A319铸造铝合金具有良好的铸造性能和力学性能, 热处理可进一步提高其性能^[1]。在实际应用中, 常采用T6热处理工艺来提高A319铝合金铸件的质量和性能。影响铸造铝合金拉伸性能和疲劳性能的因素很多, 如二次枝晶臂间距(SDAS)、孔洞尺寸、共晶硅颗粒尺寸和形态比、硬度等内部结构以及应变幅值、加载路径等^[2-7]。SDAS是指二次枝晶臂之间的距离, 其大小影响合金成分的微观偏析、第二相和显微缩松的分布^[8], 从而影响其疲劳性能^[9]。

目前对A319铝合金拉伸及疲劳性能的内部影响因素的研究, 主要集中在SDAS、孔洞、硅颗粒和硬度^[7]。硬度影响铝合金的拉伸及疲劳性能的实质, 是SDAS、硅颗粒、孔洞等微结构的影响。莫德锋等^{[1, 10]}研究了孔洞和硅颗粒对A319铝合金拉伸及疲劳性能的影响, 本文研究SDAS对A319铝合金疲劳性能的影响。

1 实验方法

实验用A319铝合金的成分列于表1。将A319铝合金熔炼浇铸成型, 浇铸模具为楔形金属模(图1)。从模具下方通冷却水, 以保证自下而上的不同部位有不同的冷却速率。

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图1   浇铸模具

Fig.1   Casting mold

在A319铝合金材料自下而上的不同位置切取一系列金相样品, 尺寸约为15 mm×15 mm, 在MR5000倒置金相显微镜下观察其显微组织。使用Digimizer软件和定量金相方法测定一系列微结构参数, 包括SDAS大小、孔洞尺寸、硅颗粒尺寸和形态比。

测试材料的力学性能时做以下规定: 按到模具底部的距离, 自下而上选取3层(层号分别记为1、2、3), 具体取样方法列于表2。由于每一层垂直高度较小(均在20-30 mm), 可认为每一层中材料的微结构相近, 讨论时不作区分。用线切割机切下每层的样品, 进行T6热处理后加工成标准的拉伸试样和单轴疲劳试样(图2, 3)。

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图2   拉伸试样尺寸

Fig.2   Tensile specimen geometry (mm)

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图3   单轴疲劳试样尺寸

Fig.3   Uniaxial fatigue specimen geometry (mm)

2 结果与讨论

2.1 不同位置试样的SDAS和显微组织

图4给出了A319铝合金材料中SDAS与到模具底部距离的定量统计关系。各层浇铸金属液凝固时的冷却速率差别很大, 离模具底部越远, 冷却速率越小。从图4可见, 离浇铸模具底部越远SDAS越大。随着冷却速率的减小一次枝晶臂间距(DAS)逐渐增大, SDAS也增大^{[11, 12]}。对于铸造铝合金, 冷却速率越大其形核温度越高, 结晶的过冷度越大, 枝晶的形核率越高, 且冷却速率越大二次枝晶臂没有足够的时间长大和聚集, 导致SDAS越小^{[13, 14]}。

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图4   SDAS与到模具底部距离的关系

Fig.4   Relationship between SDAS and the distance from the bottom of the mold

图5给出了不同位置的试样组织。如图中标识所示, A319铝合金主要由初生白色α-Al相、深灰色针状共晶硅相及浅灰色片状或针状金属间化合物组成, 颗粒相将α-Al基体相互隔离起来。同时, 在材料中还发现尺寸较大的孔洞, 大部分孔洞是因在浇铸过程中补缩不足形成的, 一般分布在枝晶边界。不同位置试样的SDAS有很大的差异, 取样位置离模具底部越近, SDAS越小(图5b-d)。

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图5   不同位置的试样组织

Fig.5   Microstructures of different positions, (a) high magnification, distance from the bottom of the mold is 52 mm, (b-d) low magnification, distance from the bottom of the mold are 9 mm, 52 mm, 130 mm, respectively

