【机械类毕业论文中英文对照文献翻译】工艺参数对铝合金热轧过程中亚晶粒大小形成的影响
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工艺参数对铝合金热轧过程中亚晶粒大小形成的影响摘要:本文结合有限元方法(FEM)和田口实验方法 (Taguchi experimental method)来研究轧制工艺参数(如辊速,辊温度 ,辊缝中平均厚度与接触长度之比即Hm/L)对亚晶粒大小的影响。有限元方法首次应用于模拟现有两个单向实验室轧制。亚晶粒大小透过厚度的分类与测量后的分类相吻合。 随后,田口方法应用于设计正交试验表 L9(34)。使用有限元方法 共计分析了9个虚拟实验。然后按使用田口实验法对所给出的每一轧制工艺参数对变形亚晶粒大小的影响及其所给的百分比来分析预测结果。研究表明,开轧温度对亚晶粒大小形成影响最大,参数Hm/L次之。辊速,辊温度对亚晶粒大小形成最小。关键词:轧制,铝合金,亚晶粒大小,有限元方法,田口实验方法1.引言 预测亚晶粒大小及分类对于形成中的结构变化的预测发挥着十分重要的作用。亚晶粒分类及其平均大小机械性能有重大的影响,它决定了物体的强度,韧性, 结构等。因此,学习亚晶粒大小的分类对质量控制是至关重要的。 人们普遍认为,以下方程中亚晶粒大小与温度T ,应变率),或稳态变形后的温度补偿应变率z有关:. z的公式为.值得注意的是,这个等式建立在实验数据上。在等式(2)中,¥是平均应变率,Qdef是活化能变形, R即通用的大气常数和T是通常进入温度。“等式(1)中 m的赋值最好是0.35-1.25.引于参考文献1” 预测亚晶粒大小和分类似乎微不足道, 因为它仅仅代替了等式(1)和(2)中的计算节点应变率和温度的交点。“已载资料表明,建立在计算上的亚晶粒大小的分类是错误的。(引文2)”因此,当其与限定元法不合时,我们就必须对等式(1)和(2)做些调整。 为控制产品性能, 掌握每个参数对亚晶粒大小的最后形成的影响程度是非常有用的。 田口设计方法适合这个任务。 田口方法采用一套标准直交(OAs)来确定参数配置,分析其结果。 这些数组使用少量的试验,但得到最多的资讯,并具有较高的生产性和可靠性。研究中, 表L9(34)(即四个变数,每个有三个值,总共有三个层次的的9个测试;也即Table2所示) 是可以接受的。研究中的四个参数,每个都有三个数值。这些参数包括:初始的板坯温度Tslab, 辊缝中平均厚度与接触长度之比Hm/L, 轧辊温度Troll和辊速V. 2.试验数据和有限元模型 “实验数据取自扎伊迪的实验。引文3”研究辊温在300-500摄氏度下的铝合金AA1100。辊直径是250mm,木板厚度为25mm,宽为37.5mm。厚度减少20%,平均应变率为2 s-1。 轧后, 试样迅速被冰水冷却。 亚晶粒大小测量的定位取源于中型飞机。因此,飞机应变模被用来模拟轧制过程。在稳定状态下,亚晶粒大小和应变参数之间的实证关系可定为以下等试:.这里将用到一个商业限定元法项目,FORGE2 V2.9.04。这就涉及到Tresca的摩擦定律。假设摩擦系数为0.6,滚动和板之间的传热系数是14千瓦m - 2 k-1。“资料显示,这个值可以通过匹配计算温度与历史记录值得到。(引文4)”以下等式可表示此种关系.其中A,a,n是常数。3.限定元法的结果及其讨论 所有亚晶粒大小测量用100千伏菲利普斯EM301显微镜。亚晶粒大小的平均值即通过测量每个亚晶粒大小的长度和最小宽再取其平均数。每个样本中至少有50个亚晶粒得以测量。表1是两种温度下的两个典型放大图。表2是亚晶粒大小在通过厚度时预测前与测量后的分类之比较。若测量误差为0.5um,可以说它的预测是非常成功的。 从表2可知,亚晶粒大小从中心到表面减小。 当轧制温度低时, 亚晶粒大小的分类比在高温下的分类更稳定。此现象取决于 物质表面与中心的温度差异。表3表明物体通过厚度出来时的温度分布情况。轧制300摄氏度时,表面与中心的温度差为40摄氏度;500摄氏度时的温度差为50摄氏度。等质量的变形, 塑性功在低温下比高温下的变化更大。这是低温下高浮力的缘故。