Bainitic TRIP steels for controlled cooled wire rod

Ackermann, Marc Antoni; Bleck, Wolfgang (Thesis advisor); Krupp, Ulrich (Thesis advisor); Theisen, Werner (Thesis advisor)

Aachen (2020, 2021)
Doktorarbeit

Dissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2020

Kurzfassung

Die Entwicklung der Mikrostruktur in kontinuierlich gekühltem Walzdraht hängt primär von den Abkühlbedingungen nach Durchlaufen des finalen Walzschritts im Fertiggerüst ab. Die Abkühldauer des Walzdrahts kann auf dem Abkühlrollgang mithilfe des Abkühlgebläses eingestellt werden. Der Einsatz einer Abkühlhaube in Verbindung mit einer hoher Legedichte des Drahts auf dem Rollgang reduziert die Abkühlrate und bildet tendenziell isotherme Abkühlbedingungen ab. Dies eignet sich zur Einstellung einer bainitischen Mikrostruktur bevor die Bundbindepresse erreicht wird. Größere Durchmesser im Walzdraht sind anfällig für die Bildung verschiedener Arten von Bainit. Solche mehrphasigen Mikrostrukturen sind oftmals schwer zu unterscheiden oder können nur äußerst schwer mithilfe von hochauflösenden Verfahren und entsprechender Expertise identifiziert werden. Die Quantifizierung der Mikrostruktur ist essenziell, um die Abkühlparameter mit den mechanischen Eigenschaften zu korrelieren. Allerdings ist bis heute kein allgemein akzeptiertes Vorgehen bekannt, um verschiedene Typen von Bainit zuverlässig zu quantifizieren. Deshalb wird im Rahmen dieser Arbeit ein Vorgehen vorgestellt, das verschiedene experimentelle Untersuchungen kombiniert, mit dem Ziel die Mikrostruktur möglichst unabhängig von der Expertise des Anwenders zu quantifizieren. Die vorgestellte Methodik basiert auf einer temperatur- und morphologieabhängigen Klassifizierung des Bainits, die sich zur Beschreibung des Gefüges in Walzdraht eignet. Im Rahmen dieser Arbeit wurden zunächst siliziumhaltige Stähle entwickelt, die im Labormaßstab eine Wärmebehandlung (unter Berücksichtigung der industriellen Abkühlbedingungen des Abkühlrollgangs) durchliefen. Dadurch ist es möglich eine bainitische Mikrostruktur mit Restaustenit als Zweitphase einzustellen. Die Ergebnisse stellen dar, wie eine Änderung der Abkühlbedingungen innerhalb des industriellen Prozessfensters zur Bildung unterschiedlicher Arten von Bainit in der finalen Mikrostruktur führen. Hierbei konnte gezeigt werden, dass Stahlgüten mit geringer Härtbarkeit eine präzise Kontrolle über die Abkühlparameter im Abkühlrollgang erfordern, um die Abkühlrate im Phasenfeld des Bainits zu steuern. Stahlgüten mit höherer Härtbarkeit zeichnen sich hingegen durch eine hohe Robustheit gegen Änderungen in den Abkühlparametern aus. Weiterhin wurde der Restaustenit als Zweitphase und dessen Wirkung durch das Auftreten der verformungsinduzierten Plastizität (engl. TRIP effect) während der Kaltumformung eingehend untersucht. Das Verhalten von Restaustenit wurde zum einen in zuvor umgeformten Proben und zusätzlich während einer in-situ Umformung unter hoch-energetischer Synchrotronstrahlung untersucht. Nachfolgende EBSD Messungen der umgeformten Proben ergaben Aufschluss über die Wirkung der Abkühlbedingungen und die chemische Zusammensetzung auf die Restaustenitstabilität während des Zugversuchs. Deep Learning wurde angewandt, um zwei Modelle zur Bildsegmentierung einer Sub-Struktur im Bainit, den Martensit-Austenit (M-A) Inseln, zu trainieren. Weiterführende Parameteroptimierung und zusätzliche Trainingsdaten ermöglichen in Zukunft eine automatisierte und zuverlässige Vorhersage zur Identifikation mikrostruktureller Komponenten in großen Datensätzen.

Einrichtungen

  • Fachgruppe für Materialwissenschaft und Werkstofftechnik [520000]
  • Lehrstuhl für Werkstofftechnik der Metalle und Institut für Eisenhüttenkunde [522110]

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