2.2 硅颗粒与SDAS的关系

根据硅颗粒与Al基体间灰暗对比度色差选定某一视场内所有硅颗粒后, Digimizer软件将自动统计硅颗粒, 其选定效果如图6所示。

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图6   Digimizer软件对硅颗粒的选定效果

Fig.6   Selected Si particles by digimizer software

图7给出了硅颗粒尺寸、硅颗粒形态比与SDAS的关系。其中硅颗粒形态比为硅颗粒长度与宽度的比值, 其值一般大于1。圆形颗粒形态比为1, 而针状颗粒形态比远大于1。硅颗粒尺寸一般用颗粒面积的平方根表示, 即 dp=Sarea, 其中 Sarea为单个硅颗粒面积。 Fig.7Relationship between Si particle and SDAS, (a) relationship between Si particle size and SDAS, (b) relationship between Si aspect ratio and SDAS图7硅颗粒与SDAS的关系由图7可见, 不论是硅颗粒尺寸, 还是硅颗粒形态比, 均与SDAS有很好的线性关系。对于A319铝合金, 当冷却速率较小时SDAS较大, 硅颗粒尺寸和形态比也较大, 硅颗粒尺寸和形态比与SDAS之间均存在定量关系。通过线性拟合可得如下关系:(1)dp=2.01+0.0667λ

(2)α=1.774+0.0160λ

其中 dp为硅颗粒尺寸, a为硅颗粒形态比。

2.3 孔洞尺寸与SDAS的关系

图8给出了SDAS与尺寸大于20 μm的孔洞之间的关系。从图8可以看出, 对于A319铝合金, 当SDAS的值小于55 μm时, SDAS较大, 孔洞尺寸也较大; 但当SDAS的值大于55 μm, 孔洞尺寸与SDAS之间没有明显的关系。当冷却速率增大时, SDAS减小, 枝晶尺寸变小, 数量增多, 枝晶间的区域也减小, 在这种情况下, 液体合金供给充足, 形成的孔洞尺寸减小^[13]。

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图8   孔洞尺寸与SDAS的关系

Fig.8   Relationship between porosity size and SDAS

2.4 SDAS对拉伸性能的影响

由图9可见, 随着试样SDAS的增大显微硬度降低。有研究指出^[11], DAS和SDAS的增加会降低材料的硬度。此外, SDAS较大时, 孔洞尺寸、硅颗粒尺寸和形态比也较大, 粗大的组织和孔洞缺陷会降低材料的硬度。

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图9   SDAS对显微硬度的影响

Fig.9   Effect of SDAS on microhardness

相同条件下, 对A319铝合金进行两次重复拉伸试验, 得到的数据如表3所示。从表3可以看出, 合金的杨氏模量和屈服强度受SDAS的影响不大; 而抗拉强度和延伸率随SDAS变化有明显的变化, SDAS越大其抗拉强度和延伸率越小, SDAS从20 μm增加到60 μm材料的抗拉强度下降16%, 延伸率下降60%。

当SDAS较小时共晶硅相晶粒细小, 细小的晶粒使材料晶界增多, 滑移系统增多, 这都有利于材料的塑性变形, 使延伸率增大, 抗拉强度增大; 反之, 延伸率减小, 相应的抗拉强度也减小。另外, 当SDAS较大时铸造孔洞尺寸、硅颗粒尺寸和形态比也较大, 孔洞尺寸、孔洞面积、硅颗粒尺寸和形态比均会影响材料的力学性能。如孔洞尺寸增大会降低材料的力学性能^{[15, 16]}, 因为大孔洞使应力集中现象明显, 易形成裂纹, 降低材料的强度和延伸率^[17], 从而加速材料的断裂。

