徐新生， 閆俊霞， 何雪明， 張皓曄

(1．江南大學 江蘇省食品先進制造裝備技術(shù)重點實驗室， 江蘇 無錫 214122；2．江南大學 機械工程學院， 江蘇 無錫 214122； 3．無錫宏達重工股份有限公司， 江蘇 無錫 214122)

TC4鈦合金(名義成分為Ti-6Al-4V)是一種α+β型2相合金，相變點以上主要是β相，相變點以下為α+β相。該合金由于具有良好的機械性能、熱強度和抗腐蝕性被廣泛應用于航空、航海領(lǐng)域[1-2]。

鍛造是鈦合金構(gòu)件的主要加工方法之一，而鍛件的性能與其微觀組織演變密切相關(guān)，因此研究鍛件成型過程中微觀組織的演變就顯得尤為重要[3]。到目前為止，國內(nèi)外學者對TC4合金的相變行為進行了一系列的研究。權(quán)國輝等[4-5]構(gòu)建了TC4鈦合金大型模鍛件二梁的晶粒和相的時空演變模型，模擬仿真了整個工藝過程中微觀組織的演變歷程，為大型鈦合金零件的鍛造提供了參考。Luo等[6]提出了一種嵌入相變模型的三維有限元方法，預測了Ti-6Al-4V渦輪葉片熱鍛及后續(xù)空冷過程中的相變特性，最后通過實驗驗證了仿真結(jié)果的正確性。Bruschi等[7]382基于Avrami相變的數(shù)學理論模型，采用有限元法研究了TC4葉身截面熱鍛及其冷卻過程中各相的演變規(guī)律。Quan等[8]建立了基于多場耦合和多尺度耦合的有限元分析模型，對不同應變速率和溫度下的壓縮進行了模擬，并通過觀察微觀組織驗證了有限元分析的正確性。

然而現(xiàn)階段國內(nèi)學者對鈦合金自由鍛過程中相演變規(guī)律的研究甚少，尤其在數(shù)值模擬方面，仍需展開進一步研究。課題組基于Deform-3D軟件平臺，建立了TC4合金的相變模型，對TC4鈦合金現(xiàn)有自由鍛工藝進行有限元仿真，驗證工藝的合理性并預測鈦合金鍛件溫度及各相的分布，以期為大型鈦合金零件的鍛造提供參考。

1 模型建立

1.1 材料參數(shù)

數(shù)值模擬中，材料參數(shù)的準確性和完整性是決定仿真結(jié)果可靠性的關(guān)鍵因素之一[9]。TC4鈦合金的化學成分見表1，將其導入JmatPro材料性能模擬軟件計算得到其性能參數(shù)，在Deform-3D中建立對應的材料數(shù)據(jù)庫，相關(guān)的熱物性參數(shù)如圖1所示。

表1 TC4的化學成分

圖1 TC4的熱物性參數(shù)Figure 1 Thermophysical parameters of TC4

1.2 建立有限元模型

采用Deform-3D對自由鍛過程進行數(shù)值模擬。利用UG三維軟件對模具和坯料進行實體建模，有限元模型如圖2所示。采用剛粘塑性有限元法進行數(shù)值模擬，將坯料定義為塑性體，模具定義為剛性體[10]123。其中，模具參與鍛造過程的換熱，具體模擬參數(shù)如表2所示。

圖2 TC4鈦合金自由鍛有限元模型Figure 2 Finite element model of TC4 titanium alloy free forging

表2 模擬參數(shù)

1.3 建立相變模型

1.3.1 加熱階段相變模型

TC4鈦合金在室溫平衡狀態(tài)下的顯微組織由密排六方結(jié)構(gòu)的α相和體心立方結(jié)構(gòu)的β相構(gòu)成，加熱過程中α相會向β相轉(zhuǎn)變，采用簡化Avrami模型計算α相向β相轉(zhuǎn)變的體積分數(shù)[11]82。公式如下：

ξv=1-exp {A[(T-Ts)/(Te-Ts)]D}。

(1)

式中：ξv為α相轉(zhuǎn)變?yōu)棣孪嗟捏w積分數(shù)；Ts為相變起始溫度，取600 ℃；Te為相變結(jié)束溫度，取980 ℃；A和D為材料參數(shù)，分別取-1.86和4.35。

根據(jù)JMatPro數(shù)據(jù)庫提供的實驗曲線，Avrami數(shù)學模型數(shù)據(jù)與其對比結(jié)果如圖3所示，二者α相轉(zhuǎn)變體積分數(shù)隨溫度變化的趨勢基本一致，驗證了模擬結(jié)果的正確性，可以預測TC4合金微觀相變的演變趨勢[12]。

