形成性能（精选7篇）
形成性能 篇1
一、引言
波束形成算法是水声信号处理中提高信噪比的一种重要手段[1]。在由多个水听器构成的阵列中, 对于其中每个水听器接收到的信号都可能是多条声线的叠加, 若能对各个水听器接收到的声信号进行人为的相位补偿, 就能够使整个阵列输出接近于目标声源的信号, 以增强期望信号并对干扰信号进行衰减。
二、波束形成技术
目前, 波束形成技术具有很多性能各异的算法, 如延迟求和算法、相移算法、MVDR[2]算法、MUSIC[3]算法以及LMS算法等自适应算法, 同时水听器阵列也具有不同的几何形状, 如一维阵列中的均匀线阵、二维平面阵列中的矩形阵, 十字阵, 均匀圆阵等、以及三维阵列中的均匀圆柱阵, 双扭阵, 均匀球阵等, 不同的波束形成算法和水听器阵列也各具特点和优势, 并可实现不同的功能。
2.1立体阵列的构建
在立体阵列中, 均匀圆柱阵和均匀球阵都具有良好的对称性和旋转特性, 因此本文选择这两种立体阵列进行波束形成性能的仿真和分析。同时, 在对不同的立体阵列的波束形成性能进行研究时, 应该尽量使得两种立体阵的阵列大小和平均阵元最小间距达到一致, 使得这两种阵列针对同一频率的信号进行波束形成时的性能具有可比性。因此设计两种立体阵列的阵元总数均为N=80, 平均阵元最小间距均在0.5m左右, 并可利用MATLAB中的相应函数来实现两种立体阵列的构建。
2.2波束形成算法的选择
相移波束形成对阵列中各个水听器接收到的信号加入相移来实现波束方向的控制, 其将各个阵元之间的声程差换算为相位差并补偿到各个阵元以实现期望信号的增强。MVDR算法使得期望信号无失真地通过波束形成器, 同时利用一部分自由度在干扰方向上形成零陷, 使得输出信号的方差达到最小, 它具有较高的分辨率, 能够实现在增强目标信号的同时强烈地抑制其他干扰信号的贡献。
三、仿真实验
在MATLAB仿真环境下, 利用建立的远场声源分析模型针对不同方向上的入射信号进行波束形成仿真, 并对均匀圆柱阵和均匀球阵的性能进行分析和研究。
设置目标信号为入射角度为[0 60]的单频信号, 将入射信号的频率变化范围设置为[100Hz 50k Hz]中以5k Hz为间隔的多个频点, 并引入一个与目标信号频率相同的干扰信号, 入射方向为[0 70]。
通过在上述频率点时对两种立体阵列下的波束形成性能进行分析, 可以发现, 对于相同的强干扰下的单频入射信号, 球阵的波束图分布最均匀, 性能也最稳定, 各个性能指标均能兼顾, 旁瓣抑制能力最强, 频率适用范围最广, 但主瓣宽度在三种阵列中最大且旁瓣级也是相对较高的;圆柱阵主瓣宽度较低, 旁瓣级较高, 但是随着频率提高, 最早出现栅瓣, 且指向性也变差, 在高频情况下基本丧失指向性, 且栅瓣明显, 频率适用范围较低。
对于两种波束形成方法, MVDR算法能够很好地抑制干扰方向上的信号;在主瓣宽度, 旁瓣级, 阵增益等性能参数上, 当高频范围内, MVDR算法的性能已经很接近于相移算法。
可以进一步看出立体阵MVDR波束形成的优势, 它能够在维持其他性能参数几乎不变和增强目标方向上信号的同时, 能够对非目标方向上的信号进行强衰减, 这在噪声测量中的优势也是很明显的。
四、结束语
本文对均匀圆柱阵、均匀球阵在相移算法、MVDR算法下的波束形成进行了分析和研究, 在MATLAB环境下建立仿真模型, 并得到不同立体阵列和波束形成算法的特点和优势。
参考文献
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[3]R.O.Schmidt.Multiple emitter location and signal parameter estimation, IEEE Trans.Antannas and Propagation, 1986, 34 (3) :276~280.
形成性能 篇2
1 智能天线原理
假设所需要信号Sk (t) 自θx方向射入, 而干扰信号共有K-1个, 分别来自其他用户, 其中第j个干扰信号Sj (t) 自θj方向入射, 则阵元接收的信号矢量为[1]:
其中, Sj (t) =Sj (t) Vj (qj) , SK (t) =SK (t) VK (qK) 分别表示期望接收的信号矢量和干扰信号, N (t) 为噪声矢量, 而V (θ) 为在矢量信道中阵元响应矢量。经过加权后, 天线阵的输出可表示为:
2 智能天线的LMS波束形成算法
LMS (Least Mean Square, 最小均方) 算法通常可以采用数字闭环方法来实现自适应阵最优权向量的估计, 是将最陡梯度法应用于均方误差准则的估计[2]。最陡下降法是许多自适应算法的基础。在这类算法里, 更新方向向量v (n) 取作第n-1次迭代的代价函J[ω (n-1) ]的负梯度, 即最陡下降法的统一形式为ω (n) =ω (n-1) -μ (n) Δ (n) , 式中 表示代价函数的梯度, 即 梯度的计算是很复杂的, 若用 作为梯度的无记忆逼近, 式中误差信号e (n) 定义为期望输出d (n) 与滤波器实际输出之间的误差, 即
则式
变为
这就是LMS算法, 他是Windrow在20世纪60年代提出的。
图1为LMS算法的波束形成仿真, 其中期望信号的入射角为40°, 干扰信号方向分别为20°和60°, 噪声为白噪声, 信干比为-10dB, 直线八元阵。由图可以看出LMS算法对干扰信号有很好的抑制。
3 LMS波束形成算法性能研究
LMS算法虽然收敛较慢, 但是由于算法简便易于实现而得到了广泛的应用, 目前LMS算法应用很广泛, 根据在迭代过程中权值是否受到约束又可分为有约束和无约束LMS算法[3]。当存在参考信号但不知道期望信号的方向时, 无约束LMS算法用得比较多, 其步长的选择很重要, 它影响到收敛的速度和稳定性。而在仅知道期望信号的方向时, 可采用有约束的LMS算法。对于移动通信, 算法的收敛速度是很重要的一个性质。而LMS算法由于其收敛速度很慢, 因此在信号环境变化很快时性能不是很好, 且算法性能对阵列信号协方差矩阵的特征值散布度很敏感, 当散布度很大时, 很难收敛。所以, 人们又提出在每次权值迭代过程中采用可变步长, 每次迭代过程中均能使MSE (Mean Square Error均方差) 最小化, 提高算法的收敛速度, 也可以调整权值, 每次消除一个干扰或采用一种称为块处理的方法来提高收敛速度。对于宽带信号, 采用频域波束形成法收敛速度快。对LMS算法的迭代次数, 步长因子以及在不同的干扰噪声比情况下, 对智能天线的波束形成干扰的抑制进行了比较, 仿真结果如下。
由图2可以看出, 在迭代次数很低的时候, LMS算法的收敛性还未达到稳定对信号和干扰几乎不能识别, 随着迭代次数的增加, LMS算法收敛稳定后对干扰的抑制增益变大, 有很好的抑制效果。由图3可以看出, 步长因子较大时, 对干扰的抑制有很好的效果, 图4可以看出干扰噪声比越大, 对干扰的抑制效果越明显, 增益越大, 有较好的零深。
4 结论
介绍了智能天线波束形成的LMS算法, 并对比较了在不同的迭代次数, 步长因子, 以及信干比情况下LMS算法在波束形成中对干扰的抑制能力。LMS对干扰有较好的抑制增益。在步长因子和迭代次数以及干扰噪声比较大时, 对干扰的抑制都有比较好的性能。
摘要：智能天线是3G中TD-SCDMA的核心技术, 而智能天线波束形成的核心又是自适应算法, 其中LMS算法因为计算简单得到广泛应用。介绍了智能天线的基本原理和自适应算法, 重点介绍了基于LMS的波束形成算法, 最后研究了在不同的迭代次数, 步长因子, 以及干扰噪声比情况下LMS算法在波束形成中对干扰的抑制能力。LMS对干扰有较好的抑制增益。
关键词：智能天线,波束形成,LMS
参考文献
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[3]Petrus P.Novel Adaptive array algorithms and their impact on cellular system capacity:[PhD Thesis].The Vinia Polytechnic Institute and State University, 1997.
