Alloy188高温镍合金钢的热处理主要包括固溶处理和时效处理
标题：Alloy188高温镍合金钢：性能、制作工艺与热处理Alloy188高温镍合金钢是一种高性能的金属材料，因其出色的耐高温、耐腐蚀和耐磨损性能而备受关注。本文将详细介绍Alloy188的特性、制作工艺、推荐使用方法、热处理方式以及总结。
一、特性
Alloy188高温镍合金钢的主要特性是其高熔点（约在820℃），优异的抗高温氧化和腐蚀性能，以及良好的耐磨损和机械强度。由于其高熔点特性，它也适用于需要长时间保持高温的工作环境。同时，由于其化学成分和结构特性，使其具有良好的耐腐蚀性，能有效抵抗强酸、强碱甚至化学腐蚀剂的侵蚀。另外，它的硬度高、耐磨性好，因此在许多需要承受高强度磨损的场合有着广泛应用。
二、制作工艺
Alloy188高温镍合金钢的主要制作工艺包括熔炼、铸造、热处理等步骤。熔炼阶段主要是将各种原材料混合并熔化，以确保合金成分的均匀性。铸造阶段则是将熔融的合金倒入模具中，形成所需形状的零件。热处理则是通过控制温度和时间，使合金达到最佳的机械性能和耐腐蚀性能。
三、推荐使用方法
Alloy188高温镍合金钢适用于各种需要承受高温、腐蚀和磨损的工作环境，如高温炉、发动机、化学处理设备等。在实际使用中，我们建议采用正确的热处理方式以保证最佳性能，并注意保持其表面洁净以防止腐蚀。
四、热处理方式
Alloy188高温镍合金钢的热处理主要包括固溶处理和时效处理。固溶处理主要是将合金加热到一定温度，使合金中的强化元素充分溶解，然后快速冷却，以得到单相组织。时效处理则是将经过固溶处理的合金加热到一定温度并保持一段时间，使析出的强化元素充分时效强化后冷却，以提高合金的强度和耐腐蚀性能。
总结：Alloy188高温镍合金钢具有出色的高温性能和耐腐蚀性能，适用于需要承受高温、腐蚀和磨损的工作环境。通过正确的制作工艺和热处理方式，可以充分发挥其性能，提高工作效率和设备寿命。在实际应用中，我们需要根据具体工作环境和要求选择合适的热处理方式，以保证最佳的性能表现。
GH3230高温合金氩弧焊接接头的安排与高温功能
导言
GH3230高温合金是我国新研制的一种镍基变形高温合金，其化学成分简略，具有高强度、可焊接、抗氧化等特色，首要用于制作发动机燃烧室的混合器。1956年，我国研制成功了用于航空涡轮发动机燃烧室和加力燃烧室的第种高温合金GH3030，跟着我国航空发动机的开展，对其高温力学功能的要求也逐步提高。GH3230高温合金是在GH3030合金的基础上，加人了较多的钨进行固溶强化开展来的，具有史高的使用温度和史好的高温力学功能.在航空工业中，高温合金首要用于涡轮发动机的高温构件，如燃烧室、涡轮盘和片、机匣、扩散器和加力燃烧室等，执役状态下这些构件通常呈现高温拉伸和高温蠕变破坏，而这些破坏经常是构件开裂失效的首要原因.这类高温构件经营需要选用各种不同的焊接工艺进行连接，不同工艺的焊接接头其高温力学功能也会不同，国内外研究学者也对此进行了相关研究40，但是GH3230高温合金在这方面的研究几乎没有，缺少相应的根本功能参数。因而，作者选用钨极氩弧焊对GH3230高温合金进行焊接，并研究了焊接接头的显微安排和高温功能。
