Hot Deformation Behavior and Microstructure Evolution of Fe-Mn-Al-C Lightweight Steel Containing Ni

Jiao Weichao; Hou Meiling; Huang Jun; Wu Xiaolin; Bai Yun

doi:10.20057/j.1003-8620.2024-00269

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Hot Deformation Behavior and Microstructure Evolution of Fe-Mn-Al-C Lightweight Steel Containing Ni

Forming and Phase Transition | 更新时间：2026-01-16

- Hot Deformation Behavior and Microstructure Evolution of Fe-Mn-Al-C Lightweight Steel Containing Ni
- Special Steel Vol. 47, Issue 1, Pages: 89-98(2026)
- 作者机构：
  
  江阴兴澄特种钢铁有限公司，江阴 214400
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20057/j.1003-8620.2024-00269
  CLC： TG113.26;TG142.25
- Received：01 December 2024，
  
  Published：30 January 2026
- 稿件说明：
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焦卫超,侯美伶,黄军等.含镍Fe-Mn-Al-C轻质钢热变形行为及组织演变[J].特殊钢,2026,47(01):89-98.

Jiao Weichao,Hou Meiling,Huang Jun,et al.Hot Deformation Behavior and Microstructure Evolution of Fe-Mn-Al-C Lightweight Steel Containing Ni[J].Special Steel,2026,47(01):89-98.
焦卫超,侯美伶,黄军等.含镍Fe-Mn-Al-C轻质钢热变形行为及组织演变[J].特殊钢,2026,47(01):89-98. DOI： 10.20057/j.1003-8620.2024-00269.

Jiao Weichao,Hou Meiling,Huang Jun,et al.Hot Deformation Behavior and Microstructure Evolution of Fe-Mn-Al-C Lightweight Steel Containing Ni[J].Special Steel,2026,47(01):89-98. DOI： 10.20057/j.1003-8620.2024-00269.

摘要

利用Gleeble-3800对含镍Fe-Mn-Al-C轻质钢进行了变形温度900~1 200 ℃、应变速率0.01~10 s

-1

下的热压缩试验，分析了流变曲线，建立了本构方程和预测模型，讨论了微观组织演变，绘制了热加工图。结果表明，流变曲线均呈现出动态再结晶特征，流变应力随着应变速率减小或变形温度升高逐渐减小。峰值应力Arrhenius本构方程具有良好的预测性，热变形激活能为375 kJ/mol。BP神经网络预测模型（2.54%）的平均相对误差显著小于Arrhenius预测模型（11.2%），可更好地预测高温流变行为。随着变形温度升高，动态再结晶分数逐渐增加；随着应变速率增加，动态再结晶分数先减小后增加。高应变速率下（10 s

-1

）高的动态再结晶程度可归因于高位错储存能、绝热温升的综合作用。热加工图中失稳区的面积分数随着应变量增加逐渐减小，最佳热加工窗口为：变形温度963~1 200 ℃、应变速率0.04~3.48 s

-1

。

Abstract

The hot compression tests of Fe-Mn-Al-C lightweight steel containing Ni were conducted on Gleeble-3800 in the deformation temperature range from 900 ℃ to 1 200 ℃ with the strain rate range from 0.01 s

-1

to 10 s

-1

. The flow curves and microstructure evolution were analyzed. The constitutive equation and prediction model were established， and the hot processing maps were constructed. The results revealed that all flow curves exhibited dynamic recrystallization feature， the flow stress gradually decreased with decreasing strain rate or increasing deformation temperature. The Arrhenius constitutive equation at the peak stress had good predictability， and the value of activation energy for hot deformation was 375 kJ/mol.The average absolute relative error of BP neural network prediction model （2.54%） was significantly lower than that of Arrhenius prediction model （11.2%）， therefore， the former c

ould better predict high-temperature flow behavior. The area fraction of dynamic recrystallization increased with increasing deforamtion temperature， while it first decreased and then increased with increasing strain rate. The high degree of dynamic recrystallization at high strain rate （10 s

-1

） could be attributed to the comprehensive effect of adiabatic temperature rise and high stored energy. The area fraction of instability region in the hot processing map decreased with increasing strain. The optimal hot working range was： 963 ℃-1 200 ℃， 0.04 s

-1

-3.48 s

-1

关键词

Keywords

references

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