形成性能 篇3
智能天线技术是第三代移动通信系统中的关键技术之一。智能天线技术引入空分多址方式, 利用信号不同的空间传输路径, 将相同频率、相同时隙、相同地址码的信号区分开来, 使通信资源由时间域、频域和码域扩展到空间域, 有效地增大了系统容量, 最大限度地利用了有限的频谱资源[1,2]。智能天线运用自适应波束形成算法, 根据用户的空域信息来产生空间定向波束, 将波束的主瓣对准期望用户信号的来波方向, 实现旁瓣或零陷对准干扰信号的目的。对于智能天线系统, 现在已经提出了许多的自适应算法。这些算法中, 最小均方算法 (LMS) 的方法简单, 计算量小, 易于实现, 且对信号的统计特性具有稳健性等优点。基于此, 本文分析了LMS算法的收敛速度以及稳态性问题, 在此基础上提出了一种新的变步长LMS算法, 以提高算法的收敛速度, 保持较好的稳定性。
1接收信号模型
首先假设信号符合窄带模型的要求, 所谓的窄带模型是指信号的带宽B远远小于载波频率fc。在此模型下, 入射信号在不同阵元间的微小延迟可以用相移来代替, 对于同一个信号, 不同阵元上对该信号的响应只相差一个相位。设系统采用均匀直线阵, 如图1所示, 阵元数为M, 阵元间距为d。设入射信号为s (t) , 来波方向为θ, 则阵列接收信号向量x (t) = (x1 (t) , x2 (t) , …, xM (t) ) T为:
式中:a (θ) = (1, e-jφ1 (θ) , …, e-jφM-1 (θ) ) T为阵列的导向矢量;φi-1 (θ) 表示该来波信号在第i阵元与参考阵元 (第一阵元) 之间的相对相移。由图中的几何关系可得, φi-1 (θ) =- (i-1) kdsin θ;n (t) = (n1 (t) , n2 (t) , …, nM (t) ) T为阵元噪声向量。
当有L个信号入射到阵列, 入射角分别为θ1, θ2, …, θL, 则阵列接收的信号为:
式中:A= (a (θ1) , a (θ2) , …, a (θL) ) ;s (t) = (s1 (t) , s2 (t) , …, sL (t) ) T。以上就是波束形成器阵列天线信号模型。
2LMS算法性能分析
LMS算法是一种自适应波束形成算法, 通过迭代求解MMSE准则下的最优权值。一般来说自适应算法的工作过程是, 首先根据阵列信号及当前权重算出阵列输出值, 同时计算出输出与期望信号的差值, 然后根据求出的差值按照一定规律自动调整加权权值。以上的过程是不断进行迭代的过程, 直到达到要求进入动态的稳定状态。这里不妨假设阵列接收到的信号为x (t) = (x1 (t) , x2 (t) , …, xM (t) ) T, 接收信号加权系数为W (n) = (w1 (n) , w2 (n) , …, wM (n) ) H, 那么天线阵的输出为y (n) =W (n) Hx (n) 。设期望信号为d (n) , 那么输出信号和期望信号之间的误差为e (n) =d (n) -WHx (n) 。
LMS算法是基于最陡下降优化方法的迭代自适应算法, 最陡下降方法就是沿着代价函数负梯度方向搜索, 最终收敛于使代价函数最小的最优解。根据MMSE准则得到LMS算法的迭代公式为:
式中:μ是步长因子, 其取值对算法的性能有非常重要的影响。μ的选取影响着算法的稳定性和算法的收敛速度等。
2.1 算法的稳定性
下面通过理论推导来讨论算法的稳定性[3]。首先对其迭代公式两边取期望可得:
假定相继的输入是独立的, 则W (n) 和x (n) 相互独立, 那么上式可以化为:
式中:Wopt=R
将式 (3) 带入式 (2) 得:
令Q为Rxx的正交归一矩阵, 将式 (4) 两端左乘Q-1, 并记Wd=QW′d, 可得:
对上式进一步化简可得:
式中:Λ是Rxx的特征值组成的对角阵。从式 (5) 可以看出, 向量W′d元素之间实现了去耦, 由于 (I-μΛ) 为对角阵, 易得:
从式 (6) 可以看出, 如果想要算法收敛于维纳最优解, 那么就需要当N趋于无穷时, E{Wd (n) }趋于0, 则E{W′d (n) }也要趋于0。由式 (6) 知, 当且仅当 (I-μΛ) n趋于0时, 才能达到上述要求, 又根据I-μΛ的对角性, 可得:
进而可得:
很明显, 若要使算法收敛, 步长因子μ必须满足式 (7) , 其中λmax代表Rxx的最大特征值。
2.2 LMS算法的收敛速度
下面将讨论收敛速度与步长因子μ的关系。由式 (6) 可以看出, 瞬时权矢量收敛于维纳最优解的速度是由公比矩阵I-μΛ来决定的, 如果记W′d的第i个元素为w′di (n) , 则有:
从式 (8) 可以看出, 每一元素的收敛速度分别由一个对应的公比1-μλi来控制, 假设信号环境是确定的, 那么λi的分布也就确定了。在μ满足收敛条件的同时, μ的取值越大, 1-μλi越趋近于0, 相应算法的收敛速度也越快。
另一方面, 算法的收敛速度是由M个公比, 即1-μλi (i=1, 2, …, M) 共同来决定的。如果当特征值的分布范围比较大时, 即当最大特征值和最小特征值之比较大时, 公比的取值幅度也将比较大, 算法的收敛速度将会变得比较慢。
综上可以看出, 在传统的LMS算法中, 步长μ的选取将会影响到算法的稳定性、收敛速度。如果μ的取值太大, 虽然收敛速度可以很快, 但稳态误差会增大, 不能保证较高的算法精度;如果μ的取值太小, 尽管能够获得较好的稳态特性, 但算法的收敛速度以及对时变系统的跟踪速度也会明显降低。这就要求在μ的选取过程中一定要权衡两个性能指标。另外, 接收信号的自相关矩阵Rxx特征值的分散程度也是决定收敛速度的因素之一, 当分散程度很大时, 收敛速度会变得很慢。
3新的变步长LMS算法
3.1 变步长的思想与实现
基于LMS算法的性能与步长因子之间的关系, 提出了变步长LMS算法。变步长算法的基本思想就是在初始收敛阶段或系统参数发生时变时, 自适应算法的权值与最优维纳解相距较远, 为保证有较快的收敛速度及对时变系统的跟踪速度, 选取较大的步长μ;在算法接近收敛时, 迭代的权值接近最优权值, 选取较小的步长μ, 以减少算法的稳态误差。