圖3 實驗數(shù)據(jù)與Avrami數(shù)學模型數(shù)據(jù)對比Figure 3 Comparison between experimental data and Avrami simplified model data

1.3.2 冷卻階段相變模型

冷卻過程中，根據(jù)α相生成階段的不同，分為以下3種：初生α相、次生α相及時效α相，其中次生α相、時效α相和時效β相被稱為轉(zhuǎn)變β組織即α+β相[13]。筆者結(jié)合TC4的TTT相變曲線(見圖4)和JMA模型實現(xiàn)了對β相到α+β相轉(zhuǎn)變的模擬[14]。相變的起始點和結(jié)束點由TTT曲線來控制，β相轉(zhuǎn)變的體積分數(shù)由JMA模型計算。公式如下：

ξ=1-exp (-btn)。

(2)

式中：ξ為β相轉(zhuǎn)變?yōu)棣料嗟捏w積分數(shù),b為TTT曲線計算的常數(shù),n取1.35。

圖4 TC4鈦合金的TTT相變曲線Figure 4 TTT transformation curve of TC4 titanium alloy

1.4 確定工藝參數(shù)

TC4鈦合金自由鍛造工藝鍛前熱處理工藝如圖5所示。圖6所示為鐓拔工藝流程圖，坯料先進行拔長，鐓粗前先進行倒八方，主要為了防止出現(xiàn)應力集中現(xiàn)象[16]。由于涉及多工序模擬，因此仿真過程中，工件的初始條件(幾何形狀、溫度場和相的分布)均由上一工序的計算結(jié)果導入，以確保模型的準確性。

圖5 鍛前熱處理曲線Figure 5 Heat treatment curve before forging

圖6 鐓拔工藝流程Figure 6 Upsetting and drawing process flow chart

2 模擬結(jié)果及分析

2.1 加熱過程分析

在坯料中心截面處選取P1，P2，P3，P4和P5作為追蹤點，追蹤點分布如圖7所示，各點溫度和相隨時間的變化如圖8所示?？梢钥闯?，溫度在徑軸方向上呈現(xiàn)相同的變化趨勢，均由表面向內(nèi)部逐漸轉(zhuǎn)移。α相在700 ℃左右開始向β相發(fā)生轉(zhuǎn)變，兩相在各點處的體積分數(shù)呈現(xiàn)截然相反的演變趨勢。點P1和P5處于坯料表面，溫升最快，首先發(fā)生α相到β相的轉(zhuǎn)變。點P3處于坯料心部，規(guī)律與P1和P5相反。各點在溫度達到1 000 ℃左右時，α相向β相的轉(zhuǎn)變率均達到100.0%。結(jié)果與理論相符[7]385。

圖7 追蹤點分布Figure 7 Distribution of tracking points

圖8 追蹤點處溫度和相體積分數(shù)隨時間變化Figure 8 Variation of temperature and phase integral number at tracking points with time

2.2 鐓拔過程分析

2.2.1 工藝分析

現(xiàn)有工藝中，鍛件2平行邊距設為L，拔長后L=380 mm，數(shù)值模擬顯示，坯料出現(xiàn)雙鼓形缺陷，由文獻[17]第130頁知高徑比是鐓粗工藝的主要影響因素之一。通過模擬研究將現(xiàn)有工藝L增加至410 mm后產(chǎn)生最佳效果，鍛件高徑比由2.9減小至2.5，對比效果如圖9所示，后續(xù)鐓粗時高徑比均為2.5。

圖9 不同高徑比對比Figure 9 Comparison of different height diameter ratios

2.2.2 相變分析

圖10所示為鐓拔后坯料中心截面處溫度的分布云圖。可以看出，坯料中心溫度達到最高，比初始溫度1 150 ℃高出10～20 ℃，該結(jié)果主要是由于鐓拔過程中心區(qū)域的變形更劇烈，內(nèi)部熵增最大。同時，由于模具與坯料間存在較大溫差，成形時接觸換熱迅速，使得接觸部位形成溫度驟降區(qū)，區(qū)域內(nèi)溫度整體較低，第2次鐓粗后產(chǎn)生最低溫度值為702 ℃。雖然區(qū)域內(nèi)溫度較低，但受影響的坯料僅有表面很薄的一層，對整個成型過程的影響不大。

圖10 坯料中心截面處溫度云圖Figure 10 Temperature nephogram at central section of blank

圖11所示為鐓拔后坯料中心截面處β相的分布云圖。可以看出，鐓拔后坯料β相體積分數(shù)在表面的分布幾乎為0，而且內(nèi)部的β相幾乎沒有向α+β相轉(zhuǎn)變。結(jié)合圖10溫度場分析可知，現(xiàn)象產(chǎn)生的主要原因是由于坯料和模具接觸處形成溫度驟降區(qū)，區(qū)域內(nèi)溫度達到β/(α+β)相變點以下，使得高溫β相向(α+β)相轉(zhuǎn)變，而坯料內(nèi)部溫度均高于相變點，并未發(fā)生轉(zhuǎn)變。

