基于有限元分析法的棒材轧制工艺优化方法

技术领域

本发明涉及钢棒材轧制领域，具体涉及一种基于有限元分析法的棒材轧制工艺优化方法。

背景技术

钢棒材是一种常见的钢材产品，广泛应用于航天、航空、军工、海工、风电、深井、高铁等众多领域。在钢棒材加工和生产过程中，由于钢自身组织缺陷以及连铸过程中的工艺问题等因素影响，棒材产品不可避免地会出现各种内部缺陷，其中芯部裂纹和中心缩孔尤为常见。这些缺陷严重影响成品的质量与力学性能，缺陷严重时甚至会引起断裂，为生产安全带来极大隐患。

轧制工艺对于钢材的最终性能有着非常重要的影响。在钢的热连轧过程中，随着钢材在高温下变形，其内部的缺陷也会相应得到改善。例如中心缩孔，因为轧制压力的渗透，中心缩孔的上下表面逐渐靠近并最终贴合，在高温扩散的作用下，融为一体，即为焊合。

除了不同钢种的特性，轧制工艺对于孔隙的焊合具有决定性影响。由于在连轧过程中，在中间道次的轧制过程中，无法将轧件取下进行分析，因此，亟需设计一种基于有限元分析法的棒材轧制工艺优化方法。

发明内容

本发明要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷，提供一种基于有限元分析法的棒材轧制工艺优化方法，它可以确定影响轧件芯部质量的主要因素，并制定最优工艺。

为了解决上述技术问题，本发明的技术方案是：一种基于有限元分析法的棒材轧制工艺优化方法，包括：

S1，利用有限元模拟软件对轧件的现有轧制工艺进行模拟，获得钢棒材芯部的等效应力及等效塑性应变数据；

S2，以S1中得到的钢棒材芯部的等效应力及等效塑性应变数据作为轧件芯部质量评估的原始数据和对照标准，确定影响轧件轧制质量的工艺参数变量，基于所述工艺参数变量制作田口表；

S3，根据所述田口表中的参数组合，改变模拟时的轧制工艺参数，重复模拟实验，得到不同工艺条件下的模拟轧制结果，所述模拟轧制结果包括钢棒材芯部的等效应力及等效塑性应变数据；

S4，基于不同工艺条件下的模拟轧制结果优化轧制工艺。

进一步，S1具体包括：

S11，依照轧件的现有轧制工艺，在有限元模拟软件前处理中建立粗轧过程中轧辊和轧件的模型；

S12，将轧件的流变应力曲线导入所述有限元模拟软件，其中，轧件的流变应力曲线为材料性能模拟软件模拟得到的；

S13，将轧辊面视为刚体，轧件视为变形体，推板视为刚体，设置轧辊和轧件的初始温度、轧辊与轧件之间的摩擦系数及换热系数、环境温度、轧件与环境间的换热系数、边界条件；

S14，完成有限元计算。

进一步，所述工艺参数变量包括轧件开轧初温、芯表温差及节点与轧件中心的距离。

进一步，S4具体包括：

S41，根据各工艺条件下的模拟轧制结果获得各工艺条件下的等效塑性应变值；

S42，分析各工艺条件下的等效塑性应变值的正态性，并排列各工艺参数变量对轧件芯部应变影响的主次顺序；

S43，根据所述主次顺序优化轧制工艺。

采用上述技术方案后，本发明采用有限元软件对连铸产生的类长方形坯料孔型轧制过程进行模拟，以获得等效应变和等效应力的分布情况，然后根据轧制过程的应力应变变化情况，对轧件心部缺陷演变原因进行推断，确定影响轧件芯部质量的主要因素，并利用有限元模拟以及正交实验设计制定最优工艺，进而有效地去除中心缩孔，中心裂纹等缺陷，提高产品质量，提高材料利用率，提高生产效率，降低产品成本。

