镍基高温合金雀斑缺陷数值模拟研究

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镍基高温合金在定向凝固过程中形成的雀斑缺陷对铸件有很大破坏性,实验研究固然可以在一定程度上解释雀斑形成特点,但耗费大量的人力物力。随着计算机技术在材料科学领域的发展和应用,利用计算机模拟凝固过程,更有利于直观理解工艺参数对雀斑形成的影响规律。本课题基于体积元平均技术建立了热溶质对流为主要驱动力的宏观偏析三维预测模型。开发半隐式算法,即能量守恒方程和溶质守恒方程采用显式有限差分算法,动量守恒方程采用隐式SOLA(Solution Algorithm for Transient Fluid Flow)算法。模拟结果首先与文献中结果进行对比,其次与实验结果进行比较,两者定性吻合,验证模型算法的可靠性。采用所开发的模型和算法,研究不同抽拉速度对雀斑形成的影响,计算结果表明抽拉速度为0.10 cm/min的铸件形成雀斑倾向比抽拉速度为0.60cm/min的铸件严重。抽拉速度增加表明冷却速度增加,因此增大抽拉速度可以有效抑制雀斑缺陷形成。不同合金成分影响雀斑形成的模拟研究表明,与包含所有元素(CMSX-4)的铸件相比,无Ta元素铸件在表面形成明显宏观偏析和雀斑缺陷,因此Ta是抑制雀斑形成元素。无Al元素的铸件棱角处形成雀斑,但整体宏观偏析程度减轻。Al元素的加入增大溶质膨胀系数同时也增大了平衡分配系数,因此其对雀斑形成的影响更为复杂。不同几何形状影响雀斑形成的模拟研究表明,与无截面变化的铸件相比,收缩结构铸件中更易形成附壁雀斑缺陷,扩张结构铸件中雀斑缺陷和宏观偏析程度均有降低。三维宏观偏析预测模型可以再现铸件在炉中放置方式对雀斑形成的影响,二维模型无法做到这一点。本课题所开展的数值模拟研究具有一定准确性和实用性,为工业生产镍基高温合金叶片雀斑缺陷控制提供了理论指导。
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