性能好、节省钢材(约14%～16%)等优点,正逐步淘汰传统的20Mn Si作为今后主流建筑钢筋。为此,国务院颁布了《钢铁产业调整和振兴规划(2009-2011)》将“高强度钢筋”列入技术改造专项,并强调:“修改相关设计规范,淘汰强度335MPa及以下热轧带肋钢筋,加快推广使用强度400MPa及以上钢筋,促进建筑钢材的升级换代”。
目前的400MPa钢筋均采用钒、铌微合金化或轧后余热处理的方法来保证钢筋的力学性能,采用微合金化的方法生产的400MPa钢筋因为要添加合金其成本也随之增长,而采用轧后余热处理方法生产的400MPa钢筋,因其表层存在回火马氏体组织其焊接性能又满足不了国内市场要求。形变诱导铁素体相变(Deformation Induced Ferrite Transformation,DIFT)是获得超细晶粒铁素体的最有效方法之一,通过DIFT轧制工艺,可将铁素体晶粒细化至10μm左右,20Mn Si的屈服强度可由335MPa提高到400MPa,大大提高了钢筋的性能,同时,也克服了微合金化和轧后余热处理方法生产的缺陷。DIFT轧制工艺要求初轧后对钢筋表面快速冷却,需从1100℃降到700℃。因此,细晶钢筋的生产对控轧控冷的要求非常高,选择合适的温度控制策略是细晶钢筋生产成败的关键因素之一。
2 细晶钢筋轧制温度控制技术
由于轧钢过程的温度是一个大时滞系统,因此,给对象施加一个控制量后,要经过一个较长的滞后时间才能看到控制的效果,从而产生明显的超调,导致系统的稳定性变差,调节时间延长,控制难度加大。又因难以精确建模,使得对控轧控冷控制要求高的细晶钢筋生产过程温度控制难上加难。
轧钢过程的温度控制方法很多,但通常采用的主要有模糊控制算法[1]、最优前馈控制算法[2],自适应控制算法等,如果需要更加精准的控制温度的话,仅仅是这些手段还是不够的,为此,引入了预测控制来对控制量进行干预,防止控制过度。
2.1 Smith预估控制器[3]
Smith预估控制器实质是一种模型补偿控制,通过引入补偿环节来消除特征方程中控制对象的纯滞后环节,是解决大时滞对象自动控制的一种有效方法,因此被广泛应用于轧钢生产的温度控制上。
在控制系统中设计一个预估器与控制对象并联,预估器的传递函数为
预估器与控制对象并联的等效对象的传递函数为
由式(2)可以看出等效对象G(s)不包含纯滞后因子e-τs,故控制器控制的等效对象变得简单方便。但等效对象的输出Y(s)不是实际对象的被控变量,而我们关心的是实际控制对象的输出量X(s),根据等效闭环控制系统的误差传递函数
以及误差传递函数e(s)同X(s)的关系式
得到实际被控变量X(s)与给定信号R(s)的关系式为
其中等效闭环控制系统的传递函数
从以上分析可以看出,等效被控变量Y(t)与实际被控变量X(t)的阶跃响应曲线是相似的,但X(t)滞后于Y(t)一个等于τ的时间间隔。由于等效控制对象不包含e-τs因子,因此,系统的被控变量易于稳定。
2.2 基于GM(1,1)模型的灰色预测Smith预估控制器[4]
常规的Smith预估控制器只能满足控制时滞、过渡过程时间和增益不变的对象,对于那些随着工况变化,时滞、过渡过程时间和增益都在改变的对象,常规的Smith预估控制器就不能对其进行有效地控制。因此,引入了灰色预测来对给定参数进行调节。灰色预测模型有着数据量少,动态响应快,易于进行快速响应的预测,非常适合对Smith预估控制器进行改进,图2是改进后的灰色预测Smith预估控制器结构图,图中F(s)是基于GM(1,1)模型的灰色预测控制器。
灰色预测理论[5]是采用灰色预测中数列预测的方法,即GM(1,1)模型进行预测。建模过程是:给定原始数列x(0),做一次累加生成了x(1)和相应的微分方程,解灰色模型GM(1,1),可得出灰色预测的时间响应函数^x(0)。
