渗碳钢样品的残余压应力预测模型

渗碳是一种热处理方法，涉及到将钢材置于电炉或其他封闭空间内的碳密度环境中，最终目的是提高表面材料的硬度、抗疲劳性和耐磨性，并在表层引入残余压应力(RS)。对于渗层硬化，末端材料在某些循环加载场景下表现得更好，因为材料的加热和淬火以及碳的吸收会导致渗层硬化，增加材料强度，同时使零件心层保持韧性。类似地，贯穿硬化通过整个材料的厚度使材料强度增加。在这两个过程中，在表面及其附近也能获得有益的残余压应力，进一步提高疲劳性能。这种热处理方法经常应用于汽车和金属冲压行业，以及其他使用钢部件的行业，以使零件更加坚固和可靠，以便其能够更好地承受使用中的应力。

图1：BCC与FCC晶体结构

因为许多进行渗碳的部件都是安全关键部件，所以了解材料内部的RS分布是非常重要的。能够测量和预测具有特定残留奥氏体(RA)百分比或采用特定表面处理的部件的应变和应力，可以帮助制造商了解和提高其部件的性能。

渗碳后，材料的RS状态发生改变。1此外，虽然材料中的奥氏体在渗碳后通常不发生转变，但在服务加载期间可能会发生RA的转换；2当它在输入塑性应变能后转变为未回火马氏体时，表壳层发生体积变化，从而改变材料的RS剖面。

图2：轴向装载的钢试样上的引伸计

在以往对钢构件进行渗碳处理的研究中，研究人员发现，由于残余奥氏体的相变，材料的压缩屈服应力(塑性变形开始的应力)高于拉伸屈服应力。3当RA转变为马氏体时，渗碳试样的表壳层发生体积变化。这是因为奥氏体-马氏体相变涉及到原子结构从面心立方(FCC)到体心立方(BCC)的变化，从而导致的体积膨胀。体积的变化也会影响组件的RS。4

特别是在循环装载方面，RA在疲劳循环过程中发生转变，转变速率取决于疲劳循环过程中所赋予的塑性量。但不同的装载光谱对RA和RS的影响不同。制造商将受益于在各种装载条件下得到的RA和RS，以便他们能够更好地了解其组件的性能和疲劳寿命。

图3：渗碳透层试样(A)和复合材料试样(B)的应力-应变曲线 

在Liang、Pineault、Conle和Topper(2021)的一项新研究中，5对经表面硬化渗碳的16MnCr5钢试样进行了轴向载荷测试，以检查RA转变对材料中RS的影响。在Proto LXRD仪器上通过x射线衍射(XRD)对样品的RA和RS进行测定。采用有限元模型(FEM)和协调模型来预测硬化材料装载后的应力-应变行为及其RS曲线。

图4：渗碳层样品(A)和复合材料样品(B)装载前后的RA含量

用三种不同的方法对金属试样进行热处理，从而形成以下组：表面硬化复合材料、渗碳层，以及模拟芯。经硬度测试，复合材料样品的壳层和芯层的硬度接近于渗碳后的壳层和模拟芯层的硬度。

首先，对渗碳层和硬化层复合材料进行了拉伸和压缩应变试验。当RA转换时，在应力-应变曲线上可以看到相应的体积膨胀。在样品进行RA转换时，它们在拉伸装载的相同应力水平下表现出高应变，而在相同应力水平下，压缩载荷下的应变较低。此外，从图3的应力-应变曲线的偏差可以看出，RA转变是从塑性变形开始时才开始的。该发现与之前的研究一致。6-11

在渗碳层的渗碳实验中，拉伸和压缩应力-应变曲线的位置，以及不含RA的深冻试样的曲线表明，RA在拉伸应变时的转变比在压缩应变时要大得多。从拉伸曲线上可以清楚地看出，其屈服应力低于深冻样品，而压缩曲线具有较高的相对屈服应力。同样，表面硬化的复合材料在拉伸载荷下也显示出更大的RA分解百分比(图4)。

