JP4315707B2

JP4315707B2 - Method for predicting acicular ferrite transformation rate of weld metal and method for predicting characteristics of weld metal

Info

Publication number: JP4315707B2
Application number: JP2003058861A
Authority: JP
Inventors: 俊夫村上; 茂信難波; 裕之武田; 康昭杉崎; 勇一関
Original assignee: Kobe Steel Ltd
Current assignee: Kobe Steel Ltd
Priority date: 2003-03-05
Filing date: 2003-03-05
Publication date: 2009-08-19
Anticipated expiration: 2023-03-05
Also published as: JP2004268062A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、アーク溶接、レーザー溶接、電子ビーム溶接等の溶接一般において、溶接施工後における溶接金属部に占めるアシキュラーフェライト変態率（面積率）を予測する方法、及び当該予測方法に基づいて溶接金属部の機械的特性を予測する方法に関するものである。
【０００２】
【従来技術】
近年、船舶、鉄骨、橋梁等の建築構造物の溶接施工に当たっては様々な溶接法が適用されている。こうした溶接施工を実施する際に、施工後における溶接金属部（溶接金属部全体またはその一部を意味し、本発明では両方を包含している）の機械的特性を予め予測することは、目標とする特性の溶接金属部を得るうえで重要である。ところで上記溶接金属部の機械的特性は、溶接金属部の組成（使用する母材及び溶接材料が溶け合って溶接金属を形成しているときの組成）及び組織によって決定されるが、特に溶接金属部の組織まで考慮して機械的特性を予測する方法は、未だ提供されていない。
【０００３】
例えば下記特許文献１〜３はいずれも、溶接金属部の機械的特性を予測する技術に関するものであるが、母材成分、溶接条件、溶接金属組成等は考慮しているものの、組織については考慮されていない。
【０００４】
このうち特許文献１には、サブマージアーク溶接に関して、母材成分、溶接電流、溶接電圧、溶接速度、ワイヤ成分およびフラックス成分から溶接金属の組成を予測する技術について提案されている。
【０００５】
また、特許文献２には、溶接金属および／または母材熱影響部の組成および熱履歴と、溶接金属および／または母材熱影響部の機械的特性との関係を予め求めておき、（i）母材形状、開先形状等の溶接施工条件パラメータと、（ii）溶接金属成分のデータベースに基づく溶接金属の熱伝導度および密度と、（iii）母材成分のデータベースに基づく母材の熱伝導度および密度を用い、演算によって溶接金属および／または母材熱影響部の組成および熱履歴を求め、該演算によって求められた組成および熱履歴と、前記予め求められている溶接金属および／または母材熱影響部の組成および熱履歴と機械的特性との関係を照合することにより、溶接金属および／または母材熱影響部の機械的特性を予測する方法が開示されている。
【０００６】
更に特許文献３には、特定の母材と特定のワイヤを用いて、種々の溶接条件で溶接を行ったときの冷却速度と、溶接金属の再熱部および原質部の夫々について機械的特性との関係を予め調べておくと共に、前記特定の母材と特定のワイヤを用いて種々の溶接条件で溶接を行なったときの再熱部と原質部の断面の面積比を予め調べておき、前記特定の母材と特定のワイヤを用いて溶接を行う際の板厚等から計算によって求められる冷却速度と機械的特性との関係、および溶接条件と前記再熱部と原質部の面積比との関係を照合することにより、溶接金属の機械的特性を予測する方法が開示されている。
【０００７】
この様に上記特許文献１〜３はいずれも、母材成分、溶接条件、溶接金属組成等の関係を予めデータベース化しておき、当該データベースに基づいて母材成分や溶接条件を予測するというものであり、溶接金属部の機械的特性を支配している組織については考慮されていない。その為、使用する母材成分や溶接条件が変化すると機械的特性の予測精度が低下するという問題がある。
【０００８】
一方、溶接金属部を構成する組織のなかでも特にアシキュラーフェライトは非常に微細な組織であり、当該溶接金属部の機械的特性を決定するうえで重要な組織である。従って、溶接金属部に占めるアシキュラーフェライト変態率（アシキュラーフェライト分率）を解析的に精度良く予測し得る方法であって、当該方法に基づいて溶接金属部の機械的特性を予測できる方法の提供が切望されている。
【０００９】
【特許文献１】
特許第２８５０７７３号（特許請求の範囲）
【特許文献２】
特開２００２−７９３７５号公報（特許請求の範囲）
【特許文献３】
特開２００２−１７８１４７号公報（特許請求の範囲）
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は上記事情に基づいてなされたものであり、その目的は、溶接金属部のアシキュラーフェライト変態率を精度良く簡便に予測することができる方法、及び当該予測方法に基づいて溶接金属部の機械的特性を高精度で予測し得る方法を提供することにある。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成し得た本発明に係る溶接金属部のアシキュラーフェライト変態率（分率）を予測する方法は、単一パスまたは複数パスによって形成される溶接金属部のアシキュラーフェライト変態率を予測する方法であって、
（ａ）母材及び溶接材料の各成分、並びに溶接条件に基づき、溶接金属部の組成、晶出物情報、及び第１溶接パスから最終溶接パスに至る冷却温度履歴を算出する基礎情報算出手段と、
（ｂ）熱力学的計算によって算出するアシキュラーフェライトの変態開始温度および変態終了温度に基づき、最終溶接パス終了時における溶接金属部のアシキュラーフェライト変態率を予測する溶接金属部のアシキュラーフェライト変態率予測手段と、
を包含するところに要旨を有するものである。
【００１２】
ここで、上記（ａ）の冷却温度履歴としては、複数パス溶接において、オーステナイト変態が終了する温度以上に加熱される最後の加熱冷却過程における、最高温度からの冷却時の温度履歴を用いることが推奨される。
【００１３】
また、上記（ｂ）の「溶接金属部のアシキュラーフェライト変態率予測手段」を実施するに当たっては、まず、（b-1）アシキュラーフェライトが変態を開始する温度（変態計算開始温度）を決定したうえで、（b-2）上記変態計算開始温度からアシキュラーフェライトの変態率を算出していく（具体的には、冷却温度履歴を微小時間に区切ったときの、該微小時間毎における温度Ｔでのアシキュラーフェライト変態率X_AF（Ｔ）を順次算出していく）と共に、当該X_AF（Ｔ）に対応した未変態γ中の炭素濃度Ｃγを求め、このＣγが変態終了条件（後記する）を満たしたときの温度を、アシキュラーフェライトが変態を終了する温度（変態計算終了温度）と定め、当該変態計算終了温度までの計算値を、溶接金属部のアシキュラーフェライト変態率X_AFとする。
【００１４】
このうち「アシキュラーフェライトの変態開始温度（変態計算開始温度）」は、溶接金属部の組成、及び熱力学的計算による無拡散変態の駆動力に基づいて算出することができ、具体的には、当該無拡散変態の駆動力が４００〜８００Ｊ／molになったときの温度とする。
【００１５】
一方、「アシキュラーフェライトの変態終了温度（変態計算終了温度）」は、溶接金属部の組成、及び冷却温度履歴に基づいて決定されるもので、
未変態オーステナイト中の炭素量Ｃγと、Ａｃｍ点の炭素量Ｃ（Acm）が交差する温度；若しくはＭｓ点のうち、いずれか高い温度をＴ０としたとき、Ｔ０〜（Ｔ０−５０℃）の範囲とする。
【００１６】
また、温度Ｔでのアシキュラーフェライト変態率X_AF（Ｔ）は、下式（１）に基づいて算出することができる。
【００１７】
X_AF（Ｔ）＝１−exp（−Ａ₀×α×ｔⁿ） … （１）
但し、ｎ＝０．３〜０．７
式中、X_AF（Ｔ）は温度Ｔにおけるアシキュラーフェライトの変態率、
Ａ₀は核生成定数、
αはアシキュラーフェライトがパラ平衡で変態すると仮定したときのパラボリックレイト定数、
ｔは温度Ｔにおける保持時間（秒）、
ｎはアシキュラーフェライト変態率の時間依存性を表す指数である。
【００１８】
このうちＡ₀及びｎは、上述した溶接金属部の晶出物情報Ｎと温度Ｔの関数Ａ₀（Ｎ，Ｔ）及びｎ（N，T）に基づいて算出することができる。この関数Ａ₀（Ｎ，Ｔ）及びｎ（N，T）は、或る溶接金属部の晶出物情報Ｎｉを予め実測により算出すると共に、該溶接金属部を温度Ｔｉで保持したときのアシキュラーフェライト変態率X_AF（Ｔｉ）を、保持時間ｔを変化させて少なくとも２点測定することにより、晶出物情報Ｎｉ及び温度Ｔｉにおける関数Ａ₀（Ｎｉ，Ｔｉ）、及びｎ（Ｎｉ，Ｔｉ）を求め、これらの操作を繰返すことにより作成することができる。この様にして作成された関数Ａ₀（Ｎ，Ｔ）に基づいて上記Ａ₀を、関数ｎ（Ｎ，Ｔ）に基づいて上記ｎを算出することができる。
【００１９】
上記関数ｎ（Ｎ，Ｔ）に基づいて算出されるｎは、０．３〜０．７の範囲とするが、或いは、理論値としてｎ＝０．５を採用してもよい。
【００２０】
更に本発明には、単一パスまたは複数パスによって形成される溶接金属部のアシキュラーフェライト変態率と、該溶接金属部の機械的特性との関係を予め定めておき、上述した方法によって予測される溶接金属部のアシキュラーフェライト変態率と、前記予め定められている溶接金属部のアシキュラーフェライト変態率と機械的特性との関係を照合することにより、溶接金属部の機械的特性を予測する溶接金属部の特性予測方法も包含される。
【００２１】
【発明の実施の形態】
本発明者らは、溶接金属部の機械的特性を精度良く簡便に予測し得る方法を提供すべく、従来では考慮されていなかった溶接金属部の組織に着目して鋭意検討してきた。溶接によって形成される溶接金属部は、一般に第一溶接パスから最終溶接パスにわたって各パス毎に加熱・冷却が繰返される為、溶接条件によっては、主として酸化物からなる晶出物［（Ｍｎ，Ｔｉ，Ｓｉ）Ｏ、（Ａｌ，Ｍｎ）Ｏ等］が生成したり、変態組織（フェライト、パーライト、マルテンサイト、ベイナイト、アシキュラーフェライト等）が大きく変化するが、従来は、これらの影響があまり考慮されていなかったからである。
【００２２】
その結果、本発明者らは、溶接金属部の組織を予測し、これに基づいて当該溶接金属部の機械的特性を精度よく予測し得る方法を突き止め、先に出願を済ませている（特願２００２−１２５３０１号、以下、先願発明と呼ぶ）。
【００２３】
上記先願発明は、溶接部を複数のメッシュ領域に区画し、各メッシュ領域に対して、▲１▼メッシュ領域温度計算（最終溶接パス終了まで単位時間経過毎に、母材成分、ワイヤ成分あるいは当該単位時間経過前の溶接金属組成と溶接条件とに基づいて当該単位時間経過後におけるメッシュ領域温度を順次求めて第１次溶接パスから最終溶接パスに至る温度履歴を算出する方法）、▲２▼溶接金属組成計算（最終溶接パス終了まで単位時間経過毎に、母材成分、ワイヤ成分、シールドガス成分あるいは当該単位時間経過前の溶接金属組成と当該単位時間経過後におけるメッシュ領域温度とに基づいて当該単位時間経過後の溶接金属組成を求める方法）、▲３▼変態組織計算（メッシュ領域内における変態組織の分率を含む変態組織情報を求める方法）の各計算を行った後、上記の各メッシュ領域における最終溶接パス終了後の変態組織情報に基づいて、予め実測により求められた組織と材質との関係から上記溶接金属部の材質を予測する材質計算を行なうというものである。上記先願発明によれば、溶接金属部の機械的特性を予測するうえで重要な決定因子である溶接金属部の組成、晶出物、及び温度履歴［特に、最終組織に最も影響する「最後の加熱冷却過程」（後記する）に対してのみ前述した▲３▼の変態組織計算を行なうことにより、計算負荷が軽減され、迅速に特性を予測することが可能となる］を精度良く予測できる為、従来法に比べて溶接金属部の予測精度を高めることができる。
【００２４】
この様に上記先願発明は、溶接金属部の組織を初めて精度良く予測する方法を提供できた点で、極めて有用であるが、当該先願発明には、アシキュラーフェライト変態率を予測する方法までは具体的に開示していない。前述した通り、アシキュラーフェライトは溶接金属部の機械的特性を決定する重要な組織であることは充分認識されていながらも、非常に微細な組織である為、アシキュラーフェライトの核生成・成長状況等は正確に把握されておらず、アシキュラーフェライトの組織予測モデルすら確立されていないのが実情である。
【００２５】
図２に、溶接金属部を構成する組織の模式図を示す。図中、１はアロトリオモルフィックフェライト（allotriomorphic ferrite；一般に粒界フェライトと呼ばれる）、２は針状構造を有するウイッドマンスタッテンフェライト（widmanstatten ferrite）、３はアシキュラーフェライト（acicular ferrite）、４はパーライト、５はマイクロフェース（microphase）である。
【００２６】
図２に示す通り、溶接金属部は、アロトリオモルフィックフェライト１、ウイッドマンスタッテンフェライト２、アシキュラーフェライト３、パーライト４、及びマイクロフェース５の組合わせで構成されており、これらの組織分率は、使用する母材・溶接材料の各成分や溶接条件等によって変化する。このうちアシキュラーフェライト３の領域を拡大したのが図２（ｂ）であり、アシキュラーフェライト３の隙間には、パーライト４及びマイクロフェース５が生成する、という複雑な構造を有している。
【００２７】
上述した組織のうち、アロトリオモルフィックフェライト及びウイッドマンスタッテンフェライトについては、Bhadeshiaによる文献１（H.K.D.H. Bhadeshia, L.-E. Sevensson:Mathematical Modelling of Weld Phenomena, The Institute of Materials (1993), p109-178）や、Ichikawaらによる文献２［Kazutoshi Ichikawa, H.K.D.H. Bhadeshia(Mathematical Modelling of Weld Phenomena 4, IOM Communications (1998), p302-320)］によって詳細なモデルが提唱されている。
【００２８】
しかしながら、アシキュラーフェライト３の組織予測モデルは未だ提供されていない。例えば上記参考文献１には、アシキュラーフェライト変態率（Ｖａ）を間接的に算出する式として、下式が開示されているに過ぎない。
【００２９】
Ｖａ＝１−Ｖα−Ｖｗ−Ｖｍ
（式中、Ｖａはアシキュラーフェライト分率、
Ｖαはアロトリオモルフィックフェライト分率、
Ｖｗはウイッドマンスタッテンフェライト分率、
Ｖｍはマイクロフェース分率を夫々、意味する。）
上式は、「組織はアロトリオモルフィックフェライト、ウイッドマンスタッテンフェライト、マイクロフェース、及びアシキュラーフェライトから構成されている」という前提のもとにＶα、Ｖｗ、Ｖｍを夫々、計算により予め算出しておき、これらの合計を引算することにより、アシキュラーフェライト分率（Ｖａ）を間接的に算出するというものである。従って、上記方法に基づいてアシキュラーフェライト分率を算出するには、アシキュラーフェライト以外の組織を夫々、算出しなければならない為、非常に煩雑な手間を要する。しかも上式で算出されたアシキュラーフェライト分率は、実測値と必ずしも一致していない。前述した図２（ｂ）に示す通り、実際には、アシキュラーフェライト同士の隙間には、マイクロフェースの他にパーライトが形成されるが、上式では、当該組織について何ら考慮されていないからである。
【００３０】
そこで本発明者らは、溶接金属部を構成する組織のなかでも特にアシキュラーフェライトの変態率を、直接的に精度良く且つ簡便に予測し得る方法を提供すべく基礎実験を重ねてきた。その結果、アシキュラーフェライトの核生成・成長状況等を正確に捉えることに初めて成功すると共に、当該実験結果に基づき、アシキュラーフェライト変態率を、温度Tと溶接金属部の晶出情報Ｎとの関数として表すことにも成功し、最終的に本発明を完成した次第である。
【００３１】
以下、本発明に係る溶接金属部のアシキュラーフェライト変態率を予測する方法について、上記一連の基礎実験も含めて、図面を参照しつつ詳細に説明する。図１は、本発明法を実施する為の手順を示すフローチャートであり、母材と溶接材料を用い、単一または複数パスによりアーク溶接に代表される溶接施工した場合を想定したものである。具体的には、各手段を実行するプログラムが記憶装置により記憶された材質予測計算機を用いて実施することになる。
【００３２】
（ａ）基礎情報算出手段
上記（ａ）は、母材及び溶接材料の各成分、並びに溶接条件に基づき、溶接金属部の組成、晶出物情報、及び第１パスから最終溶接パスに至る冷却温度履歴を算出する基礎情報算出手段（図１では「基礎情報算出手段」と表す）である。
【００３３】
このうち原材料である溶接材料としては、ソリッドワイヤ、コアドワイヤ等が挙げられるが、更にソリッドワイヤとフラックスを併用するサブマージ用溶接材料も例示される。また、上記溶接条件としては、溶接電流、溶接電圧、溶接速度、パス間温度（次パスの溶接が開始される際の溶接部許容温度）、母材形状（板厚）、開先形状、溶接長さ、パス数等が挙げられ、更には、これらのデータから算出されるパス溶接時間（１パス当たりに要する溶接時間＝溶接長さ／溶接速度）等の２次元情報も包含される。
【００３４】
これら母材及び溶接材料の各成分、並びに溶接条件に基づき、（i）溶接金属部の組成、（ii）晶出物情報（例えば晶出物の組成、平均粒径、及び単位面積当たりの個数）、及び（iii）第１溶接パスから最終溶接パスに至る冷却温度履歴（以下、単に「冷却温度履歴」と呼ぶ場合がある）を算出しておく。これらは、溶接金属部のアシキュラーフェライト変態率を精度良く予測するうえで重要な基本的パラメーターとなるからである。
【００３５】
尚、上記（i）〜（iii）を算出する方法は本発明の特徴部分ではなく、既知の方法を採用することができ、例えば前述した特許文献１〜３に記載の方法を参照すれば良い。更には上記先願発明の方法に基づいて算出することも可能であり、その詳細は前述した通りであるが、要約すると、母材成分及びワイヤ成分、並びに溶接条件を上記材質予測計算機に入力し、記憶装置に格納されたデータベース［事前に実験等により調査されたものであって、具体的には、▲１▼組成（母材、溶接金属）と、液相線温度、固相線温度、加熱過程においてオーステナイト変態が終了する温度（オーステナイトが生成し始める温度）、冷却過程においてフェライト変態が終了する温度等との関係を示す状態図データベース、▲２▼溶接金属組成と晶出する晶出物の種類、溶融加熱温度および同温度から固相線温度までの凝固時間と晶出物の平均粒径及び晶出量（単位面積当たりの個数）を示す晶出物データベース等］に基づいて算出すればよい。