附图说明

图1为本发明的基于有限元分析法的棒材轧制工艺优化方法的流程图；

图2为轧辊轧件推板模型；

图3是轧件宽度厚度截面网格划分图；

图4是轧件长度方向网格划分图

图5是选取节点位置图

图6是轧件整体等效塑性应变云图

图7是轧件轴向截面等效塑性应变云图

图8是轧件芯部等效塑性应变的概率图

图9是轧件芯部等效塑性应变信噪比主效应图

图10是轧件芯部等效塑性应变均值主效应图。

具体实施方式

为了使本发明的内容更容易被清楚地理解，下面根据具体实施例并结合附图，对本发明作进一步详细的说明。

如图1所示，一种基于有限元分析法的棒材轧制工艺优化方法，包括：

S1，利用有限元模拟软件对轧件的现有轧制工艺进行模拟，获得钢棒材芯部的等效应力及等效塑性应变数据；

S2，以S1中得到的钢棒材芯部的等效应力及等效塑性应变数据作为轧件芯部质量评估的原始数据和对照标准，确定影响轧件轧制质量的工艺参数变量，基于所述工艺参数变量制作田口表；

轧件芯部位置的应力与应变越大，说明轧制力和变形向芯部渗透的效果越好，越有利于轧件芯部的缩孔、显微裂纹等缺陷的焊合。故可根据S1所得等效应力及等效塑性应变数据，作为后续调整参数时，对轧件的芯部质量评估的原始数据与对照标准。在模拟过程中，哪个参数的变化对发明人关注的结果的影响大于预设标准，那么，这个参数就可以认为是影响轧件轧制质量的工艺参数变量。

S3，根据所述田口表中的参数组合，改变模拟时的轧制工艺参数，重复模拟实验，得到不同工艺条件下的模拟轧制结果，模拟轧制结果包括钢棒材芯部的等效应力及等效塑性应变数据；

S4，基于不同工艺条件下的模拟轧制结果优化轧制工艺。

本实施例考虑到轧件内部及表面金属流动的复杂性，以及诸多可变因素的影响，使得控制棒材中心缺陷上有很大困难，单纯依靠实验数据和操作经验的方法耗时费资，从而引入基于有限元模拟方法来辅助探索以何种工艺可以最大程度上降低轧件心部缺陷，并通过分析应力应变和变形的变化来解释矫形的机理，减少了通过试制确定工艺参数所造成的能源消耗，提高了工作效率，得出了工艺参数和心部孔隙性缺陷焊合率的关系，有效的解决棒材轧件芯部质量影响产品质量的问题，也有效地节约实验所需的成本，为具体的工艺参数改进方向提供指导。

其中，S1具体包括：

S11，依照轧件的现有轧制工艺，在有限元模拟软件前处理中建立粗轧过程中轧辊和轧件的模型；

S12，将轧件的流变应力曲线导入所述有限元模拟软件，其中，轧件的流变应力曲线为材料性能模拟软件模拟得到的；

S13，将轧辊面视为刚体，轧件视为变形体，推板视为刚体，设置轧辊和轧件的初始温度、轧辊与轧件之间的摩擦系数及换热系数、环境温度、轧件与环境间的换热系数、边界条件；

S14，完成有限元计算。

由于模拟轧制的系统中没有导卫系统，所以为了防止轧制过程中轧件偏离中轴线，必须添加位移边界条件。同时由于模拟轧机缺乏传动系统，为了能够顺利咬入，必须添加一个刚体平面作为推板。

其中，所述工艺参数变量包括轧件开轧初温、芯表温差及节点与轧件中心的距离。

其中，S4具体包括：

S41，根据各工艺条件下的模拟轧制结果获得各工艺条件下的等效塑性应变值；

S42，分析各工艺条件下的等效塑性应变值的正态性，并排列各工艺参数变量对轧件芯部应变影响的主次顺序；

S43，根据所述主次顺序优化轧制工艺。

下面结合具体实施例，对上述实施例涉及的技术方案进行详细介绍。

首先是原始数据粗轧阶段热力耦合模型的数值模拟，获得轧件轧制过程中的温度场以及最终在其影响下的应力应变场，从而对轧件的芯部缺陷演变原因进行推断，确定影响轧件轧制质量的工艺参数变量，制作田口表。

本实施例以轧件开轧初温、芯表温差及节点与轧件中心的距离三个因素为例，设计三因素三水平九实验次数口正交实验表，如表1所示，其中选取的节点与轧件中心的距离分别为中心、距中心1/16h(即轧件厚度的1/16)、距中心1/8h(即轧件厚度的1/8)

