Научная статья на тему 'Влияние химических элементов на прочностные свойства стали типа 14ГНМДФТР'

Влияние химических элементов на прочностные свойства стали типа 14ГНМДФТР Текст научной статьи по специальности «Технологии материалов»

CC BY
89
17
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Аннотация научной статьи по технологиям материалов, автор научной работы — Ткаченко Игорь Федорович, Пинько Ф. С., Близнюк Н. А.

С использованием ранее предложенной компьютерной технологии, изучено влияние химического состава и толщины листового проката сталей типа 14ГНМДФТР на его прочностные свойства в термически улучшенном состоянии. Построена дендрограмма и разработана регрессионная модель, характеризующие воздействие исследованных факторов на 02.. Адекватность модели проверяли методами компьютерных экспериментов. Рассчитаны гистограмма частотного распределения и диаграммы рассеяния 02 при изменении рассмотренных параметров в исследованных пределах. Показано хорошее соответствие результатов компьютерных и реальных экспериментов. Проанализировано влияние технологических параметров на прочность стали по результатам компьютерных экспериментов. Полученные выводы хорошо согласуются с известными данными.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по технологиям материалов , автор научной работы — Ткаченко Игорь Федорович, Пинько Ф. С., Близнюк Н. А.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Influence of chemical composition and sheet thickness was investigated on strength properties of thermally improved rolled products made of a microalloyed pressure-vessel steel. A recently developed computer technique was used to construct a decision tree and derive corresponding regression model both describing the influence of the independent variables on yield stress. The model adequacy was tested using a Monte-Carlo experiments method. The computer generated regression dependencies were analyzed and compared with experimental ones. A good agreement of the Monte-Carlo and real experiments results were achieved.

Текст научной работы на тему «Влияние химических элементов на прочностные свойства стали типа 14ГНМДФТР»

В1СНИК ПРИАЗОВСЬКОГО ДЕРЖАВНОГО ТЕХН1ЧНОГО УН1ВЕРСИТЕТУ 2006p Вип. №16

УДК 669.017.07

Ткаченко И.Ф.1, Пинько Ф.С.2, Близнюк H.A.3 ВЛИЯНИЕ ХИМИЧЕСКИХ ЭЛЕМЕНТОВ НА ПРОЧНОСТНЫЕ СВОЙСТВА СТАЛИ

ТИПА 14ГНМДФТР.

С использованием ранее предложенной компьютерной технологии, изучено влияние химического состава и толщины листового проката сталей типа 14ГНМДФТР на его прочностные свойства в термически улучшенном состоянии. Построена дендрограмма и разработана регрессионная модель, характеризующие воздействие исследованных факторов на <з02.. Адекватность модели проверяли методами компьютерных экспериментов. Рассчитаны гистограмма частотного распределения и диаграммы рассеяния <з02 при изменении рассмотренных параметров в исследованных пределах. Показано хорошее соответствие результатов компьютерных и реальных экспериментов. Проанализировано влияние технологических параметров на прочность стали по результатам компьютерных экспериментов. Полученные выводы хорошо согласуются с известными данными.

В настоящее время значительную долю в объеме производства металлургической продукции занимает толстолистовой прокат высокопрочных свариваемых сталей (ВСС). Указанные стали, являются основным материалом для изготовления многих видов промышленной продукции в ма-шино- и судостроительной промышленности, строительстве и других отраслях, в связи с тем, что они позволяют достичь высокого комплекса эксплуатационных свойств проката, в сочетании с его пониженной стоимостью[1,2]. Основной особенностью химического состава ВСС является комплексный характер их легирования. При этом, как правило, вводят химические элементы трех основных видов[ 1 ]:

• традиционные легирующие элементы (марганец, хром, никель и др.), для обеспечения необходимых: прокаливаемости, положения порога хладноломкости и др.;

• микролегирующие элементы (карбидо- и нитридобразующие металлы, азот, бор), для измельчения зерна, получения дисперсных упрочняющих выделений и др.;

• щелочные и редкоземельные элементы, для улучшения качества макроструктуры проката. В результате указанных, а также ряда других технологических мероприятий на стадии выплавки и разливки сталей, их последующей прокатки и термической обработки, в большинстве случаев достигается требуемое сочетание контрольных показателей эксплуатационных свойств. Однако, опыт производства проката ВСС показал [1,3], что основной возникающей при этом проблемой является нестабильность эксплуатационных характеристик, что не позволяет гарантировать высокое качество продукции. Среди возможных причин указанной нестабильности важное место занимают факторы, связанные с химическим составом сталей: (i) не всегда обоснованный качественный и количественный состав системы легирования; (ii) неаддитивный характер взаимодействия химических элементов между собой и дефектами кристаллического строения; (iii) неконтролируемое отклонение концентраций химических элементов от оптимальных значений.