2.5 SDAS对单轴疲劳行为的影响

从图10可以看出, 在同一应变幅值下, 当SDAS在20-60 μm之间, 材料的平均疲劳寿命随着SDAS的增大均有所下降, 这种现象在低应变幅值下尤其明显。Zhang等^[18]研究发现, SDAS的减小可延迟裂纹萌生。根据A319铝合金中微结构之间的相互关系, 当SDAS较大时孔洞尺寸、硅颗粒尺寸和形态比也较大。试样表面的孔洞极易萌生疲劳裂纹, 当孔洞尺寸较大时将加速疲劳裂纹的萌生^{[1, 18]}; 尺寸较大的硅颗粒不仅造成应力集中, 而且还成为裂纹源。此外, 疲劳裂纹扩展容易穿过尺寸较大的硅颗粒。因此, SDAS、孔洞尺寸、硅颗粒尺寸增大促进了疲劳裂纹的萌生与扩展^[13], 使裂纹萌生和扩展所需时间缩短, 从而降低其疲劳寿命。在单轴加载状态下, 基于应变的疲劳寿命估算方法有Manson-Coffin关系式^[19]。在恒应变幅下, 总应变幅 Δεt/2通常认为由两部分组成: 弹性应变幅 Δεe/2和塑形应变幅 Δεp/2, 总的寿命公式表示为

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图10   疲劳寿命与SDAS的关系

Fig.10   Relationship between fatigue life and SDAS

(3)Δεt2=σfE(2Nf)b0+ε′f(2Nf)c0

式中 σ′f、 ε′f分别为疲劳强度系数和疲劳延性系数, E为弹性模量, b0、 c0分别为疲劳强度指数和疲劳延性指数, Nf为疲劳寿命。

从稳定后的循环应力-应变曲线可得到弹性应变幅 Δεe/2和塑性应变幅 Δεp/2, 两边取对数后, 用lge表示弹性、塑性应变部分, 利用直线拟合后得到疲劳系数和指数, 见式(4)和(5), 疲劳寿命采用某一应变幅下的平均寿命。图11给出了对1、2、3铝合金弹性项和塑性项分开后拟合求解得到的图像。通过直线拟合可得到疲劳系数和疲劳指数, 列于表4。

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图11   3个A319铝合金弹塑性项拟合求解

Fig.11   Elastic-plastic linear fitting of A319 aluminum alloy (a) 1, (b) 2, (c) 3

(4)lg(Δεe2)=lg(σ′fE)+b0lg(2Nf)

(5)lg(Δεp2)=lg(ε′f)+c0lg(2Nf)

由于不同位置的A319铝合金试样其微结构有一定的差异, 拟合结果也有所不同, 表现为疲劳系数和指数的取值不同。对比表4中的数据可以发现, 疲劳系数和指数的变化有一定的规律: 大于不同取样层的试样, 随着取样层号的增加SDAS的值增大, b0增大, 而 σ′f、 ε′f和 c0减小。一方面, SDAS不同其疲劳裂纹萌生点不同, 疲劳裂纹或萌生于近表面的孔洞, 或萌生于断裂的硅颗粒^[20]; 另一方面, 不同取样层试样的SDAS不同, 硅颗粒尺寸和形态比、孔洞尺寸也有很大的差异, 而硅颗粒尺寸和形态比、孔洞尺寸对疲劳裂纹的萌生、扩展及断裂方式均有较大的影响^[21]。这些因素都影响合金的疲劳系数和指数, 进而影响在特定加载条件下的疲劳寿命。

3 结论

1. A319铝合金的SDAS受冷却速率的影响很大, 冷却速率越小其SDAS越大。当SDAS较大时, 硅颗粒的尺寸和形态比也较大。当SDAS的值小于55 μm时, SDAS较大孔洞尺寸也较大; 但当SDAS的值大于55 μm时, 孔洞尺寸与SDAS之间没有明显的关系。

2. A319铝合金的杨氏模量、屈服强度受SDAS的影响很小; 而硬度、抗拉强度、延伸率对SDAS有一定依赖性, 均随着SDAS的增大而降低。

3. A319铝合金的疲劳寿命随着SDAS的增大而下降; 疲劳系数和指数的变化也有一定的规律, 随着SDAS增大, b0增大, 而 σ′f、 ε′f和 c0减小。

2014年3月13日收到初稿; 2014年4月25日收到修改稿。