试样制备与实验办法
实验材料为冷轧并经规范固溶热处理的GH3230高温合金板材，其化学成分如表1所示，板厚为0.8mm。焊接用焊丝为HGH 3230专用焊丝，直径为2.0~2.5mm。选用钨极氩弧焊进行焊接，钨极直径为2.0~2.5mm，焊接电流为80~90A，维护气体(氩气) 流量为12~15L·min-。
焊后接头进行固溶热处理：真空(1.5×10Pa)中(1120士10) C下保温10~15min， 然后空冷。最后进行冲压校形。带焊缝的高温拉伸试样、高温蠕变试样的形状及尺度共同，如图1所示。另外对母材也进行了同样的高温实验，试样的形状及尺度与带焊缝的试样相同。按航空规范HB5195-1995《金属高温拉伸试
验办法》在CSS 2910型拉伸蠕变实验机上对焊接接头和母材进行高温拉伸实验，焊缝坐落试样中间，
实验温度为927℃。按航空规范HB5151-1996金属高温拉伸蠕变实验办法》在CSS-2910型拉伸
渐变实验机上对焊接接头进行高温蠕变实验，焊缝坐落试样中间， 实验温度为927C， 应力为62MPa。
以上测试成果均取6次平均值。选用日立S-570型扫描电镜(SEM) 观察拉伸断口的描摹； 选用JSM-6360LV型光学显微镜观察焊接接头的显微安排， 所用腐蚀剂为HCI、H NO、H，O体积比为10：1∶10的溶液。
2 实验成果与评论
2.1
高温功能
从表2中能够看出，GH3230高温合金氩弧焊接接头的高温抗拉强度略低于母材的，断后伸长率和断面缩短率虽然比母材的低，但仍较高，GH3230高温合金氩弧焊接接头在高温下的蠕变寿命略高于母材的，约为同等条件下母材的116%，高温蠕变试样的开裂位置坐落近熔合区的热影响区，这阐明焊接接头的强度与母材的相近
2.2断口描摹
实验发现GH3230高温合金母材及氩弧焊接接头试样在高温拉伸及高温蠕变时均有颈缩现象，并且母材的颈缩现象更为显着。表2中数据也反映了这一点，母材和焊接接头的断面缩短率均大于断后伸长率，阐明母材和焊接接头在高温拉伸中均有颈缩现象.从图2中能够看出，GH3230高温合金氩弧焊接接头的高温拉伸试样断口描摹与母材的根本相同，都为深韧窝，属韧性开裂。
3 结 论
(1)GH3230高温合金氩弧焊接接头在927C下的抗拉强度为244MPa.与母材的相当， 且它们的塑性也较接近：母材与接头的高温拉伸断口均为深韧窝描摹。层之间的粘着效应引起的剪切开裂的成果，材料迁
移并不显着，表明涂层磨损以粘着磨损机理为主，处于细微粘着磨损。PCPS与传统软质层状结构固体光滑材料如石墨、二硫化钼等不同，它是一种呈圆球形、内部高度交联的硬质聚磷腈衍生物，具有较高的强度，在涂层中以点接触完成高承载，使得粘着冲突阻力减小，同时提供抗粘着磨损功效，从而下降磨损。另一方面PCPS微球的填充对环氧树脂基体起到增强效果，提高了涂层抗塑性变形的才能，使钢环冲突副与环氧树脂之间的粘着效果削弱，起到减摩耐磨的效果。此外， PCPS微球规则的圆球外形和较高的强度在冲突初期充当了相似“翻滚体”的角色，必定程度上发挥了减摩效果.