Как известно, решение отмеченных проблем полностью на теоретической основе в настоящее время невозможно. С другой стороны, проведение специальных экспериментальных исследований для сложнолегированных сталей требует больших затрат и также связано с неизбежными неточностями. В связи с изложенным, при решении вопросов повышения и стабилизации качества современной промышленной продукции, все большее значение приобретают методы статистического анализа и моделирования [4]. Вместе с тем, использование традиционных способов статистических исследований не позволяет получать необходимую информацию, особенно при изучении многомерных массивов экспериментальных данных [5]. В качестве иллюстрации на рис.1 показаны диаграммы рассеяния и результаты регрессионного анализа, характеризующие влияние ряда химических элементов на предел текучести стали типа 14ГНМДФТР. Как видно, даже в тех случаях (рис. 1а), когда коэффициенты корреляции являются статистически значимыми, они имеют

ПГТУ. канд. техн. наук, доц.

2ПГТУ, аспирант

3МК «Азовсталь», инженер

Г = 0,0568; г = 0,2384, р = 00,0000: у = 636,653954 + 495,327338*х

1= 2 Н 1=

1 О

j э - 1

е о о : о

о о

« 800 с: 5 н

с 700 600

500

- = 0,0005; г= 0,0215, р = 0,1877; у = 786,220461 + 38,4454233'х

8 о

° 9 8 | 0

о

0,28 0,30 0,32 0,34 0,36 0,38 0,40 Си, %

0,38 0,40 0,42 0,44 0,46 0,48 0,50 0,52 Мо, %

а б

Рис.1 Экспериментальные диаграммы рассеяния, отражающие влияние Си и Мо на предел текучести термически улучшенного листового поката стали типа 14ГНМДФТР.

низкие значения, а основная масса экспериментальных точек находится за пределами 95% доверительных интервалов, что свидетельствует о неслучайном характере наблюдаемых широких диапазонов изменения предела текучести стали. Высокую эффективность в указанных условиях имеют методы Data Mining [5]. В работах [6,7] предложена комплексная компьютерная технология анализа экспериментальных данных, включающая методы Data Mining и Монте-Карло [4], и показана перспективность ее использования при исследовании сложнолегированных борсодержащих сталей [7], а также среднелегированных ВСС [8].

Цель настоящей работы - выявление и количественное описание закономерностей влияния химических элементов и толщины термически улучшенного листового проката сталей типа 14ГНМДФТР на его прочностные свойства. Исследования проводились с использованием результатов сдаточных испытаний механических свойств ~ 4000 листов толщиной 8... 60 мм от ~240 конверторных плавок. В соответствии с разработанной методикой [6,7], последовательно выполнялись: глубокий разведочный анализ экспериментальных данных (ГРАД); построение математической модели методом пошаговой восходящей множественной регрессии; проверка адекватности регрессионной модели и исследование совместного влияния химических элементов на предел текучести методами компьютерных экспериментов.

Результаты ГРАД представлены в виде дендрограммы на рис.2. Как видно, статистически значимое влияние на предел текучести исследованной стали оказывают: Си, Ni, Мо, А1, Мп и толщина проката, h. Полученные данные позволяют выявить ряд основных закономерностей влияния

исследованных факторов на On 2 сталей типа 14ГНМДФТР. Прежде всего, следует подчеркнуть

статистическую независимость О0.2 от содержания таких элементов как: V, Ti, способных, в принципе, оказывать значительный упрочняющий эффект, что свидетельствует о неэффективности их использования с целью повышения прочностных свойств рассматриваемой стали. Повышение концентрации меди в исследованных пределах способствует увеличению прочностных свойств независимо от значений остальных переменных факторов (узлы 1,2), что можно объяснить дисперсионным упрочнением при отпуске. В сталях с повышенным содержанием Си (узел 2) аналогичное

