![]() 原標題:基于試驗設計的壓鑄汽車橫梁結構件熱處理工藝開發及應用 摘要:介紹了使用AlSi10MnMg合金材料的試棒進行固溶和時效T7熱處理,通過minitab實驗設計和響應優化工具得出熱處理工藝參數與鑄件力學性能的影響關系模型以及最優熱處理工藝參數,并通過高真空壓鑄汽車橫梁結構件的本體切片驗證確認最優參數組合的有效性。 隨著新能源電動汽車技術發展,車身結構件趨向于大型化、薄壁化、高強度、高韌性。這些結構件多使用鋁合金,使用高真空壓鑄成形,最后經過熱處理得到輕量化和高強度于一體的結構件產品。減震塔、縱梁、橫梁等車身結構件的壓鑄和熱處理工藝有了大量的研究。研究表明,壓鑄件的力學性能與材料成分、內部氣孔、熱處理工藝之間有著復雜的關系,如在一定的溫度條件下,適當提高固溶溫度可以提高屈服強度,但卻使產品表面氣泡增多。不同組合的熱處理工藝和壓鑄件本身取樣都存在不穩定的問題。因此,需要把合金成分、內部品質盡量固定下來去研究不同熱處理工藝參數對壓鑄件力學性能的影響關系,并明確具體的關系模型公式。 AlSi10MnMg鋁合金擁有良好的鑄造性能和力學性能,在薄壁、復雜的汽車結構零件上被廣泛應用,本課題結合一款汽車橫梁結構件熱處理工藝開發,系統介紹使用同一壓鑄批次的標準試棒,在實際熱處理設備和產品可控的固溶、時效溫度和時間(生產效率)間,通過試驗設計及優化,整理出最優的熱處理工藝參數,為新產品熱處理工藝方案開發提供參考。 1、產品基本介紹 橫梁結構件使用44 000 kN壓鑄機配合高真空進行壓鑄。考慮其結構復雜,內部品質的致密度和含氣量對試樣本體的力學性能影響較大,所以試樣本體需要取自于其水尾、中部和水口位附近。試樣本體通過線切割而成,見圖1。 試驗用的試棒為A型拉伸試樣見圖2。試棒與壓鑄件同一批次壓鑄,不能彎曲和矯直。
圖1:本體試樣尺寸示意圖
圖2:拉伸試棒尺寸示意圖 為了保證試棒和壓鑄件熱處理工藝的一致性,需要一起放在同一熱處理工裝上,在熱處理連續爐進行熱處理,使用萬能拉伸試驗機進行力學性能測試。力學性能要求見表1。
表1:鑄態下試樣本體和試棒的力學性能要求 2、試驗設計和分析優化 2.1 試驗設計 在材料成分一定的前提下,壓鑄件內部含氣量與力學性能呈反比關系, T7比T5,T6熱處理力學性能更優。所以通過Minitab軟件使用兩水平(固溶溫度、固溶時間、風淬、時效溫度、時效時間)設計,對T7熱處理工藝范圍內設計變量見表2。
表2:T7熱處理試驗設計變量兩水平值設置 為了充分研究各個熱處理參數的交互作用對力學性能的影響,采取了五因子兩水平的全因子設計,且為了了解相互的彎曲位置,還進一步選用CCD中心復合試驗設計,所有的因子項均不混淆,見表3。
表3:全因子試驗設計 為了減少產品和熱處理工裝位置對試驗結果的影響,直接使用同一批次的A型試棒進行不同熱處理試驗參數組合進行試驗,萬能拉伸試驗機測出的力學性能結果見表4。
表4:全因子試驗設計方案和力學性能 2.2 試驗分析 使用Minitab分別對抗拉強度、屈服強度和伸長率進行所有項的因子分析,得出對各力學性能的Pareto圖見圖3~圖5,但因子分析結果均沒有出現P值,需要按Pareto圖進行模型精簡,騰出自由度并計算出殘差誤差,從而計算出P值。對抗拉強度只保留了D、A、C、E以及AE交互;對屈服強度只保留了D、A、C、E、AB、B;對伸長率只保留了E、B;另外從圖3和圖4可知時效溫度D對抗拉強度和屈服強度影響最大,其次是固溶溫度A,從圖5可知時效時間E和固熔時間B對伸長率影響最大。