在智能天线自适应处理过程中, 天线阵列的输出信号将与期望信号产生一定的误差, 误差信号会受到噪声以及干扰信号的影响。尤其是在噪声和干扰比较严重的环境下, 如果只用误差信号对步长进行调整, 将会极大地影响LMS算法的性能, 使自适应算法很难调整到最优权值矢量, 而只能在最优权值周围波动[4]。因此本文考虑用当前误差信号与上一步误差的自相关估计来控制权值的更新, 用以消除不相关噪声序列的干扰[5]。同时采用归一化LMS的思想来减小算法性能对输入信号的敏感度。基于以上的考虑提出用如下的步长因子:
采用|e (n) e (n-1) |进行步长的调整, 在自适应的初始收敛阶段误差较大, 步长因子μ (n) 也比较大, 但是由于噪声不相关, 对μ (n) 的影响很小, 因此噪声对自适应算法造成的稳态误差将会有效降低, 使算法具有收敛速度较快, 稳态误差较小的特点。采用归一化的思想, 在一定程度上减小了算法对Rxx特征值发散的敏感性。
3.2 算法仿真
仿真实验条件:采用阵元数M=16的均匀直线阵列, 假定天线阵列接收到分别从-45°, 0°, 30°方向上入射的三个信号, 其中期望信号的来波方向为0°, 另外两个为干扰信号, SNR为30 dB, 噪声是均值为0, 方差为1的高斯白噪声。其中, 传统LMS算法的步长选取为μ=0.000 005, 新变步长算法的参数选择为α=0.225, β=0.25, 仿真结果如图2, 图3所示。图2为阵列输出信噪比曲线;图3为运用算法的波束方向图。从图3中可以看出, 在快拍数为30左右时, 新算法已经基本收敛。另外, 从它们各自最终形成的波束方向图可以看出, 它们都能够实现主波束对准期望信号, 零陷对准干扰方向, 从而起到滤波的功能, 同时与传统算法相比, 新算法在干扰方向能够形成相对更深的零陷, 第一副瓣更低, 对干扰信号的抑制能力更强。仿真结果表明, 新变步长算法的收敛速度明显高于传统LMS自适应算法。
当仿真条件选取SNR均为20 dB时, 比较两种算法在波束形成过程的收敛速度, 其仿真结果如图4, 图5所示。结果表明, 当SNR= 20 dB时, 两种算法收敛时的稳态较SNR=30 dB都有一定的波动, 但新的自适应算法仍能够保持较快的收敛速度, 收敛性能要优于传统LMS算法。
4结语
系统地分析了影响传统LMS算法性能的因素, 在此基础上运用变步长的思想对传统LMS算法进行了改进, 提出了一种新的变步长因子算法来提高算法的收敛速度, 减小稳态误差。从Matlab仿真结果可以看出, 新算法具有更快的收敛速度, 能够在干扰方向产生更深的零陷, 可以有效地增强对干扰信号的抑制能力。
参考文献
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形成性能 篇4
本公司为沿海某钢厂生产一套节能产品分离式双预器, 其中设备外联管道采用高压锅炉用无缝钢管, 牌号为20G, 由本公司采购材料发往用户, 由用户负责安装。在使用过程中, 出现管路焊缝开裂情况, 进一步对焊缝进行微观金相检测时发现, 母材带状组织为2级, 见图1;过渡区魏氏组织为2级, 见图2;热影响区魏氏组织为3级, 见图3;焊缝魏氏组织为4级, 见图4。
检测中心认为焊缝不合格, 该钢厂质量管理部门也认为质量不合格, 要求我公司出面协助, 提出解决方案。
针对此问题, 我们分析换热器管束的焊缝开裂主要原因是焊缝魏氏组织4级 (4级以上属严重焊缝缺陷) , 换热器施工时间在3月底4月初, 该钢厂所在地空气湿度大、早晚温度低, 焊接过程中未采取必要的焊前预热、层温控制、焊后回火处理等措施是产生焊缝魏氏组织4级的根本原因。从前期检查报告看, 焊缝开裂和管束材质的化学成分、焊接型式的选择没有关系;焊缝开裂还可能与现场管束焊缝的疲劳断裂有可能受到了振动的影响, 建议加固管托支架, 提高管道支架刚度。
查阅国内相关标准, 没有查到魏氏组织4级就判定焊缝质量不合格的规定, 按照NB/T47014《承压设备焊接工艺评定》标准, 对于20G钢管, 在对焊缝进行检测时, 在外观检验合格后, 仅要求对焊缝做射线探伤检测和力学性能检测。如果此2项符合标准要求, 此项目即验收合格, 并无对焊缝金相组织要求。咨询国内多名同行专家也认为:魏氏组织为4级仅对材料冲击性能有一定影响, 可能间接影响设备的使用寿命;现在管道不泄漏, 不表示运行多年后还不泄漏, 焊缝区的魏氏组织为4级此焊缝质量用户不愿接受, 因此必须找到消除魏氏组织为4级的方案。
2 魏氏组织的形成原因分析、危害及消除
当亚共析钢或者过共析钢在高温以较快的速度冷却时, 先共析的铁素体或者渗碳体从奥氏体晶界上沿一定的晶面向晶内生长, 呈针状析出。在光学显微镜下, 先共析的铁素体或者渗碳体近似平行, 呈羽毛或三角状, 其间存在着珠光体组织, 称为魏氏组织。生产中的魏氏组织大多为铁素体魏氏组织。魏氏组织常在焊接件、锻造后淬火及热处理中出现。
针状铁素体魏氏内往往有两种精细结构:一种是针内含有若干小块状亚晶, 其取向有几度之差;另一种是针内有几条平行的亚针, 亚针间的取向近乎平行。
魏氏组织形成一般有两个原因:一是热处理温度较高, 导致奥氏体晶粒粗大;二是冷却速度较快。如果奥氏体晶粒异常粗大, 即使不大的冷速也可能形成魏氏组织, 这种组织的塑性和韧性比较差, 并且大部分魏氏组织的产生是由于此。如果奥氏体晶粒不是特别粗大, 冷速比较快的时候也可能形成魏氏组织, 但这种魏氏组织不会有什么害处, 有文献记载低级别魏氏组织能够增强材料的冲击韧性。
魏氏体的危害:在正火中不允许出现, 由于其铁素体的形态有异于正常的等轴状, 在最终热处理会有增大变形的倾向。
有人把魏氏组织也列入贝氏体的范畴, 魏氏组织的出现, 主要是钢焊接时过热引起, 它使奥氏体晶粒严重长大, 冷却时首先沿奥氏体晶界析出粗大的铁素体针, 然后富碳的奥氏体转变为珠光体。铁素体沿奥氏体晶界析出后, 还顺着奥氏体内某习惯面上不断长大, 形成粗大的魏氏组织。这种组织强度较低, 特别是冲击韧性很低。一般在焊缝中很少出现魏氏组织, 主要出现在低碳钢和低合金钢热影响区的过热区域内。
消除的措施要从产生的原因上着手, 一是控制焊接时加热温度, 二是控制焊接冷却速度, 特别是魏氏组织初始形成温度和最后终止温度, 一般初始形成温度约750℃到690℃。终止形成温度约650℃到670℃, 三是焊缝进行焊后热处理。对于管道焊缝, 主要从焊接工艺上选择合适的工艺, 尽量减少焊缝中魏氏组织产生。考虑成本等原因, 一般也不建议通过热处理消除焊缝中魏氏组织。
3 试验内容、方法及试验结果