влияние на Оп.2 оказывает никель (узлы 2, 4). При повышенной концентрации Ni (узел 4) рост содержания А1 вызывает снижение прочностных свойств, что согласуется с данными других авторов [1]. Аналогичное воздействие оказывает Мо в сталях с пониженным содержанием Ni (узлы 5,6), что связано, по-видимому, с изменением состояния границ зерен. В условиях Мо > 0,41% (узел 6),

повышение толщины проката, h, приводит к увеличению (Тол (узлы 9, 10), что можно объяснить дополнительным выделением упрочняющих частиц в объеме ферритных зерен в условиях замедленного охлаждения на воздухе после окончания высокого отпуска. Увеличение On.2 с ростом концентрации марганца (узлы 11 и 14) в прокате толщиной менее 52 мм (узел 9), по-видимому, связано с повышением устойчивости переохлажденного аустенита в условиях формирования полумар-тенситной структуры в процессе закалки листов толщиной вблизи 55 мм, которая соотвстетвуст граничному значению, указанному в стандарте.

Node 0

Mean 803,7886

Std. Dev. 48,8391

n 3752

% 100,00

Predicted 803,7886

CU

Improvements 36,5141

<=0,31 >0,31

Node 1 Node 2

Mean 761,5768 Mean 807,0227

Std. Dev. 35,6054 Std. Dev. 48,2105

n 267 n 3485

% 7,12 % 92,88

Predicted 761,5768 Predicted 807,0227

NI

lmprovement=71,3564

<=0,85499999999999998

>0,85499999999999998

Node 3

Mean 802,7743

Std. Dev. 47,6531

n 2822

% 75,21

Predicted 802,7743

МО

lmprovement=36,0473

Node 4

Mean 825,1056

Std. Dev. 46,3794

n 663

% 17,67

Predicted 825,1056

AL

lmprovement=48,3389

<=0,40500000000000003 >0,40500000000000003 <=0,034000000000000002

Node 5 Node 6 Node 7

Mean 851,4286 Mean 801,7892 Mean 837,1198

Std. Dev. 49,6049 Std. Dev. 47,1057 Std. Dev. 43,0170

n 56 n 2766 n 434

% 1,49 % 73,72 % 11,57

Predicted 851,4286 Predicted 801,7892 Predicted 837,1198

h, mm

lmprovement=32,5527

<= 52,5 >52,5

Node 9 Node 10

Mean 801,1172 Mean 867,5000

Std. Dev. 46,7672 Std. Dev. 31,6081

n 2738 n 28

% 72,97 % 0,75

Predicted 801,1172 Predicted 867,5000

>0,034000000000000002

Node 8

Mean 802,3362

Std. Dev. 43,9984

n 229

% 6,10

Predicted 802,3362

MN

lmprovement=22,4585

<=0,91 500000000000004

>0,91 500000000000004

Node 11

Mean 799,2115

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Std. Dev. 46,6711

n 2449

% 65,27

Predicted 799,2115

Node 1 2

Mean 817,2664

Std. Dev. 44,4796

n 289

% 7,70

Predicted 817,2664

Рис.2 Денрограмма, характеризующая влияние химического состава стали типа 14ГНМДФТР и толщины термически улучшенного проката на его предел текучести.

Представленные выше результаты были использованы для разработки математической модели, в количественной форме характеризующей влияние указанных технологических параметров на

(То.2- Разработка проводилась методами множественной восходящей пошаговой регрессии. Полученная модель имеет следующий вид:

оо,2= 250-Ю3- 4-103-Ь{1-3-Си-[1 - 11-А1-(0,3 + 0,8-Мп-№) - 2-Мо-(1,8 - Мп- №) - 1,4• Мп -Мо] -

- 49-103-А1-(0,3 - № + 0,7-Мп-№ + 0,1-Мп) - 9-103-Мо-(2,0 - 1,2-Мп - М) - 5,5-103-Мп-№}-

- 198-103-Си-№-[4,4 - 5,0-Мп - Мо-(8,6 - 10,0-Мп + А1)] -

- 137-103-А1-(0,9-Мп-№ - № + 0,9-Мп-Мо) - 286-103-(Мп +1,8-Мо - 2,0-Мп-Мо) (1)

«

И

£

к о ч о

54

150

100

50

О1—

568.54

722.21

875.88

1029.56

где Ь - толщина проката, мм; Си, А1, N1, Мп и Мо - концентрации соответствующих химических элементов, вес.%.

