A319铸造
铝合金具有良好的铸造性能和力学性能, 热处理可进一步提高其性能[1]
在实际应用中, 常采用T6热处理工艺来提高A319铝合金铸件的质量和性能
影响铸造铝合金拉伸性能和疲劳性能的因素很多, 如二次枝晶臂间距(SDAS)、孔洞尺寸、共晶硅颗粒尺寸和形态比、硬度等内部结构以及应变幅值、加载路径等[2-7]
SDAS是指二次枝晶臂之间的距离, 其大小影响合金成分的微观偏析、第二相和显微缩松的分布[8], 从而影响其疲劳性能[9]
目前对A319铝合金拉伸及疲劳性能的内部影响因素的研究, 主要集中在SDAS、孔洞、硅颗粒和硬度[7]
硬度影响铝合金的拉伸及疲劳性能的实质, 是SDAS、硅颗粒、孔洞等微结构的影响
莫德锋等[1, 10]研究了孔洞和硅颗粒对A319铝合金拉伸及疲劳性能的影响, 本文研究SDAS对A319铝合金疲劳性能的影响
1 实验方法
实验用A319铝合金的成分列于表1
将A319铝合金熔炼浇铸成型, 浇铸模具为楔形金属模(图1)
从模具下方通冷却水, 以保证自下而上的不同部位有不同的冷却速率
Table 1
表1
表1A319铝合金的化学成分
Table 1Chemical composition of A319 aluminum alloy (mass fraction, %)
Element
|
Si
|
Cu
|
Mg
|
Fe
|
Mn
|
Zn
|
Ti
|
Sr
|
Ni
|
Al
|
|
7.3
|
3.2
|
0.28
|
0.51
|
0.28
|
0.25
|
0.10
|
-
|
-
|
Bal.
|
图1浇铸模具
Fig.1Casting mold
在A319铝合金材料自下而上的不同位置切取一系列金相样品, 尺寸约为15 mm×15 mm, 在MR5000倒置金相显微镜下观察其显微组织
使用Digimizer软件和定量金相方法测定一系列微结构参数, 包括SDAS大小、孔洞尺寸、硅颗粒尺寸和形态比
测试材料的力学性能时做以下规定: 按到模具底部的距离, 自下而上选取3层(层号分别记为1、2、3), 具体取样方法列于表2
由于每一层垂直高度较小(均在20-30 mm), 可认为每一层中材料的微结构相近, 讨论时不作区分
用线切割机切下每层的样品, 进行T6热处理后加工成标准的拉伸试样和单轴疲劳试样(图2, 3)
图2拉伸试样尺寸
Fig.2Tensile specimen geometry (mm)
图3单轴疲劳试样尺寸
Fig.3Uniaxial fatigue specimen geometry (mm)
Table 2
表2
表2力学性能试验取样参照方法
Table 2Referring sampling method of mechanical properties testing
Sample No.
|
Distance from the bottom
of the mold/mm
|
SDAS range/μm
|
Reference value of SDAS/μm
|
1
|
2-25
|
15-28
|
21
|
2
|
38-60
|
35-44
|
38
|
3
|
100-130
|
55-62
|
60
|
2 结果与讨论2.1 不同位置试样的SDAS和显微组织
图4给出了A319铝合金材料中SDAS与到模具底部距离的定量统计关系
各层浇铸金属液凝固时的冷却速率差别很大, 离模具底部越远, 冷却速率越小
从图4可见, 离浇铸模具底部越远SDAS越大
随着冷却速率的减小一次枝晶臂间距(DAS)逐渐增大, SDAS也增大[11, 12]
对于铸造铝合金, 冷却速率越大其形核温度越高, 结晶的过冷度越大, 枝晶的形核率越高, 且冷却速率越大二次枝晶臂没有足够的时间长大和聚集, 导致SDAS越小[13, 14]
图4SDAS与到模具底部距离的关系
Fig.4Relationship between SDAS and the distance from the bottom of the mold
图5给出了不同位置的试样组织
如图中标识所示, A319铝合金主要由初生白色α-Al相、深灰色针状共晶硅相及浅灰色片状或针状金属间化合物组成, 颗粒相将α-Al基体相互隔离起来
同时, 在材料中还发现尺寸较大的孔洞, 大部分孔洞是因在浇铸过程中补缩不足形成的, 一般分布在枝晶边界
不同位置试样的SDAS有很大的差异, 取样位置离模具底部越近, SDAS越小(图5b-d)
图5不同位置的试样组织