从魏氏组织产生原因分析中我们可以找出试验方向, 既然魏氏组织产生是与一定温度范围内冷却速度有关, 那我们就从焊接时控制焊前预热温度和改变焊接冷却速度着手, 我们分析:用户在沿海地方, 施工时环境温度较低、湿度大、风速较大, 焊接时冷却速度过快。因此, 我们结合NB/T47015《压力容器焊接规程》标准要求, 做几组试验, 试验室选用焊材为符合NB/T47018《承压设备用焊接材料定货技术条件》标准的氩弧焊焊丝, 型号为ER50-6, 此种焊丝中S、P等有害成分低, 更利于保证焊缝的焊接质量。具体试验参数见表1, 试验用管材钢号为20G, 管材的化学成分见表2。
焊接完成后, 进行力学性能检测和微观金相检测, 检测结果力学性能符合标准要求, 对比几组, 其中第四组金相组织最好 (焊缝魏氏组织2级) , 见图5、图6、图7、图8。
根据试验结果, 结合现场空气湿度高、气温低的状态施工条件, 制定后续的整改措施。
3.1 焊前
(1) 焊前工件温度不低于15℃, 否则, 采用火焰预热等措施, 预热采用氧气乙炔气割枪中性焰进行预热, 除湿, 预热温度可凭经验掌握 (缺乏经验的焊工必须配备测温枪) , 预热范围宽度100-150mm, 离坡口不低于30mm距离, 不得直接对坡口处加热, 要求预热烘烤均匀, 不发红过热。 (2) 下雨、下雪环境, 禁止露天焊接。 (3) 氩弧焊焊接时风速大于2m/s时, 焊条电弧焊时风速大于10m/s时, 禁止施焊。 (4) 相对湿度大于90%时禁止施焊。 (5) 对于室外焊接不符合施焊条件时, 可以采取屏风遮挡和焊前预热等措施, 使满足焊接对环境要求, 否则禁止施焊。 (6) 焊前管坡口周围25毫米范围内清除铁锈、水、油污等。打磨至呈金属光泽。
3.2 焊接
焊接过程中必须控制层温、段温, 即同一焊缝第一遍焊接完成后, 不能马上开始第二遍焊接, 必须待自然冷却后 (冷却后温度不小于预热温度) , 方可进行第二遍焊接;同一圈焊缝焊接过程中, 如果焊缝周边大面积过热发红, 必须停下等待冷却, 分成间段焊。
氩弧焊焊接电流110~125A, 焊2层, 层间温度不超过150℃, 氩气流量10~15L/min。气温较低时焊接时采取措施, 采用焊前预热、焊后缓冷等措施: (1) 每一道焊缝焊接完成后都应立即用耐火保温棉包紧焊缝及两侧, 保温棉宽度不小于30cm厚度~10cm, 可以用细钢丝捆好, 保温时间不低于30分钟, 以减缓焊缝的冷却速度。 (2) 或焊接完成后立即使用氧气乙炔割枪适当回火烘烤, 温度不超过300℃, 时间不低于30分钟, 以减缓焊缝的冷却速度。
3.3 焊后
清理, 自检合格后交检, 按照要求检测。
4 结论
焊接钢管时焊缝中出现少量魏氏组织是正常现象, 一般对焊缝性能影响不大, 但当产品性能要求较高时, 需要采取合适的焊接工艺进行生产, 以尽量减少魏氏组织的产生, 从而达到控制焊接质量要求。
摘要：本文利用光学显微镜对低碳钢的管焊缝的母材及热影响区组织进行级别判定, 分析魏氏组织产生原因及对产品性能影响, 减少焊缝中魏氏组织出现。
关键词：魏氏组织,高压锅炉用无缝钢管,焊接冷却速度,组织性能
参考文献
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形成性能 篇5
1 试验
1.1 原材料与熟料组成
试验所用原材料为石灰石、黏土、粉煤灰、石膏、无烟煤和分析纯CaF2,化学成分见表1,熟料的矿物组成见表2。
%
1.2 生料配制
按表2所示化学组成将各原料配合(各生料试样中均外加0.30%CaF2),将试样分为A、B两组,其中B组再外加4%的优质无烟煤,以使料饼中产生还原气氛。将配合料在试验球磨机中磨细,细度控制在80μm方孔筛筛余4%～6%,制得生料。将生料加水13%拌合均匀,用台式压片机于15MPa压力下压制成Φ30mm×5mm的料饼,自然晾干,备烧。
1.3 熟料煅烧
将A、B组生料饼均分为4组,其编号、煅烧条件及熟料中f CaO、SO3含量见表3。将各组料饼在硅碳棒电炉中按设定条件煅烧,炉内冷却至1 200℃时出料,空气中冷却,制得熟料。其中A1、A2、B1、B2掺加5%石膏磨细至80μm方孔筛筛余约4%,制得水泥并测其物理力学性能,熟料中f CaO、SO3含量分别采用甘油-乙醇法、硫酸钡质量法测定。
2 物相分析及物理性能
2.1 物相分析
对各烧成条件下的熟料试样做了XRD、SEM分析,其中XRD图谱与SEM照片分别示于图1～图4。
2.2 水化试样结合水量测定
取A1、A2、B1、B2水化3d的试样,根据水化产物的种类分别测定200℃、500℃及1 000℃时的失重量,作为各试样水化结合水量的表征。第一温度段25～200℃,主要测定钙矾石及C-S-H凝胶的形成量;第二温度段200～500℃,主要测定Ca(OH)2的形成量;第三温度段500～1 000℃,主要测定水化硅酸钙的含量;25～1 000℃则为总结合水量。测定结果见图5。
2.3 水泥的物理力学性能
将试样按W/C=0.30成型为2cm×2cm×2cm净浆试体,标准条件养护,分别测定3d、7d和28d抗压强度;凝结时间用Φ4cm×4cm圆柱试模测定,水泥物理力学性能测试结果见表4。
3 结果讨论
3.1 熟料的烧成性能
从熟料烧结的外观看,氧化气氛下烧成的熟料饼呈浅灰色,较为疏松,收缩率小;还原气氛下烧成的熟料饼呈浅黄色,略显致密,收缩率大。由表3所示的fCaO含量可见,氧化气氛下的A组熟料和还原气氛下的B组熟料fCaO含量都较低,且随温度的升高和保温时间的延长而降低。说明烧成气氛对阿利特-硫铝酸盐水泥熟料中fCaO的吸收无明显影响。
3.2 煅烧温度对熟料矿物形成的影响
由图1可以看出:1 300℃下烧成的A-1、A-2熟料中主要矿物C3S(d=3.04,2.19,1.76)和C4A3S(d=3.75,2.65,2.17)的衍射峰明显高于1 350℃下煅烧的A-3、A-4熟料,说明熟料中主要矿物在1 300℃下形成的较好。这是因为通常在1 350℃以上时矿物会发生明显分解,形成C3A(d=2.70,1.90,1.56)等矿物,因此其衍射峰强度降低;C3S矿物形成量的减少可能是由于SO3在C3S矿物晶体中的固溶而影响了其稳定存在。由图2同样可见,1 300℃下烧成的B-1、B-2熟料较1 350℃下的B-3、B-4熟料中C3S、C4A3S矿物的衍射峰高,说明1 300℃下煅烧得到的水泥熟料中主要矿物的形成情况比1 350℃下煅烧的好。由图1、图2还可见,1 350℃下煅烧的熟料d=2.88的衍射峰明显高于1 300℃下煅烧的熟料。这说明高温煅烧的熟料中,由于SO3的固溶,使得部分C2S以高温型的α-C2S(d=2.88,2.76,2.71)存在,这与过去的研究结果相一致[4,5]。由图1、图2同样可见,1 350℃下煅烧的熟料出现了d=2.70的衍射峰,说明熟料中有C3A(d=2.70,1.91,1.56)形成,这与矿物C4A3S在高温下分解形成了较多C3A有关。
