一种铜管轧制和冷却过程中参数模拟方法及其验证方法

摘要

本发明公开了一种铜管轧制和冷却过程中参数模拟方法及其验证方法，属于金属制造研究领域。本发明旨在通过获取轧制和冷却过程中铜管件某位置晶粒大小和分布情况检验对应位置所经历温度变化过程(即热循环曲线)。利用ABAQUS建立数值仿真模型，按照数值模拟得到的热循环曲线对铜管件进行热模拟实验，对热模拟后的铜管件进行金相实验，通过对比分析铜管件成品和铜管件试品的金相组织，间接的验证数值模拟的准确性，并得到相应的参数模拟方法，甚至以此模拟方法间接得到轧件的温度场分布情况。

权利要求

1.一种铜管轧制和冷却过程中参数模拟方法的验证方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤 1，参数获取

获得经过轧制、冷却过程的铜管件成品，在金相试样轴向中间平面选取外表面上第一点（1）、第五点（5）、第九点（9）及内表面上第四点（4）、第八点（8）和第十二点（12）六个数据点为金相观测点，其中第一点（1）、第四点（4）、第九点（9）和第十二点（12）位于纵向，第五点（5）和第八点（8）位于横向，使用金相显微镜分别对上述第一点（1）、第四点（4）、第五点（5）、第八点（8）、第九点（9）和第十二点（12）六个观测点进行观测，并分别拍摄分布合理的金相晶粒组织照片，在矩形金相视场内利用截距法计算得到金相试样对应位置处各截线上的平均晶粒线密度α1，并获取此铜管件成品在轧制、冷却过程中的工厂生产工艺参数；

步骤 2，仿真模型建立

根据步骤 1 获取的参数，在 ABAQUS 上建立轧制、冷却过程中的仿真模型，并确定模拟参数；输入参数并进行动态模拟，得到铜管件轧制和冷却过程的温度变化云图，分别提取第一点（1）、第四点（4）、第五点（5）、第八点（8）、第九点（9）和第十二点（12）六个金相观测点的温度变化曲线，给出各个金相观测点的热循环曲线；

步骤 3，模拟过程

利用Gleeble热模拟机按照步骤2获得的热循环曲线分别对铜管件试品进行热模拟实

验，按照第一点（1）的热循环曲线模拟的铜管件试品记为第一试件（1），按照第四点（4）的热循环曲线模拟的铜管件试品记为第四试件（4），按照第五点（5）的热循环曲线模拟的铜管件试品记为第五试件（5），按照第八点（8）的热循环曲线模拟的铜管件试品记为第八试件（8），按照第九点（9）的热循环曲线模拟的铜管件试品记为第九试件（9），按照第十二点（12）的热循环曲线模拟的铜管件试品记为第十二试件（12），再参照步骤1处理金相试样和测量平均晶粒线密度的方法对六个铜管件试品进行金相实验前的处理和观测，拍摄分布合理的金相晶粒组织照片，分别计算每个铜管件试品的平均晶粒线密度α2；

步骤 4，验证过程

设定晶粒容差率，比较步骤 1 中的平均晶粒线密度 α1 与步骤 3 中的平均晶粒线密度 α2 的误差δ，并将误差δ与晶粒容差率比较，若误差δ小于晶粒容差率，则证明仿真模型和模拟参数准确；若误差大于晶粒容差率，则证明则证明仿真模型和/或模拟参数不准确。

2.根据权利要求1所述的一种铜管轧制和冷却过程中参数模拟方法的验证方法，其特征在于：所述金相实验中需对铜管件进行铜管处理，观测并拍摄铜管件的组织图片，判断金相组织分布是否合理，若铜管件组织分布不合理，则重新进行铜管处理并再次观测和拍摄组织的图片，若铜管件组织分布合理，则指定晶粒度测量线段并计算平均晶粒线密度。

3.根据权利要求2所述的一种铜管轧制和冷却过程中参数模拟方法的验证方法，其特征在于：所述铜管处理包括使用粗砂纸和细砂纸磨光铜管件平面、使用抛光机对铜管件金相面进行抛光，使用化学试剂侵蚀铜管件金相面。