构建GM(1,1)模型:
1)、收集生产线现场温度检测装置红外测温仪DCT2-7014测量得到的数据,作为原始数据,记为
2)、通过对原始数据进行累加,弱化数据的随机性
3)、根据GM(1,1)模型,对X(1)建立白化形式方程:
参数“a”and“u”需要估计。由最小二乘法得到:
将求得的参数“a”和“u”代入后求解微分方程,得到GM(1,1)预测模型:
4)、将生成数据还原为原始数据的预测值:
设为预测值,有
5)、模型精度检验
上述模型只是一个初始模型,需要对其进行残差检验
6)、通过GM(1,1)模型预测出细晶钢筋生产过程的温度变化值。
2.3 结果分析
以φ25的细晶钢筋为实验对象,数据采样时间为100ms,采用环状异形多喷嘴高压水射流汽—雾冷却方法进行冷却,降温速度比常规水冷要快,在50s内,钢筋的温度由1100℃,穿水后降到700℃左右,通过现场试验,得到数学模型为
其中,K为增益系数,T为时间常数(取T=50),τ为时滞系数。对比图3中纯Smith预估控制器和灰色预测Smith预估控制器的控制效果,明显看出后者的调控效果更优,即时滞系数更小,这是由于灰色预测控制器进行了超前预测。
3 结论
通过灰色预测模型对传统Smith预估控制器改进,增加了温度预测功能,使得温度控制不是单一依靠后端温控仪检测的数据进行调节,减少了给定过渡造成的控制超调,同时也有效地提高了系统动态响应能力,有效地克服了温度调控过程中因大时滞、大增益造成的Smith预估控制器失控的状况,提高了Smith预估控制器的鲁棒性。目前在粤港关键领域重点突破项目“高强高韧耐蚀细晶特种钢筋生产与装备关键技术”中应用,取得了良好的效果。
参考文献
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[3]梁伟平,李遵基,袁应钦等.自适应Smith预估控制器的研究与应用[J].华北电力学院学报,1994.2
[4]曾云.基于灰色预测的动态Smith预估控制[J].工业仪表与自动化装置,1998.4:14-16.
[5]邓聚龙.灰色系统理论教程[M].华中理工大学出版社,1990:176-264.
轧制温度 篇2
关键词：中厚板炉卷轧机,轧制温度,数学模型
引言
在现代中厚板炉卷轧机热轧生产中, 轧制温度是一个至关重要的工艺参数, 它直接关系到最终产品的机械性能、尺寸公差、设备极限负荷及生产能力。但是, 在实际生产过程中, 现场工况环境非常复杂。轧件温度的变化不仅有热传导、对流、辐射引起的温降, 又有摩擦、材料变形引起的温升, 并且还与轧辊材质、轧制钢种、变形速率、除鳞水水量及水压等因素有关。此外, 炉卷轧机所特有的卷取炉炉内气氛、卷鼓温度、穿带速度也对轧件温度有较大影响。因此, 需要研究炉卷轧机轧制过程中的影响轧件温度的主要参数, 建立能够比较准确预测轧件温度和实现自适应的炉卷轧机温度数学模型。
本文针对现代宽中厚板卷炉卷轧机的特点, 介绍了炉卷轧机温度数学模型, 分析了在轧制过程中影响轧件温度变化的主要因素。
1现代炉卷轧机数学模型
1.1直接测定轧制温度存在的困难