表1田口正交实验设计表

其中，原始轧制表如表2所示。

表2原始轧制表

应力应变场的数值模拟及分析包括以下步骤：

(1)建立几何模型及网格划分：有限元模拟软件为：MSC.Simufact.formingGP；轧件宽×厚×长尺寸为：225mm×270mm×900mm，宽度、厚度、长度方向分别为x-y-z坐标轴，轧辊尺寸按照现有轧制工艺建立，推板面积略大于轧件截面即可，如图2所示；网格划分：采用均匀分布的八节点六面体单元，宽度和高度方向的单元数都设为32个，长度方向的设为60个，如图3、图4所示，图3为轴向截面图，图4为轧制方向截面图。取3个平行的轴向截面，即平行于x-y平面的截面，取其中投影位置相同的节点作为研究对象，节点位置选取如图5所示，取其平均值。

(2)材料属性定义：本次模拟采用的轧件为GCr15，材料流变应力曲线根据GmatPro模拟结果导入；

(3)初始条件：将轧件初始温度为1000℃，轧辊初始温度为250℃；

(4)接触体定义：轧辊面视为刚体，轧件视为变形体，推板为刚体，轧辊与轧件之间摩擦系数取0.4，换热系数取15，环境温度取25℃，轧件与轧辊间的换热系数取0.1；

(5)边界条件：位移边界条件：令轧件与y轴平行的中轴面上无x方向位移，令与x轴平行的中轴面上无y方向位移；

(6)其他条件：根摩擦类型为库伦摩擦，轧件热功转换系数为0.9，摩擦生热系数为0.9；

(7)提交分析后处理：完成有限元计算后的结果，获得轧件等效塑性应变云图，如图6，图7所示；

(8)根据模拟结果，可得轧件芯部位置节点等效塑性应变，利用有限元模拟软件的后处理模块中绘图功能可将各选定节点的等效塑性应变值导出，并导入excel中，取各点各道次的等效塑性应变值，如表3所示；

表3各道次对应节点等效塑性应变值

(9)取三个截面同一投影位置的节点于轧制过程中各道次的应变数值的平均值并保留三位小数作为最终结果，输入田口表中，如表4所示，其中，应变值的正负仅表示应变的方向，处理数据时应取其绝对值作为结果。

表4田口表结果

(10)田口实验分析过程，检验模拟结果正态性以及检验因素的主次效应。

正态性检验：将田口实验表中的数据，导入Minitab田口表中，通过正态性检验工具检验结果正态性，如图8所示，可知该数据正态性p值大于0.05，所以该项数据的正态性均显著。

主效应检验：在Minitab的DOE模块中，对田口实验结果进行分析，可得出轧制等效塑性应变信噪比响应表如表5所示和均值响应表如表6所示所示。其中，信噪比响应分析有望大、望小和望目三种，需根据期望值选择相应的计算方法，由于芯部应变量越大，即芯部变形量越大，轧制对于芯部缺陷的焊合效果越好，故需选择望大分析。

表5望大信噪比响应表

表6均值响应表

根据信噪比响应表和均值响应表，可分别画出对应的信噪比主效应图如图9所示，均值主效应图如图10所示。对于均值效应图而言，当该线水平(与x轴平行)时，表示不存在主效应。因子的每个水平以相同方式影响响应，而且响应均值在所有因子水平上都相同。当线不水平时，表示存在主效应。因子的不同水平对响应的影响不同。线越陡峭，主效应的量值越大。

由均值和信噪比主效应图结合均值响应表排秩，可知各因素对于轧件芯部应变影响主次顺序为：芯表温差>选取观测点位置>开轧温度。就相关性而言，由均值主效应图和信噪比主效应图可知，芯表温差与芯部质量正相关，开轧温度影响不显著。而对于轧件芯部的位置而言，离芯部越远，即越靠近表面，轧件质量越好。后续对于轧制工艺调整具有指导性作用，若要获得更好的芯部质量需在可控范围内提高开轧温度，并降低表面温度。

本发明将数值模拟和正交实验分析相结合，是一种切实有效的轧制模拟方法，对于实际热连轧过程中，芯部质量控制以及轧制影响芯部缺陷的机理有着重要的指导性意义。

以上述依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。