多道次轧制过程中轧坯内部缺陷演变的全流程跟踪方法技术

本发明专利技术涉及一种多道次轧制过程中轧坯内部缺陷全流程跟踪方法，包括利用ABAQUS/CAE，基于预设轧坯参数创建当前轧制道次下的轧坯全局网格模型；通过ABAQUS/CAE及显示动力学，获取全局轧制过程计算结果文件；利用ABAQUS/CAE及隐式静力学，获取全局轧后冷却过程计算结果文件；基于py脚本文件提取计算结果文件的数据，生成用于数据传递的TXT文本；利用ABAQUS/CAE读取所述TXT文本数据，插值到嵌有孔洞缺陷的子网格模型的对应节点上；利用ABAQUS/CAE及隐式静力学，获取当前轧制道次下子网格模型的局部轧制过程计算结果文件，利用ABAQUS/CAE及隐式静力学，获取当前轧制道次下的局部冷却过程计算结果文件；基于局部的计算结果文件，提取全流程道次下的子网格模型中的缺陷形貌和残余体积分数，实现轧坯内部缺陷的全流程跟踪。全流程跟踪。全流程跟踪。

【技术实现步骤摘要】
多道次轧制过程中轧坯内部缺陷演变的全流程跟踪方法


[0001]本专利技术涉及有色金属轧制
，尤其是指一种多道次轧制过程中轧坯内部缺陷演变的全流程跟踪方法、装置及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]高强高韧铝合金板材是现代航空、航天、船舶制造和交通运输等领域中极为重要的轻量化结构材料。热轧是制造高强高韧铝合金板材工艺中最为关键的一道工序；通过热轧可以实现板材的大塑性变形，消除铸态内部组织缺陷、细化晶粒，并可压合轧坯在熔铸过程中形成的缩孔疏松和气孔等缺陷，对提高轧件质量具有重要的意义。
[0003]铝合金铸锭在浇注和凝固过程中会产生缩孔、疏松和气孔等缺陷。大型铝合金铸锭通常采用DC铸造方法制备，在铝合金熔体浇注至结晶器中后，与结晶器侧壁接触的熔体首先凝固形成细小的等轴晶。当铝合金铸锭被拉出结晶器后受到冷却水的强制冷却作用而形成柱状晶。铝合金铸锭心部冷却速度较慢而最后凝固；铝合金铸锭心部区域逐渐形成糊状区，在其凝固收缩时没有得到熔液补充而产生缩孔疏松等缺陷。此外，铝合金中氢溶解度在由液相转变为固相时急剧降低，致使在凝固过程中产生大量的含氢气孔。这些缺陷必须使用有效的轧制工艺将其压合，否则将会造成轧件性能降低甚至报废的可能性，产生重大的经济损失。
[0004]由于铸锭中存在大量的铸态组织缺陷，高强高韧铝合金板材的制备必须经过多道次的热轧过程，才能完全消除其内部组织缺陷。多道次轧制时轧制温度、道次压下量、轧后冷却时间等因素都会对板坯最终性能产生影响。因此，制定合理的轧制工艺是必需的，特别是要衡量出多道次轧制过程中各个工艺参数对消除轧坯内部缺陷的影响规律。
[0005]目前，可以通过数值模拟方法快速地对多道次轧制过程进行模拟仿真，预测出不同轧制工艺下轧坯内部孔洞缺陷的压合规律，为工艺优化提供详细的参照数据，成为多道次轧制工艺优化的重要工具。大型商业分析软件如ABAQUS等可被用于计算轧制过程中的热力耦合场。通常轧制过程的有限元模拟采用显示动力学(Explicit)进行分析，而轧后冷却阶段因时间较长而采用隐式静力学(Standard)进行分析。通过在轧坯模型中嵌入孔洞型缺陷即可实现对轧制过程中的孔洞闭合行为进行跟踪。
[0006]但现有的跟踪方法，当轧坯模型中嵌入网格尺寸极为细小的孔洞缺陷时(网格尺寸通常为宏观模型网格的1/1000)，其计算时间将大大增加。这是因为显示动力学分析计算过程中的稳定时间增量Δt取决于网格模型中最小网格单元的长度d
min
与材料的膨胀波速度C
d
，稳定时间增量Δt越大，则计算速度越快。而网格模型中最小网格单元长度直接影响着Δt的大小，进而决定着模型计算速度快慢。
[0007]此外，采用传统的有限元法模拟轧坯内部孔洞缺陷的多道次轧制过程，计算耗时较长，参数设置界面繁琐，难以实现数据传递的自动化。

