热轧含钛低合金高强钢板断口分层机理研究

董欣欣; 杨丽; 唐勤; 张丽颖; 杨建辉

doi:10.13264/j.cnki.ysjskx.2024.01.007

热轧含钛低合金高强钢板断口分层机理研究

1.
唐山科技职业技术学院, 河北唐山063001
2.
首钢京唐钢铁联合有限责任公司, 河北唐山063205

基金项目:

河北省高等学校科学技术研究项目 ZC2021255

详细信息

通讯作者:
杨丽（1983—　）, 副教授, 从事冶金、轧钢专业教学和科研工作。 E-mail： tsyangli2009@163.com

中图分类号: TG142.1⁺3
计量
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出版历程
- 收稿日期: 2022-05-19
- 修回日期: 2023-01-18
- 刊出日期: 2024-02-28

Mechanism research on layered fracture of hot rolling Ti-bearing HSLA plates

1.
Tangshan Vocational College of Science and Technology, Tangshan063001, Hebei,China
2.
Shougang Jingtang United Steel Co., Ltd, Tangshan063205, Hebei,China

摘要

摘要: 利用光学显微镜（OM）、电子背散射衍射仪（EBSD）、透射电镜（TEM）等设备研究了含钛低合金高强钢拉伸断口分层原因。结果显示：在显微组织和晶粒尺寸正常的情况下,MnS和大颗粒Ti（C, N）夹杂物聚集是导致断口分层的根本原因。拉伸断口呈现撕裂棱+浅韧窝的准解理形貌。塑性变形过程中,Ti（C, N）破碎导致显微裂纹萌生。裂纹沿着薄膜状MnS传导,最终在MnS和基体界面形成撕裂棱。大量平行分布的MnS夹杂物共同作用,使断口产生分层现象。通过降低S、N含量能够有效减少两类夹杂物数量,消除断口分层现象,改善塑性指标。
- 显微组织 /
- 拉伸断口 /
- 撕裂棱 /
- 准解理 /
- 夹杂物
Abstract: The reason for layered fracture about hot rolling Ti-bearing HSLA plate was studied by optical microscopy, electron backscattering diffraction and transmission electron microscopy. The results show that MnS and large grained Ti(C, N) complex precipitation and aggregation are the main causes when the microstructure and effective grain size are normal. The tensile fracture shows a quasi-cleavage morphology with tearing edges and shallow dimples. During plastic deformation, the microcrack initiation is attributed to the crushing of Ti(C, N). The cracks are conducted along the thin-film-like MnS, eventually forming tearing edges at Mns and matrix interface. A large number of parallel-distributed MnS inclusions act together, leading to layered fracture morphology during stretching. By reducing the content of S and N, it can effectively reduce the number of two types of inclusions, eliminate the phenomenon of fracture stratification, and improve the plastic index.
- microstructure /
- tensile fracture /
- tearing edge /
- quasi-cleavage /
- inclusion
王庆龙

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模糊综合评判^[1-7]是对受多因素影响的事物作出全面评价的一种十分有效的多因素决策方法.采用模糊综合评判方法可以将本来模糊的、主观性很大的定性评估转变为定量评判，适用于边坡这类影响事物因素较多，又具有很强的模糊性的稳定性综合评判.

模糊综合评判评价边坡稳定性过程中，需要确定各因素影响权重，传统确定权重的方法，主要有层次分析法和专家打分法2 种，二者确定都具有一定主观性.本文采用Logistic 回归模型确定权重，对赣南地区离子型稀土矿山边坡进行稳定性综合评判，避免了人为主观影响，具有较好的客观性.

1 模糊综合评判模型

1.1 确定评价等级和评价因子

根据工程经验^[8-9]，当边坡安全系数大于其安全等级所规定的安全系数上限，认为边坡是稳定的；边坡安全系数处在上限和下限之间，认为边坡是较稳定的；边坡安全系数处在下限和1 之间时，认为边坡是欠稳定的；边坡安全系数小于1 时，认为边坡是不稳定的.故将边坡稳定性分为4 个等级，即稳定、较稳定、欠稳定、不稳定.

赣南地区离子型稀土矿山滑坡类型主要属浅层风化松散岩土质滑坡，影响边坡稳定性的因素主要分为4 大块：边坡地形地貌、边坡岩土力学参数、岩土体中水的作用、外部载荷.边坡地形地貌包括坡度、坡高、边坡的几何形态等；边坡岩土力学参数体现为重度、黏聚力、内摩擦角、渗透性等力学参数；岩土体中水的作用主要有注液强度和降雨；外部载荷主要有地震作用、坡顶荷载、支护作用.

