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Integratives Werkstoff- und Prozessmodell zur Korrelation der Phasenmorphologie mit dem Fließverhalten von auf kugeligen Zementit geglühten niedriglegierten Kohlenstoffstählen

Fachliche Zuordnung Ur- und Umformtechnik, Additive Fertigungsverfahren
Förderung Förderung von 2019 bis 2024
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 433641220
 
Erstellungsjahr 2024

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Das Projekt konzentrierte sich auf die Weiterentwicklung eines materialspezifischen und sehr verbreiteten Wärmebehandlungsverfahrens von Stählen, mit dem Ziel, seine Energie- und Zeiteffizienz in Bezug auf die Einstellung eines schadenstoleranten eingeformten F+P Gefüges wissenschaftlich basiert steigern zu lassen. Im Einzelnen wurde untersucht, wie die einzelnen Parameter des Einformungsglühens, wie die chemische Zusammensetzung des Stahls, Temperatur, Haltezeit und extern aufgelegte Spannung, die Mikrostruktur des Stahls und dessen mechanische Eigenschaften beeinflussen. Das Projekt umfasste auch eine präzise Phasenfeldmodellierung der perlitischen Umwandlung und Sphäroidisierung für die Legierungen, wobei die resultierenden Mikrostrukturen in Finite-Elemente-Simulationen zur Vorhersage von Rissinitiierung und -ausbreitung einflossen. Eine Kombination aus experimentellen Untersuchungen und Phasenfeldsimulationen lieferte Erkenntnisse über diese Wechselwirkungen die Modelllegierung Fe-1C mit variierten Gehalten an Cr und Mo. Auf dieser Grundlage ist es gelungen, ein numerisches Modell aufzustellen, das die mechanische Performance des Stahls aus mikrostrukturellen Merkmalen heraus wiedergibt, wobei ein besonderes Augenmerk auf den Einformungsgrad und frühzeitige Schädigung aufgrund der Morphologie von Zementitpartikeln und des lokalen Spannungszustands gelegt wurde. Die Untersuchungen erfolgten im Rahmen einer Zusammenarbeit zwischen dem IMF, das für die Werkstoffvorbereitung, die Wärmebehandlung und die mechanischen Tests verantwortlich war, und dem IMWF, das die mikrostrukturelle Charakterisierung und Simulationen mittels Phasenfeld- und Finite-Elemente-Methoden durchführte. Die Daten aus den Experimenten und Simulationen wurden abschließend zur Schulung eines neuronalen Netzes angewendet, um die Erkenntnisse auf einen breiteren Kreis von Stahlwerkstoffen zu übertragen.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

 
 

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