3.3 保温时间对熟料矿物形成的影响
由图1可知,1 300℃保温30min的A-1熟料中主要矿物C3S和C4A3S的衍射峰均高于保温60min的A-2熟料;1 350℃保温30min的A-3熟料中主要矿物C3S和C4A3S的衍射峰也都显著高于保温60min的A-4熟料。而且,煅烧温度越高,保温时间的影响越大。这都与SO3在矿物中固溶而造成C3S形成困难,以及由于SO3的固溶及分解逸出而造成参与形成C4A3S矿物的SO3量减少有关。由表3熟料中的SO3含量可以看出,保温时间长,SO3含量低。B组熟料可以得出同样的结论。
3.4 煅烧气氛对熟料矿物形成的影响
由图1、图2可见,氧化气氛下A组试样较还原气氛下的B组试样对应的各主要矿物C3S和C4A3S的衍射峰尖锐,衍射强度高。说明氧化气氛下煅烧有利于熟料矿物形成,还原气氛下则不利于矿物形成。由表4看出,还原气氛下煅烧的熟料中SO3的含量降低,这是因为还原气氛下CaSO4和C4A3S更易分解。另外,由图3、图4可见,1 320℃氧化气氛下煅烧的A2熟料,A矿结晶较完整,矿物颗粒尺寸较大,约40μm,且形成量较多。而在1 320℃还原气氛下煅烧的B2熟料,A矿溶蚀较严重,矿物颗粒尺寸细小,约20μm。说明还原气氛下不利于矿物形成。
3.5 烧成气氛及保温时间对水泥性能的影响
3.5.1 烧成气氛对水泥性能的影响
由表4可知,还原气氛下水泥试样的初凝时间与氧化气氛下的无明显差别,而终凝时间却比氧化气氛下长得多。这主要是因为还原气氛下C3S及C4A3S矿物的形成量明显减少,以及因为C3S矿物的严重溶蚀而影响了水泥水化产物的形成,从而导致终凝时间显著延长。
由表4水泥的抗压强度可知,氧化气氛下水泥试样的早期和后期抗压强度都高于还原气氛下的。这是因为还原气氛下烧成将促进石膏分解,不利于C4A3S形成,而且还原气氛也会加速C4A3S的分解。同时由前述,还原气氛会导致C3S矿物的形成量减少以及因严重溶蚀而降低其水化活性,因此强度降低。由图5对水化结合水量的测试结果也可知,在氧化气氛下烧成熟料制得的水泥A1、A2,其结合水含量要比还原气氛下的B1、B2多,说明氧化气氛下烧成熟料制得的水泥水化程度高,其对应水泥强度高。
3.5.2 保温时间对水泥性能的影响
由表4可知,相同烧成温度和气氛条件下,保温30min的A1、B1试样的终凝时间比保温60min的A2、B2试样稍短。这与前述保温时间对熟料中主要矿物C3S和C4A3S形成状况的分析相一致。
另外,由图5可知,在各相应的温度区间,试样A1比A2、B1比B2的结合水含量多,说明保温30min烧成熟料制得的水泥水化程度高,水化产物形成多,因此强度高。同样由表4知,A1、B1试样的抗压强度高于A2、B2,这与随着保温时间的延长,导致C4A3S矿物发生分解,且C3S矿物形成量亦减少相关。
4 结论
1)适宜的煅烧温度(1 300℃)有利于C3S和C4A3S两种主要矿物的形成,较高温度下(1 350℃以上)煅烧则对主要矿物的形成不利。
2)在相同的煅烧温度和烧成气氛下,保温30min得到的水泥熟料,主要矿物形成比保温60min的好,水泥抗压强度高。
3)阿利特-硫铝酸盐水泥熟料适宜于在氧化气氛下煅烧。氧化气氛条件可保证熟料中各主要矿物的良好形成,其水泥的各龄期强度均高于还原气氛下所得水泥强度,且终凝时间缩短。
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形成性能 篇6
关键词：热浸镀锌铝合金,低铝含量,镀层组织,性能评价
0 前言
热浸镀低铝含量锌铝合金层表面光亮,耐蚀性能良好,镀层薄。特别是当锌液中含有少量铝时,其表面会形成一层保护性氧化膜,大大减少锌液表面的氧化, 进而降低锌耗[1 ～3],虽然其耐蚀性能不及高铝含量锌铝合金的优异,但其生产工艺简单,企业在原有设备的基础上就可进行生产,经济效益好。以下综述了钢材热浸镀低铝含量锌铝合金镀层的形成过程、影响因素; 分析了钢中Si,Mn,P等常规元素和工艺因素对Fe-Al金属间化合物形成的影响规律; 探讨了热镀锌铝系多元合金镀层的研究方向,以期为开发新型热浸镀锌铝合金镀层提供参考。
1 热浸镀低铝含量锌铝层的组成与形成过程
1. 1 镀层的组成
热浸锌铝合金镀层由多种Fe-Al,Fe-Zn,Fe-Al-Zn金属间化合物相组成,包括: 6 种Fe -Al金属间化合物———α1( Fe3Al) ,α2( FeAl) ,ε( Fe2Al3) ,β( FeAl2) , η( Fe2Al5) 和 θ( Fe4Al13) ,其中Fe2Al5和Fe4Al13( 亦记作FeAl3) 是Fe -Al化合物相层的主要组成相; 4 种Fe -Zn金属间化合物———Г ( Fe3Zn10) ,Г1( Fe11Zn39) , δ( FeZn7) 和 ζ( FeZn13) ; 1 种Fe-Zn-Al三元金属间化合物 Г2[4 ～6]。锌液中铝含量不同,镀层组织也不同: 锌液中含有微量铝时,镀层组织与纯锌液所得镀层组织是一致的; 当铝含量大于0. 133% 时,会出现Fe2Al5化合物相; 当铝含量超过1. 300%时,会有FeAl3化合物相生成[4，7]。一般,铝含量较低时,浸镀初期生成的Fe2Al5化合物相会随着浸镀时间的延长而消失,铝含量增加时, 会生成稳定的Fe -Al金属间化合物,随着铝含量继续增加,ζ,δ,Г 相开始逐渐消失,最后只生成Fe-Al化合物[4，7]。
1. 2 镀层的形成