稀土矿山边坡坡高一般不超过40 m，对边坡稳定性影响很小^[10]；赣南地区不属于地震多发地带，不考虑地震作用；对没有作支护拦挡工程的矿山，简化不考虑其人为扰动影响；稀土边坡岩土体中水的作用复杂，受降雨、渗透性、注液时间、注液量等多个因素影响，简化考虑采用孔隙水压力比（土体中一点的孔隙水压力与其上土层覆盖压力的比值）和容重来代替这些参数的变化.结合赣南地区稀土边坡的实际情况，综合考虑选取重度、内摩擦角、黏聚力、坡度、孔隙水压力比5 个参数作为影响滑坡的主要因素.

根据42 个边坡实例的（表 2）统计结果并结合专家评定，确定评价等级及评价因子数值分布，如表 1所示.

表 1 评判等级及评价因子

Table 1. Evaluation grades and evaluation factors

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表 2 实测边坡数据

Table 2. Observed data of slope

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当孔隙压力比小于0.2、边坡角小于25°、内摩擦角大于42°、内聚力大于40 kPa、重度小于12 kN/m³时，边坡处于稳定状态；当孔隙压力比大于0.5、边坡角大于45°、内摩擦角小于18°、内聚力小于8 kPa、重度大于24 kN/m³ 时，边坡处于极不稳定状态.

1.2 模糊综合评判模型

根据模糊综合评判模型^[11-12]设定2 个有限论域：

(1)

(2)

其中U 代表综合评判因子所组成的集合，V 代表评判等级所组成的集合.

U 和V 可组成模糊评价矩阵R：

(3)

B_ij表示i 个因素属于j 等级的隶属度.

设预测样本权重A={r₁，r₂，…，r_n}，则综合评判为：

(4)

C 为综合评判输出的结果.

1.3 确定隶属度函数

所选的影响因子都是连续性指标，采用“降半梯形^[13]”作为其隶属度函数，如式（5）~式（8）所示：

(5)

(6)

(7)

(8)

式（5）~式（8）中，将表 1 指标数据按从小到大排列，S₁表示表 1 中指标的下边界值，S₂表示第2 组的组中值，S₃表示第3 组组中值，S₄表示上边界值，如评价因子内聚力一栏中，S₁=8、S₂=16、S₃=32、S₄=40.U（X）表示对应的隶属度值.

2 逻辑回归模型确定权重

2.1 逻辑回归模型

逻辑回归的方法可以应用于求解滑坡概率^[14]，逻辑回归模型可表述为：设P 为发生滑坡的概率，则取值范围为[0 1]，那么（1-P）为不发生滑坡的概率，将两者的比值取自然对数得ln[P/（1-P）]，令Z=ln[P/（1- P）]，并作为因变量，将影响因子指标X_i（i=1，2，…，n）作为自变量，建立线性回归方程：

(9)

可转化为：

(10)

式（9）、式（10）中，B_i（i=1，2，…，n）为回归常数，选择确定性系数指标CF 作为影响因子指标X_i：

(11)

式（11）中：P_a为滑坡在a 数据类中发生的条件概率，表示为影响因子子集a 中滑坡的个数与边坡总数的比值；P_s为滑坡在整个数据中发生的先验概率，表示为总的数据中滑坡个数与边坡总数的比值.

2.2 SPSS 运行求解回归系数

选用42 个离子型稀土矿山实测边坡数据，如表 2所示.采用各影响因子中最大值和最小值的差值确定步长，对边坡实例进行分类，按式（11）计算各子集确定性系数CF^[14].根据各子集CF 值，将42 个边坡例子中的各个影响因子转化为CF 值.应用SPSS 软件，将各影响因子的CF 值作为自变量，边坡状态作为因变量（稳定状态用-4 值表示，按照式（10），Z=-4 计算，此时滑坡概率为0.018，滑坡状态用4 值表示，此时滑坡概率为0.982），进行线性回归，得出各回归项的回归系数^[15-20]，如表 3 所示.

2.3 回归系数转化为权重

由式（10）可以推导得：

(12)

(13)

表 3 各评价因子的回归系数

Table 3. Regression coefficient of each evaluation factor

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由式（12）、式（13）可知，不同的影响因子相互比较，对滑坡概率的影响梯度是与回归系数成正比的，如式（14）：

(14)

也就说，回归系数就是体现滑坡因子作用于滑坡概率权重的大小，本文采用回归系数应用计算权重.对表 3 中的回归系数进行归一化处理，得到各影响因子的权重，如表 4 所示.