4.一种铜管轧制和冷却过程中参数模拟方法，其特征在于：在权利要求1-3 任一项权利要求所述的一种铜管轧制和冷却过程中参数模拟方法的验证方法中，若误差大于晶粒容差率，则证明仿真模型和/或模拟参数不准确，修改步骤 2 中的仿真模型和/或模拟参数，然后进行步骤 3-4。

说明书

一种铜管轧制和冷却过程中参数模拟方法及其验证方法

技术领域

[0001] 本发明属于金属制造研究领域，涉及一种铜管轧制和冷却过程中参数模拟方法及其验证方法。

背景技术

[0002] 在铜管轧制和冷却的实际生产过程中，为了保证生产安全，轧机是一个封闭的工作空间，为了防止轧件从轧头伸出后在空气中氧化造成表面不光亮，冷却水套也是一个密闭的空间，再加上轧件在整个轧制和冷却过程中是一个运动的过程，因此很难通过测温实验直接测得轧制和冷却过程中轧件的温度分布，而现有技术中存在利用软件分析来获得轧件内表面的温度数据，由于在软件分析过程无法验证分析过程的准确性，所以通过软件分析得到的温度数据难以直接替代实验得到的数据；也无法直接进行对比分析。

发明内容

[0003] 本发明提供了一种铜管轧制和冷却过程中参数模拟的方法及其验证方法，旨在通过获取轧制和冷却过程中铜管件某位置晶粒大小和分布情况检验对应位置所经历温度变化过程(即热循环曲线)。利用ABAQUS建立数值仿真模型，按照数值模拟得到的热循环曲线对铜管件进行热模拟实验，对热模拟后的铜管件进行金相实验，通过对比分析铜管件成品和铜管件试品的金相组织，间接的验证数值模拟的准确性，并得到相应的参数模拟方法，甚至以此模拟方法间接得到轧件的温度场分布情况。

[0004] 本发明是通过以下技术方案实现的：一种铜管轧制和冷却过程中参数模拟的验证方法，其特征在于，包括如下步骤：

[0005] 步骤1，参数获取

[0006] 获得经过轧制、冷却过程的铜管件成品，进行金相实验测定其晶粒度α1，并获取此铜管件成品在轧制、冷却过程中的工厂生产工艺参数；

[0007] 步骤2，仿真模型建立

[0008] 根据步骤1获取的参数，在ABAQUS上建立轧制、冷却过程中的仿真模型，并确定模拟参数；

[0009] 步骤3，模拟过程

[0010] 选择铜管件试品，按照步骤2建立的仿真模型模拟得到的热循环曲线进行热模拟试验，然后进行金相实验测定铜管件试品的晶粒度α2；

[0011] 步骤4，验证过程

[0012] 设定晶粒容差率，比较步骤1中的晶粒度α1与步骤3中的晶粒度α2的误差δ，并将误差δ与晶粒容差率比较，若误差δ小于晶粒容差率，则证明仿真模型和模拟参数准确；若误差大于晶粒容差率，则证明则证明仿真模型和/或模拟参数不准确。

[0013] 进一步技术方案在于，所述金相实验中需对铜管件进行铜管处理，观测并拍摄铜管件的组织图片，判断金相组织分布是否合理，若铜管件组织分布不合理，则重新进行铜管处理并再次观测和拍摄组织的图片，若铜管件组织分布合理，则指定晶粒度测量线段并计算晶粒线密度。

[0014] 进一步技术方案在于，所述铜管处理包括使用粗砂纸和细砂纸磨光铜管件平面、使用抛光机对铜管件金相面进行抛光直至铜管件金相面光亮如铜镜一般，使用化学试剂侵蚀铜管件金相面。

[0015] 本发明还提供了技术方案：一种铜管轧制和冷却过程中参数模拟的方法，其特征在于：在上述所述的一种铜管轧制和冷却过程中参数模拟的验证方法中，利用验证过程中误差与设定容差率比较，确定仿真模型以及仿真模型内的模拟参数；