【００３６】
この様にして算出される上記（i）〜（iii）の基礎情報のうち、（iii）の冷却温度履歴は、前述した方法に従って算出される溶接金属部の温度履歴（第一溶接パスから最終溶接パスにわたって各パス毎に繰返される加熱・冷却の履歴を表したもの）に基づいて決定される。本発明では先願発明と同様、上記冷却温度履歴として、複数パス溶接において、オーステナイト変態が終了する温度以上に加熱される最後の加熱冷却過程（以下、「最後の加熱冷却過程」と略記する場合がある）における、最高温度からの冷却時の温度履歴（以下、「最後のオーステナイト変態後の冷却速度」と呼ぶ場合がある）を用いることが推奨される。これは、溶接金属部の温度履歴を全て算出し、これら全部の温度履歴に基づいて溶接金属部のアシキュラーフェライト変態率を算出することは負荷が大きくなり過ぎること；一方、アシキュラーフェライトの変態に最も大きく寄与するのは冷却温度履歴であり、特に最も影響するのは「最後の加熱冷却過程」と考えられる為、当該「最後の加熱冷却過程」における「最後のオーステナイト変態後の冷却速度」に基づいて溶接金属部のアシキュラーフェライト変態率を算出したとしても、高度の予測精度が維持されるからである。
【００３７】
（ｂ）溶接金属部のアシキュラーフェライト変態率予測手段
上記（ｂ）は、熱力学的計算によって算出するアシキュラーフェライトの変態開始温度および変態終了温度に基づき、最終溶接パス終了時における溶接金属部のアシキュラーフェライト変態率を予測するものであり、図１では、「溶接金属部のアシキュラーフェライト変態率予測手段」と表す。
【００３８】
詳細には上記（ｂ）を実施するに当たっては、まず、（b-1）アシキュラーフェライトが変態を開始する温度（変態計算開始温度）を決定したうえで、（b-2）上記変態計算開始温度からアシキュラーフェライトの変態率を算出していく（具体的には、冷却温度履歴を微小時間に区切ったときの、該微小時間毎における温度Ｔでのアシキュラーフェライト変態率X_AF（Ｔ）を順次算出していく）と共に、当該X_AF（Ｔ）に対応した未変態γ中の炭素濃度Ｃγを求め、このＣγが変態終了条件（後記する）を満たしたときの温度を、アシキュラーフェライトが変態を終了する温度（変態計算終了温度）と定め、当該変態計算終了温度までの計算値を、溶接金属部のアシキュラーフェライト変態率X_AFとする。
【００３９】
以下、上記（ｂ）につき、基礎実験の経緯も交えて詳細に説明する。
【００４０】
（ b-1 ）アシキュラーフェライトの変態計算開始温度の決定
まず、アシキュラーフェライトが変態を開始する温度を決定する。これにより、アシキュラーフェライト変態率の計算を開始する温度が決定される。
【００４１】
上記アシキュラーフェライトの変態計算開始温度は、溶接金属部の組成、及び熱力学的計算による無拡散変態の駆動力に基づいて算出され、具体的には、無拡散変態の駆動力が４００〜８００Ｊ／molになったときの温度とする。本発明では、「アシキュラーフェライトの変態開始温度は、ベイナイト変態が開始する温度と同義である」と考え、ベイナイト変態計算を開始する温度として採用されている「無拡散変態の駆動力が４００〜８００Ｊ／molになったときの温度」を、本発明でも採用することとした。
【００４２】
上述したアシキュラーフェライトの変態計算開始温度の決定方法につき、図７を用いて、より詳細に説明する。図７は、アシキュラーフェライトの変態計算開始温度、及び変態計算終了温度（後記する）の決定法を示すグラフであり、このうち図７（ａ）は、横軸を時間［保持時間（変態時間）］、縦軸をアシキュラーフェライトの変態開始温度としたときの冷却温度履歴を；図７（ｂ）は、熱力学的計算により求めることができる無拡散変態の駆動力と時間との関係を夫々、示している。尚、説明の便宜上、図７には、アシキュラーフェライトの変態計算終了温度を決定する為のグラフ図７（ｃ）も併記するが、当該図７（ｃ）の説明は後記する。
【００４３】
まず、時間が経過して温度が低下（連続冷却）していくと、図７（ｂ）に示す様に無拡散変態の駆動力（図中、Ｄｆ）は４００〜８００Ｊ／molよりも大きくなる。本発明では、当該無拡散変態の駆動力が４００〜８００Ｊ／molに到達したときの温度［図７（ａ）中、▲１▼］をアシキュラーフェライトの変態開始温度（計算開始温度）とする。
【００４４】
（ b-2 ）温度Ｔで保持したときのアシキュラーフェライト変態率 X _AF （Ｔ）の算出、及び変態計算終了温度の決定
次に、上記（b-1）の方法によって変態計算開始温度を決定したうえで、（b-2）上記変態計算開始温度からアシキュラーフェライトの変態率を計算により算出していくと共に、アシキュラーフェライトの変態計算終了温度を決定し、当該変態計算終了温度までの計算値を、溶接金属部のアシキュラーフェライト変態率X_A _Fとする。
【００４５】
以下、上記算出方法に到達した基礎実験も含めて、詳細に説明する。
【００４６】
本発明者らは、溶接金属部のアシキュラーフェライト変態率を算出する為には、まず、アシキュラーフェライトの核生成・成長状況とアシキュラーフェライトの形態を決定する必要があるという観点に基づき、溶接金属部の供試材を、図３に示す熱処理シミュレーターにかけた。同図は、溶接金属部にできるだけ多くのアシキュラーフェライトを生成させることが可能な熱処理パターンとして、本発明者らが独自に構築したものである。
【００４７】
同図に沿って上記熱処理を説明すると、まず、上記供試材をAc3点以上に加熱して保持することにより、オーステナイト単相とする。所望のアシキュラーフェライトを得る為には、予め、より大きなオーステナイトを多量に生成させる必要があり、その為には、加熱温度をできるだけ高温且つ長時間保持することが推奨される。次いで、５００〜６２０℃の温度範囲まで急冷（２５℃／ｓ以上）した後、当該温度で所定時間保持（等温保持）してから水冷すると、所望のアシキュラーフェライトが得られることが分かった。本発明では上記等温保持での保持時間を種々変化させており、これにより、従来は捉えることのできなかったアシキュラーフェライトの核生成・成長過程をうまく捉えることが初めて可能になった。
【００４８】
ちなみに従来、等温変態時におけるアシキュラーフェライト変態率を算出できなかった理由は、上述した保持温度（５００〜６２０℃）が適切でなかった為ではないかと考えられる。保持温度が５００℃を下回ると、アシキュラーフェライトの変態が非常に速い（直ちに生成し、直ちに消失してしまう）為、アシキュラーフェライトの核生成・成長過程を捉えられず、一方、保持温度が６２０℃を超えると、逆に温度が高くなり過ぎて所望のアシキュラーフェライトが生成しないことが、本発明者らの実験により初めて明らかになった。
【００４９】
上記熱処理に基づく基礎実験の結果、アシキュラーフェライトの核生成速度は図４に示す通り、非常に速く、サイトサチュレーション（変態が開始した直後に核生成サイトが全て消費されてしまう状況）として据えられること；アシキュラーフェライトの形状を板状（長さL、幅W）と仮定したときの成長過程を詳細に分析すると、長さ（L）方向には変態直後に瞬間的に成長が完了してしまい、その後は、幅（W）方向に対して拡散成長することが明らかになった。
【００５０】
上記知見に基づき、更に検討を重ねた結果、温度Ｔで保持したときにおけるアシキュラーフェライト変態率X_AF（Ｔ）は、下式（１）で表現できることが判明した。
【００５１】
X_AF（Ｔ）＝１−exp（−Ａ₀×α×ｔⁿ） … （１）
但し、ｎ＝０．３〜０．７
式中、X_AF（Ｔ）は温度Ｔにおけるアシキュラーフェライトの変態率
Ａ₀は核生成定数、
αはアシキュラーフェライトがパラ平衡で変態すると仮定したときのパラボリックレイト定数、
ｔは温度Ｔにおける保持時間（秒）、
ｎはアシキュラーフェライト変態率の時間依存性を表す指数である。
【００５２】
以下、上式（１）を構成する各パラメーターについて説明する。
【００５３】
▲１▼Ａ ₀ ：核生成定数
Ａ₀は、溶接金属部の晶出物情報N、及び温度Tに依存して変化するものであり、上記（ａ）の工程によって算出される溶接金属部の晶出物情報Nと温度Ｔの関数Ａ₀（Ｎ，Ｔ）に基づいて算出することができる。
【００５４】
具体的にはまず、晶出物情報Ｎｉと温度Ｔｉの関数Ａ₀（Ｎｉ，Ｔｉ）を作成する。その為には、任意の母材成分及び溶接材料の成分、並びに溶接条件で溶接を行ない、溶接金属の供試材を作成した後、当該溶接金属部の晶出物情報Ｎｉ（組成、平均粒径、単位面積当たりの個数等）を、前述した先願発明に記載の方法等に基づいて算出する。
【００５５】
次に、上記供試材におけるアシキュラーフェライト変態率を算出する。具体的には、当該供試材を温度Ｔ₁で保持したときのアシキュラーフェライト変態率X_AF（Ｔ₁）を、保持時間ｔを変化させて少なくとも２点測定することにより、図５に示すAvrami plot（時間に対する変態率を示すプロットのこと）を作成する。ちなみに図５では、合計３点の実測点を測定したことになる。この実測点を結んで得られる直線の切片（logｔ＝０における切片）の値がlog（Ａ₀・α）となる。このうちαは、別の計算法で算出することができる（後記する）為、Ａ₀が決定する。この様にして溶接金属部における特定の晶出物情報N₁と特定の温度Ｔ₁の関数Ａ₀（Ｎ₁，Ｔ₁）が得られる。
【００５６】
ちなみに図５で得られる直線の傾きがｎであり、Ａ₀と同様に晶出物情報Ｎ₁と特定の温度Ｔ₁の関数ｎ（Ｎ₁，Ｔ₁）が得られる。
【００５７】
次いで、上記とは異なる晶出物情報Ｎ₂と温度Ｔ₂の関数Ａ₀（Ｎ₂，Ｔ₂）を、同様にして求める。
【００５８】
これらの操作を繰返すことにより、関数Ａ₀（Ｎ，Ｔ）が得られる。
【００５９】
▲２▼α：アシキュラーフェライトがパラ平衡で変態すると仮定したときのパラボリックレイト定数
アシキュラーフェライトは、オーステナイトがフェライトに変態して生成する。このアシキュラーフェライトは、パラ平衡［ＳｉやＭｎ等の置換型固溶元素が拡散する時間がなくて変態する状態を意味し、具体的には、上記置換型固溶元素の濃度がオーステナイトもフェライトも同じ（平衡）状態にあるときを指す］で変態するときに最も生成し易いと考えられることから、本発明ではパラボリックレイト定数の算出に当たり、特に、アシキュラーフェライトがパラ平衡で変態するときの定数を採用することにした。
【００６０】
具体的には上記αは、アシキュラーフェライトがパラ平衡で変態すると仮定したうえで、溶接金属部の組成、及び温度に基づいて算出することができる。具体的には、CAMP-ISIG, Vol.3(1990),p871に記載のプログラムや、他の市販のプログラム［Thermo-Calc(Foundation for Computational Thermodynamics)］を用いてαを算出することができる。後記する実施例では、前者のプログラムを用いてαを算出した。
【００６１】
▲３▼ｎ：アシキュラーフェライト変態率の時間依存性を表す指数
上記ｎは、関数ｎ（Ｎ，Ｔ）に基づいて、Avrami plotを作成したときに得られる直線の傾きとして算出されり値である（図５を参照）。本発明では、ｎを０．３〜０．７と定めており、これにより、予測精度の高い方法を提供することができる。
【００６２】
この様に上記ｎは関数ｎ（Ｎ，Ｔ）に基づいて算出することもできるが、或いは、理論値としてｎ＝０．５を使用してもよい。上記理論値を採用すれば、関数ｎ（Ｎ，Ｔ）の作成プロセスを省略することができる。また、上記理論値を採用したとしても、アシキュラーフェライト変態率の予測精度は非常に高いことも実験により確認している。
【００６３】
以上、温度Ｔで保持したときにおけるアシキュラーフェライト変態率X_AF（Ｔ）を導き出す為の式（１）について説明した。
【００６４】
次に、上記（b-1）の方法によって決定されるアシキュラーフェライトの変態計算開始温度を起点とし、前述の方法によって温度Ｔでのアシキュラーフェライト変態率X_AF（Ｔ）を算出していき、最終的に、溶接金属部のアシキュラーフェライト変態率を算出する方法について説明する。
【００６５】
前述した通り、X_AF（Ｔ）は、温度Tで保持したときのアシキュラーフェライト変態率に過ぎず、実際の溶接施工において、温度が連続して変化（連続冷却）するときに形成される「溶接金属部のアシキュラーフェライト変態率」ではない。
【００６６】
そこで本発明では、「溶接金属部のアシキュラーフェライト変態率」を算出するに当たり、前記（ａ）の冷却温度履歴を微小時間（Δｔ）に区切り、当該微小時間（Δｔ）毎における温度Ｔでのアシキュラーフェライト変態率X_AF（Ｔ）を順次算出することにより、最終溶接パス終了時における溶接金属部のアシキュラーフェライト変態率を予測することとした。これは、温度Ｔにおける微小時間Δｔの間は、当該温度Tで等温変態が進行するものと仮定してX_AF（Ｔ）を求めておき、これを繰返して加算する（加算則）ことにより、溶接施工後における「溶接金属部のアシキュラーフェライト変態率」を予測するというものであり（図６を参照）、この様な方法は、本発明に限らず一般に「特性の予測方法」において、極く一般的に実施されているものである。
【００６７】
上述したX_AF（Ｔ）の計算は、アシキュラーフェライトの変態が終了する温度（変態計算終了温度）まで行なうことになるが、以下、アシキュラーフェライトの変態計算終了温度を決定する方法について説明する。
【００６８】
上記アシキュラーフェライトの変態計算終了温度は、溶接金属部の組成、及び冷却温度履歴に基づいて決定され、具体的には、▲１▼未変態オーステナイト中の炭素量Ｃγと、Ａｃｍ点の炭素量Ｃ（Acm）が交差する温度；若しくは▲２▼Ｍｓ点のうち、いずれか高い温度をＴ０としたとき、Ｔ０〜（Ｔ０−５０℃）の範囲とする。
【００６９】
以下、アシキュラーフェライトの変態終了温度の決定法につき、図７（ｃ）を用いて詳細に説明する。図７（ｃ）は、未変態オーステナイト中の炭素量Ｃγ、及びＡｃｍ点（セメンタイトが形成される臨界点）の炭素量Ｃ（Acm）の時間的推移を示したものである。尚、説明の便宜上、図７には、アシキュラーフェライトの変態計算開始温度を決定する為のグラフ図７（ａ）及び（ｂ）も併記しているが、これらの説明は、既にした通りである。
【００７０】
前述した通り、時間が経過して温度が低下（連続冷却）していくと、図７（ｂ）に示す様に無拡散変態の駆動力（図中、Ｄｆ）は４００〜８００Ｊ／molよりも大きくなるが、本発明では、当該無拡散変態の駆動力が４００〜８００Ｊ／molに到達したときの温度［図７（ａ）中、▲１▼］をアシキュラーフェライトの変態開始温度（計算開始温度）と定めている。
【００７１】
更に温度が低下していくとアシキュラーフェライト変態が進行する為、図７（ｃ）に示す通り、未変態オーステナイト中の炭素量Ｃγは増加していく。これに対し、Ａｃｍ点の炭素量Ｃ（Acm）は、温度が低下するにつれて低下する。未変態オーステナイト中の炭素量Ｃγと、Ａｃｍ点の炭素量Ｃ（Acm）が交差するときの温度が図７（ａ）の▲３▼であり、これは、未変態オーステナイトが全てパーライト変態したことを示す温度（即ち、アシキュラーフェライト変態が終了する温度）を意味する。
【００７２】
一方、熱力学的計算により、マルテンサイトが生成する温度Ｍｓ点［図７（ａ）中、▲２▼］を求めることができる。
【００７３】
この様にして算出した図７（ａ）の▲３▼［未変態オーステナイト中の炭素量Ｃγと、Ａｃｍ点の炭素量Ｃ（Acm）が交差する温度］、及び▲２▼のＭｓ点のうち、いずれか高い温度をＴ０としたとき、Ｔ０〜（Ｔ０−５０℃）の範囲を、アシキュラーフェライトの変態計算終了温度と定める。この温度範囲であれば、アシキュラーフェライト変態率を精度良く予測し得ることを実験により確認している。
【００７４】
ちなみに上記図７では、▲２▼の温度よりも▲３▼の温度が高い為、アシキュラーフェライト変態終了温度の基準温度Ｔ０は▲３▼となり、▲３▼の温度から５０℃低い温度範囲までが、本発明におけるアシキュラーフェライトの変態計算終了温度となる。
【００７５】
この様にしてアシキュラーフェライトの変態計算終了温度が決定された時点で、温度Ｔでのアシキュラーフェライト変態率X_AF（Ｔ）の計算も終了することとなり、最終的に、溶接金属部のアシキュラーフェライト変態率が算出される。
【００７６】
以上、溶接金属部のアシキュラーフェライト変態率予測手段について、上記（b-1）〜（b-2）に基づいて説明した。
【００７７】
更に本発明には、上記の予測方法に基づき、溶接金属部の機械的特性を予測することを特徴とする溶接金属部の特性予測方法も包含される。具体的には、単一パスまたは複数パスによって形成される溶接金属部のアシキュラーフェライト変態率と、該溶接金属部の機械的特性との関係を予め定めておき、
上述したいずれかの予測方法によって算出される溶接金属部のアシキュラーフェライト変態率と、前記予め定められている溶接金属部のアシキュラーフェライト面積率と機械的特性との関係を照合することにより、溶接金属部の機械的特性を予測する方法である。
【００７８】
これは、事前にアシキュラーフェライト変態率と機械的性質の関係についてデータベースを作成しておき、本発明の予測方法によって算出したアシキュラーフェライト変態率を、上記データベースの結果と照合することにより溶接金属部の機械的特性を予測するというものであり、これにより、アシキュラーフェライト変態率に基づく溶接金属部の機械的特性を精度良く且つ簡便に予測することが可能となる。
【００７９】
以下、実施例によって本発明の作用効果をより具体的に示すが、下記実施例は本発明を限定する性質のものではなく、前・後記の趣旨に徴して設計変更することはいずれも本発明の技術的範囲に含まれるものである。
【００８０】
【実施例】
以下の実施例では、本発明の予測方法を用いれば、成分が異なる原材料を、入熱量及び冷却速度が異なる条件で溶接したとしても、溶接金属部のアシキュラーフェライト変態率を精度良く予測できることを実証する。
【００８１】
（１）溶接金属部の作製
質量％でＣ：０．１５％，Ｓｉ：０．３７％，Ｍｎ：１．４３％，残部：鉄及び不純物を満足する母材（板厚３０ｍｍの厚鋼板）と、表１に示すＮo.Ａ〜Ｅのワイヤを用い、以下の溶接条件（入熱量を変化させた下記溶接条件Ａ〜Ｃ）にてＣＯ₂ガスシールドアーク溶接を実施した。
【００８２】
開先Ｖ型（開き角４５°）
ギャップ６ｍｍ
溶接速度２５ｃｍ／ｍｉｎ
パス数５
パス間温度２５０℃
入熱量
溶接条件Ａ１５ｋＪ／ｃｍ
溶接条件Ｂ２０ｋＪ／ｃｍ
溶接条件Ｃ３０ｋＪ／ｃｍ
シールドガス：ＣＯ₂１００％、２５Ｌ（リットル）／ｍｉｎ
電流−電圧−溶接速度：３３０Ａ−３８Ｖ−２５ｃｐｍ
【００８３】
【表１】