( 1) Fe-Al金属间化合物相层钢材在有少量铝的锌液中热浸镀时,由于钢基表面Fe原子与锌液中Al原子的亲和力强,会在钢基表面优先形成Fe -Al金属间化合物[8，9]。当锌液中的铝含量和浸镀时间变化时, Fe -Al化合物相层的生长情况及结构也会发生变化。 当锌液中含有极少量铝时,钢基表面不会出现Fe -Al化合物相层。铝含量逐渐增加,才会生成Fe -Al化合物相层。Fe-Al化合物相层的形成对镀层的生长有抑制作用,这种抑制层的形成过程和抑制作用较为复杂。 热浸镀时,钢基表面首先会形成一层晶粒细小的FeAl3抑制层,由于其含铝量较高,FeAl3抑制层的形成会使锌液中靠近镀件区域的铝含量降低,而使FeAl3抑制层生长受阻; 这种阻碍作用不会影响钢基表面Fe原子向FeAl3抑制层扩散,两者之间会形成Fe2Al5抑制层,当锌液中铝含量较低时,FeAl3抑制层会全部转变成Fe2Al5抑制层; 锌液中铝含量较高时,形成的Fe-Al化合物相层主要由Fe2Al5相层和FeAl3相层组成。此外,在靠近钢基体表面的Fe-Al化合物相层以Fe2Al5相层为主,在接近锌液的一侧则以FeAl3相层为主[10]。
( 2) Zn -Fe金属间化合物相层钢材在纯锌液中热浸镀时,表面经过一系列复杂的物理化学过程后会形成一层Zn-Fe金属间化合物相层。在钢基表面与锌液之间,Zn和Fe原子相互扩散互溶会形成成分不一的Zn -Fe金属间化合物相层,其锌和铁含量呈梯度分布, 与原子浓度梯度方向相反。镀层中的Zn-Fe化合物相层中各组成相不是同时形成的,而是经过原子的扩散相变,并依据动力学条件而形核长大的,形成过程: 先在钢基表面形成 ζ 相,随着 ζ 相的长大和原子的不断扩散,钢基表面与 ζ 相层之间形成了 δ 相层,扩散继续进行又在钢基表面与 δ 相层之间形成 Г1相层。
当锌液中添加一定量的铝后,由于浸镀前期Fe-Al化合物相层的形成对铁锌间反应有一定的抑制作用[11，12],所以镀层的形成过程与纯锌镀层有所不同。 Zn -Al镀液中Fe的活性与金属间化合物生成自由能之间的关系[13]: 钢基表面Fe活性高时优先生成Fe2Al5相; Fe活性较低时会生成Zn -Fe金属间化合物相,如FeZn13等。Zn-Fe化合物相层形成: Fe-Al金属间化合物形成,造成Fe的扩散阻力增大,而使Fe-Al金属间化合物与锌液界面Fe的活性降低,结果生成Zn-Fe金属间化合物,其形成过程为Fe -Al化合物相层与锌液的界面上产生 ζ 相,所需Fe原子通过Fe-Al化合物相层补给; 由于先生成的Fe-Al金属间化合物对Fe扩散有阻力,使 ζ 相缓慢地向锌液中生长; 随着 ζ 相和钢基表面之间Fe浓度上升,会依次生成 δ 相和 Г1相。这样, 在Fe-Al化合物相层上就逐渐形成了Zn-Fe化合物相。
( 3) Fe-Al金属间化合物相层的迸裂Fe-Al化合物相层形成后在镀锌层合金化过程中发生其特有的迸裂反应: 钢基体浸入含铝的锌液后,表面会优先形成Fe -Al化合物相层,随着Zn原子的不断扩散,使Fe -Al化合物相层形成了Fe-Al-Zn三元固溶体[10]; Fe-Al-Zn三元固溶体中Zn原子继续向钢基体内部洁净的晶界扩散,在其晶界处生成了Zn-Fe金属间化合物相; 随着浸镀时间的延长,Zn-Fe金属间化合物越来越多,其密度比铁低,引起体积膨胀,促使Fe-Al化合物相层出现裂纹并逐渐变大; 一旦出现裂纹就会使更多的锌液与钢基体接触,从而迅速地生成大量的Zn -Fe金属间化合物相,体积迅速膨胀,最后导致Fe-Al化合物相层出现破裂甚至脱落[14]。迸裂组织一般包括破裂的Fe-Al化合物相层组织、Г1相、δ 相和 ζ 相等[15]。
( 4) Fe-Al相层的消失与Zn-Fe相层的生长在迸裂反应发生后,镀层开始生成 Г1,δ 和 ζ 相等。在浸镀初期 ζ 相会在Fe-Al金属间化合物与锌液的界面上结晶并长大,在此后的合金化过程中,钢基表面会出现 Г1相和 δ 相[16]; 随着Fe-Al化合物相层与锌液之间的 ζ 相的长大,由于晶界扩散会引起Fe -Al化合物相层断裂,一些细小Fe-Al化合物残片会向 ζ 相中扩散并最终消失。当Fe-Al化合物相层完全剥离后,在 ζ 相与钢基体间会生成 δ 相等,其中剥离的Fe-Al化合物相层会进入Zn-Fe化合物相层之中,促进其生长。
2 常规元素对Fe -Al金属间化合物形成的影响
在钢冶炼过程中,需加入一定量的Si和Mn作为脱氧剂,有时也会加入Ti,V和Nb等元素细化晶粒以提高钢的综合性能[17]。由于生产工艺原因,还会存在P等其他元素。这些元素都对热浸镀锌铝时Fe -Al金属间化合物相的形成有影响。
( 1) Si钢表面热浸镀锌时,钢中的Si元素会优先在基体表面富集,形成一层较薄的SiO2膜[15]。钢基体表面生成Fe-Al金属间化合物的条件是必须要有Fe原子从自身中溶出,原先钢基体表面形成的SiO2膜会阻碍Fe原子的溶出,即使不完整的SiO2膜,也有一定的阻碍作用; 而且溶出的Fe原子的浓度和钢基体表面的Al原子浓度大于生成Fe -Al金属间化合物所需的Fe原子和Al原子浓度。由此说明,钢基体中溶出的Fe原子的量会直接影响Fe-Al金属间化合物的生成量。此外,Si的富集会降低钢基表面的反应活性。
( 2) Mn Mn对Fe -Al金属间化合物影响较为复杂。钢在热浸镀时,Mn的氧化物主要以颗粒状分布在铁素体晶界处,钢基体中Fe原子的溶出相对容易[18]; 钢基体中Mn含量增加,其表面Mn的氧化物对生成Fe -Al金属间化合物所需的Fe原子溶出量的影响并不大。当锌液中铝含量较少时,Mn对Fe-Al金属间化合物的生成过程和生成量基本没有影响; 当铝含量较多时,钢中Mn含量越高,Fe -Al金属间化合物的生成量相对减少,钢中Mn含量的增加会使钢基表面上Mn的氧化物所占面积比率增大,使Al原子在Fe-Al金属间化合物层中扩散遇到的阻力增大。
( 3) 其他元素P元素主要是以磷化物的形态富集在钢基体表面,在锌液中容易溶解,对钢基体表面Fe原子溶出的抑制作用很小。无论是改变锌液中铝含量还是钢中磷含量都不会影响Fe-Al金属间化合物相的生成,因为钢基体表面磷的富集层在Fe -Al金属间化合物相形成初期已完全溶解。钢基体中含微量P会使热浸镀锌层中 ζ,δ 异常生长且生长速度较快,使 η 相层变薄,在镀层表面 η 相较薄处会出现无光泽的斑点。
当钢中含有Ti,V和Nb等具有细化晶粒作用的元素时,钢基体表面的晶界可作为Zn通过Fe-Al金属间化合物相层的快速通道,促使Fe-Al金属间化合物相层快速破裂,导致锌液中Al元素效应过早失去作用[19]。
