Определение размеров зоны упрочнения по температурным полям в процессе лазерной обработки

Получение однородной закалки приповерхностной области на заданную глубину требует точного подбора и контроля параметров излучения в зависимости от геометрии и свойств детали. Так как лазерная закалка производится локально с пошаговой обработкой всей поверхности, аккумулированное тепло приводит к росту глубины закалки и оплавлению. Во избежание неравномерности по глубине необходимо варьировать технологические параметры в процессе обработки для поддержания стационарного нагрева материала. Экспериментальный подбор режимов обычно занимает чрезмерное количество времени и материальных ресурсов. В данной статье представлена методика математического моделирования процесса закалки высокоуглеродистой стали путем расчета температурных полей, индуцированных лазерным излучением. Граница зоны закалки определялась по изотерме, соответствующей критической температуре аустенизации в соответствии со скоростью охлаждения. Экспериментальная верификация модели проведена на инструментальных сталях с содержаниями углерода 0.7 и 1.2%. Показано влияние основных технологических параметров процесса обработки (мощность излучения, диаметр лазерного пятна, скорость обработки) на глубину и ширину зоны закалки. В работе также представлено применение построенной модели для подбора режимов многопроходной закалки на постоянную глубину без оплавления. Также рассмотрен эффект разупрочнения закаленной области вследствие повторного нагрева при многопроходной обработке.

1. Klocke F., Schulz M., Gräfe S. // Coatings. 2017. V. 7 (6). P. 77. https://doi.org/10.3390/coatings7060077

2. Ogawa K.et al. // Adv. Mater. Process. Technol. 2019. V. 5 (3). P. 379−385. https://doi.org/10.1080/2374068X.2019.1614360

3. Mole N. et al. // Metals (Basel). 2018. V. 8 (12). P. 1016. https://doi.org/10.3390/met8121016

4. Marimuthu P. // Emerg. Mater. Res. 2019. V. 8 (2). P. 188−205. https://doi.org/10.1680/jemmr.16.00145

5. Barka N. et al. // Coatings. 2020. V. 10 (4). P. 342. https://doi.org/10.3390/coatings10040342

6. Bailey N.S., Tan W., Shin Y.C. // Surf. Coat. Technol. 2009. V. 203 (14). P. 2003−2012. https://doi.org/10.1016/j.surfcoat.2009.01.039

7. Orazi L. et al. // Appl. Surf. Sci. 2010. V. 256 (6). P.1913−1919. https://doi.org/10.1016/j.apsusc.2009.10.037

8. Yaakoubi M., Kchaou M., Dammak F. // Comput. Mater. Sci. V. 68. P. 297−306. https://doi.org/10.1016/j.commatsci.2012.10.001

9. Ki H., So S. // Opt. Laser Technol. 2012. V. 44 (7). P. 2106−2114. https://doi.org/10.1016/j.optlastec.2012.03.018

10. Patwa R., Shin Y.C. // Int. J. Mach. Tools Manuf. 2007. V. 47 (2). P. 307−320. https://doi.org/10.1016/j.ijmachtools.2006.03.016

11. Orazi L., Rota A., Reggiani B. // Int. J. Mech. Mater. Eng. 2021. V. 16 (1). P. 1. https://doi.org/10.1186/s40712-020-00124-0

12. Bojinović M., Mole N., Štok B. // Surf. Coatings Technol. 2015. V. 273 (1). P. 60−76. https://doi.org/10.1016/j.surfcoat.2015.01.075

13. Lakhkar R.S., Shin Y.C., Krane M.J.M. // Mater. Sci. Eng. A. 2008. V. 480 (1−2). P. 209−217. https://doi.org/10.1016/j.msea.2007.07.054

14. Giorleo L., Previtali B., Semeraro Q. // Int. J. Adv. Manuf. Technol. 2011. V. 54 (9-12). P. 969−977. https://doi.org/10.1007/s00170-010-3008-5

15. Indhu R. et al. // Lasers Manuf. Mater. Process. 2018. V. 5 (4). P. 458−481. https://doi.org/10.1007/s40516-018-0075-1