【００８４】
（２）溶接金属部のアシキュラーフェライト変態率（面積率）の測定（実測値）
次に、この様にして得られた溶接金属を鏡面研磨した後、３％ナイタールで腐食し、走査電子顕微鏡（Ｓ−４０００電解放出型電子顕微鏡：倍率２０００倍）で組織観察を行なった。このうち、溶接金属部のアシキュラーフェライト変態率（面積率）は、画像解析ソフト［Image-Pro PLUS(MEDIA CYBERNETICS)］を用いて測定した。この測定値を、溶接金属部のアシキュラーフェライト変態率（実測値）とする。
【００８５】
（３）溶接金属部の組成、晶出物情報、及び冷却温度履歴の算出
上記た母材成分、ワイヤ成分（表１のNo.Ａ〜Ｅ）、及び溶接条件Ａ〜Ｃに基づき、前述した先願発明の算出方法に従って溶接金属部の組成及び晶出物情報、並びに冷却温度履歴（最後のオーステナイト変態後の冷却速度）を夫々、算出した。このうち溶接金属部の組成を表２、及び晶出物情報を表３に夫々、示す。また、上記「最後のオーステナイト変態後の冷却速度」は、上述した溶接条件Ａ〜Ｃの夫々につき、以下の通りである［各溶接条件の内容を整理する目的で、上記（１）の入熱量も併記する］。
【００８６】
溶接条件Ａ：最後のオーステナイト変態後の冷却速度５１℃／秒
入熱量１５ｋＪ／ｃｍ
溶接条件Ｂ：最後のオーステナイト変態後の冷却速度３０℃／秒
入熱量２０ｋＪ／ｃｍ
溶接条件Ｃ：最後のオーステナイト変態後の冷却速度１４℃／秒
入熱量３０ｋＪ／ｃｍ
【００８７】
【表２】