圖11 坯料中心截面處β相云圖Figure 11 β phase nephogram at central section of blank

圖12所示為鐓拔后坯料中心截面處α+β相的分布云圖。由圖可得，鐓拔后坯料的α+β相分布與圖11所示β相分布截然相反，在坯料表面α+β相的分布率幾乎為100.0%，其余部分則幾乎沒有發(fā)生轉(zhuǎn)變。

圖12 坯料中心截面處α+β相云圖Figure 12 α+β phase nephogram at central section of blank

2.3 評價指標

選取平均值和標準差值作為評價指標來表示溫度和相在不同鐓拔階段的總體水平和均勻性，其中標準差值越小表示分布越均勻，表達式如下：

(3)

(4)

式中：Tavg，Tsd分別為溫度的平均值和標準差值，Ti為節(jié)點i處的溫度,N表示節(jié)點總數(shù)。

圖13所示為坯料溫度的平均值和標準差值在不同工步處的變化(工步1為第1次拔長，工步2為第1次鐓粗等)，整個鍛造過程中Tavg持續(xù)下降，工步1后Tavg由1 150 ℃速降至980 ℃，主要是因為模具與坯料初始溫差最大，坯料整體溫度也會隨之降低。而由于工步2和工步4為鐓粗過程，坯料心部的劇烈變形會產(chǎn)生溫升現(xiàn)象，同時坯料與模具、環(huán)境同時進行換熱，在2個因素的相互作用下導致Tavg下降比較緩慢。Tsd在整個過程浮動不大，溫度分布較為均勻。

圖13 溫度平均值和標準差值隨工步變化Figure 13 Variation of temperature average value and standard deviation with work step

取公式(3)和(4)計算β相和α+β相體積分數(shù)的平均值和標準差值，分別表示為favg,(β)與fsd,(β)和favg,(α+β)、fsd,(α+β)，結(jié)果如圖14和15所示。從圖14～15可以看出，favg,(β)、favg,(α+β)呈現(xiàn)相反的演變趨勢，隨著鍛造進行，favg,(β)從100.0%下降到31.2%，favg,(α+β)持續(xù)上升到68.8%，這與Tavg的演變規(guī)律一致；相反，fsd,(β)與fsd,(α+β)呈現(xiàn)出相似的演變趨勢，均在40.0%上下浮動，與Tsd的演化相似。

圖14 β相體積分數(shù)平均值和標準差值隨工步變化Figure 14 Variation of average value and standard deviation of β phase volume fraction with work step

圖15 α+β相體積分數(shù)平均值和標準差值隨工步變化Figure 15 Variation of average value and standard deviation of α+β phase volume fraction with work step

3 工藝驗證

通過模擬得出，鐓粗比越大，對應的拔長比就越大，越易導致坯料表面折疊、開裂及雙鼓形等缺陷。該TC4鈦合金鐓粗時的高徑比由2.9優(yōu)化為2.5，此時鍛件對應的平行邊距L=380 mm增加至L=410 mm。工藝流程為：下料-天然氣室式爐加熱-自由鍛(鐓拔)-修磨，試制后如圖16所示。結(jié)果表明：產(chǎn)品各項性能指標符合要求，鍛件未出現(xiàn)雙鼓形缺陷，減少了對后續(xù)加工的影響。

圖16 TC4鈦合金自由鍛試件Figure 16 Specimen of TC4 titanium alloy free forging

4 結(jié)論

課題組通過建立TC4鈦合金相變模型，對現(xiàn)有自由鍛工藝進行數(shù)值模擬，得到以下結(jié)論：

1) TC4鈦合金的相變主要和溫度分布相關(guān)，700 ℃時α相向β相發(fā)生轉(zhuǎn)變，當溫度達到1 000 ℃以上時，轉(zhuǎn)變率達到100.0%。

2) 鍛件與模具接觸處行成溫度驟降區(qū)，首先發(fā)生β相到α+β相的轉(zhuǎn)變，整個過程favg,(β)從100.0%下降至31.2%，favg,(α+β)持續(xù)上升至68.8%，呈現(xiàn)相反的演變趨勢。fsd,(β)與fsd,(α+β)則均在40.0%上下浮動。

3) TC4鈦合金自由鍛鐓粗時的最佳高徑比為2.5，鍛件對應的平行邊距L=410 mm。通過試制，采用反復鐓拔工藝能為后續(xù)加工提供合格鍛件，有效的縮短試驗周期，提高了產(chǎn)品合格率。