3 结 论
(1)以六氯环三磷腈为原料组成得到粒径为493nm、大小均匀、呈圆球规则形状的非晶状聚三磷腈-砜微球，其对环氧树脂填充量不超过3%(质量分数)时涣散均匀，未见团聚。
(2)聚环三磷腈-砜微球使环氧树脂涂层的冲突因数和磨损量均明显下降， 并随PCPS含量的增多呈先下降后略微增大的规则； PCPS质量分数为3%时，复合涂层的冲突因数最低，约为0.37，比纯环氧树脂涂层下降近一半，磨损量也最低，达1.8×10-mm，仅为纯环氧树脂涂层的40%。
(3)聚环三磷腈-砜微球/环氧树脂复合涂层的滑动磨损以粘着磨损机理为主。
BP神经网络在GH5188高温合金中的应用
导读：采用Gleeble-3500热模拟试验机对GH5188高温合金试样进行热压缩试验，研究其在应变速率为0.001~0.1 s-1和变形温度在1 000~1 150 ℃时的热变形行为；建立了基于BP神经网络本构模型，并验证了所建本构模型的可靠性，最后基于误差计算分析了BP神经网络本构模型的精度。结果表明：温度和应变速率对GH5188合金流变应力的作用效果都十分明显，随着压缩温度升高和应变速率降低，GH5188合金流变应力明显减小。经定量误差计算分析，BP神经网络本构模型应力预测偏差值在10%以内的数据点占97.92%，BP神经网络模型能准确的预测GH5188高温合金的高温流变应力。
GH5188合金作为一种钴基高温合金，固溶强化后具有良好的耐腐蚀、耐高温和耐氧化性能，在航空发动机涡流板、燃烧室内壁、外壁、冷却环等高温部件中应用已经十分广泛。GH5188高温合金作为一种密度高、强度大和难变形的材料，常温下很难加工成形，其塑性成形加工一般在高温下进行。目前对于GH5188合金的本构关系研究还十分有限，因此，研究GH5188高温合金热变形行为对其塑性加工成形具有重要的指导意义。
目前，针对不同材料合金的本构关系已经展开了大量的研究，钛合金、铝合金和高温合金等金属材料大多采用Arrhenius型本构模型，但传统的本构模型只能单一描述某一应变下的应力关系，并不能准确的体现出应变等参数对合金热变形行为的影响，而且由于合金材料热变形过程中工艺参数之间是相互影响的，若考虑热压缩过程中应变参数的影响而采用Arrhenius型应变补偿本构模型，要精确计算不同应变下的应力关系，所需的计算量较大，且计算出的本构预测结果也并不理想。近年来，BP神经网络在预测数值方面也有较为广泛的应用。BP神经网络具有强大的非线性映射能力，适合解决合金材料应力随温度、应变速率和应变量之间的非线性问题；同时BP神经网络还具有高度自学习、自适应和容错能力，能够通过学习提取出输入、输出数据间的合理关系，在非线性系统建模、预测预报等方面具有广阔的应用前景。
试验原材料为φ85 mm的GH5188合金棒材，从棒材上用线切割切取5 mm×5 mm片状试样进行成分分析，其化学成分见表1。从棒状上用线切割切取φ10 mm×15 mm的热压缩试样，采用Gleeble-3500热模拟压缩机对GH5188合金圆柱试样进行压缩。压缩时先在试样中间位置焊上热电偶，以便后续收集温度、应力和应变等数据。为了控制压缩过程的摩擦，装夹时在圆柱试样两端涂抹高温润滑油并垫上石墨片。然后将每个试样以相同的加热速度3 ℃/s分别加热升温至压缩温度（1 100、1 050、1 100和1 150 ℃），再将每个试样保持加热温度300 s使试样受热均匀，最后对试样分别以不同的应变速率（0.001、0.01、0.1 s-1）进行热压缩，总试验数据为12组，总变形量为50%，对应真应变为0.69，每一次热压缩过程中维持一定的应变速率和温度。并将试样经镶嵌、打磨和抛光，然后采用腐蚀剂（CuSO4、HCl、C2H5OH配比为2 g:10 mL:10 mL），腐蚀后采用金相显微镜和扫描电镜进行微观组织观察，其形貌组织见图1。可以看出，合金基体相为γ相的细晶组织，有大量细小块状的白亮相和灰色相，白亮相主要为M23C6，灰色相为M6C。
（a）低倍 （b）高倍
图1 GH5188合金的原始组织
表1 GH5188的化学成分
2 试验结果及分析
2.1 流变应力曲线