【００８８】
【表３】

【００８９】
（４）溶接金属部のアシキュラーフェライト変態率）の算出（計算値）
（ 4-1 ）アシキュラーフェライトの変態計算開始温度の決定
前述した方法に従い、アシキュラーフェライトの変態計算開始温度を決定した。その結果を表４に示す。尚、表４には、計算条件Ａ〜Ｇ毎に、無拡散変態の駆動力Ｄｆ及びアシキュラーフェライトの計算開始温度を示している。
【００９０】
【表４】

【００９１】
（ 4-2 ） X _AF （Ｔ）の算出
前述した通り、温度Ｔにおけるアシキュラーフェライトの変態率X_AF（Ｔ）は、下式（１）で表すことができる。
【００９２】
X_AF（Ｔ）＝１−exp（−Ａ₀×α×ｔⁿ） … （１）
式中、Ａ₀は核生成定数、
αはアシキュラーフェライトがパラ平衡で変態すると仮定したときのパラボリックレイト定数、
ｔは温度Ｔにおける保持時間（秒）、
ｎはアシキュラーフェライト変態率の時間依存性を表す指数である。
【００９３】
上式（１）を構成するＡ₀、α、及びｎは以下の方法により求めた。
【００９４】
まず、ＮとＴの関数で表されるＡ₀は、下式に基づいて算出した。この式は、前述した方法を繰返すことにより決定されたものである。
【００９５】
Ａ₀＝1018476−1065Ｔ＋1.21Ｎ
Ａ₀：核生成定数
Ｔ：温度（℃）
Ｎ：溶接金属部の晶出物情報（表３）
次に、αは、上記文献［CAMP-ISIJ,Vol.3(1990)p871］に基づいて算出した。
【００９６】
また、ｎは、０．１、０．５及び１．０の３点とした。このうち本発明の範囲は０．３〜０．７である。
【００９７】
これらＡ₀、α、及びｎの各数値を上式（１）に代入し、温度Ｔにおけるアシキュラーフェライト変態率X_AF（Ｔ）を算出した。
【００９８】
（ 4-3 ）溶接金属部のアシキュラーフェライト変態率の測定
上記（4-2）の式に基づき、上記（4-1）に記載のアシキュラーフェライト変態計算開始温度から、冷却温度履歴における温度Ｔでのアシキュラーフェライト変態率X_AF（Ｔ）を順次算出していくと共に、前述した方法に従ってアシキュラーフェライトの変態計算終了温度を決定し、最終的に、溶接金属部のアシキュラーフェライト変態率を算出した。
【００９９】
アシキュラーフェライトの変態計算終了基準温度Ｔ０を表５に、溶接金属部のアシキュラーフェライト変態率の算出結果を表６に示す。尚、表６中、「誤差」は、溶接金属部のアシキュラーフェライト面積率の予測値から実測値を引いた差であり、予測値の精度を表す指標となる。本発明では、各溶接材料について夫々、異なる溶接条件A〜Cを実施して誤差を求めたとき、いずれの場合も誤差が±５％以内を満足する場合に限り、予測精度が良好であると判断し、「本発明例」と評価した。
【０１００】
【表５】