技术实现思路

[0008]为此，本专利技术所要解决的技术问题在于克服现有技术中利用有限元法进行全流程跟踪时，模型参数设置复杂、不能自动化实现数据传递的问题。
[0009]为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种多道次轧制过程中轧坯内部缺陷演变的全流程跟踪方法，包括：
[0010]利用ABAQUS/CAE，基于预设轧坯参数创建当前轧制道次下的轧坯全局网格模型，并划分网格；
[0011]基于轧坯材料属性，生成轧辊，装配所述轧坯与所述轧辊，生成轧制模型；并预定义当前轧制道次下的分析步、重启动、相互作用、边界条件及施加的载荷，建立当前轧制道次下的轧制模型；
[0012]基于所述轧制模型，利用ABAQUS/CAE及显示动力学，计算并获取当前轧制道次下的全局轧制过程计算结果文件；
[0013]利用当前轧制道次的轧制过程计算结果文件，初始化全局网格模型，获取轧后冷却全局模型；基于所述轧后冷却全局模型，利用ABAQUS/CAE及隐式静力学，计算并获取当前轧制道次的全局轧后冷却过程计算结果文件；
[0014]基于所述全局轧制过程计算结果文件与所述全局轧后冷却过程计算结果文件，获取当前轧制道次下，轧坯全局网格模型所关心的局部区域的节点坐标、节点位移及瞬时温度，写入TXT文本；
[0015]利用ABAQUS/CAE读取所述TXT文本数据，插值到嵌有孔洞缺陷的子网格模型的对应节点上，初始化子网格模型，利用隐式静力学，计算并获取当前轧制道次下子网格模型的局部轧制过程计算结果文件；
[0016]利用当前轧制道次下轧制过程中子网格模型的局部轧制过程计算结果文件，初始化当前道次下的轧后冷却子网格模型，利用ABAQUS/CAE及隐式静力学生成当前轧制道次下的局部冷却过程计算结果文件；
[0017]基于所述局部轧制过程计算结果文件及局部冷却过程计算结果文件，提取子网格模型中的缺陷形貌和残余体积分数，为当前道次下轧坯内部缺陷状态；
[0018]获取全流程道次下的轧坯内部缺陷状态，实现对轧坯内部缺陷的全流程跟踪。
[0019]在本专利技术的一个实施例中，所述利用ABAQUS/CAE，基于预设轧坯参数创建当前轧制道次下的轧坯全局几何模型，并划分网格，包括：
[0020]若当前轧制道次i＝1时，通过预设参数初始化当前道次的轧坯全局网格模型，并进行网格划分；
[0021]若当前轧制道次i＞1时，利用第i
‑
1道次的全局轧后冷却过程计算结果文件中轧坯的变形网格及轧坯的应力、应变和温度场，初始化当前道次的轧坯全局网格模型。
[0022]在本专利技术的一个实施例中，轧制模型的相互作用包括轧坯与轧辊之间的摩擦系数及热传导系数、轧坯与空气间的换热系数；轧制模型的边界条件包括轧坯与乳化液之间的热交换、轧辊的温度和转角速度。
[0023]在本专利技术的一个实施例中，所述利用当前轧制道次的轧制过程计算结果文件，初始化全局网格模型，获取轧后冷却全局模型；基于所述轧后冷却全局模型，利用ABAQUS/CAE及隐式静力学，计算并获取当前轧制道次的全局轧后冷却过程计算结果文件，包括：
[0024]通过函数Job.WaitForCompletion实现获取当前轧制道次轧制过程计算结果文件后的程序自动加载，来生成当前轧制道次轧后冷却全局模型；
[0025]预设轧坯的材料属性，组装轧坯，设置ABAQUS/CAE及隐式静力学Standard分析步和重启动，设置相互作用和边界条件，生成当前轧制道次的全局轧后冷却过程计算结果文件。
[0026]在本专利技术的一个实施例中，所述利用ABAQUS/CAE读取所述TXT文本数据，插值到嵌有孔洞缺陷的子网格模型的对应节点上，初始化子网格模型，包括：
[0027]若当前轧制道次i＝1，则利用ABAQUS/CAE建立嵌有孔洞缺陷的子网格模型，赋予子网格模型材料属性，组装，设置ABAQUS/Standard分析步、场输出、历史输出和重启动，设置相互作用和边界条件；