[0016] 其中，若误差δ小于晶粒容差率，则证明仿真模型和/或模拟参数准确；若误差大于晶粒容差率，则证明仿真模型和/或模拟参数不准确，然后调整仿真模型和/或模拟参数，再次获得模拟过程中铜管件试品的晶粒度并经过验证过程，重复循环验证过程、调整过程，直到在验证过程中证明仿真模型和模拟参数准确。

[0017] 进一步技术方案在于，其包括如下步骤：

[0018] 步骤1，参数获取

[0019] 获得经过轧制、冷却过程的铜管件成品，进行金相实验测定其晶粒度α1，并获取此铜管件成品在轧制、冷却过程中的工厂生产工艺参数；

[0020] 步骤2，仿真模型建立

[0021] 根据步骤1获取的参数，在ABAQUS上建立轧制、冷却过程中的仿真模型，并确定模拟参数；

[0022] 步骤3，模拟过程

[0023] 选择铜管件试品，按照步骤2建立的仿真模型进行模拟，然后进行金相实验测定铜管件试品的晶粒度α2；

[0024] 步骤4，验证过程

[0025] 设定晶粒容差率，比较步骤1中的晶粒度粒度α1与步骤3中的晶粒度α2的误差δ，并将误差δ与晶粒容差率比较，若误差δ小于晶粒容差率，则证明仿真模型和模拟参数准确，此方法对铜管轧制和冷却过程中参数模拟结束；若误差大于晶粒容差率，则证明则证明仿真模型和/或模拟参数不准确，修改步骤2中的仿真模型和/或模拟参数，然后进行步骤3-4。

[0026] 由于采用上述技术方案，本发明可以达到的有益效果：本发明利用热模拟试验和金相实验结合，分析铜管件的微观组织，利用实际生产的铜管件成品与模拟实验的铜管件试品进行比较，可以轻而易举的验证相关的仿真模型的准确性，并获得相应的参数模拟方法，以及通过模拟方法间接获得铜管轧制和冷却过程的的温度分布。

附图说明

[0027] 图1是本发明参数模拟的方法流程框图；

[0028] 图2是本发明中晶粒度测定的流程框图；

[0029] 图3是本发明铜管件成品的观测点示意图；

[0030] 图4是本发明铜管件成品观测点微观组织结果；

[0031] 图5是本发明中截距法测晶粒度的线段选取位置示意图；

[0032] 图6是本发明铜管件试品模拟提取点的热循环曲线；

[0033] 图7是本发明铜管件试品观测点微观组织结果；

具体实施方式

[0034] 下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步描述：

[0035] 本发明阐述了一种铜管轧制和冷却过程中参数模拟的验证方法，其包括如下步骤：

[0036] 步骤1，参数获取

[0037] 获得经过轧制、冷却过程的铜管件成品，进行金相实验测定其晶粒度α1，并获取此铜管件成品在轧制、冷却过程中的工厂生产工艺参数；

[0038] 步骤2，仿真模型建立

[0039] 根据步骤1获取的参数，在ABAQUS上建立轧制、冷却过程中的仿真模型，并确定模拟参数；

[0040] 步骤3，模拟过程

[0041] 选择铜管件试品，按照步骤2建立的仿真模型模拟得到的热循环曲线进行热模拟试验，然后进行金相实验测定铜管件试品的晶粒度α2；

[0042] 步骤4，验证过程

[0043] 设定晶粒容差率，比较步骤1中的晶粒度α1与步骤3中的晶粒度α2的误差δ，并将误差δ与晶粒容差率比较，若误差δ小于晶粒容差率，则证明仿真模型和模拟参数准确；若误差大于晶粒容差率，则证明则证明仿真模型和/或模拟参数不准确。

[0044] 本发明实施例中，所述金相实验中需对铜管件进行铜管处理，观测并拍摄铜管件的组织图片，判断金相组织分布是否合理，若铜管件组织分布不合理，则重新进行铜管处理并再次观测和拍摄组织的图片，若铜管件组织分布合理，则指定晶粒度测量线段并计算晶粒线密度。