【０１０１】
【表６】

【０１０２】
表６の結果より、以下の様に考察することができる。
【０１０３】
まず、No.１〜４、１０〜１３は、ｎ値が0.5と本発明の範囲（0.3〜0.7）を満足しており、且つ、計算条件A〜Dも本発明の範囲を満足する為、アシキュラーフェライトの変態開始温度及び変態終了温度が本発明の範囲を満足する例であり、その結果、溶接条件をA〜Cと変化させて溶接したとしても、溶接金属部のアシキュラーフェライト変態率を±５％以内の精度で予測することができた。
【０１０４】
これに対し、No.５〜９は、以下の不具合を有している。
【０１０５】
まず、No.５は計算条件Eで算出した例であり、無拡散状態の駆動力を、本発明の範囲（４００〜８００Ｊ／mol）よりも大きく設定した為にアシキュラーフェライトの変態開始温度が低くなった例であり、その結果、溶接条件B及びCで溶接すると測定誤差が大きくなった。
【０１０６】
No.６は、計算条件Fで算出した例であり、無拡散状態の駆動力を、本発明の範囲（４００〜８００Ｊ／mol）よりも小さく設定した為にアシキュラーフェライトの変態開始温度が高くなってしまい、その結果、溶接条件A及びCで溶接すると測定誤差が大きくなった。
【０１０７】
No.７は、アシキュラーフェライトの変態終了温度を、本発明の許容範囲［計算終了基準温度Ｔ０〜（Ｔ０−５０℃）の範囲］を超えて計算した例であり、当該終了温度が低くなった為、いずれの溶接条件で溶接しても測定誤差が±５％を超えた。
【０１０８】
No.８は、ｎ値が本発明の範囲（０．３〜０．７）を超える例であり、いずれの溶接条件で溶接しても測定誤差が±５％を超えた。
【０１０９】
No.９は、ｎ値が本発明の範囲（０．３〜０．７）を下回る例であり、溶接条件A及びBで溶接した場合、測定誤差が±５％を超えた。
【０１１０】
この様に本発明の要件を満足しない条件で溶接金属部のアシキュラーフェライト変態率を算出した場合には、せいぜい、特定の母材成分及びワイヤ成分を用いて特定の溶接条件で溶接した場合に限り、アシキュラーフェライトの変態率を予測することができるに止まっており、入熱量等を変えて異なる条件で溶接した場合には測定誤差が大きくなり、実用途に適用するには不充分であることが分かる。
【０１１１】
【発明の効果】
本発明法は以上の様に構成されており、従来では予測できなかった「溶接金属部のアシキュラーフェライト変態率」を、原材料の成分及び溶接条件を変えて溶接したとしても、実測値と±５％以内の誤差範囲で予測できるという、極めて高精度の予測方法を提供することができた。本発明の予測方法を用いれば、当該溶接金属部の機械的特性も精度良く予測することが充分期待できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を実施する為の手順を示すフローチャートである。
【図２】アシキュラーフェライトを含むフェライトの模式図である。
【図３】本発明で使用した熱処理シミュレーターである。
【図４】アシキュラーフェライトが成長する様子を示す模式図である。
【図５】Ａ₀（Ｎ，Ｔ）のデータベースを作成する為の式を説明するグラフである。
【図６】「温度Ｔにおけるアシキュラーフェライト変態率」から、「溶接金属部のアシキュラーフェライト変態率」を算出する考え方を示す模式図である。
【図７】アシキュラーフェライトの変態開始温度と変態終了温度を決定する方法を示すグラフである。
【図８】実施例におけるアシキュラーフェライト変態率の予測値と実測値の結果を示すグラフである。
【符号の説明】
１アロトリオモルフィックフェライト
２ウイッドマンスタッテンフェライト
３アシキュラーフェライト
４パーライト
５マイクロフェース[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a method for predicting an acicular ferrite transformation rate (area ratio) in a weld metal part after welding in general welding such as arc welding, laser welding, and electron beam welding, and welding based on the prediction method. The present invention relates to a method for predicting mechanical properties of a metal part.
[0002]
[Prior art]
In recent years, various welding methods have been applied in welding construction of building structures such as ships, steel frames and bridges. When carrying out such welding work, it is a goal to predict in advance the mechanical properties of the weld metal part after the work (which means the whole weld metal part or a part thereof and includes both in the present invention). This is important in obtaining a weld metal part having the following characteristics. By the way, the mechanical properties of the weld metal part are determined by the composition of the weld metal part (composition when the base material and the weld material to be used are melted together to form the weld metal) and the structure. A method for predicting the mechanical characteristics in consideration of the organization of the above has not yet been provided.
[0003]
For example, Patent Documents 1 to 3 below all relate to a technique for predicting the mechanical properties of a weld metal part, but the base material component, welding conditions, weld metal composition, etc. are considered, but the structure is considered. It has not been.
[0004]
Among these, Patent Document 1 proposes a technique for predicting the composition of the weld metal from the base material component, the welding current, the welding voltage, the welding speed, the wire component, and the flux component with respect to the submerged arc welding.
[0005]
In Patent Document 2, the relationship between the composition and thermal history of the weld metal and / or base material heat-affected zone and the mechanical properties of the weld metal and / or base material heat-affected zone is determined in advance, and (i ) Welding condition parameters such as base metal shape and groove shape, (ii) thermal conductivity and density of weld metal based on database of weld metal components, and (iii) heat of base metal based on database of base metal components Using the conductivity and density, the composition and thermal history of the weld metal and / or base metal heat-affected zone are determined by calculation, the composition and heat history determined by the calculation, and the previously determined weld metal and / or A method for predicting the mechanical properties of a weld metal and / or base metal heat affected zone by collating the composition and thermal history of the base metal heat affected zone with the mechanical properties is disclosed.
[0006]
Further, Patent Document 3 discloses a cooling rate when welding is performed under various welding conditions using a specific base material and a specific wire, and mechanical properties of the reheated part and the original part of the weld metal. And the area ratio of the cross section of the reheated part and the original part when welding is performed under various welding conditions using the specific base material and the specific wire. , The relationship between the cooling rate calculated by the plate thickness and the like when welding using the specific base material and the specific wire, and the mechanical characteristics, and the welding conditions and the area of the reheated part and the original part A method for predicting the mechanical properties of a weld metal by checking the relationship with the ratio is disclosed.
[0007]
As described above, all of the above Patent Documents 1 to 3 are prepared by previously creating a database of the relationship between the base material component, the welding conditions, the weld metal composition, and the like, and predicting the base material component and the welding conditions based on the database. Yes, no consideration is given to the structure governing the mechanical properties of the weld metal. For this reason, there is a problem that the accuracy of predicting the mechanical characteristics is lowered when the base material components and welding conditions to be used are changed.
[0008]
On the other hand, among the structures constituting the weld metal part, in particular, the acicular ferrite is a very fine structure, and is an important structure for determining the mechanical properties of the weld metal part. Therefore, it is a method capable of predicting the acicular ferrite transformation rate (acicular ferrite fraction) in the weld metal portion analytically with high accuracy, and a method capable of predicting the mechanical properties of the weld metal portion based on the method. Offering is anxious.
[0009]
[Patent Document 1]
Patent No. 2850773 (Claims)
[Patent Document 2]
JP 2002-79375 A (Claims)
[Patent Document 3]
JP 2002-178147 A (Claims)
[0010]
[Problems to be solved by the invention]
The present invention has been made based on the above circumstances, and the purpose thereof is a method capable of accurately and simply predicting the acicular ferrite transformation rate of a weld metal part, and a weld metal part based on the prediction method. The object is to provide a method capable of predicting mechanical characteristics with high accuracy.
[0011]
[Means for Solving the Problems]
The method of predicting the acicular ferrite transformation rate (fraction) of a weld metal part according to the present invention that has achieved the above object is to determine the acicular ferrite transformation rate of a weld metal part formed by a single pass or multiple passes. A prediction method,
(A) Basic information calculation means for calculating the composition of the weld metal part, the crystallized substance information, and the cooling temperature history from the first welding pass to the final welding pass based on the respective components of the base material and the welding material and the welding conditions. When,
(B) Based on the transformation start temperature and transformation end temperature of the acicular ferrite calculated by thermodynamic calculation, predict the acicular ferrite transformation rate of the weld metal at the end of the final welding pass. Rate prediction means,
It has a gist in the place which includes.
[0012]
Here, as the cooling temperature history of the above (a), the temperature history at the time of cooling from the highest temperature in the last heating and cooling process in which heating is performed at a temperature higher than the temperature at which the austenite transformation is completed in multi-pass welding is used. Recommended.
[0013]
In carrying out the above (b) “Accurate ferrite transformation rate prediction means for weld metal”, first, (b-1) the temperature at which the acicular ferrite starts transformation (transformation calculation start temperature) is determined. Then, (b-2) the transformation rate of the acicular ferrite is calculated from the transformation calculation start temperature (specifically, the temperature at each minute time when the cooling temperature history is divided into minute times). Acicular ferrite transformation rate at T_AF(T) is calculated sequentially) and X_AFThe carbon concentration Cγ in the untransformed γ corresponding to (T) is obtained, and the temperature when this Cγ satisfies the transformation end condition (described later) is the temperature at which the acicular ferrite finishes transformation (transformation calculation end temperature). The calculated value up to the transformation end temperature is the acicular ferrite transformation rate X of the weld metal part._AFAnd
[0014]
Among these, “transformation start temperature of acicular ferrite (transformation calculation start temperature)” can be calculated based on the composition of the weld metal part and the driving force of the non-diffusion transformation by thermodynamic calculation. The temperature when the driving force of the non-diffusion transformation is 400 to 800 J / mol.
[0015]
On the other hand, "transformation end temperature of acicular ferrite (transformation end temperature)" is determined based on the composition of the weld metal part and the cooling temperature history,
Temperature at which carbon content Cγ in untransformed austenite and carbon content C (Acm) at Acm point intersect; or Ms point, where T0 is the higher temperature, T0 (T0-50 ° C) range And
[0016]
Also, acicular ferrite transformation rate X at temperature T_AF(T) can be calculated based on the following formula (1).
[0017]
X_AF(T) = 1−exp (−A₀× α × tⁿ(1)
However, n = 0.3-0.7
Where X_AF(T) is the transformation rate of acicular ferrite at temperature T,
A₀Is the nucleation constant,
α is the parabolic rate constant assuming that the acicular ferrite is transformed in para-equilibrium,
t is the holding time (seconds) at temperature T,
n is an index representing the time dependence of the acicular ferrite transformation rate.
[0018]
A of these₀And n are functions A of the crystallized substance information N and temperature T of the weld metal part described above.₀It can be calculated based on (N, T) and n (N, T). This function A₀(N, T) and n (N, T) are calculated as crystallized information Ni of a certain weld metal part by actual measurement in advance, and the acicular ferrite transformation rate when the weld metal part is held at the temperature Ti. X_AF(Ti) is measured at least at two points while changing the holding time t, so that the function A in the crystallized substance information Ni and the temperature Ti is obtained.₀It can be created by obtaining (Ni, Ti) and n (Ni, Ti) and repeating these operations. Function A created in this way₀A based on (N, T)₀Can be calculated based on the function n (N, T).
[0019]
N calculated based on the function n (N, T) is in the range of 0.3 to 0.7, or n = 0.5 may be adopted as a theoretical value.
[0020]
Further, in the present invention, the relationship between the acicular ferrite transformation rate of a weld metal part formed by a single pass or a plurality of passes and the mechanical properties of the weld metal part is determined in advance and predicted by the above-described method. The mechanical properties of the weld metal portion are predicted by comparing the acicular ferrite transformation rate of the weld metal portion with the predetermined relationship between the acicular ferrite transformation rate of the weld metal portion and the mechanical properties. A method for predicting the characteristics of the weld metal part is also included.
[0021]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
In order to provide a method capable of accurately and easily predicting the mechanical characteristics of a weld metal part, the present inventors have intensively studied paying attention to the structure of the weld metal part that has not been considered in the past. In general, the weld metal portion formed by welding is repeatedly heated and cooled for each pass from the first weld pass to the final weld pass. Therefore, depending on the welding conditions, a crystallized substance mainly composed of oxide [(Mn, Ti , Si) O, (Al, Mn) O, etc.], and the transformation structure (ferrite, pearlite, martensite, bainite, acicular ferrite, etc.) changes greatly. Because it was not done.
[0022]
As a result, the present inventors have predicted the structure of the weld metal part, and based on this, have found a method that can accurately predict the mechanical properties of the weld metal part, and have already filed an application (Japanese Patent Application). 2002-125301, hereinafter referred to as prior invention).
[0023]
In the above-mentioned prior application, the weld is divided into a plurality of mesh regions, and for each mesh region, (1) mesh region temperature calculation (base material component, wire component or A method of calculating the temperature history from the first welding pass to the final welding pass by sequentially obtaining the mesh region temperature after the unit time elapses based on the weld metal composition and welding conditions before the unit time elapses), (2) ▼ Weld metal composition calculation (Based on the base metal component, wire component, shield gas component or weld metal composition before the unit time elapses and mesh region temperature after the unit time elapses until the end of the final welding pass. And 3) transformation structure calculation (determining transformation structure information including the fraction of the transformation structure in the mesh region). After each calculation of the above method, the material of the weld metal part is predicted from the relationship between the structure and the material obtained in advance by actual measurement based on the transformation structure information after the final welding pass in each mesh area. The material calculation is performed. According to the above-mentioned prior application, the composition, crystallized material, and temperature history of the weld metal part, which are important determinants in predicting the mechanical properties of the weld metal part [particularly, the “last By performing the transformation structure calculation (3) described above only for the “heating and cooling process” (described later), the calculation load can be reduced and the characteristics can be predicted quickly]. Therefore, the prediction accuracy of the weld metal part can be increased as compared with the conventional method.
[0024]
As described above, the prior application invention is extremely useful in that it can provide a method for accurately predicting the structure of the weld metal part for the first time, but the prior application invention includes a method for predicting the acicular ferrite transformation rate. Until, it is not specifically disclosed. As described above, acicular ferrite is an extremely fine structure, although it is well recognized that it is an important structure that determines the mechanical properties of weld metal, so the nucleation and growth status of acicular ferrite The fact is that the structure prediction model of acicular ferrite has not been established.
[0025]
In FIG. 2, the schematic diagram of the structure | tissue which comprises a weld metal part is shown. In the figure, 1 is an allotriomorphic ferrite (commonly called grain boundary ferrite), 2 is a Widmanstatten ferrite having a needle-like structure, 3 is an acicular ferrite, 4 is The perlite 5 is a microphase.
[0026]
As shown in FIG. 2, the weld metal part is composed of a combination of allotriomorphic ferrite 1, Widmanstatten ferrite 2, acicular ferrite 3, pearlite 4, and microface 5, and these structural fractions. Varies depending on each component of the base material and welding material used, welding conditions, and the like. Among these, the area of the acicular ferrite 3 is enlarged as shown in FIG. 2B, and the pearlite 4 and the microface 5 are generated in the gap of the acicular ferrite 3.
[0027]
Among the above-mentioned structures, allotriomorphic ferrite and Widmanstatten ferrite are described by Bhadeshia 1 (HKDH Bhadeshia, L.-E. Sevensson: Mathematical Modeling of Weld Phenomena, The Institute of Materials (1993), p109- 178) and reference 2 by Ichikawa et al. [Kazutoshi Ichikawa, HKDH Bhadeshia (Mathematical Modeling of Weld Phenomena 4, IOM Communications (1998), p302-320)].
[0028]
However, a structure prediction model of acicular ferrite 3 has not been provided yet. For example, the above-mentioned reference 1 only discloses the following equation as an equation for indirectly calculating the acicular ferrite transformation rate (Va).
[0029]
Va = 1-Vα-Vw-Vm
(Where Va is the fraction of acicular ferrite,
Vα is the allotriomorphic ferrite fraction,
Vw is the Widmanstatten ferrite fraction,
Vm means the microface fraction, respectively. )
Vα, Vw, Vm are calculated in advance based on the premise that “the structure is composed of allotriomorphic ferrite, Widmanstatten ferrite, microface, and acicular ferrite”. In addition, the acicular ferrite fraction (Va) is indirectly calculated by subtracting these totals. Therefore, in order to calculate the acicular ferrite fraction based on the above method, it is necessary to calculate the structure other than the acicular ferrite, which requires a very complicated work. Moreover, the acicular ferrite fraction calculated by the above equation does not necessarily match the actual measurement value. As shown in FIG. 2B described above, in practice, pearlite is formed in the gap between the acicular ferrites in addition to the microface, but the above formula does not take into account the structure. is there.
[0030]
Therefore, the present inventors have repeated basic experiments in order to provide a method capable of directly and accurately predicting the transformation rate of acicular ferrite among the structures constituting the weld metal part. As a result, we succeeded for the first time in accurately capturing the nucleation / growth status of acicular ferrite, and based on the experimental results, we determined the acicular ferrite transformation rate between the temperature T and the crystallization information N of the weld metal part. It has been successfully expressed as a function, and it is up to the completion of the present invention.
[0031]
Hereinafter, a method for predicting the acicular ferrite transformation rate of a weld metal part according to the present invention, including the series of basic experiments described above, will be described in detail with reference to the drawings. FIG. 1 is a flowchart showing a procedure for carrying out the method of the present invention, and assumes a case where a base material and a welding material are used, and welding is typified by arc welding by a single or a plurality of passes. Specifically, a program for executing each means is executed using a material prediction computer stored in a storage device.
[0032]
(A) Basic information calculation means
The above (a) is the basic information for calculating the composition of the weld metal part, the crystallized information, and the cooling temperature history from the first pass to the final weld pass, based on the respective components of the base material and the weld material and the welding conditions. It is a calculation means (represented as “basic information calculation means” in FIG. 1).
[0033]
Among these, the welding material which is a raw material includes a solid wire, a cored wire, and the like, and further, a welding material for submerging using a solid wire and a flux together is exemplified. The welding conditions include welding current, welding voltage, welding speed, pass-to-pass temperature (weld zone allowable temperature when welding of the next pass is started), base metal shape (plate thickness), groove shape, welding The length, the number of passes, etc. can be mentioned, and further, two-dimensional information such as pass welding time (welding time required per pass = welding length / welding speed) calculated from these data is also included.
[0034]
Based on the respective components of the base material and the welding material and welding conditions, (i) the composition of the weld metal part, (ii) crystallized substance information (for example, the composition of the crystallized substance, the average particle diameter, and the number per unit area) ), And (iii) a cooling temperature history from the first welding pass to the final welding pass (hereinafter sometimes simply referred to as “cooling temperature history”). This is because these are important basic parameters for accurately predicting the acicular ferrite transformation rate of the weld metal part.
[0035]
The method for calculating the above (i) to (iii) is not a characteristic part of the present invention, and a known method can be adopted. For example, the methods described in Patent Documents 1 to 3 described above may be referred to. . Further, the calculation can be performed based on the method of the invention of the prior application, and the details thereof are as described above. In summary, the base material component, the wire component, and the welding conditions are input to the material prediction computer. , A database stored in a storage device [investigated in advance by experiments, etc., specifically, (1) composition (base material, weld metal), liquidus temperature, solidus temperature, Phase diagram database showing the relationship between the temperature at which austenite transformation ends in the heating process (temperature at which austenite begins to form), the temperature at which ferrite transformation ends in the cooling process, etc. (2) Crystallized products that crystallize from the weld metal composition Type, melting and heating temperature, solidification time from the same temperature to the solidus temperature, crystallized product average particle size and crystallized amount (number per unit area), etc.] It may be set out.
