一种基于镍基高温合金成分的雀斑预测模型

针对当前雀斑判据在合金成分上存在的不足,构建一个基于高温合金成分的雀斑预测模型并对其进行了验证。通过对合金各元素的密度溶质膨胀系数β和密度温度膨胀系数βT的计算,定量分析其在凝固过程中对糊状区液相密度的影响。通过定义一个雀斑形成倾向因子P,量化各个元素对雀斑形成的影响大小。并在此基础上,构建一个虑及合金成分的雀斑预测模型,该模型可以预测不同组分的合金和雀斑形成之间影响规律。3种不同来源的k值(如实验值、二元合金相图和Thermo-Calc计算的平衡分配系数)被代入该模型计算,验证哪种k值能更好地预测雀斑形成。结果表明:基于二元合金相图的k值,预测结果与实验结果拟合较差,其线性拟合优度R2最大时仅为0.4;而采用实验和Thermo-Calc的k值,拟合较好,v2最大值分别达到0.87和0.95。最后,计算SX系列合金的P值,结果显示:单位含量的Hf元素对雀斑有最强的抑制作用,Ta元素的抑制作用次之;Al、Re元素对雀斑有较强的促进作用,W元素的促进作用次之。

熔模铸造工艺集成计算平台开发与应用

目前,熔模铸造工艺优化主要依托于经验试错,存在寻优周期长、人力成本高、操作效率低且缺乏算法优化等问题。构建了基于ProCAST有限元仿真软件和多任务批处理技术的熔模铸造工艺集成计算平台,该平台集成了试验设计算法(DOE)、有限元仿真、结果数据自动读写提取、近似模型构建、多目标优化协同工作等功能。以涡轮导向器为例,铸件缩松量为目标值,浇注温度、环境温度、热辐射率为设计变量,实现了铸造工艺-缺陷快速仿真集成优化。与传统仿真优化相比,使用集成计算平台效率提升了91.66%。