細晶TC4鈦合金的熱變形行為及組織演化.pdf

1、連續(xù)變斷面循環(huán)擠壓是一種新的大塑性變形法，具有改善和消除圓柱體鐓粗時的單、雙鼓形、壓縮失穩(wěn)及界面疊層等不均勻變形的優(yōu)點，同時該方法還可制備大體積的細晶材料。本文采用該方法制備了細晶TC4鈦合金，該法制備的細晶TC4鈦合金的晶粒尺寸約為2～3μm，在變形溫度為1023~1223K，應變速率為0.001～10s-1的條件下對該細晶材料進行了熱模擬壓縮試驗，為細晶TC4鈦合金的熱加工提供可參考的理論與工藝技術參數(shù)。主要研究內容及結論如下：

2、r>　　(1)分析試樣的流變應力曲線可知，在熱變形開始階段，合金的流變應力隨著應變增加迅速增大，最后達到峰值；當應變繼續(xù)增加，流變應力開始逐漸減小隨后進入穩(wěn)態(tài)流動階段，真應力-應變曲線比較平穩(wěn)。隨著變形溫度的升高與應變速率的降低，流變應力減小并逐漸趨于穩(wěn)定，出現(xiàn)穩(wěn)態(tài)流動。變形溫度越高，應變速率越小合金進入穩(wěn)態(tài)流動階段所需的應變量越小。
　　(2)采用Arrhenius方程和BP人工神經網絡分別建立了經連續(xù)變斷面循環(huán)擠壓制備的細晶T

3、C4鈦合金的本構方程，結果表明Arrhenius型本構方程的建模過程比較復雜，涉及到的參數(shù)計算較多，精度不高，而神經網絡模型與之相比則相對簡單，只需設定網絡隱含層層數(shù)及節(jié)點數(shù)，且BP神經網絡模型不給出特定的模型方程，因此無需大量的參數(shù)計算。兩種本構方程的預測值與實驗值的相關度和相對誤差表明，BP人工神經網絡模型預測值更加精確，比較適合經連續(xù)變斷面循環(huán)擠壓制備的細晶TC4鈦合金流動應力的數(shù)值模擬。
　　(3)對熱模擬壓縮后試樣的顯微

4、組織進行觀察分析可知：隨著變形溫度的升高，α相晶粒尺寸逐漸變大，體積分數(shù)減小，但α相基本保留了等軸狀組織，且組織均勻性程度改變較小。當變形溫度為900℃時，α相體積分數(shù)明顯減小，晶粒尺寸變大，組織均勻性較差，且晶界間析出的β相增多。當變形溫度升高到950℃時，α相晶界基本消失，等軸組織粗化。隨著應變速率的減小，初生α相顆粒有明顯長大的趨勢。結果表明，當變形溫度為750～800℃，應變速率0.001～0.1s-1時其組織為比較均勻細小的等