[0036]
Of the basic information (i) to (iii) calculated in this way, the cooling temperature history of (iii) is the temperature history of the weld metal part calculated according to the method described above (from the first welding pass to the final). It is determined based on the history of heating / cooling repeated for each pass over the welding pass). In the present invention, as in the prior invention, as the cooling temperature history, the last heating / cooling process (hereinafter referred to as “the last heating / cooling process”) that is heated to a temperature higher than the temperature at which the austenite transformation is completed in multi-pass welding. It is recommended to use a temperature history during cooling from the highest temperature (hereinafter sometimes referred to as “cooling rate after the last austenite transformation”). This is because calculating the entire temperature history of the weld metal part and calculating the acicular ferrite transformation rate of the weld metal part based on all of these temperature histories results in an excessive load; on the other hand, the transformation of the acicular ferrite The cooling temperature history is the largest contributor to the process, and the most significant effect is considered to be the "last heating and cooling process". Therefore, the "cooling rate after the last austenite transformation" in the "last heating and cooling process" This is because even if the acicular ferrite transformation rate of the weld metal part is calculated based on the above, a high degree of prediction accuracy is maintained.
[0037]
(B) Means for predicting acicular ferrite transformation rate in weld metal
(B) predicts the acicular ferrite transformation rate of the weld metal part at the end of the final welding pass based on the transformation start temperature and transformation end temperature of the acicular ferrite calculated by thermodynamic calculation. 1 represents “acicular ferrite transformation rate prediction means of weld metal part”.
[0038]
Specifically, in carrying out the above (b), first, (b-1) the temperature at which the acicular ferrite starts transformation (transformation calculation start temperature) is determined, and (b-2) the transformation calculation is started. The transformation rate of acicular ferrite is calculated from the temperature (specifically, the acicular ferrite transformation rate X at the temperature T for each minute time when the cooling temperature history is divided into minute times._AF(T) is calculated sequentially) and X_AFThe carbon concentration Cγ in the untransformed γ corresponding to (T) is obtained, and the temperature when this Cγ satisfies the transformation end condition (described later) is the temperature at which the acicular ferrite finishes transformation (transformation calculation end temperature). The calculated value up to the transformation end temperature is the acicular ferrite transformation rate X of the weld metal part._AFAnd
[0039]
Hereinafter, the above (b) will be described in detail with the background of the basic experiment.
[0040]
( b-1 ) Determination of transformation calculation start temperature of acicular ferrite
First, the temperature at which the acicular ferrite begins to transform is determined. Thereby, the temperature at which the calculation of the acicular ferrite transformation rate is started is determined.
[0041]
The transformation calculation start temperature of the acicular ferrite is calculated based on the composition of the weld metal part and the driving force of the non-diffusion transformation by thermodynamic calculation. Specifically, the driving force of the non-diffusion transformation is 400 to 800 J. It is the temperature at which / mol is reached. In the present invention, “the transformation start temperature of the acicular ferrite is synonymous with the temperature at which the bainite transformation starts”, and is adopted as the temperature at which the bainite transformation calculation is started. “Temperature at 800 J / mol” was also adopted in the present invention.
[0042]
The method for determining the transformation calculation start temperature of acicular ferrite described above will be described in more detail with reference to FIG. FIG. 7 is a graph showing a method for determining the transformation calculation start temperature and transformation calculation end temperature (described later) of acicular ferrite. Of these, FIG. 7 (a) shows the horizontal axis representing time [holding time (transformation time). )], The cooling temperature history when the vertical axis is the transformation start temperature of the acicular ferrite; FIG. 7B shows the relationship between the driving force and the time of the non-diffusion transformation that can be obtained by thermodynamic calculation. Each shows. For convenience of explanation, FIG. 7 also includes a graph (c) for determining the transformation calculation end temperature of acicular ferrite. FIG. 7 (c) will be described later.
[0043]
First, when the temperature decreases with time (continuous cooling), the non-diffusion transformation driving force (Df in the figure) becomes larger than 400 to 800 J / mol as shown in FIG. . In the present invention, the temperature at which the driving force of the non-diffusion transformation reaches 400 to 800 J / mol [(1) in FIG. 7A] is the transformation start temperature (calculation start temperature) of the acicular ferrite. .
[0044]
( b-2 ) Acicular ferrite transformation rate when held at temperature T X _AF Calculation of (T) and determination of transformation end temperature
Next, after determining the transformation calculation start temperature by the above method (b-1), (b-2) calculating the transformation rate of the acicular ferrite from the transformation calculation start temperature and calculating the acicular Determine the transformation end temperature of the ferrite, and calculate the calculated value up to the end temperature of the transformation to the acicular ferrite transformation rate X of the weld metal._A _FAnd
[0045]
Hereinafter, it will be described in detail including a basic experiment that has reached the above calculation method.
[0046]
In order to calculate the acicular ferrite transformation rate of the weld metal part, the present inventors first, based on the viewpoint that it is necessary to determine the nucleation and growth status of the acicular ferrite and the form of the acicular ferrite, The specimen of the weld metal part was subjected to a heat treatment simulator shown in FIG. This figure was originally constructed by the present inventors as a heat treatment pattern capable of generating as much acicular ferrite as possible in a weld metal part.
[0047]
The heat treatment will be described with reference to the same drawing. First, the specimen is heated to an Ac3 point or higher to be held, thereby forming an austenite single phase. In order to obtain the desired acicular ferrite, it is necessary to generate a large amount of larger austenite in advance. For this purpose, it is recommended to keep the heating temperature as high as possible for a long time. Next, after rapidly cooling to a temperature range of 500 to 620 ° C. (25 ° C./s or more), holding at that temperature for a predetermined time (isothermal holding) and then water cooling, it was found that desired acicular ferrite was obtained. In the present invention, the holding time in the isothermal holding is variously changed, and this makes it possible for the first time to grasp the nucleation / growth process of acicular ferrite, which could not be grasped conventionally.
[0048]
Incidentally, it can be considered that the reason why the acicular ferrite transformation rate during the isothermal transformation could not be calculated conventionally is that the above-mentioned holding temperature (500 to 620 ° C.) was not appropriate. When the holding temperature is below 500 ° C, the transformation of acicular ferrite is very fast (it immediately forms and immediately disappears), so the nucleation / growth process of acicular ferrite cannot be captured, while the holding temperature is It has been clarified for the first time by experiments of the present inventors that when the temperature exceeds 620 ° C., the temperature becomes too high and the desired acicular ferrite is not generated.
[0049]
As a result of the basic experiment based on the heat treatment, the nucleation rate of the acicular ferrite is very fast as shown in FIG. 4, and it is set as site saturation (a situation where all the nucleation sites are consumed immediately after the transformation starts). That is, when the growth process when the shape of the acicular ferrite is assumed to be plate-like (length L, width W) is analyzed in detail, the growth in the length (L) direction is instantaneously completed immediately after transformation. After that, it became clear that diffusion growth occurred in the width (W) direction.
[0050]
As a result of further investigation based on the above findings, the acicular ferrite transformation rate X when held at temperature T_AFIt was found that (T) can be expressed by the following formula (1).
[0051]
X_AF(T) = 1−exp (−A₀× α × tⁿ(1)
However, n = 0.3-0.7
Where X_AF(T) is the transformation rate of acicular ferrite at temperature T
A₀Is the nucleation constant,
α is the parabolic rate constant assuming that the acicular ferrite is transformed in para-equilibrium,
t is the holding time (seconds) at temperature T,
n is an index representing the time dependence of the acicular ferrite transformation rate.
[0052]
Hereinafter, each parameter constituting the above formula (1) will be described.
[0053]
▲ 1 ▼ A ₀ : Nucleation constant
A₀Changes depending on the crystallized substance information N of the weld metal part and the temperature T, and the function A of the crystallized substance information N of the weld metal part and the temperature T calculated by the step (a).₀It can be calculated based on (N, T).
[0054]
Specifically, first, a function A of crystallized substance information Ni and temperature Ti.₀(Ni, Ti) is created. For that purpose, welding is performed under arbitrary base material components and welding material components and welding conditions, and after preparing a test material for the weld metal, the crystallized material information Ni (composition, average grain size) of the weld metal part is obtained. The diameter, the number per unit area, etc.) are calculated based on the method described in the prior invention.
[0055]
Next, the acicular ferrite transformation rate in the sample material is calculated. Specifically, the test material is set to a temperature T.₁Acicular ferrite transformation rate X when held at_AF(T₁) Is measured at at least two points while changing the holding time t, thereby creating an Avrami plot (a plot showing the transformation rate with respect to time) shown in FIG. Incidentally, in FIG. 5, a total of three actual measurement points were measured. The value of the intercept of the straight line (intercept at logt = 0) obtained by connecting the measured points is log (A₀Α) Of these, α can be calculated by another calculation method (described later).₀Will be determined. In this way, specific crystallization information N in the weld metal part₁And specific temperature T₁Function A₀(N₁, T₁) Is obtained.
[0056]
Incidentally, the slope of the straight line obtained in FIG.₀Crystallized information N as with₁And specific temperature T₁Function n (N₁, T₁) Is obtained.
[0057]
Next, the crystallized information N different from the above₂And temperature T₂Function A₀(N₂, T₂) Is obtained in the same manner.
[0058]
By repeating these operations, the function A₀(N, T) is obtained.
[0059]
(2) α: Parabolic rate constant assuming that acicular ferrite is transformed at para-equilibrium
Acicular ferrite is formed by transformation of austenite to ferrite. This acicular ferrite is a para-equilibrium [means a state where there is no time for a substitutional solid solution element such as Si or Mn to diffuse and is transformed. In the same (equilibrium) state], it is considered that it is most likely to be generated when transformed. Therefore, in the present invention, when calculating the parabolic rate constant, especially when acicular ferrite is transformed in para-equilibrium We decided to adopt a constant.
[0060]
Specifically, the above α can be calculated based on the composition and temperature of the weld metal part on the assumption that acicular ferrite is transformed by para-equilibrium. Specifically, α can be calculated using a program described in CAMP-ISIG, Vol. 3 (1990), p871, or another commercially available program [Thermo-Calc (Foundation for Computational Thermodynamics)]. In the examples described later, α was calculated using the former program.
[0061]
(3) n: Index indicating time dependence of acicular ferrite transformation rate
The above n is a calculated value as the slope of a straight line obtained when an Avrami plot is created based on the function n (N, T) (see FIG. 5). In the present invention, n is determined to be 0.3 to 0.7, whereby a method with high prediction accuracy can be provided.
[0062]
Thus, n can be calculated based on the function n (N, T), or n = 0.5 may be used as a theoretical value. If the above theoretical value is adopted, the process of creating the function n (N, T) can be omitted. Moreover, even if the above theoretical values are adopted, it has been confirmed by experiments that the accuracy of predicting the acicular ferrite transformation rate is very high.
[0063]
As described above, the acicular ferrite transformation rate X when held at the temperature T_AFThe equation (1) for deriving (T) has been described.
[0064]
Next, starting from the transformation calculation start temperature of the acicular ferrite determined by the above method (b-1), the acicular ferrite transformation rate X at the temperature T by the above method is used._AFA method of calculating (T) and finally calculating the acicular ferrite transformation rate of the weld metal part will be described.
[0065]
As mentioned above, X_AF(T) is only the acicular ferrite transformation rate when held at temperature T, and is formed when the temperature continuously changes (continuous cooling) in the actual welding operation. It is not “ferrite transformation rate”.
[0066]
Therefore, in the present invention, in calculating the “acicular ferrite transformation rate of the weld metal part”, the cooling temperature history of (a) is divided into minute times (Δt), and the temperature T at each minute time (Δt) is calculated. Acicular ferrite transformation rate X_AFBy sequentially calculating (T), the acicular ferrite transformation rate of the weld metal part at the end of the final welding pass was predicted. This is based on the assumption that the isothermal transformation proceeds at the temperature T during the minute time Δt at the temperature T._AF(T) is obtained, and this is repeatedly added (addition rule) to predict the “acicular ferrite transformation rate of the weld metal part” after welding (see FIG. 6). Such a method is not limited to the present invention, and is generally carried out generally in the “characteristic prediction method”.
[0067]
X mentioned above_AFThe calculation of (T) is performed up to the temperature at which the transformation of the acicular ferrite ends (transformation calculation end temperature). Hereinafter, a method for determining the transformation calculation end temperature of the acicular ferrite will be described.
[0068]
The transformation calculation end temperature of the above acicular ferrite is determined based on the composition of the weld metal part and the cooling temperature history. Specifically, (1) the carbon content Cγ in the untransformed austenite and the carbon content at the Acm point The temperature at which C (Acm) intersects; or (2) When T0 is the higher temperature among the Ms points, the temperature is in the range of T0 to (T0-50 ° C.).
[0069]
Hereinafter, a method for determining the transformation end temperature of acicular ferrite will be described in detail with reference to FIG. FIG. 7 (c) shows the temporal transition of the carbon content Cγ in untransformed austenite and the carbon content C (Acm) at the Acm point (critical point where cementite is formed). For convenience of explanation, FIG. 7 also includes graphs (a) and (b) for determining the transformation calculation start temperature of the acicular ferrite, but these explanations are as described above. is there.
[0070]
As described above, when the temperature decreases with time (continuous cooling), the non-diffusion transformation driving force (Df in the figure) is higher than 400 to 800 J / mol as shown in FIG. In the present invention, the temperature when the driving force of the non-diffusion transformation reaches 400 to 800 J / mol [(1) in FIG. 7A] is the transformation start temperature of acicular ferrite (calculation start). Temperature).
[0071]
As the temperature further decreases, the acicular ferrite transformation proceeds. Therefore, as shown in FIG. 7C, the carbon content Cγ in the untransformed austenite increases. On the other hand, the carbon content C (Acm) at the Acm point decreases as the temperature decreases. The temperature when the carbon content Cγ in the untransformed austenite and the carbon content C (Acm) at the Acm point intersect is (3) in FIG. 7 (a). This is because all the untransformed austenite has undergone pearlite transformation. (That is, the temperature at which the acicular ferrite transformation ends).
[0072]
On the other hand, the temperature Ms point [(2) in FIG. 7A] generated by martensite can be obtained by thermodynamic calculation.
[0073]
Of the calculated (3) in FIG. 7 (a) [temperature at which carbon amount Cγ in untransformed austenite and carbon amount C (Acm) at Acm point intersect], and Ms point of (2) When the higher temperature is T0, the range from T0 to (T0-50 ° C.) is defined as the transformation end temperature of acicular ferrite. It has been confirmed by experiments that the acicular ferrite transformation rate can be accurately predicted within this temperature range.
[0074]
Incidentally, in FIG. 7 above, since the temperature of (3) is higher than the temperature of (2), the reference temperature T0 of the acicular ferrite transformation end temperature is (3), from the temperature of (3) to a temperature range lower by 50 ° C. Is the transformation calculation end temperature of the acicular ferrite in the present invention.
[0075]
When the transformation calculation end temperature of the acicular ferrite is determined in this way, the acicular ferrite transformation rate X at the temperature T is determined._AFThe calculation of (T) is also terminated, and finally the acicular ferrite transformation rate of the weld metal part is calculated.
[0076]
The acicular ferrite transformation rate prediction means for the weld metal part has been described based on the above (b-1) to (b-2).
[0077]
Furthermore, the present invention includes a method for predicting the characteristics of a weld metal part, which is characterized by predicting the mechanical characteristics of the weld metal part based on the above prediction method. Specifically, the relationship between the acicular ferrite transformation rate of the weld metal part formed by a single pass or multiple passes and the mechanical properties of the weld metal part is determined in advance,
By collating the acicular ferrite transformation rate of the weld metal part calculated by any of the prediction methods described above, and the relationship between the predetermined acicular ferrite area ratio of the weld metal part and the mechanical properties, This is a method for predicting the mechanical properties of the weld metal part.
[0078]
This is because a database on the relationship between the acicular ferrite transformation rate and the mechanical properties is created in advance, and the acicular ferrite transformation rate calculated by the prediction method of the present invention is collated with the results of the above database. The mechanical characteristics of the weld metal part can be predicted accurately and easily based on the acicular ferrite transformation rate.
[0079]
Hereinafter, the working effects of the present invention will be described more specifically by way of examples. However, the following examples are not of a nature that limits the present invention, and any design changes may be made in accordance with the gist of the present invention. It is included in the technical scope of
[0080]
【Example】
In the following examples, using the prediction method of the present invention, it is possible to accurately predict the acicular ferrite transformation rate of the weld metal part even if the raw materials having different components are welded under different conditions of heat input and cooling rate. Demonstrate.
[0081]
(1) Preparation of weld metal part
In mass%, C: 0.15%, Si: 0.37%, Mn: 1.43%, balance: base material satisfying iron and impurities (thick steel plate with a thickness of 30 mm), and No. shown in Table 1. Using wires A to E, the following welding conditions (the following welding conditions A to C with different heat input amounts) were used for CO.₂Gas shield arc welding was performed.
[0082]
Groove V type (opening angle 45 °)
Gap 6mm
Welding speed 25cm / min
5 passes
Interpass temperature 250 ° C
Heat input
Welding conditions A 15 kJ / cm
Welding condition B 20kJ / cm
Welding condition C 30 kJ / cm
Shield gas: CO₂100%, 25L (liter) / min
Current-voltage-welding speed: 330A-38V-25cpm
[0083]
[Table 1]