Коэффициент детерминации приведенной регрессионной зависимости составляет: Я- = 0,94. Проверка адекватности модели (1) выполнялась методами Монте-Карло. Как видно из рис.3, гистограмма, построенная на основе компьютерных экспериментов, достаточно точно совпадает с

кривой частотного распределения, полученной на основе результатов механических испытаний, что свидетельствует о высокой степени адекватности полученной регрессионной модели. С целью дополнительной проверки возможностей модели (1) было выполнено исследование совместного влияния химических элементов на прочностные свойства стали типа 14ГНМДФТР методом компьютерных экспериментов. На рис.4 приведены диаграммы рассеяния, рассчитанные с использованием регрессионной модели (1) методом Монте-Карло в условиях одновременного изменения концентраций всех исследованных элементов в пределах, допускаемых действующим стандартом. Результаты корреляционного анализа расчетных статистических зависимостей, а также со от в ст ст в у ю щ их экспериментальных данных приведены в таблице. Компьютерные диаграммы рассеяния показывают, прежде всего, что в условиях допускаемых стандартами колебаний концентраций исследованных химических элементов, при различной толщине проката, возможно изменение (Год в более широких пределах, чем наблюдается экспериментально. Очевидно, это связано с тем, что метод компьютерных экспериментов обеспечивает более полный учет всех возможных комбинаций различных значений независимых переменных в допустимых пределах. Сопоставление результатов корреляционного анализа компьютерных и реальных регрессионных зависимостей (см таблицу) показывает достаточно точное их соответствие, что свидетельствует о возможности с помощью полученной математической модели адекватно прогнозировать не только средние значения и степень статистического разброса предела текучести стали типа 14ГНМДФТР, но, в частности, и поведение отдельных химических элементов при совместном изменении их концентраций в сталях, что наиболее часто имеет место в условиях реальных экспериментов. Так, из диаграмм рис.4 следует, что наиболее низкие ( ~200 МПа) и нестабильные ( ~200...950 МПа) значения (Т02 исследованной стали наблюдаются в условиях: пониженного содержания Си (~0,27... 0,32 %); повышенной концентрации Мп ( > 0,92 %), относительно невысоких содержаний N1 (~0,77...0,80 %), А1 < 0,04 % и Мо < 0,45 %, при малых толщинах проката 10 мм < Ь <20 мм.

Предел текучести, МПа

Рис.3 Экспериментальная кривая и расчетная гистограмма частотного распределения предела текучести проката стали типа 14ГНМЛФТР

1000 800 600 400 200

0 0.25

1000 800 600 ► 400 200

5 1« * ф

X.

•—• >

0.3

0.35

0.4

Си. %

ей

с 1000

к 800

ь

о

ЕГ 600

И

о

н ► 400

ч

о>

ч:

о 200

а

С

1000 800 600 ► 400 200 0

• ^ А • -Э

А!

• • V Ж • •

4 4 » » •

ей

С

1000

800

85

0.9

0.95

Мп. %

8 Н о о (Г

о

£ ► 400 К и П (а

Ё

600

200

• •

• • • » •

02

0.03

0.04

0.05

0.75

0.8

0.85

0.9

А1. %

N1 %

Г** • 4 « 'А • » •

• %

0.4

0.45

0.5

0.55

1000 800 600 ► 400 200 0

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

• •

• I V •

• • •

0

20

40

60

Мо. % Ь. мм

Рис.4 Расчетные диаграммы рассеяния, характеризующие влияние химических элементов и

толщины термически улучшенного проката на его предел текучести.