表 4 各影响因子权重

Table 4. Each impact factor weights

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3 实例运算

龙南县东江乡足洞试验矿某边坡矿层土容重为20 kN/m³、内摩擦角29.1°、内聚力25 kPa、边坡角24.5°、孔隙水压力比0.44，可得其评价矩阵为：

(15)

代入权重向量A =[0.031 0.145 0.093 0.5390.191]，计算得：

(16)

由最大隶属度原则，说明边坡处于稳定状态.边坡实际处于试验开采阶段，处于注液初期，稳定性良好，评判结果与实际相符.

4 结束语

模糊综合评判适用于边坡稳定性分析.采用 Logistic 回归模型确定权重的模糊综合评判法应用于边坡稳定性分析，较传统的确定权重的方法增加了客观性，使结果更让人容易接受.同时相对纯粹的统计回归分析边坡稳定性的方法，增加了主观性，减少了存在个别边坡变异性带来的稳定性分析偏差.缺点是，采用逻辑回归模型需要较多的统计数据.

王庆龙

图 1 拉伸试样断口形貌：（a）宏观形貌；（b）微观形貌；（c）撕裂棱

Fig 1. Morphology of tensile fracture：（a） macro morphology；（b） micro morphology；（c） tearing ridge

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图 2 显微组织和析出相分析：（a）显微组织；（b） EBSD分析；（c）透射电镜析出相

Fig 2. Analysis of microstructure and precipitated phase：（a）microstructure；（b）map of EBSD analysis；（c） precipitates observation by TEM

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图 3 裂纹附近的撕裂棱及不同位置的化学成分：（a）撕裂棱的形貌；（b）位置1的化学成分；（c）位置2的化学成分；（d）位置3的化学成分

（a） micro morphology about tearing ridge；（b） EDS analysis about point 1；（c） EDS analysis about point 2；（d） EDS analysis about point 3

Fig 3. Tearing edge near the crack and the composition for each position：

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图 4 钢中夹杂物分析：（a）夹杂物的形貌；（b）夹杂物1化学成分；（c）夹杂物2化学成分；（d）夹杂物3化学成分

Fig 4. Analysis of inclusions in steel：（a）micro morphology about nonmetallic inclusion；（b）EDS analysis about the 1# nonmetallic inclusion；（c） EDS analysis about the 2# nonmetallic inclusion；（d） EDS analysis about the 3# nonmetallic inclusion

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图 5 S含量对钢中MnS析出行为的影响

Fig 5. Influence of S content on precipitation behavior of MnS in steel

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图 6 N含量与MnS、Ti（C, N）析出关系：（a） N含量0.002%；（b） N含量0.004%；（c） N含量0.006%；（d） N含量0.008%

Fig 6. Relation of N content and MnS, Ti（C, N） precipitation：（a）N content for 0.002%；（b） N content for 0.004%；（c） N content for 0.006%；（d） N content for 0.008%

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图 7 复合夹杂物变形示意：（a）复合夹杂物轧制过程中的变形；（b）拉伸过程中破碎

Fig 7. Deformation of the complex inclusion：（a）complex inclusion deformation illustration during rolling process；（b）crushing illustration during deformation

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图 8 S含量与伸长率关系

Fig 8. Relation of S content and tensile elongation

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表 1 试验钢的化学成分

Table 1 Chemical compositions of tested steel

元素 C Mn S P Si Ti N Als

含量 0.05~0.10 1.0~1.2 ≤0.030 ≤0.030 0.35~0.50 0.04~0.06 ≤0.008 0.015~0.035

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表 2 钢中夹杂物分析

Table 2 Analysis of inclusions in steel

类型 A类 B类 C类 D类 D（TiN）

级别/（细系） 2.0 0.5 0 1.0 1.5
级别/（粗系） 0.5 0 0 0.5 0.5

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参考文献(21)

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1 模糊综合评判模型
1.1 确定评价等级和评价因子
1.2 模糊综合评判模型
1.3 确定隶属度函数
2 逻辑回归模型确定权重
2.1 逻辑回归模型
2.2 SPSS 运行求解回归系数
2.3 回归系数转化为权重
3 实例运算
4 结束语

元素	C	Mn	S	P	Si	Ti	N	Als
含量	0.05~0.10	1.0~1.2	≤0.030	≤0.030	0.35~0.50	0.04~0.06	≤0.008	0.015~0.035

类型	A类	B类	C类	D类	D（TiN）
级别/（细系）	2.0	0.5	0	1.0	1.5
级别/（粗系）	0.5	0	0	0.5	0.5

热轧含钛低合金高强钢板断口分层机理研究

通讯作者: 杨丽（1983— ）, 副教授, 从事冶金、轧钢专业教学和科研工作。 E-mail： tsyangli2009@163.com

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