[0084]
(2) Measurement of the acicular ferrite transformation rate (area ratio) of the weld metal part (actual value)
Next, the weld metal thus obtained was mirror-polished, then corroded with 3% nital, and the structure was observed with a scanning electron microscope (S-4000 field emission electron microscope: magnification 2000 times). Among these, the acicular ferrite transformation rate (area ratio) of the weld metal part was measured using image analysis software [Image-Pro PLUS (MEDIA CYBERNETICS)]. This measured value is defined as the acicular ferrite transformation rate (actually measured value) of the weld metal part.
[0085]
(3) Calculation of composition of weld metal part, crystallization information, and cooling temperature history
Based on the above-mentioned base material component, wire component (No. A to E in Table 1), and welding conditions A to C, the composition and crystallized information of the weld metal part and cooling according to the calculation method of the prior invention described above. The temperature history (cooling rate after the last austenite transformation) was calculated respectively. Among these, the composition of the weld metal part is shown in Table 2, and the crystallized substance information is shown in Table 3, respectively. The “cooling rate after the last austenite transformation” is as follows for each of the above-described welding conditions A to C [For the purpose of organizing the contents of each welding condition, Is also written].
[0086]
Welding condition A: cooling rate after the last austenite transformation 51 ° C./sec
Heat input 15kJ / cm
Welding condition B: cooling rate after the last austenite transformation 30 ° C./second
Heat input 20kJ / cm
Welding condition C: cooling rate after the last austenite transformation 14 ° C./sec
Heat input 30kJ / cm
[0087]
[Table 2]