[0028]读取所述TXT文本数据，将瞬时相对位移插值到子网格模型的边界节点本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多道次轧制过程中轧坯内部缺陷演变的全流程跟踪方法，其特征在于：利用ABAQUS/CAE，基于预设轧坯参数创建当前轧制道次下的轧坯全局网格模型，并划分网格；基于轧坯材料属性，生成轧辊，装配所述轧坯与所述轧辊，生成轧制模型；并预定义当前轧制道次下的分析步、重启动、相互作用、边界条件及施加的载荷，建立当前轧制道次下的轧制模型；基于所述轧制模型，利用ABAQUS/CAE及显示动力学，计算并获取当前轧制道次下的全局轧制过程计算结果文件；利用当前轧制道次的轧制过程计算结果文件，初始化全局网格模型，获取轧后冷却全局模型；基于所述轧后冷却全局模型，利用ABAQUS/CAE及隐式静力学，计算并获取当前轧制道次的全局轧后冷却过程计算结果文件；基于所述全局轧制过程计算结果文件与所述全局轧后冷却过程计算结果文件，获取当前轧制道次下，轧坯全局网格模型所关心的局部区域的节点坐标、节点位移及瞬时温度，写入TXT文本；利用ABAQUS/CAE读取所述TXT文本数据，插值到嵌有孔洞缺陷的子网格模型的对应节点上，初始化子网格模型，利用隐式静力学，计算并获取当前轧制道次下子网格模型的局部轧制过程计算结果文件；利用当前轧制道次下轧制过程中子网格模型的局部轧制过程计算结果文件，初始化当前道次下的轧后冷却子网格模型，利用ABAQUS/CAE及隐式静力学生成当前轧制道次下的局部冷却过程计算结果文件；基于所述局部轧制过程计算结果文件及局部冷却过程计算结果文件，提取子网格模型中的缺陷形貌和残余体积分数，为当前道次下轧坯内部缺陷状态；获取全流程道次下的轧坯内部缺陷状态，实现对轧坯内部缺陷的全流程跟踪。2.根据权利要求1所述的多道次轧制过程中轧坯内部缺陷演变的全流程跟踪方法，其特征在于，所述利用ABAQUS/CAE，基于预设轧坯参数创建当前轧制道次下的轧坯全局几何模型，并划分网格，包括：若当前轧制道次i＝1时，通过预设参数初始化当前道次的轧坯全局网格模型，并进行网格划分；若当前轧制道次i＞1时，利用第i
‑
1道次的全局轧后冷却过程计算结果文件中轧坯的变形网格及轧坯的应力、应变和温度场，初始化当前道次的轧坯全局网格模型。3.根据权利要求1所述的多道次轧制过程中轧坯内部缺陷演变的全流程跟踪方法，其特征在于，轧制模型的相互作用包括轧坯与轧辊之间的摩擦系数及热传导系数、轧坯与空气间的换热系数；轧制模型的边界条件包括轧坯与乳化液之间的热交换、轧辊的温度和转角速度。4.根据权利要求1所述的多道次轧制过程中轧坯内部缺陷演变的全流程跟踪方法，其特征在于，所述利用当前轧制道次的轧制过程计算结果文件，初始化全局网格模型，获取轧后冷却全局模型；基于所述轧后冷却全局模型，利用ABAQUS/CAE及隐式静力学，计算并获取当前轧制道次的全局轧后冷却过程计算结果文件，包括：通过函数Job.WaitForCompletion实现获取当前轧制道次轧制过程计算结果文件后的
程序自动加载，来生成当前轧制道次轧后冷却全局模型；预设轧坯的材料属性，组装轧坯，设置ABAQUS/CAE及隐式静力学Standard分析步和重启动，设置相互作用和边界条件，生成当前轧制道次的全局轧后冷却过程计算结果文件。5.根据权利要求1所述的多道次轧制过程中轧坯内部缺陷演变的全流程跟踪方法，其特征在于，所述利用ABAQUS/CAE读取所述TXT文本数据，插值到嵌有孔洞缺陷的子网格模型的对应节点上，初始化子网格模型，包括：若当前轧制道次i＝1，则利用ABAQUS/CAE建立嵌...

【专利技术属性】
技术研发人员：左克生，张海涛，张波，长海博文，
申请(专利权)人：山东宏桥新型材料有限公司，
类型：发明
国别省市：