[发明专利]一种预测金属材料高温松弛应力的方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种金属材料高温松弛应力的预测方法，属于材料服役寿命预测领域，是一种用较为短时间的应力松弛数据预测长时间松弛应力的方法

背景技术

应力松弛是各种材料在服役过程中普遍存在的一种应力衰退现象，是在应力作用下材料内部弹性分量逐渐转变为塑性分量的结果。应力松弛现象是导致高温紧固件失效的主要形式之一，如螺栓，弹簧等。因此，对于有紧固作用零部件的材料，需要测量其松弛性能。

通常，由应力松弛实验测得的松弛应力-时间关系，在合适的松弛模型基础上进行直接拟合外推出长时间的松弛应力。用此种方法进行的松弛应力预测时，一般认为，若要准确预测长时间的松弛应力，需要展开较为长时的松弛实验。但是目前普遍使用的这一方法面临两个方面的问题：(1)长时间的松弛实验耗费时间长，过程控制的精度要求高，提高了松弛实验的难度；(2)即使实施了数千小时甚至更长时间的松弛实验，其长时间预测结果的精度依然可能存在问题。因此，基于通用的预测方法存在的以上问题，提出了本发明一种金属材料高温松弛应力的预测方法以利用短时间的松弛实验数据，达到较为准确的预测长时间的松弛应力的目的。

发明内容

本发明解决了现有的预测方法中数据时间长度依赖性大，预测结果精度不高的问题，提供了一种短时间松弛数据预测长时间松弛应力的高精度预测方法。

本发明采用的技术方案如下：

a.试样在温度400℃～1200℃中2～10h后以0.0001mm/s～10mm/s速率加载到初始应力或在温度400℃～1200℃中2～10h后以0.0001mm/s～10mm/s速率加载到0.1％～2.0％的预应变，保持应变恒定不变；

b.记录应力σ与时间t的关系，将步骤a中的松弛应力σ与时间t关系按照不同的时间长度进行数据分组：[t₁，t₂]，[t₁，t₃]，[t₁，t₄]，…，[t₁，t_i]，…，[t₁，t_n]；

c.根据步骤b中分组数据，采用松弛模型(1)分别进行拟合，得出各分组的参数a，b值，

σ_t(a，b，t)＝σ₀-aln(bt+1) (1)

d.根据步骤c中拟合得到各分组参数a，b分别与时间t_i建立关系模型(2)与(3)：

e.若预测材料在t_i时间的松弛应力首先需将时间t_i代入式(2)，(3)，求得t_i时间的参数再将与时间t_i代回式(1)；根据计算预测模型σ_t＝f(a，b，t)中参数a，b与时间t的关系进行预测。

本发明用短时间松弛数据预测长时间松弛应力的方法，时间短，节约人力和物力；在预测长时间松弛应力时考虑了模型参数随着时间的变化规律，提高预测结果的精度。

附图说明

图1为550℃的预应变为0.2％的松弛数据。

图2a为550℃参数a变化规律。

图2b为550℃参数b变化规律。

图3a为550℃长时间参数a的推导结果。

图3b为550℃长时间参数b的推导结果。

图4为本发明预测550℃的8760h松弛应力的结果。

图5为图4中预测结果与传统方法预测结果的比较。

图6为本发明预测550℃更长时间松弛应力的结果。

具体实施方式

以下结合附图和技术方案进一步说明本发明的具体实施方式。

本发明的提出解决了利用松弛模型直接外推的结果精度低，数据时间长度的依赖过强的问题。本发明是在分析了不同时间长度松弛数据的拟合方程参数与实验时间的变化规律的基础是，提出短时间松弛数据进行长时间松弛应力的方法。下面结合NIMS数据手册第44卷中的12Cr-1Mo-1W-0.25V耐热钢的550℃松弛数据对本发明的具体实施方式和预测结果的准确性进行详细说明。