在实际生产中, 采用轧机前后的高温仪直接精确实测轧件开轧温度、终轧温度及道次轧制温度的方法比较困难, 主要是有几方面的原因。首先, 在实际轧制过程中, 因为钢铁的热传导相对较差, 并且存在成分偏析及夹杂等缺陷, 使轧件内部存在较大的温度梯度, 无论是轧件头、尾和轧件中部, 钢板表面的温度与钢板中心的温度都有比较大的差别。热量需要相当长的时间, 从比较热的心部逐渐扩散至相对较冷的表面, 这时才可以精确测出钢板的“返红温度”。其次, 钢板表面也存在较大的温度不均匀现象。实际上, 高温仪所能检测到的仅仅是钢板表面的温度, 它受钢板表面氧化铁皮, 除鳞水, 抑制氧化烟尘水及钢板表面其他缺陷的影响, 测量结果与钢板温度实际值相差很大。同时, 在测量过程中, 所得到连续多个不同的测量值, 无法判断哪一个与真实值最接近, 不适应现代板带生产利用轧制力模型精确控制产品尺寸公差的要求 (例如控制在5～10 μm之间) 。因此采用实测的方法对于轧件实际轧制温度是不能精确量测, 也无法用来进行轧件温度的前馈控制, 不能满足现代板带生产的需要。
1.2炉卷轧机数学模型特点
通过构造一个炉卷轧机的热力学数学模型公式, 来模拟钢板在实际轧制过程中的温度变化及热量传递分布规律, 可以比较精确的预测钢板轧制中的温度, 以此推算板带轧制中的力能参数, 进行板带质量全过程跟踪。这个热力学数学模型包括计算记录在轧制期间, 钢板热量传递和温度变化的全过程, 如在热力网络中热量散失和获取的途径、时间, 以及获得的热能数值、钢板内温度分布数值等。其机理是利用物质的能量守恒定律, 如果知道钢坯的初始温度、体积等参数, 可以推算出钢坯的总热能数值, 用此减去或加上在轧制过程中因各种因素造成的钢板散失或得到的热量, 所得能量即能够推算出钢坯轧制后的热能值。假定在轧制过程中, 在物质的质量不发生变化的前提下, 整个热能网络中的能量的变化与温度的变化是成正比的。但是, 对于板坯的开轧温度, 由于板坯从加热炉出来时, 表面覆盖着大量的氧化铁皮, 无法精确实际测量;即使在使用高压水粗除鳞之后, 实测还受钢坯表面存留水气、残余氧化铁皮、以及上面所叙述的返红温度现象的影响, 同样无法精确直接测得实际温度。所以轧制初始温度的选用, 也是依据加热炉温度二级数学模型计算得出, 传给轧线二级计算机的PDI数据库。
在轧制过程中, 热量散失发生在轧件的表面, 它与轧件暴露在外界环境中的表面积成正比。而轧件的净温度降低不仅与热量散失有关, 并且同轧件的单重成正比, 例如, 1 000 kJ的热量散失对于10 t与30 t的板坯, 温度变化相差3倍左右。温度降低的速度直接与表面积与体积的比值有关;钢坯在卷取炉中成卷状时, 暴露在环境中的表面积与体积的比值最小, 热量变化最小, 受外界温度对于整体轧件温度的影响最小 (但对钢板与卷筒接触的部分及直接暴露在炉内气氛中的钢板外圈有较大影响) ;对于轧制过程中的钢坯与钢板, 热量散失的速率与轧件当前的厚度和宽度有关。因此, 随轧件轧制过程中厚度的减薄, 温度下降的速率越来越大。这个时候, 轧制时间对于轧件的轧制温度越发重要。如果在轧制薄的板带时延时了10～15 s, 因轧件温度下降、材料变形抗力急剧上升, 所引起的轧制力的上升, 足以导致即使在微小的压下量下也会造成设备过载。
下面介绍炉卷轧机的温度数学模型的组成。
在炉卷轧机轧制过程中, 热量变化主要由8个方面组成:
(1) 钢板对外界环境的热辐射ΔTr;
(2) 在轧制时, 钢板与工作辊接触造成的热量传导ΔTc;
(3) 钢板与输送辊道造成的热量传导ΔTh;
(4) 除鳞水造成的钢板热量损失ΔTh;
(5) 抑制氧化粉尘水造成的钢板热量损失ΔTd;
(6) 轧机特有的, 随机用于钢板的水冷系统造成的热损失ΔTw;
(7) 轧制过程中, 产生的钢板内部变形热ΔTt;
(8) 钢带在卷取炉中的热量变化ΔTf。
将这些热影响数学模型综合在一起, 用公式ΔT=ΔTr+ΔTc+ΔTh+ΔTd+ΔTw+ΔT来表示。通过程控制计算机 (lever2) 进行跟踪与计算, 并依次计算每道次的轧制温度, 以优化轧制温度控制策略, 达到PDI数据的要求。
1.3钢板对外界环境的热辐射ΔTr