因此,塑性功散发的热所引起的温度上升也就更大。低温下,表面和中心的温度差异也会大。 但是,限定元法所示的却是一个完全相反的结果。原因是不同轧制温度下,传热系数不同。“在限定元法计算中,机床的导热和表面耗散取以下的摩擦力即等式5所示 :. 等式中,htc是传热系数,Ttool是机床温度。b*、b*tool分别为该热源的零件和模具。Af是摩擦系数,v是机床部件之间速率差异,k是传导力。假设htc 和Ttool在不同的扎制温度下数值相同,从等式(5)的右边可知:高温下表面温度的下降比低温下大得多。 如第一部分所论,要用等式(1)、(2)来预测亚晶粒大小的话就得进行一些修改。在本研究中, 采用平均应变率和交点温度来获取z的值。平均应变率即在限定元法中整个变形区的每个增量的应变率。采用这种平均法是合乎逻辑的,因为等式(2)中的应变率来源于实验数据,也是整个变形区的平均值。因此,限定元计算法中的每个增量,所有节点具有相同的应变率。Z的变化取决于温度的变化。“根据Wells et al的研究(引文6), 温度对微构造物的影响与辊速度(应变率),工作辊表面温度和摩擦系数相比要大。” 因此,整个变形区所产生的平均应变率是可以接受的。4. 轧制参数对亚晶粒大小的决定作用从表2的曲线中可知,FEM预测成功。这表明,此实验可用FEM代替。它的优势在于:使用FEM,没有机器限制,测量的精度高,投入资本少,所获结果快。有几种类型的参数影响亚晶粒大小,即初始几何参数(宽度/厚度,长度/厚度),变形区参数(公耗,接触长度),过程参数(温度,辊速)和材料参数( 成分)。研究四个易控制的变数,即:平均厚度与接触长度之比(公式略,其中H1是进入厚度,H2是出去厚度,R是辊半径),辊温度( Troll ),辊速v,板温Tslab。每个参数(如Table2所示)都赋有三个值,Hm/L的值为0.74,1.45,3.1(因辊半径不变,Hm/L的值分别等同于厚度减少了44%,16%,4%;厚度减少值与第二部分所说相同。),Troll的值为20,60,100摄氏度。如表2(Table2)即正交表L9 ( 34 ) 中所示,有4个参数, 各参数有三个数值,共计9个测试。这就是材料AA1100。 本节通过差异分析( ANOVA )展示了亚晶粒大小各个参数之间的关系。“ANOVA使用平方数定量研究总体实验平均反应的控制系素的反应偏差。(引文 7)”对于每个数值中,平均质量特性反应的计算公式如下:. 其中yi质量特性反应。研究中,它涉及到了亚晶粒大小;n是每个赋值的实验数。在数组L9(34)中,n为常数3。表2中所示的每一系数不同层次的平均值就是y的计算。从表3中可知,Hm/L第一层次的值包括实验1-3。辊温第三层的值就是实验3,4,8。当我们对每一参数值的层次进行平均分析时,其他参数中不同数值所产生的影响,都将相互抵消,因其他每个参数都会在每个不同的数值中出现。因此,实验的结论就是参数在每个数值中的影响不受其它参数的影响。也就是说,每个参数值的影响是相互独立的。在Taguchi法中采用信噪比来分析其实验结果。实验条件下,信噪比反映了质量性质的平均值和变值。信噪比的公式为:.其中MSD代表平均平方差量,为了更好的分析扩大后的信噪比值,通常用常数10。研究中,MSD的公式如下:.正交试验数组的整个信噪比平均值的公式如下:.从表3可知以上参数的计算结果。平方数取决与整个平均值的差异,公式如下:.若考虑ith系数,平均数取决与平均值的差异公式为:.其中Mj是各值的实验数,通常为常数3。Ith系数对亚晶粒大小的百分比公式如下:.如表四所示,由图可知辊温对亚晶粒大小的作用为64%,大约是Hm/L值的两倍。由此可知,辊温和辊速对亚晶粒大小的影响可忽略不计。5.结论 通过使用平均Zener-Hollomom参数和对其温度的精确估算,亚晶粒大小通过整个厚度的预测是非常成功的。使用Taguchi变数分析证明,开轧温度是最重要的参数,占了亚晶粒大小的64%,其次是Hm/L,辊温、辊速。
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