42crmo鋼板【Q245R容器板】國標檢測放心購買
目的確定42CrMo鋼板感應淬火過程的奧氏體相變動力學參數(shù),并驗證其可靠性。方法根據(jù)不同加熱速率下42CrMo鋼奧氏體膨脹曲線,基于經(jīng)典JMAK（Johnson-Mehl-Avrami-Kolmogorov）模型和Kissinger方法,確定了42CrMo鋼奧氏體化相變動力學的參數(shù)。建立ABAQUS局部移動式感應淬火模型,選取淬火區(qū)域加熱過程中點的溫度變化曲線作為驗證奧氏體化模型的對象?！?
基于Scheil法則和JMAK相變動力學模型,采用文中求解得到的奧氏體化參數(shù),采用Matlab對42CrMo連續(xù)轉(zhuǎn)變過程離散為每個時間間隔的等溫相變并求解,并對照相關(guān)學者采用的擴展解析動力學模型和JAMK模型,加以驗證。結(jié)果根據(jù)上述方法,得到的42CrMo奧氏體相變動力學參數(shù)為:能Q為2.04×106 J/mol,指前因子lnk0的值取230.78,Avrami指數(shù)n取0.427。42crmo鋼板將淬火加熱過程離散為數(shù)量很大的均勻時間間隔,并以求解的動力學模型在每個間隔內(nèi)進行對應溫度條件下奧氏體體積分數(shù)的求解并順次疊加,以模擬得到的奧氏體轉(zhuǎn)變時間和轉(zhuǎn)變溫度等作為依據(jù),該模型有良好的表現(xiàn)性。結(jié)論對42CrMo非等溫且加熱速度不恒定的連續(xù)奧氏體轉(zhuǎn)變過程,JAMK模型擬合表現(xiàn)良好,采用文中求解的參數(shù)組對表面感應淬火的奧氏體轉(zhuǎn)變歷程進行仿真預測是可行的。
42CrMo鋼蝸輪蝸桿在裝配時發(fā)現(xiàn)蝸桿表面開裂,通過宏觀分析、化學成分分析、淬火表面殘余應力測試、觀分析、金相檢驗、能譜分析、硬度測試等方法對蝸桿開裂的原因進行了分析。結(jié)果表明:該42CrMo鋼板蝸桿表面裂紋為淬火應力裂紋,蝸桿材料中的錳的質(zhì)量分數(shù)偏高以及淬火過程中熱應力與組織應力疊加導致蝸桿沿軸線方向開裂。
對于大傾覆力矩、重載疲勞和高沖擊高磨損的軸承材料,通常采用感應淬火進行表面強化,但存在軟帶和變形大等問題。而使用激光淬火硬化層深度在1 mm以內(nèi),42crmo鋼板且橫截面硬化層為"月牙形",試樣表面各點硬化層分布不均,較淺處易提前發(fā)生損壞。
為解決以上問題,利用COMSOL軟件模擬激光深層淬火過程溫度場時空分布,與常規(guī)激光淬火不同,激光深層淬火采用了寬光斑、低速掃描,且輔助用于提高吸光率的涂料,在軟件中設定不同激光功率、掃描速度和光斑尺寸,分析得到不同工藝參數(shù)下的溫度場分布、硬化層形貌和特征尺寸,并在模擬指導下進行實驗得到深層硬化層,并探究光斑尺寸對硬化層深度、寬度、均勻性的影響。模擬結(jié)果表明,選擇適當?shù)募す夤β拭芏群蛼呙杷俣冗M行激光淬火溫度場的模擬,可以得到3.6 mm深的硬化層。以此進行光纖耦合半導體激光器淬火實驗,實驗所得有效硬化層深度為3.7 mm,硬化層平均硬度為774 HV0.3。42crmo鋼板將實驗所得硬化層形貌和模擬結(jié)果進行對比,平均誤差為6.5%。模擬結(jié)果還表明,在激光功率、光斑面積和掃描速度不變時,改變光斑的寬度,硬化層的寬度與光斑的寬度成正比例,硬化層的深度隨光斑寬度增加先增加后減小。隨著光斑寬度增加,硬化層分布更加均勻。
利用金相顯鏡、洛氏硬度計和掃描電鏡,對經(jīng)過預備熱處理（退火、淬火、調(diào)質(zhì)）+亞溫淬火+高溫回火處理（又稱臨界區(qū)淬火+回火）后的42CrMo鋼的組織、沖擊性能以及斷口形貌進行了觀察和分析。結(jié)果表明,預備熱處理為退火處理時,亞溫處理后殘留的鐵素體粗大不均;且在回火索氏體之間分布不均勻;預備熱處理為淬火處理和調(diào)質(zhì)處理時,殘留的鐵素體形態(tài)細小,且與回火索氏體均勻分布。采用不同預備熱處理時,亞溫處理后的硬度差別很小。亞溫處理后42CrMo鋼的沖擊性能均高于常規(guī)調(diào)質(zhì)處理后的沖擊性能;預備熱處理為調(diào)質(zhì)處理時,亞溫處理后的沖擊功 ,從其斷口形貌中可以看出,其起裂區(qū)和裂紋纖維擴展區(qū)所占比例較退火處理和淬火處理時要大。因此,調(diào)質(zhì)處理更適合作為42CrMo鋼的預備處理。
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