Fig.5Microstructures of different positions, (a) high magnification, distance from the bottom of the mold is 52 mm, (b-d) low magnification, distance from the bottom of the mold are 9 mm, 52 mm, 130 mm, respectively
2.2 硅颗粒与SDAS的关系
根据硅颗粒与Al基体间灰暗对比度色差选定某一视场内所有硅颗粒后, Digimizer软件将自动统计硅颗粒, 其选定效果如图6所示
图6Digimizer软件对硅颗粒的选定效果
Fig.6Selected Si particles by digimizer software
图7给出了硅颗粒尺寸、硅颗粒形态比与SDAS的关系
其中硅颗粒形态比为硅颗粒长度与宽度的比值, 其值一般大于1
圆形颗粒形态比为1, 而针状颗粒形态比远大于1
硅颗粒尺寸一般用颗粒面积的平方根表示, 即 dp=Sarea, 其中 Sarea为单个硅颗粒面积
Fig.7Relationship between Si particle and SDAS, (a) relationship between Si particle size and SDAS, (b) relationship between Si aspect ratio and SDAS图7硅颗粒与SDAS的关系
![](../1005-3093-2014-28-8-587/imgB3A9.jpg)
由图7可见, 不论是硅颗粒尺寸, 还是硅颗粒形态比, 均与SDAS有很好的线性关系
对于A319铝合金, 当冷却速率较小时SDAS较大, 硅颗粒尺寸和形态比也较大, 硅颗粒尺寸和形态比与SDAS之间均存在定量关系
通过线性拟合可得如下关系:
dp=2.01+0.0667λ
(1)
α=1.774+0.0160λ
(2)
其中 dp为硅颗粒尺寸, a为硅颗粒形态比
2.3 孔洞尺寸与SDAS的关系
图8给出了SDAS与尺寸大于20 μm的孔洞之间的关系
从图8可以看出, 对于A319铝合金, 当SDAS的值小于55 μm时, SDAS较大, 孔洞尺寸也较大; 但当SDAS的值大于55 μm, 孔洞尺寸与SDAS之间没有明显的关系
当冷却速率增大时, SDAS减小, 枝晶尺寸变小, 数量增多, 枝晶间的区域也减小, 在这种情况下, 液体合金供给充足, 形成的孔洞尺寸减小[13]
图8孔洞尺寸与SDAS的关系
Fig.8Relationship between porosity size and SDAS
2.4 SDAS对拉伸性能的影响
由图9可见, 随着试样SDAS的增大显微硬度降低
有研究指出[11], DAS和SDAS的增加会降低材料的硬度
此外, SDAS较大时, 孔洞尺寸、硅颗粒尺寸和形态比也较大, 粗大的组织和孔洞缺陷会降低材料的硬度
图9SDAS对显微硬度的影响
Fig.9Effect of SDAS on microhardness
相同条件下, 对A319铝合金进行两次重复拉伸试验, 得到的数据如表3所示
从表3可以看出, 合金的杨氏模量和屈服强度受SDAS的影响不大; 而抗拉强度和延伸率随SDAS变化有明显的变化, SDAS越大其抗拉强度和延伸率越小, SDAS从20 μm增加到60 μm材料的抗拉强度下降16%, 延伸率下降60%
Table 3
表3
表3不同SDAS试样的拉伸性能
Table 3Tensile properties of A319 aluminum alloy with different SDAS
Sample No.
|
Reference value of SDAS/μm
|
Young’s modulus/GPa
|
σ0.2/MPa
|
σb/MPa
|
Elongation
/%
|
1
|
21
|
75.5
|
211
|
288
|
3
|
74.9
|
210
|
255
|
2
|
2
|
38
|
74.5
|
219
|
255
|
2
|
75
|
215
|
235
|
1.5
|
3
|
60
|
74.2
|
209
|
230
|
1
|
74.8
|
213
|
226
|
1
|
当SDAS较小时共晶硅相晶粒细小, 细小的晶粒使材料晶界增多, 滑移系统增多, 这都有利于材料的塑性变形, 使延伸率增大, 抗拉强度增大; 反之, 延伸率减小, 相应的抗拉强度也减小
另外, 当SDAS较大时铸造孔洞尺寸、硅颗粒尺寸和形态比也较大, 孔洞尺寸、孔洞面积、硅颗粒尺寸和形态比均会影响材料的力学性能
如孔洞尺寸增大会降低材料的力学性能[15, 16], 因为大孔洞使应力集中现象明显, 易形成裂纹, 降低材料的强度和延伸率[17], 从而加速材料的断裂