辐射是热力学中热传递的基本机理之一, 它是“红钢”的热量以一种电磁波的形式向外发散。在轧制过程中, 热辐射是最明显的热量传递方式。因为轧制中“红钢”的温度接近钢的熔点温度, 非常高, 在轧制过程中通常在850～1 200 ℃之间, 辐射作用最为强烈。在炉卷轧机上常用的热辐射数学模型公式通常为Stefan-Boltzman公式。
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式中 T为钢带轧制时的温度;β为stefan-boltzman常数; h为钢带厚度;Tr为温度变化量; ρ为钢带密度;Cp为钢带热容;ε为该板带的热辐射系数;Tamb为轧件周围环境温度, 通常认为是室温。
1.4工作辊传导热量损失ΔTc
由于钢带与工作辊直接接触, 热量通过热传导散失, 以Fourier定律作为工作辊热传导数学模型的基础。但是由于炉卷轧机相对热连轧与传统中板轧机工艺不同, 工作辊热传导对于钢带的热量散失影响更加明显和复杂, 这主要是新一代炉卷轧机的轧件长度比传统中板轧机的长, 与热连轧机相似;而往复可逆的轧制方式及轧制速度与传统中板轧机相似, 其最高轧制速度比传统轧机高一点, 比热连轧机低, 正常轧制的最高速度大约在8 m/s左右。为了简化公式, 通常利用数学回归方法将其综合包含在一个热传导系数Kroll中, 可以从该公式中看出钢带与工作辊接触时, 钢带温降同接触弧面积与热钢带和工作辊表面温度成正比。这里要说明的一点是R′是轧辊受到轧制力, 发生挠曲和弹性压扁后的接触弧处的轧辊曲率半径。
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式中 ΔTc为温度变化量;d为压下量;h为轧制时的钢带厚度;Cp为钢带热容; Troll为接触弧处的工作辊温度。
对于工作辊接触弧的温度Troll实际上也是无法直接测量的, 它通常是考虑工作辊材质、粗糙度、工作辊冷却水、工作辊热润滑等因素, 可用轧辊热凸度数学模型中的轧辊温度模型计算得出的。
1.5钢带在轧机输送辊道的的热传导ΔTh
钢带在轧机输送辊道上的热传递类型与工作辊的热传导类型相似, 热量主要通过热传导的方式散失, 钢板与每根辊道的接触弧长度近似的认为2.54 cm (1英寸) 。
1.6轧制过程中材料内部产生的变形热ΔTh
按照能量守恒转化定律, 钢带在轧制过程中产生的变形热, 与轧制过程中机械功作用在钢带上, 钢带内部晶格移动产生的热量相等;它与轧制力矩Tq、轧制速度v和轧制时间t有关。这是在炉卷轧机轧制钢带温升的一个重要因素。
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式中 Th为温度变化量;Tq为轧制力矩;V′为轧件的变形速率;S为钢带的前滑值。
1.7轧机精除鳞水喷射对钢带温度的影响ΔTd
由于炉卷轧机为了除净钢带在卷取炉所生成的黏着的次生氧化铁皮, 除鳞水的压力及流量设计比传统的中板轧机和炉卷轧机要强, 通常压力在20 MPa以上, 对轧制过程中的钢带温降影响要比上述两种传统的生产方式大。为了防止钢带的过度冷却, 通常只在可逆轧制的前三道次以及在卷轧第一道次喷射。当钢带小于6 mm, 卷轧除鳞的方式则不再使用。钢带的温降主要与除鳞道次的钢带厚度、除鳞水的压力p、流量q和钢带在除鳞道次的轧制速度v有关。同时, 因钢板除鳞时工况环境复杂, 除鳞水的温度 (通常为27～35 ℃左右) 、钢板表面缺陷、氧化铁皮等因素对热传递都有影响, 因此也利用一个数学方法得到的回归热传递系数Kdscl概括所有其他情况。