Полученные результаты можно объяснить влиянием химических элементов на процессы, протекающие в ходе охлаждения проката после окончательного высокого отпуска. Хорошо известно,

что при наличии в стали Мо в количестве < 0,5 %, возможно отпускное охрупчивание II рода. Дополнительно повышают вероятность межзеренного разрушения: Си, находящаяся преимущественно в твердом растворе, при её пониженной общей концентрации в стали, а также Мп, оба обладающие высокой склонностью к образованию зернограничных сегрегаций [9]. Охрупчивающий эффект, очевидно, может быть уменьшен: при введении N1, снижающего, как известно, порог хладноломкости, по-видимому, за счет своего положительного влияния на состояние границ зерен, а также - вследствие измельчения аустенитного зерна, чему способствует повышение концентрации А1 до ~0,06 % в исследованной стали.

Важным направлением дальнейших исследований является моделирование раздельного влияния каждого технологического параметра на прочностные свойства сталей типа 14ГНМДФТР в условиях постоянных значений остальных переменных, что позволит изучить особенности взаимодействия химических элементов при различных скоростях охлаждения после высокого отпуска.

Результаты корреляционного анализа расчетных и экспериментальных парных статистических зависимостей о0,2 от концентраций химических элементов и толщины проката

Независимая переменная Коэффициенты корреляции Параметры уравнения регрессии у = А+ Вх

А В

эксп. расч. эксп. расч. эксп. расч.

Mn 0,073 0,052 696 686 120 103

Си 0,23 0,18 636 605 495 504

Ni 0,093 0,10 645 550 189 207

Al -0,143 -0,11 854 838 -1471 -1320

Mo 0,012 0,021 786 792 39 20

h 0,111 0,150 788 730 0,51 0,8

Выводы

1. Впервые, с применением методов Data Mining и Монте-Карло, изучено влияние химического состава и толщины проката комплексно легированной стали типа 14ГНМДФТР на его прочностные свойства в термически улучшенном состоянии.

2. Построена дендрограмма, наглядно характеризующая закономерности воздействия химических элементов и толщины листов на предел текучести проката исследованной стали.

3. Разработана регрессионная модель, обеспечивающая адекватное количественное прогнозирование средних значений и степени статистического разброса Оо.2- Методами Монте-Карло исследовано совместное влияние рассмотренных факторов на прочностные свойства проката сталей типа 14ГНМДФТР. Установлено достаточно точное совпадение параметров расчетных и реальных парных регрессионных зависимостей.

Перечень ссылок.

1. Пилюшенко В.Л. Научные и технологические основы микролегирования стали./В.Л. Пилюшен-ко, В. А. Вихлевщук. - М, ; Металлургия, 2000. -384 с.

2. Пикеринг Ф.Б. Физическое металловедение и разработка сталей. / Ф.Б. Пикеринг. - М. ; Металлургия, 1982,- 184 с.

3. Лякишев Н.П. Борсодержащие стали и сплавы. / П.П. Лякишев, Ю.Л.Плинер, С.И. Лаппо. М. ; Металлургия, 1986. -192 с.

4. Landau D. A Guide to Monte Carlo Simulations in Statistical Physics./D. Landau., K. A. Binder -Cambridge Univ. Press, 2000. 384p

5. Дюк В., Самойленко A. Data-Mining: учебный курс. - СПб: Питер, 2001.-368с

6. Большаков В.И. Анализ совместного влияния химических элементов на свойства комплексно-легированных конструкционных сталей методами "Data Mining". / В.И.Большаков, И.Ф.Ткаченко, О.П.Носенко// Новини науки Приднтров'я. Cepiя: 1нженерт duci{umiHU,-№ 6, -2003, -С.52-57.

7. Большаков В.И. Расчетно-аналитическое исследование влияния взаимодействия химических элементов на прочностные свойства стали 20ХГМФТР. / В.И.Большаков, И.Ф.Ткаченко, О.П.Носенко// "Строительство, материаловедение, машиностроение". Сб. научн.трудов. Вып. 26, „Стародубовские чтения - 2004" - Днепропетровск, ПГАСиА., 2004, С. 255 -259.

8. Ткаченко И. Ф. Многоцелевая оптимизация технологии термического упрочнения проката высокопрочных свариваемых сталей с использованием компьютерной технологии "Data mining". BicHUK ПДТУ, 2004, №14. С. 30-37.

9. Bhadeshia H. Bainite in Steels. Transformations, Microstructure and Properties. IOM Communications Ltd, 2001. 478p

Статья поступила 3.03.2006

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.