2.5 SDAS对单轴疲劳行为的影响
从图10可以看出, 在同一应变幅值下, 当SDAS在20-60 μm之间, 材料的平均疲劳寿命随着SDAS的增大均有所下降, 这种现象在低应变幅值下尤其明显
Zhang等[18]研究发现, SDAS的减小可延迟裂纹萌生
根据A319铝合金中微结构之间的相互关系, 当SDAS较大时孔洞尺寸、硅颗粒尺寸和形态比也较大
试样表面的孔洞极易萌生疲劳裂纹, 当孔洞尺寸较大时将加速疲劳裂纹的萌生[1, 18]; 尺寸较大的硅颗粒不仅造成应力集中, 而且还成为裂纹源
此外, 疲劳裂纹扩展容易穿过尺寸较大的硅颗粒
因此, SDAS、孔洞尺寸、硅颗粒尺寸增大促进了疲劳裂纹的萌生与扩展[13], 使裂纹萌生和扩展所需时间缩短, 从而降低其疲劳寿命
在单轴加载状态下, 基于应变的疲劳寿命估算方法有Manson-Coffin关系式[19]
在恒应变幅下, 总应变幅 Δεt/2通常认为由两部分组成: 弹性应变幅 Δεe/2和塑形应变幅 Δεp/2, 总的寿命公式表示为
图10疲劳寿命与SDAS的关系
Fig.10Relationship between fatigue life and SDAS
Δεt2=σfE(2Nf)b0+ε′f(2Nf)c0
(3)
式中 σ′f、 ε′f分别为疲劳强度系数和疲劳延性系数, E为弹性模量, b0、 c0分别为疲劳强度指数和疲劳延性指数, Nf为疲劳寿命
从稳定后的循环应力-应变曲线可得到弹性应变幅 Δεe/2和塑性应变幅 Δεp/2, 两边取对数后, 用lge表示弹性、塑性应变部分, 利用直线拟合后得到疲劳系数和指数, 见式(4)和(5), 疲劳寿命采用某一应变幅下的平均寿命
图11给出了对1、2、3铝合金弹性项和塑性项分开后拟合求解得到的图像
通过直线拟合可得到疲劳系数和疲劳指数, 列于表4
图113个A319铝合金弹塑性项拟合求解
Fig.11Elastic-plastic linear fitting of A319 aluminum alloy (a) 1, (b) 2, (c) 3
Table 4
表4
表4A319铝合金的疲劳指数与系数
Table 4Uniaxial fatigue exponent and coefficient of A319 aluminum alloys
Sample No.
|
Reference value
of SDAS/μm
|
σ′f
|
ε′f
|
b0
|
c0
|
1
|
21
|
529
|
0.234
|
-0.116
|
-0.678
|
2
|
38
|
483
|
0.218
|
-0.110
|
-0.709
|
3
|
60
|
434
|
0.181
|
-0.103
|
-0.717
|
lg(Δεe2)=lg(σ′fE)+b0lg(2Nf)
(4)
lg(Δεp2)=lg(ε′f)+c0lg(2Nf)
(5)
由于不同位置的A319铝合金试样其微结构有一定的差异, 拟合结果也有所不同, 表现为疲劳系数和指数的取值不同
对比表4中的数据可以发现, 疲劳系数和指数的变化有一定的规律: 大于不同取样层的试样, 随着取样层号的增加SDAS的值增大, b0增大, 而 σ′f、 ε′f和 c0减小
一方面, SDAS不同其疲劳裂纹萌生点不同, 疲劳裂纹或萌生于近表面的孔洞, 或萌生于断裂的硅颗粒[20]; 另一方面, 不同取样层试样的SDAS不同, 硅颗粒尺寸和形态比、孔洞尺寸也有很大的差异, 而硅颗粒尺寸和形态比、孔洞尺寸对疲劳裂纹的萌生、扩展及断裂方式均有较大的影响[21]
这些因素都影响合金的疲劳系数和指数, 进而影响在特定加载条件下的疲劳寿命
3 结论
1. A319铝合金的SDAS受冷却速率的影响很大, 冷却速率越小其SDAS越大
当SDAS较大时, 硅颗粒的尺寸和形态比也较大
当SDAS的值小于55 μm时, SDAS较大孔洞尺寸也较大; 但当SDAS的值大于55 μm时, 孔洞尺寸与SDAS之间没有明显的关系
2. A319铝合金的杨氏模量、屈服强度受SDAS的影响很小; 而硬度、抗拉强度、延伸率对SDAS有一定依赖性, 均随着SDAS的增大而降低
3. A319铝合金的疲劳寿命随着SDAS的增大而下降; 疲劳系数和指数的变化也有一定的规律, 随着SDAS增大, b0增大, 而 σ′f、 ε′f和 c0减小
2014年3月13日收到初稿; 2014年4月25日收到修改稿
声明:
“二次枝晶臂间距对A319铝合金拉伸及疲劳性能的影响” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)