3 工艺特点及性能评价方法
钢材在热浸镀锌时,Fe-Al化合物相层生成是由铝含量、浸锌温度和时间共同控制的,其形成情况决定着镀层的附着性能。如果因浸镀时间过长而使镀层加厚影响了其附着性能,一般是无法补救的。如果Fe -Al金属间化合物相层不均匀或过薄,可通过低温退火等后续处理改善镀层的附着性能。
( 1) 力学性能锌铝镀层与纯锌镀层相比,主要的区别在于锌铝镀层合金化过程中有Fe-Al化合物相层生成,所以Fe -Al化合物相层对镀层力学性能的影响比较明显。过去用镀层的裂纹单一指标确定镀层的附着力,目前用锌铝镀层的脱落能更好地解释镀层的附着力,镀层的延伸性能用镀层的裂纹表达更明确。 由此,评定镀层力学性能的标准发生了改变,用裂纹和脱落2 项指标评定镀锌板的力学性能更准确。
( 2) 助镀方法常规的助镀剂主要是氯化锌和氯化铵按一定比例混合而成的,用于钢材热浸镀锌铝合金时,会出现如下新反应,导致助镀剂作用明显降低[18]:
由此可知,常规助镀剂会与大量铝发生反应,使锌液中铝大量损失且助镀剂作用减弱,导致钢材表面出现漏镀现象。现国内外已研制出许多关于锌铝合金助镀的改进方法,如向常规助镀剂中加入氟化物,或采用电解活化助镀方法[20]提高镀层的完整性。
( 3) 锌渣加铝的锌液对锌渣的形成有明显影响, 主要体现在: ①在锌液表面形成一层Al2O3保护层,阻止锌液表面发生氧化,从而减少了锌灰的产生[21，22]; ②由于Fe-Al的亲和力大于Fe-Zn的亲和力,铝会优先与锌液中的铁反应生成Fe -Al金属间化合物,又因Fe -Al金属间化合物密度小于锌的,所以Fe -Al金属间化合物会上浮到锌液表面形成浮渣; ③锌液中铁含量过饱和也会生成Fe-Zn金属间化合物,由于Fe-Al的亲和力大,Fe-Zn金属间化合物随后转化成Fe-Al金属间化合物和锌。由上可知,锌液中加入铝,可将底渣变成浮渣,这也为实际生产中控制底渣提供了理论支持。
4 展望
形成性能 篇7
C/C复合材料具有低密度、高比强度、高热稳定性、低热膨胀系数及高温下强度随温度升高而上升等优异性能,是一种理想的航空、航天高温材料[1,2]。但是,C/C复合材料在高于450 ℃的氧化气氛下迅速氧化,将导致其孔隙增加、结构弱化,强度及其他力学性能衰减[3,4]。近年来,对抗高温氧化涂层的研究主要集中在SiC,Si3N4,MoSi2等硅基陶瓷或金属基上。SiC[线膨胀系数为(4.4~4.8)×10-6]陶瓷由于与C/C复合材料具有良好的物理化学相容性而被广泛用作复合涂层过渡层[5,6],MoSi2具有1 800 ℃氧化环境下的高温稳定性而被广泛应用作抗氧化涂层。MoSi2-SiC可在1 500 ℃长时间抗氧化[7,8,9,10,11]。但抗氧化性能较好的涂层均采用多层复合涂层体系,制备方法较复杂,成本较高;且该类涂层与基体热膨胀系数相差较大,经多次热震后会产生裂纹,导致材料失效。Si3N4及Si2N2O具有更接近C/C材料的热膨胀系数,可考虑用作过渡层。在1 100~1 500 ℃下,Si3N4的氧化速度比SiC小2~3个数量级[12,13],主要是因为Si3N4在氧化时生成了比SiO2具有更低氧扩散率、膜层网状结构更致密的Si2N2O。采用熔浆法在C/C复合材料表面制备了Si3N4-MoSi2/Si-SiC多层抗氧化涂层,其高温氧化性能显著改善[14,15]。在基材表面制备的Si2N2O涂层大大提高了Si3N4陶瓷材料的抗氧化性能[16]。本工作采用刷涂法在带有包埋SiC涂层的C/C复合材料上制备了MoSi2-Si2N2O- CrSi2涂层,主要研究涂层的形成机理及在1 500 ℃下的抗氧化性能。
1 试 验
1.1 涂层的制备
以密度为1.72 g/cm3的C/C复合材料为基材,尺寸为20 mm×20 mm×5 mm,用400号水砂纸磨去尖角和棱边,用800号砂纸打磨抛光,无水乙醇清洗烘干后备用。
将C/C复合材料置于包埋粉料中,其组成:83%硅粉,5%~15%碳粉,2%~10%氧化铝粉,于1 800 ℃真空下保温2 h制备SiC内涂层。在SiC涂层上用刷涂法制备MoSi2-Si-Cr预涂层[料浆配比为45% MoSi2粉,5%Cr粉,5%~15%C粉,25%~45%Si粉及2%~6%促进烧结剂(Al2O3与Y2O3的混合物),采用PVA为粘结剂]。最后将预涂层试样在90 ℃下干燥12 h后置于真空烧结炉中1 400~1 650 ℃间某一温度下保温30 min。为了获得Si2N2O,在烧结过程中引入了SiO及N2。其中,SiO是事先放置在坩埚内的Si粉与SiO2的反应产物;在Si熔点附近温度通入N2,最后获得SiC/MoSi2-Si2N2O-CrSi2涂层。
1.2 涂层结构及性能表征
采用Rigaku D/MAX-3CX型X射线衍射仪(XRD)分析涂层的物相组成,以附带EDS的Nova NaNo SEM-2300型扫描电镜(SEM)观察涂层表面、截面形貌并分析特定区域元素的组成。
在开放式刚玉管炉中进行高温氧化试验:当温度升至1 500 ℃时,将试样置于氧化铝瓷舟上,迅速推入恒温区;隔一段时间从炉内取出试样,冷却称重(精确到1 mg);利用下式计算氧化失重率,评价涂层的抗氧化能力:
η(失重)=(m1-m0)/m0 (1)
式中 m0——氧化前的质量
m1 ——氧化后的质量
2 结果与讨论
2.1 涂层相组成及微观形貌
试验设计制备游离Si含量较多的SiC作为内涂层,并在第二步烧结过程中让Si与N2反应生成热膨胀系数(CTE)更低的Si3N4[CTE=(3.0~3.2)×10-6 K-1],以缓解涂层与基体间热应力。图1为SiC内涂层的表面SEM形貌及XRD谱,可见,SiC涂层主要由β-SiC和游离Si组成,涂层致密,与基体间结合牢固。
图2为SiC/MoSi2-Si2N2O-CrSi2涂层的XRD谱。可见,其涂层由MoSi2及新相Si3N4,β-SiC,Si2N2O,CrSi2组成,其中Si2N2O峰最强,其余较弱。图3为SiC/MoSi2-Si2N2O-CrSi2涂层的表面形貌。从图3a可见,SiC涂层上确实生成了新涂层,且连续致密,存在一些微裂纹和许多交错缠绕的晶须;在圆形颗粒态物质边缘延伸出一些约2~3 μm、末端较细的棒状物质,这可能是晶须生长的初始形态;从图3b可知,复合涂层界面不明显,外涂层分布了较多细小的白亮相,其主要元素的原子分数分别为:23.92%Mo,28.76%Si,11.96%Cr,35.37%C,该相的主要成分为MoSi2和少量的碳化铬。从截面的线扫描谱(图3c)发现:在扫描距离(从左至右)约784 μm左右开始出现Mo,Cr元素,但在接近表面处这2个元素的峰都变得很弱;N,O元素的强度在828 μm左右突然增大,代表N元素的曲线在此之前一直比较平缓,强度也很低,说明N元素只扩散到了距离表面约50 μm的深度,并没有如预期的扩散到SiC内涂层处。这种结果与XRD分析吻合,即涂层表面最主要的相为Si2N2O。