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式中 Kdscl为热传导系数;ΔTd为钢带温度变化量。
1.8抑制氧化粉尘水系统造成的热损失ΔTw
炉卷轧机抑制烟尘用水系统采用的方式, 是通过高压小流量雾状水喷射在钢板表面上来抑制氧化铁皮粉尘的飞溅。通常采用的压力为1 MPa, 流量为120 m3/h。它对钢带温度也有一定影响, 主要是抑制粉尘水以雾状高压喷射在钢板上后, 以汽化吸热方式带走钢板表面热量, 造成钢板表面的温降。它与该水系统的压力、水量、水的汽化热容有关, 数学模型公式采用的是水的汽化吸热机理。
1.9轧机特有的, 用于钢板的水冷系统造成的热损失ΔTw
该水系统为现代宽中厚板卷炉卷轧机所特有的, 主要用途是在轧制过程中, 使钢板在长度方向温度均匀;同时, 可以在采用热机轧制模式时, 作为控制钢板温度的轧机水冷系统。该系统采用的方式是, 用高压小流量的水在轧制过程中, 以层流方式冷却钢板表面, 来吸收热量, 通常压力为0. 5 MPa, 流量为345 m3/h。
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式中 Ti为钢板的入口温度;T0为冷却水温度;K为模型自适应系数;Z为钢板在轧机层流水冷系统下通过的时间;P为时间常数, 按以下公式计算
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式中 Tel为钢板导温系数;We为钢板导热系数;a1为上喷水与钢板的热交换系数;a2为下喷水与钢板的热交换系数;K1, K2为模型系数;F为水温、水压、钢板速度综合修正系数。
要注意的是用于上、下喷嘴的热交换系数是不同的, 它们之间的比例关系对于钢板上、下表面散热均匀非常关键。如果取值不当, 会造成钢板因内部热应力过大而瓢曲。
1.10钢带在卷取炉中的热量变化ΔTf
钢带在卷取炉中的温度变化主要分为两部分。
一是卷筒本体没有加热, 而心部采用水冷方式。当钢板头、尾与它接触时, 在钢板表面与转筒表面之间有热传导造成的热损失, 其数学模型机理同工作辊热传导的相同。该因素是卷取炉对钢带温度影响的主导方面, 尤其是对钢带头、尾温度的影响。
二是卷取炉内炉温控制在900～1 050 ℃左右, 如果钢板采用普通轧制模式, 钢板在可以进入卷取炉的道次时, 钢带温度基本也在900～1 050 ℃之间, 卷取炉炉温对钢带温度基本没有影响;但如果钢板采用热机轧制模式, 钢板在可以进入卷取炉的道次时, 钢带温度可能只有780～840 ℃, 这时卷取炉炉温高于钢带表面温度, 有热辐射的现象使钢板温升, 机理同钢板热辐射损失原理相同。只不过两者作用相反, 在这里环境对钢板的热辐射使钢板温升。要说明的一点是, 热辐射造成的热量变化与表面积和体积的比值有关。比值越小, 热辐射的作用越小。在卷取炉内, 钢带是以成卷的方式在卷筒上, 暴露在炉内气氛中的表面积与体积的比值最小。因此, 热辐射对钢板温度变化的影响十分有限。通常在数学模型中不作过多考虑。
1.11模型的自适应
一个宽中厚板卷炉卷温度模型设计是否成功主要看两方面:数学模型的精度及牢靠性。模型精度体现了设计者是否充分考虑了实际生产中所有物理因素 (自变量) 对目标 (函数) 的影响, 并合适的将其表现在所设计的数学模型中:F (y) =f (h, v, c, r…) 。这些已作了论述, 下面主要讨论的是模型的牢靠性, 即模型能够在外界轧制环境发生变化时, 能够快速精确的计算出温度参数, 而不受偶尔测量误差及测量系统存在的干扰的影响。这主要通过自适应模型的方法 (MRAC) 来实现, 就是通过一个基于整个轧制过程数学模型的物理结构, 来达到温度模型精确性与牢靠性的折中的最佳值。在模型使用过程中, 其中的大量物理参数, 例如热辐射系数等, 通过数模中的函数精确表现其物理含义, 以便温度数学模型在物理上精确真实的表现观测对象。自适应控制就是识别分析模型预测计算值与实测值之间的差异, 不断的在合理范围内调整数模中的工艺物理参数, 以达到最真实的反映实际情况。在生产中也可以通过数学方法, 利用实测的温度参数作为数学模型的参照, 进行数模参数的调整。图1为炉卷轧机温度2级数学模型的功能实现示意图。
