关键词：热机械疲劳;;低周疲劳;;奥氏体铸钢;;保载时间;;高温氧化
摘 要：排气歧管是汽车中承温最高的热端部件,最高服役温度可达950 ℃,其主要失效原因是由疲劳、蠕变和氧化等因素共同作用的反相热机械疲劳(OP-TMF)。目前,Nb强化奥氏体耐热铸钢是该部件的主选材料。课题组前人通过调节N/C比控制初生Nb(C,N)形貌建立了三种典型的铸态显微组织模型(草书体型、片块型和块型),并揭示了它们的高温蠕变损伤机理。但是,高温疲劳损伤机理对于该部件的合金设计更为重要。截至目前,有关Nb强化奥氏体耐热铸钢高温疲劳行为和损伤机理的研究报道非常有限。本课题以课题组前人设计的Nb强化奥氏体耐热铸钢为研究对象,通过研究:1)共晶初生Nb(C,N)(以下简称“初生Nb(C,N)”)形貌对于高温性能(组织稳定性、氧化和疲劳)的影响规律,确定了合金筛选准则并遴选出综合性能较优的合金3C2N;2)根据汽车排气歧管的服役条件,系统地研究了合金3C2N在等温低周疲劳(LCF)、反相热机械疲劳(OP-TMF)、高温保载(保持机械应变不变)LCF和高温保载OP-TMF四种条件下的疲劳行为和损伤机制,建立了由简至繁的疲劳相似性准则;3)探索了几种常用高温疲劳寿命预测方法在合金3C2N中的适用性。初生Nb(C,N)形貌对于高温性能(组织稳定性、氧化和疲劳)影响的研究结果表明:与片块状初生Nb(C,N)相比,“草书体”状初生Nb(C,N)因共晶片层间距较小而在枝晶间提供了密度较高的Cr元素快速扩散通道,提高了枝晶间的氧化抗力。其次,“草书体”型合金在铸态和950 ℃/1000 h热暴露后的室温拉伸性能均较高,其初生Nb(C,N)在热暴露后没有明显变化,枝晶间和枝晶干边缘在热暴露后析出的M23C6含量及其粗化程度更低,即高温组织稳定性更好。另外,“草书体”状初生Nb(C,N)在950 ℃、高应变幅LCF条件下的开裂程度更低,明显提高了其模型合金的LCF寿命,但该作用随应变幅的下降而减小。综合课题组前人和以上的研究结果,“草书体”型合金3C2N因综合性能较高而遴选为后续有关疲劳损伤机制等工作的研究对象。“草书体”型合金3C2N在600-950 ℃、等温LCF条件下疲劳行为和损伤机制的研究结果表明:当塑性应变幅大于0.05%时,LCF寿命与塑性应变幅存在明显的线性单调递减关系,且与温度无关。当LCF温度分别为600 ℃、800 ℃和950 ℃时,循环应力响应分别为循环硬化-循环应力饱和、循环软化-循环应力饱和和持续的循环应力饱和,对应的主要位错组态分别为胞状位错结构、滑移带和亚晶结构。温度上升或总应变幅增大显著促进表面裂纹数量增加和疲劳裂纹沿晶扩展。该研究结果是理解合金3C2N在此温度范围内OP-TMF行为的基础。“草书体”型合金3C2N在600-950 ℃、OP-TMF条件下疲劳行为和损伤机制的研究结果表明:OP-TMF寿命显著低于相同温度范围内的LCF寿命,表面氧化损伤明显增加。与LCF不同,最大拉应力呈循环硬化,最大压应力呈循环软化。主要位错组态与该合金在950 ℃、LCF条件下的相似,均为亚晶结构,所不同的是枝晶间和枝晶干边缘还存在大量的滑移带和层错,即枝晶间的应变集中程度更高。OP-TMF裂纹在扩展初期沿枝晶干扩展,扩展一定距离后沿枝晶间扩展。该研究发现了合金3C2N在OP-TMF和950 ℃等温LCF条件下的损伤机制存在较高相似性,同时为研究更接近排气歧管服役状态的高温保载疲劳行为奠定了基础。“草书体”型合金3C2N在950 ℃高温保载LCF和600-950 ℃高温保载OP-TMF条件下疲劳行为和损伤机制的研究结果表明:拉伸保载和压缩保载均会降低LCF寿命,OP-TMF寿命与高温压缩保载时间的对数呈线性单调递减的关系。拉伸保载显著提高枝晶间和晶界的蠕变损伤,促进蠕变孔洞或裂纹的形成;压缩保载会加剧表面氧化层开裂,从而促进裂纹萌生。在OP-TMF条件下,高温压缩保载还会造成枝晶间局部区域的应变不均匀性大幅提高,导致枝晶间区域易成为疲劳裂纹扩展路径。以上有关合金3C2N的疲劳性能数据及其损伤机制是进行疲劳寿命预测工作的基础。高温疲劳寿命预测方法在合金3C2N中适用性的研究结果表明:Manson-Coffin法可快速估测600-950 ℃的等温LCF和OP-TMF寿命,不能预测高温保载下的疲劳寿命。Ostergren应变能密度法可快速预测600-950 ℃的OP-TMF寿命和高温保载OP-TMF寿命以及高温保载LCF寿命。Sehitoglu模型是利用LCF数据预测其在OP-TMF等任意复杂波形条件下疲劳寿命的有效方法,结果较为准确且是保守的。根据以上研究结果,本工作揭示了 Nb强化奥氏体耐热铸钢中初生Nb(C,N)形貌与高温性能的关系从而补充了合金筛选准则,阐明了其在LCF和OP-TMF等条件下的疲劳损伤机制,为下一步合金开发和建立基于显微组织的高温疲劳寿命预测模型奠定了坚实的基础。
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