2.2 涂层的形成机理
在Si及SiO2存在的情况下,于1 400~1 650 ℃中的某一温度,氮气保温30 min后涂层产生了Si2N2O,CrSi2及SiC新相,其反应式如下:
Si(l,g)+SiO2(s)=2SiO(g) (2)
3Si(s,l,g)+2N2(g)=Si3N4(s) (3)
Si(l)+SiO(g)+N2(g)=Si2N2O(s) (4)
Si(g)+SiO(g)+N2(g)= Si2N2O(s) (5)
Si3N4(s)+3SiO(g)+N2=3Si2N2O(s) (6)
Si(l,s)+C(s)=SiC(s) (7)
Cr+2Si=CrSi2 (8)
在通入N2前,1 100 ℃以上主要发生反应(2),(7),(8),产生大量SiO气体及在涂层内部生成SiC和CrSi2;在1 410 ℃以上,SiC/MoSi2-Si2N2O-CrSi2涂层中的Si开始融化,形成Si融池,将涂层内难熔的MoSi2微小颗粒包围,并与C,Cr发生反应(7),(8)。
在Si熔点附近某一温度下开始通入N2时,N2与Si快速发生反应(3),(4),并消耗了涂层内熔融的Si,涂层开始固化,一部分难溶的物相被新生成的Si3N4或Si2N2O包覆。由于在常压下烧结,N2很难通过Si熔池进入涂层内部[14],致使只有接近表面处的Si被氮化。随着保温时间的延长,烧结炉内存在大量的N2及新生成的SiO气体,它们会与涂层内的Si3N4继续发生反应(6)。生成的涂层表面基本为Si2N2O相,MoSi2相填充于Si2N2O,SiC相之间。各相之间形成了有效的连接,涂层比较致密。此外,试样周围气体间发生反应(5)生成的Si2N2O将沉积到试样表面,这也是表面涂层Si2N2O的来源之一。
根据涂层的形成过程,为了得到致密且连接性较好的涂层,不宜在硅完全融化前通入N2,这主要是因为固态Si与N2反应生成Si3N4颗粒,在常压及较低的烧结温度下不能形成有效的连接,会导致涂层松散粉化。
2.3 涂层的抗高温氧化性能
图4为3种不同涂层在1 500 ℃静态空气中的氧化失重曲线,其中包括Ar气中烧结得到的SiC/MoSi2-SiC-CrSi2涂层[17,18]。图4显示,单层SiC抗氧化性能较差,氧化7 h后失重率达到1.78%。SiC/MoSi2-SiC-CrSi2氧化初期表现为增重,12 h后失重速率明显加快。SiC/MoSi2-Si2N2O- CrSi2一直表现为氧化失重,但失重速率较小,抗氧化性能最佳,氧化26 h后失重率为1.94%,能够较长时间保护基体。
SiC/MoSi2-Si2N2O- CrSi2涂层宏观表面氧化前的灰白色变为浅绿色,显得更平滑。涂层经氧化后,其表面出现了由很多细小气泡破裂后留下的形貌,但涂层并未出现明显孔洞,表现覆盖了一层较连续的涂层,局部有微小突起物;可以看到相交微裂纹的存在,相交处尺寸较大,但随着裂纹的扩展延伸,其尺寸逐渐减小(图5a)。这些裂纹一部分是涂层经烧结处理后本身存在的,另一部分是在氧化温度冷却到室温过程中热膨胀系数不匹配造成的,部分裂纹在氧化温度下可以愈合(图5b)。
图6为SiC/MoSi2-Si2N2O-CrSi2涂层氧化26 h后的XRD谱。由图6可见,涂层氧化后存在SiO2,Si2N2O,Si3N4及Cr2O3的峰,其中主晶相为方英石;没有馒头峰,说明在氧化温度下生成的SiO2主要以结晶形式存在,非晶态的相很少甚至没有,没有MoO3或其他钼的化合物相。由此可以推断,在高温氧化过程中发生的主要反应有:
2Si2N2O(s)+3O2(g)=4SiO2(s)+2N2(g) (9)
2MoSi2(s)+7O2(g)=4SiO2(s)+2MoO3(g) (10)
Si3N4(s)+O2(g)=SiO2(s)+N2(g) (11)
CrSi2(s)+O2(g)=Cr2O3(s)+SiO2(s) (12)
SiC(s)+O2(g)=SiO2(s)+CO(g) (13)
引起材料增重的反应有(9)(11)(12)(13),引起失重的有(10)及C相的氧化。其中,MoSi2的氧化产物主要为墨绿色的MoO3, MoO3在高于600 ℃时以气态形式溢出涂层,造成材料的失重。根据反应方程式,SiC/MoSi2-Si2N2O- CrSi2及SiC/MoSi2-SiC-CrSi2涂层在氧化初期应该都存在氧化增重现象,而氧化曲线中前者没有,可能是因为前者外涂层的主晶相为Si2N2O,后者主晶相为SiC,在氧化温度下反应(9)的反应速率小于(13),(9)引起的增重将远远小于(13),另外由于(10)及C相引起的失重大于(9),(11),(12),(13)引起的增重,因而SiC/MoSi2-Si2N2O- CrSi2整体表现为失重。
3 结 论
(1)通过引入SiO,在N2气氛于1 550
℃保温一定时间后,在C/C复合材料上获得了SiC/MoSi2-Si2N2O- CrSi2涂层,其最外层主晶相为Si2N2O。
(2)SiC/MoSi2-Si2N2O-CrSi2涂层比SiC/MoSi2-SiC-CrSi2涂层具有更优异的抗高温氧化性能,1 500 ℃氧化26 h后失重仅为1.94%。
摘要：为进一步提高C/C复合材料的抗高温氧化性能,采用包埋法和刷涂法在C/C复合材料上制备了SiC/MoSi2-Si2 N2 O-CrSi2抗高温氧化涂层,借助XRD及SEM对涂层的组织结构及形貌进行了表征,初步研究了涂层在1 500℃静态空气中的氧化性能及其形成机理。结果显示:SiC/MoSi2-Si2 N2 O-CrSi2涂层最外层主要由Si2 N2 O,少量CrSi2,SiC,MoSi2相组成,该涂层在1 500℃下氧化26 h失重率仅为1.94%,其抗氧化性能优于无Si2N2O的MoSi2-SiC-CrSi2涂层。