圖3:所有項對抗拉強度響應Pareto圖
圖4:所有項對屈服強度響應Pareto圖
圖5:所有項對伸長率響應Pareto圖 2.3 試驗優化 因原試驗是包含了中心點的全因子兩水平實驗也得不到P值,精簡模型后發現屈服的彎曲殘差誤差P為0,小于0.05,判斷為曲面效果顯著,但不清楚是那個因子產生這種曲面關系,所以整體模型還需要進一步修改,在保留中心點的前提下增加軸點,增加的熱處理參數及力學性能見表5。
表5:增加軸點的實驗設計方案和力學性能結果 加了軸點數據后,繼續用minitab對數據進行響應曲面分析,把P大于0.05的進行刪減精簡得出各項力學性能的回歸模型如下: 抗拉強度=-197+0.801*固溶溫度-0.0367*固溶時間+5.29*風淬+0.527*時效溫度+2.021*時效時間- 0.001645*時效溫度*時效溫度-0.00448*固溶溫度*時效時間-0.0375 固溶時間*風淬 屈服強度=-236.8+0.453*固溶溫度+1.459*固溶時間+0.2926*時效溫度-0.00610*固熔時間*固溶時間 伸長率=21.62+0.02780*固溶時間-0.04616*時效時間 響應優化參數見表6,可以看出對抗拉強度、屈服強度、伸長率進行望大處理,下限設為試棒力學性能要求的最小值,目標為各自的上限,最后得出最終精化模型的多響應優化見圖6。
表6:響應優化參數
圖6:多響應預測圖 由圖6可知,雖然精簡模型后減少了很多不顯著的交互作用因子,提高了整體的復合合意性,但同樣會把可預測的熱處理參數范圍大大壓縮,一般定義復合合意性大于0.85以上認為預測是有效的,所以該實驗優化結果存在預測范圍不大的不足之處。預測圖只可以用于最優參數組合,即固溶溫度為483 ℃、固溶時間為125 min,風淬風量調至最大,時效溫度為240 ℃、時效時間為69 min。在下一輪試驗中,可以適當增大各因子的水平差異,加大試驗設計因子分析范圍。 2.4 試驗驗證 最后,使用2件(A,B)橫梁結構件產品和3條A型試棒(1#,2#,3#)用最優的熱處理參數進行生產驗證,按圖1位置(編號①、②、③)對產品進行取本體切片和拉伸,萬能拉伸試驗機測出的力學性能結果見表7。
表7:熱處理最優參數本體切片和試棒力學性能結果 從表7可以看出,試棒的力學性能和試驗設計優化的預測值接近,可以認為模型是有效的,具有預測指導意義。另外試棒和本體切片都滿足產品的力學技術要求,且抗拉強度和伸長率顯著超過要求,可以結合實際生產節拍優化、節能降耗、提高產品外觀質量等需求進一步優化。 3、結論 (1)在T7熱處理工藝和材料成份相同條件下,可以用內部質量更加穩定的試棒進行更加準確的力學性能測試試驗,避免了實際產品因不同位置內部質量致密性不一致而力學性能的差異。 (2)T7熱處理工藝條件多,交互作用影響明顯,在條件允許前提下,盡量使用兩水平全因子實驗設計,從而有效識別不顯著的因子項,從而提高分析的準確性。 (3)從兩水平的全因子實驗數據分析來看,時效溫度對抗拉強度和屈服強度影響最大,其次是固溶溫度,而時效時間和固溶時間對伸長率影響最大。 (4)精簡模型后發現彎曲殘差誤差P為0,從而識別出各熱處理參數因子對力學性能存在曲面關系,這時就需要增加軸點,增加試驗組合通過曲面響應優化得出可信的模型。 (5)用響應優化的最優熱處理參數組合生產出的產品和試棒,和預測的力學性能差異不大,進一步確認模型的可信程度。
文章作者 本文來自:《特種鑄造及有色合金》雜志2021年第41卷第11期 |