[0045] 本发明实施例中，所述铜管处理包括使用粗砂纸和细砂纸磨光铜管件平面、使用抛光机对铜管件金相面进行抛光直至铜管件金相面光亮如铜镜一般，使用化学试剂侵蚀铜管件金相面。

[0046] 本发明还阐述了一种铜管轧制和冷却过程中参数模拟的方法，其利用上述实施例中所述的一种铜管轧制和冷却过程中参数模拟的验证方法中，利用验证过程中误差与设定容差率比较，确定仿真模型以及仿真模型内的模拟参数；

[0047] 其中，若误差δ小于晶粒容差率，则证明仿真模型和/或模拟参数准确；若误差大于晶粒容差率，则证明仿真模型和/或模拟参数不准确，然后调整仿真模型和/或模拟参数，再次获得模拟过程中铜管件试品的晶粒度并经过验证过程，重复循环验证过程、调整过程，直到在验证过程中证明仿真模型和模拟参数准确。

[0048] 本发明实施例中，一种铜管轧制和冷却过程中参数模拟的方法，其包括如下步骤：

[0049] 步骤1，参数获取

[0050] 获得经过轧制、冷却过程的铜管件成品，进行金相实验测定其晶粒度α1，并获取此铜管件成品在轧制、冷却过程中的工厂生产工艺参数；

[0051] 步骤2，仿真模型建立

[0052] 根据步骤1获取的参数，在ABAQUS上建立轧制、冷却过程中的仿真模型，并确定模拟参数；

[0053] 步骤3，模拟过程

[0054] 选择铜管件试品，按照步骤2建立的仿真模型进行模拟，然后进行金相实验测定铜管件试品的晶粒度α2；

[0055] 步骤4，验证过程

[0056] 设定晶粒容差率，比较步骤1中的晶粒度粒度α1与步骤3中的晶粒度α2的误差δ，并将误差δ与晶粒容差率比较，若误差δ小于晶粒容差率，则证明仿真模型和模拟参数准确，此方法对铜管轧制和冷却过程中参数模拟结束；若误差大于晶粒容差率，则证明则证明仿真模型和/或模拟参数不准确，修改步骤2中的仿真模型和/或模拟参数，然后进行步骤3-4。

[0057] 本发明实施例中，结合附图对本发明进一步描述。在验证方法中，预先准备好的工厂生产的铜管件成品，其尺寸为Φ外50mm×Φ内44.6mm，该成品的选取位置是在铸态铜管经轧制和冷却水套之后；而进行仿真模拟的铜管件试品为铸态铜管坯，其尺寸为Φ外90mm×Φ内40mm，该试品的取样位置在铜管铸坯刚出结晶器且在轧制之前，铜管件试品的生产工艺参数与工厂生产的铜管件成品所使用铜管坯的生产工艺参数一致。图1所示为铜管轧制和冷却过程中数值模拟的验证方法的流程框图，主要包括如下步骤：

[0058] 步骤1，用线切割方法从铜管件成品上截取厚度为5mm的金相试样，由于铜管冷却过程中，冷却水受到重力的影响，同时受到冷却水套结构因素的影响，冷却水套内部不同位置对轧件的冷却能力有所差异，这就导致了轧件经过冷却水套冷却后得到的温度场分布的不均匀性，轧件某位置晶粒大小和分布情况与其对应位置所经历温度变化过程(即热循环曲线)紧密联系；因此在金相试样轴向中间平面选取如图3所示的点1、点4、点5、点8、点9、点12六个数据点为金相观测点，采用型号为500#、800#和1000#的粗砂纸对金相试样的金相面进行粗磨，然后采用型号为2000#、2500#和3000#的细砂纸对金相试样的金相面进行细磨，再使用机械抛光机对金相试样的金相面进行抛光，抛光的标准是金相试样的金相面光亮如铜镜一般，最后选用质量分数为10％的盐酸水溶液侵金相试样的金相面，直至在显微镜下能够看到较为理想的晶粒组织，使用Axiovenrt 200MAT型金相显微镜分别对上述点1、点4、点5、点8、点9和点12六个观测点进行观测，并分别拍摄如图4所示的分布合理的金相晶粒组织照片，在矩形金相视场内指定如图5所示的L1、L2、L3和L4四条线段，分别利用截距法计算得如表1所示的金相试样对应位置处各截线上的平均晶粒线密度α1如表1所示；

