[发明专利]一种适用于多道次压缩的本构模型的建立方法有效

专利信息
申请号: 201710331864.5 申请日: 2017-05-12
公开(公告)号: CN107220485B 公开(公告)日: 2018-02-23
发明(设计)人: 黄亮;曾嵘;李建军;章晓婷 申请(专利权)人: 华中科技大学
主分类号: G06F19/00 分类号: G06F19/00
代理公司: 华中科技大学专利中心42201 代理人: 张建伟,曹葆青
地址: 430074 湖北*** 国省代码: 湖北;42
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摘要:
搜索关键词: 一种 适用于 多道 压缩 模型 建立 方法
【说明书】:

技术领域

发明属于塑性成形的数值分析领域,更具体地,涉及一种基于应力软化预测多道次成形中的流动应力的方法。

背景技术

材料的本构模型是指材料在加载过程中流动应力随着等效塑性应变的变化规律。目前常见本构模型分为两种,唯像型和物理基本构关系。唯像型本构关系是指,采用数值分析或神经网络的方法,分析不同变形条件下流动应力软化和硬化行为与累计塑性应变的关系,建立的一种基于宏观物理变量的函数关系,如变形温度,应变速率和塑性应变等。而物理基本构关系是建立在位错密度,弥散颗粒,细晶,晶界和形核等可测量的微观物理量基础上,推导内部应力和微观组织演变的关系,并利用可测量的宏微观变量描述材料整体的流动应力的函数。唯像型本构关系相对物理基简单,却无法描述发生复杂再结晶行为时的流动应力,而物理基本构关系却过于复杂,无法直接应用于实际的大型复杂零件的工业生产,因此将两种本构关系相结合的本构模型对大型模锻件的成形质量的提升有重要的指导意义。在大型构件的模锻领域,多道次热成形工艺已经成为了最主要的成形手段。它既包含了材料进行加载的变形过程,如自由锻,制坯和预锻等,还包括变形道次之间的等温热处理过程,以提高最终成形工件的整体力学性能和合格率,整个过程遵循等体积法。

近些年来,研究学者采用物理基和唯像型本构关系对单道次的热变形过程中流变行为建立了大量的模型,并发现准确的本构模型对于实际的工业生产和数值模拟都有巨大的作用。多道次压缩过程是一种典型的“加载-卸载保温-加载”的塑性成形工艺,由于存在卸载过程,累计塑性应变无法适用于整个工序。除此之外,整个工序涉及了复杂的再结晶行为及其引起的应力软化,包括加载过程中发生的动态再结晶以及卸载保温过程中的静态再结晶和亚动态再结晶。因此,建立一种独立于累计应变,适用于多道次压缩过程的物理基和唯像型结合的本构模型对于分析材料变形特征,材料流动和数值模拟优化成形工艺具有重要意义。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求,本发明提供了一种预测多道次成形中的流动应力的方法,其目的在于针对前述问题,提供一种测定多道次压缩过程中的本构模型的方法,适用于不同的温度、应变速率、卸载应变和保温时间等实际变形条件下的本构模型预测,解决现有技术存在的多道次压缩带来再结晶引起的应力软件对原有本构模型的影响问题。

本发明提出的一种适用于多道次压缩的本构模型的建立方法包括如下步骤:

一种适用于多道次压缩的本构模型的建立方法,其特征在于,包括如下步骤:

(1)根据E-M位错密度模型和泰勒公式,并基于热压缩模拟试验机上获得的单道次压缩实验的应力应变关系,也可利用已有的实验结果,,获得金属压缩棒料在单道次压缩过程中的动态再结晶软化百分比模型,并以此计算单道次压缩过程中独立于累计塑性应变的本构模型;

(2)在热压缩模拟试验机上再次进行压缩实验,获得多道次压缩实验的应力应变关系;控制卸载应变和保温时间,获得材料静态再结晶和亚动态再结晶的软化百分比模型(公式(3));所述多道次压缩实验包括“变形-保温-变形”的过程;

(3)根据步骤(2)中获得不同卸载应变和保温时间条件下的总软化百分比,对步骤(1)中的本构模型进行修正,修正其初始硬化率和应力内变量的值,即,使其适用于多道次压缩过程;

重复步骤(1)-(3),得到多道次压缩过程中独立于累计应变的唯像型和物理基结合的本构模型,即微观的计量值和宏观的应力大小结合。

优选地,所述步骤(1)动态再结晶的软化百分比模型和单道次压缩过程中独立于累计应变的本构模型的建立方法包括以下几个子步骤:

(1-1)取符合国标的压缩棒料,在不同温度和应变速率条件下,进行单道次压缩实验,得到工程应力-工程应变曲线,将其转化为不同温度和应变速率条件下的真实应力-真实应变曲线;

(1-2)在得到的各真实应力-真实应变曲线上,获得该曲线的屈服应力σ0,即不同温度和应变速率条件下的屈服应力;将该曲线减去屈服应力对应的真实应变,实现屈服应变清零,获得真实流动应力-真实塑性应变曲线(流应曲线);对流应曲线的真实塑性应变求导,得到硬化率θ-真实塑性应变曲线;根据硬化率θ-真实塑性应变曲线,采取坐标变换方法,得到硬化率θ-真实流动应力曲线(θ-σ曲线);

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