2结论
(1) 炉卷温度数学模型的建立可以较精确的预测宽中厚板炉卷轧机轧件温度变化, 预先进行控制, 提高产品精度, 避免了对设备造成的损害;同时为充分利用控轧控冷手段, 精确控制产品机械性能提供了可能, 实现计算机预先设计产品性能的先进工艺。
(2) 分析了现代宽中厚板炉卷轧机温度数学模型的特点以及主要影响因素, 并给出计算公式。其中热辐射、工作辊热传导、除鳞系统、机带层流冷却系统是造成现代炉卷轧制钢板温降的主要因素;而变形热和卷取炉温度可能会使钢板温升。尤其在热机轧制过程中, 卷取炉炉内温度、气氛会对温度控制有一定影响。
(3) 由于炉卷轧制的独特性, 卷取炉卷筒对钢板头、尾温度产生一定影响, 在轧制策略中应给予考虑。
参考文献
[1]荆其臻.我国中厚板发展现状及迈入新世纪对策[A].中厚板生产技术[C], 北京:中国金属学会, 1999:1—44.
[2]于世果.炉卷轧机的发展与应用[J].轧钢, 2001;18 (6) :27—29.
轧制温度 篇3
本文主要用φ450mm热轧实验机组 (二辊可逆高刚度轧机) 对三种实验钢进行不同轧制工艺的轧制, 借助其它设备 (如SEM、WAW-1000微机控制电液伺服万能试验机等) 分析其组织性能及力学性能, 从而比较不同轧制温度对组织性能和力学性能的影响。
1 实验材料及仪器
1.1 实验材料
实验钢具体化学成分如表1。从表中可以看出No.1、No.2和No.3实验钢主要是Cr的含量不同, No.1实验钢是无Cr, No.2实验钢属低Cr, No.3实验钢是高Cr的。
1.2 实验设备
热机械控制工艺实验是在φ450mm热轧实验机组 (二辊可逆高刚度轧机) 上进行的。轧机的具体参数如下:轧辊尺寸F450mm、最大轧制力4000KN、轧制速度0~1.5m/s、最大开口度170mm、主电机功率400KW;
控制冷却实验机组:冷却方式:管层流、水幕、水雾、超快冷等;冷却速度:5℃/s~400℃/s;降温范围:300℃~900℃;冷却机组数:2×8;
主要冷却设备:蓄水池高位水箱、轧制及控冷过程参数检测、轧制及冷却过程控制系统、液压传动与控制系统、液压站、润滑站、设备基础、软件包。
2 实验结果及分析
终轧温度对实验钢组织性能的影响:
本次实验对No.1、No.2和No.3钢在两种不同的轧制工艺下进行了热轧实验, 研究不同轧制工艺及Cr含量对实验钢组织及性能的影响, 其实验结果及分析如下所述。两种工艺制度如下表2所示。
图1分别为No.1、No.2和No.3钢在不同轧制工艺下轧制的金相组织变化情况。通过金相显微组织观察, No.1实验钢的室温组织主要是铁素体和珠光体, 图1 (a) 中的组织晶粒比 (d) 中的更细小, 且珠光体含量有所减少;No.2实验钢的室温组织主要是铁素体和贝氏体, 加上少量的珠光体, 图1 (b) 中的组织晶粒比图1 (e) 中的相对细小;No.3实验钢的室温组织主要是铁素体和贝氏体, 图1 (c) 中的组织晶粒比图1 (f) 中的要细小, 且晶粒大小相对比较均匀, 贝氏体含量也较多。