GH5188合金在不同条件下真实应力-应变曲线见图2。可以看出，在同一温度下，其流变应力值大小随应变速率的降低而急剧增大，这是由于压缩时间与应变速率成反比，应变速率大，则压缩时间短，导致合金内部位错运动时间缩短，从而导致合金内部位错的增值速度明显增大，位错阻力增大，最终表现为应力增大[14]。在同一应变速率下， GH5188合金流变应力值大小随温度的降低而有所增大，这是因为变形温度的升高，合金内储存的能量越大，对合金的软化效应有一定的增强，有利于动态再结晶与动态回复，加工硬化大大减弱，最终导致了流变应力的降低[15]。另外在图2b和2d中0.01s-1曲线后期有上翘趋势，这是因为随着热压缩的进行，试样端面变大，导致夹头与试样的接触面增大，同时后期润滑油作用也大大减弱，导致变形抗力增加，最终导致曲线上翘。
总体而言，GH5188高温合金不同条件下的流变应力-应变变化规律比较相似，呈动态再结晶特征，在开始塑性变形阶段，由于合金变形速度较快，变形量迅速增加，位错运动的大量增值，导致加工硬化程度远远大于其软化程度。最终流变应力呈流变应力呈现稳态流动特征，稳态流动的实质是位错增殖引起的应变硬化和位错之间的相互销毁及重排引起的软化之间达到动态平衡。
图2 GH5188高温合金真应力-应变曲线
(a)1 000 ℃ (b)1050 ℃ (c)1100 ℃ (d)1 150 ℃
2.2 GH5188高温合金BP神经网络本构模型
综合考虑应力应变本构关系以及BP神经网络的非线性建模原理，常采用三层BP神经网络结构。输入层包含3个节点对应变形温度、应变速率和应变3个因素，而输出层只有1个节点，对应合金流动应力；隐含层节点数目可根据实际情况调整，通常情况下取输入层的两倍，过少的隐含层节点数会造成训练后的网络不够丰富，不能精准识别未参与训练的样本，而隐含层节点数量太多会很大程度在加长网络学习的时间，同时也会加大网络训练的误差。图3为神经网络结构图。
图3 BP神经网络结构
由于BP神经网络建模十分复杂，因此对其训练精度提出了更高的要求，为了使预测的结果误差较小，必须每次根据训练得到的和预想的结果比较，如果误差较大，适当地修改各个神经元之间的阀值和连接权值。
由于BP神经网络输入节点的数据之间差值较大，在调整隐含层到输入层的权值时就变得十分复杂，因此而降低BP神经网络的预测精度。BP神经网络训练过程中，三个层间依次选择tansig、purelin函数进行数据之间的传递，为提高BP神经网络的精度、计算速度以及减小BP算法的迭代次数，采用L-M算法的trainlm函数对训练时BP算法进行优化。设定目标迭代次数为3 000，目标误差为10-5，学习速率为0.3。
2.3 结果及分析
采用GH5188合金在圧缩温度1 000~1 150 ℃，应变速率为0.001~0.1 s-1时的试验数据作为网络训练样本，并将试验数据划分为网络测试和训练数据，表2为GH5188高温合金样本划分结果，T、C分别表示网络测试和训练数据。
表2 GH5188合金样本划分
不同条件下的BP模型预测值与试验数据的真实应力-应变对比见图4。可以看出，通过BP神经网络建立的合金的本构模型，其预测应力值与试验所测值偏差不大，变化趋势也接近一致，因此所建GH5188高温合金BP神经网络本构模型是可靠的。
采用模型相关系数R和平均相对误差E对GH5188合金BP预测模型的精确度进行定量分析。将试验值与由BP本构方程计算出的预测值按照上式计算，对BP得到预测值和试验值进行整理后作出对比图，结果见图5。BP模型相关系数R为0.99695，平均相对误差E为4.19%，其中预测偏差值在10%以内的数据点占97.92%。说明建立的GH5188高温合金BP神经网络本构模型具有较高的精度，能准确的预测GH5188高温合金的高温流变应力。
图4 BP神经网络本构模型试验值与预测值对比
图5 GH5188高温合金BP预测值与试验值相关性分析
3 结论
（1）温度和应变速率对GH5188合金流变应力的影响效果十分明显，压缩温度越高和应变速率越低，GH5188合金流变应力就越小，同时软化效应也较为明显，在低应变下GH5188高温合金流变曲线就能达到稳态流动特征。在应变速率为0.01 s-1，变形温度为1 050和1 150 ℃条件下，GH5188合金流变应力随着应变的增大略微增大。
（2）建立了基于BP神经网络GH5188高温合金本构模型，其应力试验值和预测值的变化趋势基本一致，验证了所建模型的可靠性。BP神经网络本构应力预测偏差值在10%以内的数据点占97.92%，BP神经网络本构模型能准确的预测GH5188高温合金的高温流变应力。
来源：何龙，张冉阳，赵刚要，等.基于BP神经网络的GH5188高温合金本构模型[J].特种铸造及有色合金，2021,41（2）：223-226.