图5：由配伍性和FE模型生成的RS谱图与实际的XRD结果比较。

图(A)和(B)为单周期载荷情况， 图(C)和(D)为单周期+锥度载荷情况

从上面的图3可以清楚地看出，复合材料样品(B)在经过拉伸装载后，其RA转变的百分比比壳体样品(A)大。为了理解出现这种情况原因，我们必须首先考虑复合材料样品在渗碳和应变诱导RA分解后的RS状态。当壳体层中具有双轴压应力(纵向和环向)时，复合材料试样比渗碳后试样具有更高的剪切应力。在施加纵向应变的情况下，复合材料试样会比渗碳后的试样有更高的剪切应力。较高的剪应力会导致复合材料表壳层较早的变形，这可以解释复合材料表壳层RA的显著变化，因为RA的变化与试样的塑性程度有关。

下一步，研究人员想要确定在渗碳过程中RS是如何产生的。使用25层的有限差分模型(包括模拟样品在表面硬化后的碳分布)确定任何装载前的RA体积分数剖面。该RA剖面以及碳剖面被外推，并用于模拟硬化试样每一层的应变变化。

一旦研究人员获得了每一层的模拟应变数据，他们就开始计算硬化试样中的RS值。为此，他们开发了一个兼容模型和一个FEM模型，在这些模型中，他们之前获得的应变值被用作初始RS计算的输入。通过兼容性模型，他们确定了整体纵向应变，然后确定了硬化试样每一层的应力。通过FEM，他们能够估计样品中的纵向和环向应力。

基于他们的研究结果，兼容模型提供了相对准确的纵向RS曲线，而FEM能够准确预测环面RS值。

为了研究RA和RS随着装载的变化，Liang等人对复合材料试样试用了四种不同的装载光谱：±1%单周期装载、±0.5%单周期装载、±1%单周期+锥度装载以及±0.5%单周期+锥形装载。Proto在每个装载模式后对壳层进行XRD测量，这使得他们能够确定每个装载序列下的RA转化量。假设存在FCC-BCC组织变化(奥氏体-马氏体相变过程期间)，那么计算相变诱导应变，并利用表壳层的应变扩展来生成修正的初始RS输入。

从四种装载场景前后的RA测量结果可以看出，±1%应变循环下的RA转变量大于±0.5%应变循环下的RA转变量。在锥形装载场景中，后续装载循环的应变大小逐渐减小，大部分RA在第yi次循环后发生转变。

对于这两个应变试验，尽管存在对称的拉伸和压缩应力-应变输入，模型预测到了不对称的应力-应变行为。这一预测是由于在硬化试样中存在RS。测量结果与模型的一致性相对较好，但由于材料偏差，显示了出微小的差异。然而，在±0.5%应变测试中，由于考虑了环向RS,FE模型更准确地反映了样品的测量结果。

进行了四次装载试验后，绘制了RS测量结果，并将其与预测的配伍性和FEM(图5)进行了比较。随着壳体层RA在应力作用下的分解，我们可以发现试样的压缩面RS在增大，这与之前的研究一致。根据生成的RS剖面，可以从该研究得出结论，使用修改的初始RS来解释RA转化诱导的应变变化是可取的。

考虑到与组件的RS状态相关的重要安全性和性能影响，开发能够预测渗碳后RS曲线的模型十分有用。渗碳是各种金属工业中常用的方法，众所周知，渗碳会产生残余应力，制造商必须完全了解其部件的RS状态，特别是装载后的RS状态，从而可以做出关键的安全决策。Liang等人通过开发两种不同的模型，合理准确地预测了RA转变后渗碳钢中的RS分布，证明了RS可以非常接近，并为渗碳钢构件的行为提供了有益的指导。这些预测与RA和RS测量技术(如XRD)结合使用，使制造商和工程师在其使用寿命的任何时刻都能更加清楚地意识到安全关键部件中的RS。