从图1 (a) 、 (b) 、 (c) 可以看出, 随着Cr含量的增加, 贝氏体比例也随之增加。铬在钢中使γ相区缩小, 铬的加入, 使铁碳平衡相图中的共析点和碳在奥氏体内的溶解度向低碳方向, 即相图的左方移动。从碳铬钢的等温转变曲线, 可以看出, 随铬含量的增加, 珠光体转变部分向高温移动, 贝氏体转变部分向低温移动, 结果使两部分分开。故, 铬的加入有利于奥氏体向贝氏体转变, 减少珠光体含量, 从而得到含量较高的贝氏体。
从表3和表4可以看出, 实验钢在工艺1下轧制其屈服强度在396.8~541.7M Pa, 抗拉强度在523.4~710.7M Pa, 断后延伸率在18.31%~27.97%, 屈强比在0.755~0.77之间;在工艺2下轧制其屈服强度在404.3~573.4MPa, 抗拉强度在533.2~722.8MPa, 断后延伸率在18.31%~28.35%, 屈强比在0.76~0.805之间。
从图2可以看出, 实验钢在同一种工艺下轧制, 随着铬含量的增加, 其实验钢的屈服强度、抗拉强度和硬度显著上升, 但延伸率有所下降;同一种实验钢 (即Cr含量相同时) 在工艺2下轧制比在工艺1下轧制获得的屈服强度、抗拉强度和硬度更高。因为铬和铁形成连续固溶体, 与碳形成多种碳化物, 构成置换固溶体, 起到固溶强化的作用, 从而使屈服强度升高。固溶合金或以固溶体为基础的合金一般具有较纯金属高的强度。这种采用添加溶质元素使固溶强度升高的现象称为固溶强化。合金元素Cr的添加促使了CCT曲线向右移动, 增大了奥氏体化区, 利于向贝氏体转变, 从而获得较高含量的贝氏体。故, 随着铬含量的增加, 可提高其综合力学性能。但是, 其相应的断后延伸率将降低, 即其塑性会降低。
(a) Cr及轧制工艺与屈服强度的关系; (b) Cr及轧制工艺与抗拉强度的关系 (c) Cr及轧制工艺与延伸率的关系; (d) Cr及轧制工艺与硬度的关系
工艺2的终轧温度是870℃, 工艺1的终轧温度是800℃, 其终轧基本是在未再结晶区轧制。从图2 (c) 、图2 (f) 中可以看出, 在工艺2下轧制获得的组织晶粒更细小, 图2显示了工艺2比工艺1容易获得更好的综合力学性能。因为工艺1的终轧温度800℃接近两相区轧制, 轧制后获得组织晶粒珠光体含量有所增加, 晶粒细小, 珠光体的增加降低其强度;工艺2的终轧温度870℃在未再结晶区轧制, 其保留的位错多, 位错缠结, 形成位错墙, 使晶粒破碎, 形成亚结构, 长成亚晶, 最终长成晶粒, 故其晶粒比工艺1的细小。晶粒细小, 晶界就多, 而晶界对位错的运动有阻碍作用, 可强化金属, 起到了晶界强化的效果。故, 在工艺2轧制后实验钢获得的强度比工艺1的高。从图2可以看出, 在合金元素Cr含量不高时, 在工艺2与工艺1下轧制, 实验钢的延伸率基本相当。晶界强化是一种能够同时提高强度而不损失韧性的有效强化手段。
综上所述, 通过添加少量合金元素Cr可以明显细化晶粒从而获得良好力学性能的钢材, 并在工艺2下轧制其钢材的力学性能得到明显的改善。故, 添加适量的合金元素Cr及在工艺2下轧制可获得最佳的组织和性能。
3 结论
1) Cr含量的增加, 其组织晶粒更细小, 实验钢的屈服强度、抗拉强度和屈强比也随之增加, 但其断后延伸率有所下降。
2) 道次变形温度较低时, 有利于细化铁素体晶粒, 获得均匀的组织晶粒。工艺1终轧温度为800℃时, 其组织晶粒主要是铁素体+珠光体+少量贝氏体;工艺2终轧温度为870℃, 其组织晶粒中珠光体含量比工艺1的少, 贝氏体含量多, 晶粒相对细小。实验钢在工艺2比在工艺1获得的屈服强度、抗拉强度和屈强比都有所提高。故, 在工艺2轧制可以得到良好的力学性能匹配。
参考文献
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