[0088]
[Table 3]

[0089]
(4) Calculation (calculated value) of acicular ferrite transformation rate of weld metal
( 4-1 ) Determination of transformation calculation start temperature of acicular ferrite
According to the method described above, the transformation calculation start temperature of the acicular ferrite was determined. The results are shown in Table 4. Table 4 shows the non-diffusion transformation driving force Df and the calculation start temperature of acicular ferrite for each of the calculation conditions A to G.
[0090]
[Table 4]

[0091]
( 4-2 ) X _AF Calculation of (T)
As described above, the transformation rate X of acicular ferrite at temperature T_AF(T) can be represented by the following formula (1).
[0092]
X_AF(T) = 1−exp (−A₀× α × tⁿ(1)
Where A₀Is the nucleation constant,
α is the parabolic rate constant assuming that the acicular ferrite is transformed in para-equilibrium,
t is the holding time (seconds) at temperature T,
n is an index representing the time dependence of the acicular ferrite transformation rate.
[0093]
A constituting the above formula (1)₀, Α, and n were determined by the following methods.
[0094]
First, A expressed as a function of N and T₀Was calculated based on the following equation. This equation is determined by repeating the above-described method.
[0095]
A₀= 1018476-1065T + 1.21N
A₀: Nucleation constant
T: temperature (° C.)
N: Crystallized information of weld metal part (Table 3)
Next, α was calculated based on the above document [CAMP-ISIJ, Vol. 3 (1990) p871].
[0096]
Moreover, n was set to three points of 0.1, 0.5, and 1.0. Among these, the range of this invention is 0.3-0.7.
[0097]
These A₀, Α, and n are substituted into the above equation (1), and the acicular ferrite transformation rate X at temperature T_AF(T) was calculated.
[0098]
( 4-3 ) Measurement of acicular ferrite transformation rate in weld metal
Based on the equation (4-2) above, the acicular ferrite transformation rate X at the temperature T in the cooling temperature history from the acicular ferrite transformation calculation start temperature described in (4-1) above._AF(T) was calculated sequentially, and the transformation calculation end temperature of the acicular ferrite was determined according to the method described above, and finally the acicular ferrite transformation rate of the weld metal part was calculated.
[0099]
Table 5 shows the reference temperature T0 for completion of the transformation calculation of acicular ferrite, and Table 6 shows the calculation result of the acicular ferrite transformation rate of the weld metal part. In Table 6, “error” is a difference obtained by subtracting the actual measurement value from the predicted value of the acicular ferrite area ratio of the weld metal part, and is an index representing the accuracy of the predicted value. In the present invention, when the error is obtained by performing different welding conditions A to C for each welding material, the prediction accuracy is good only when the error satisfies within ± 5% in any case. Judgment was made and it was evaluated as “Example of the Invention”.
[0100]
[Table 5]

[0101]
[Table 6]

[0102]
From the results in Table 6, it can be considered as follows.
[0103]
First, Nos. 1 to 4 and 10 to 13 satisfy an n value of 0.5 and the range of the present invention (0.3 to 0.7), and calculation conditions A to D also satisfy the range of the present invention. This is an example in which the transformation start temperature and transformation end temperature of the acicular ferrite satisfy the scope of the present invention. Can be predicted with an accuracy within ± 5%.
[0104]
On the other hand, Nos. 5 to 9 have the following problems.
[0105]
First, No. 5 is an example calculated under the calculation condition E. Since the driving force in the non-diffusion state is set to be larger than the range of the present invention (400 to 800 J / mol), the transformation start temperature of the acicular ferrite is As a result, the measurement error increased when welding was performed under welding conditions B and C.
[0106]
No. 6 is an example calculated under calculation condition F. Since the driving force in the non-diffusion state is set to be smaller than the range of the present invention (400 to 800 J / mol), the transformation start temperature of acicular ferrite is high. As a result, when welding was performed under welding conditions A and C, the measurement error increased.
[0107]
No. 7 is an example in which the transformation end temperature of the acicular ferrite is calculated beyond the allowable range of the present invention [the range of the calculation end reference temperature T0 to (T0-50 ° C)], and the end temperature decreases. Therefore, the measurement error exceeded ± 5% regardless of welding conditions.
[0108]
No. 8 is an example in which the n value exceeds the range of the present invention (0.3 to 0.7), and the measurement error exceeds ± 5% even when welding is performed under any welding condition.
[0109]
No. 9 is an example in which the n value falls below the range of the present invention (0.3 to 0.7). When welding was performed under welding conditions A and B, the measurement error exceeded ± 5%.
[0110]
In this way, when the acicular ferrite transformation rate of the weld metal part is calculated under conditions that do not satisfy the requirements of the present invention, at most, when welding is performed under specific welding conditions using specific base material components and wire components. As long as it is possible to predict the transformation rate of acicular ferrite, the measurement error increases when welding under different conditions by changing the amount of heat input, etc., which is insufficient for practical use. I understand that.
[0111]
【The invention's effect】
The method of the present invention is configured as described above, and the `` acicular ferrite transformation rate of the weld metal part '', which could not be predicted in the past, is measured and ± It was possible to provide a highly accurate prediction method capable of predicting within an error range of 5% or less. If the prediction method of the present invention is used, it can be sufficiently expected that the mechanical properties of the weld metal part are predicted with high accuracy.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a flowchart showing a procedure for carrying out the present invention.
FIG. 2 is a schematic diagram of ferrite including acicular ferrite.
FIG. 3 is a heat treatment simulator used in the present invention.
FIG. 4 is a schematic diagram showing how acicular ferrite grows.
FIG. 5A₀It is a graph explaining the formula for creating the database of (N, T).
FIG. 6 is a schematic diagram showing a concept of calculating “acicular ferrite transformation rate of a weld metal part” from “acicular ferrite transformation rate at temperature T”.
FIG. 7 is a graph showing a method for determining the transformation start temperature and transformation end temperature of acicular ferrite.
FIG. 8 is a graph showing results of predicted values and measured values of acicular ferrite transformation rates in Examples.
[Explanation of symbols]
1 Allotriomorphic ferrite
2 Widmanstatten ferrite
3 Acicular ferrite
4 perlite
5 Microface

Claims

A method for predicting the acicular ferrite transformation rate of a weld metal part formed by a single pass or multiple passes,
Dividing the weld metal part into a plurality of mesh regions;
(A) For each mesh region , based on each component of the base material and the welding material, and the welding conditions, the composition of the weld metal part, the crystallized information, and the cooling temperature history from the first welding pass to the final welding pass. Basic information calculation means for calculating
(B) Based on the transformation start temperature and transformation end temperature of the acicular ferrite calculated by thermodynamic calculation, the acicular ferrite transformation rate of each mesh region at the end of the final welding pass is calculated, and the acicular of each mesh region is calculated. A means for predicting the acicular ferrite transformation rate of the weld metal part for predicting the acicular ferrite transformation rate of the weld metal part from the ferrite transformation rate;
A method for predicting the acicular ferrite transformation rate.

(B) divides the cooling temperature history of (a) into minute times, and sequentially calculates the acicular ferrite transformation rate X _AF (T) at the temperature T for each minute time, thereby completing the final welding pass. The prediction method according to claim 1, wherein the acicular ferrite transformation rate of the weld metal part at the time is predicted.

The temperature history at the time of cooling from the highest temperature in the last heating and cooling process in which heating is performed at a temperature higher than the temperature at which austenite transformation is completed in multi-pass welding is used as the cooling temperature history of (a). Or the prediction method of 2.

The prediction method according to claim 2 or 3, wherein the acicular ferrite transformation rate X _AF (T) is calculated based on the following formula (1).
X _AF (T) = 1−exp (−A ₀ × α × t ⁿ ) (1)
However, n = 0.3-0.7
_Where X _AF (T) is the transformation rate of acicular ferrite at temperature T,
A ₀ is the nucleation constant,
α is when acicular ferrite transforms in para-equilibrium
Parabolic rate constant when assumed,
t is the holding time (seconds) at temperature T,
n is an index representing the time dependence of the acicular ferrite transformation rate
It is.

The prediction method according to claim 4, wherein n is 0.5.

The prediction method according to claim 4, wherein the A ₀ is calculated based on the crystallized substance information N of the weld metal part and the function A ₀ (N, T) of the temperature T according to claim 1.

The function A ₀ (N, T) is
While calculating crystallized material information Ni of a certain weld metal part beforehand by actual measurement,
By measuring the acicular ferrite transformation rate X _AF (Ti) when the weld metal part is held at the temperature Ti at least two points while changing the holding time t, the function A in the crystallized substance information Ni and the temperature Ti is obtained. ₀ (Ni, Ti) is obtained,
The prediction method according to claim 6, wherein the prediction method is created by repeating the operation.

The prediction method according to claim 6 or 7, wherein n and A ₀ are calculated based on the function A ₀ (N, T).

The transformation start temperature of the acicular ferrite of (b) is calculated based on the composition of the weld metal part and the driving force of the non-diffusion transformation by thermodynamic calculation. Prediction method.

The prediction method according to claim 9, wherein the transformation start temperature of the acicular ferrite is a temperature at which a non-diffusion transformation driving force becomes 400 to 800 J / mol.

The transformation end temperature of the acicular ferrite of (b) is determined based on the composition of the weld metal part and the cooling temperature history,
Temperature at which carbon content Cγ in untransformed austenite and carbon content C (Acm) at Acm point intersect; or Ms point, where T0 is the higher temperature, T0 (T0-50 ° C) range The prediction method according to any one of claims 1 to 10.

Predetermining the relationship between the acicular ferrite transformation rate of the weld metal part formed by a single pass or multiple passes and the mechanical properties of the weld metal part,
The relationship between the acicular ferrite transformation rate of the weld metal part predicted by the method according to any one of claims 1 to 11, and the predetermined acicular ferrite transformation rate of the weld metal part and mechanical properties. A method for predicting the characteristics of a weld metal part, wherein mechanical characteristics of the weld metal part are predicted by collation.