河钢材料技术研究院,石家庄 050000
杨婷(1991—),女,硕士,工程师;E-mail:yangting@hbisco.com
收稿:2023-06-10,
纸质出版:2024-01-30
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杨婷,段路昭,刘需等.20CrMnTiH连续冷却相变预测模型[J].特殊钢,2024,45(01):82-86.
Yang Ting,Duan Luzhao,Liu Xu,et al.Continuous Cooling Phase Transformation Prediction Model of 20CrMnTiH[J].Special Steel,2024,45(01):82-86.
杨婷,段路昭,刘需等.20CrMnTiH连续冷却相变预测模型[J].特殊钢,2024,45(01):82-86. DOI: 10.20057/j.1003-8620.2023-00114.
Yang Ting,Duan Luzhao,Liu Xu,et al.Continuous Cooling Phase Transformation Prediction Model of 20CrMnTiH[J].Special Steel,2024,45(01):82-86. DOI: 10.20057/j.1003-8620.2023-00114.
采用DIL805型淬火变形膨胀仪测定了三种不同成分20CrMnTiH实验钢在不同冷却速度下的热膨胀曲线,对室温显微组织进行观察,并绘制连续冷却转变(CCT)曲线。实验结果表明:成分波动主要影响20CrMnTiH钢冷却转变过程中贝氏体与马氏体相变冷却区间,对临界相变温度影响较小。采用K-M方程拟合了三种实验钢的马氏体相变动力学参数。结合优化的Li经验模型及临界转变温度的回归关系式,建立了20CrMnTiH钢在连续冷却过程中的铁素体、珠光体与贝氏体的相变预测模型,成功预测了成分波动对实验钢CCT曲线的影响。进而,采用有限元分析方法建立了20CrMnTiH钢端淬仿真模型,较好地预测成分波动对实验钢淬透性的影响,此方法可为齿轮钢的成分优化设计与合理选材提供参考。
The thermal expansion curves of 20CrMnTiH test steel with three compositions at different cooling rates were measured by DIL805 type quench deformation expansion instrument , and the microstructures at room temperature were observed, the continuous cooling transition (CCT) curves were drawn. The test results show that the composition fluctuation mainly affects the cooling range of bainite and martensite phase transformation during the cooling transformation of 20CrMnTiH, and has little effect on the critical phase transformation temperature. The kinetic parameters of martensitic transformation of the three test steels were fitted by using K-M equation. Combined with the optimized Li empirical model and the regression equation of critical transition temperature, a prediction model of phase transformation prediction model of ferrite,pearlite and bainite during continuous cooling of 20CrMnTiH was established ,the influence of composition fluctuation on CCT curve of the test steels were predicted successfully. Furthermore, the end-quenching simulation model of 20CrMnTiH steel was established by finite element analysis method, which can better predict the influence of composition fluctuation on the hardenability of the test steel. This method can provide reference for the composition optimization design and material selection of gear steel.
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