[0059] 步骤2，获取铜管件成品工厂生产工艺参数，在ABAQUS上建立铜管三辊轧制和冷却的仿真模型，输入参数并进行动态模拟，得到铜管件轧制和冷却过程的温度变化云图，分别提取点1、点4、点5、点8、点9和点12六个金相观测点的温度变化曲线，给出各个金相观测点的的热循环曲线如图6；

[0060] 步骤3，选择铜管件试品，利用Gleeble热模拟机按照步骤2获得的热循环曲线分别对铜管件试品进行热模拟实验，按照点1的热循环曲线模拟的铜管件试品记为试件1，按照点4的热循环曲线模拟的铜管件试品记为试件4，按照点5的热循环曲线模拟的铜管件试品记为试件5，按照点8的热循环曲线模拟的铜管件试品记为试件8，按照点9的热循环曲线模拟的铜管件试品记为试件9，按照点12的热循环曲线模拟的铜管件试品记为试件12，再参照步骤1处理金相试样和测量晶粒度的方法对六个铜管件试品进行金相实验前的处理和观测，拍摄如图7所示的分布合理的金相晶粒组织照片，分别计算每个铜管件试品的平均晶粒线密度α2如表1所示；

[0061] 步骤4，设定晶粒度容差率为10％，根据铜管件成品和铜管试件晶粒平均线密度计算误差δ如表1所示；

[0062] 表1铜管件成品和铜管件试品的晶粒平均线密度误差比较

[0063]

[0064] 线密度PL计算公式如公式(1)所示：

[0065]

[0066] 式中PL——单位长度上的晶粒数目，个/μm；

[0067] N——指定线段穿过的晶粒个数，个；

[0068] L——指定线段的长度，μm。

[0069] 晶粒线密度误差计算公式如公式(2)所示：

[0070]

[0071] 式中P铜管件成品——铜管件成品的晶粒平均线密度，个/μm；

[0072] P铜管件试品——铜管件试品的晶粒平均线密度，个/μm；

[0073] δ——晶粒线密度误差。

[0074] 铜管件成品金相实验结果如图4所示，沿轧件周向上外表面上点9晶粒最小，其次是点5，晶粒最大的是点1；轧件内表面上点12晶粒最小，其次是点8，晶粒最大的位置是点4。沿轧件径向上上部的点1晶粒比点4晶粒要小，轧件中部的点5晶粒比点8晶粒要小，轧件下部的点9晶粒比点12晶粒要小。铜管件试品金相实验结果如图7所示，从图7中可以看出，试件9经过热模拟后得到的晶粒组织效果最好，晶粒细小均匀，这和图4中点9位置处的晶粒组织大小相似；试件5的晶粒组织细小程度仅次于试件9，和图4中点5位置晶粒组织大小相似；
试件4经过热模拟后得到的晶粒组织效果最差，晶粒组织最为粗大，这和图4中点4位置处的晶粒组织大小相似。从热模拟试件微观组织结果直观上来看，图7中的试件1、试件8和试件
12的晶粒组织逐渐变得粗大，其晶粒组织大小依次对应于图4中的点1、点8和点12。

[0075] 从表1可知，最高晶粒度误差δ为8.94％，小于设定容差率10％，实验实测结果与模拟结果吻合度较高，说明采用变形热模拟实验和微观组织的金相分析实验相结合，并与实际生产铜管件比较来验证铜管轧制和冷却过程数值模拟结果的方法是准确的，也可以轻而易举利用模拟实验验证铜管在轧制过程和冷却过程中的温度分布。