Solidification modeling of austenitic cast iron : a holistic approach

Pustal, Björn; Bührig-Polaczek, Andreas

doi:30379

Solidification modeling of austenitic cast iron : a holistic approach = Erstarrungsmodellierung von austenitischem Gusseisen mit einem ganzheitlichen Ansatz

Pustal, Björn

2010 & 2011

VerantwortlichkeitsangabeBjörn Pustal

ImpressumAachen : Gießerei-Institut der RWTH Aachen 2010

UmfangXXVII, 137 S. : Ill., graph. Darst.

ReiheErgebnisse aus Forschung und Entwicklung / Gießerei-Institut der RWTH Aachen ; 1

Aachen, Techn. Hochsch., Diss., 2010

Druckausgabe: 2010. - Onlineausgabe: 2011

Genehmigende Fakultät
Fak05

Hauptberichter/Gutachter
Bührig-Polaczek, Andreas (Thesis advisor)^RWTH*

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2010-05-11

Online
URN: urn:nbn:de:hbz:82-opus-34910
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/63840/files/3491.pdf

Einrichtungen

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
Mikroseigerung (Genormte SW) ; Gießen (Genormte SW) ; Erstarrung (Genormte SW) ; Ingenieurwissenschaften (frei) ; Guss (frei) ; SGI (frei) ; Knotengraphit (frei) ; Mikroseigerungen (frei) ; casting (frei) ; solidification (frei) ; chunky graphite (frei) ; microsegregation (frei)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 620

Kurzfassung
Bei der Erstarrung bilden sich in den Festkörperphasen Mikroseigerungen aus, da sich die Festphasenkonzentrationen mit der Temperatur ändern. Diffusion ist ein kinetischer Prozess und verringert Mikroseigerungen normalerweise. Die Modellierung solch kinetischer Effekte während der Erstarrung von austenitischem Gusseisen in einem ganzheitlichen Ansatz ist Ziel dieser Arbeit. Zu diesem Zweck wurde ein Mikroseigerungsmodell entwickelt und validiert. Darüber hinaus wurde dieses Modell direkt an ein kommerzielles Prozesssimulationsprogramm und thermodynamische Software angebunden. Es wurde eine Serie von Klemmringen aus GJSA-XNiCr 20-2 abgegossen, wobei Impfzustand und die Anzahl der Speiser verändert wurden. Die Zusammensetzung dieser Gusseisenlegierung wurde analysiert und das Gefüge charakterisiert, um Eingabedaten für das Mikroseigerungsmodell zur Verfügung zu stellen. Zwecks Softwarevalidierung wurden Abkühlkurven aufgenommen, eine differenzielle thermische Analyse, eine elektronendispersive Röntgenanalyse und eine Elektronensonden-Mikroanalyse durchgeführt. Darüber hinaus wurde Porosität im Gussbauteil durch Röntgen analysiert. Da erhebliche Abweichungen zwischen gemessenen und thermodynamisch vorherbestimmten Umwandlungstemperaturen zu beobachten waren, wurde eine numerische Konzentrationsvariationsanalyse durchgeführt. Des Weiteren wurden zwei kommerzielle und eine offene thermodynamische Datenbank ebenso wie drei unterschiedliche chemische Analysen der Gusseisenlegierung miteinander verglichen. Auf diese Weise konnte die beste Kombination von Datenbank und chemischer Analyse bezüglich der vorhergesagten Karbidbildung, der Umwandlungstemperaturen und der Erstarrungskinetik bestimmt werden. Trotz dieses Aufwands verbleiben große Temperaturunterschiede. Der wahrscheinlichste Grund für diese Abweichungen sind Keimbildung und die Ungenauigkeit der verwendeten thermodynamischen Datenbanken bei dieser Art Legierung. Verschiedene Untermodelle für chemische Diffusion, Kreuzdiffusion sowie Kreuzdiffusion in Kombination mit Dendritenarmvergröberung wurden verglichen, um deren jeweilige Auswirkung aufzuzeigen. Diese Analyse ergab, dass das chemische Diffusionsmodell die experimentell bestimmte Erstarrungskinetik nicht widerspiegelt und es für diese Art Legierung daher nicht anwendbar ist. In dieser Arbeit wurde erkannt, dass Kreuzdiffusion der Hauptgrund für den graphitfördernden Einfluss von Nickel ist. Dendritenarmvergröberung führt einerseits die Empfindlichkeit des Modells bezüglich der Abkühlcharakteristik herbei und verringert andererseits leicht die Empfindlichkeit gegenüber Änderungen der Wärmeentzugsrate. Zur Validierung wurde dieses Modell mit einer numerischen Lösung eines verifizierten kommerziellen Softwareprodukts verglichen, das Kreuzdiffusionseffekte während der Erstarrung berücksichtigt. Die resultierenden Lösungen stimmen nur dann miteinander überein, wenn die diffusiven Flüsse modifiziert werden. Da in diesem Falle auch die Phasenanteil sehr gut übereinander liegen, wird die Lösung des Ertsarrungsproblems als richtig angesehen. Um den Diffusionslöser weiter zu validieren, wurde dieser anhand einer analytischen Lösung verifiziert. Bei gekoppelten Simulationen führen die unterschiedlichen Abkühlcharakteristika zu ausgeprägten Unterschieden der Phasenanteile und der Erstarrungstemperaturen, was eine Folge der Dendritenarmvergröberung ist. Dieser Wechsel der Abkühlcharakteristika wird bei den Experimenten von einem globulitisch-eutektischen zu einem knotenförmigdendritischen Gefügeübergang begleitet. Die Ausbildung eines Wärmezentrums unterhalb der Speiser wird durch eine Verschiebung zu tieferen Erstarrungstemperaturen mit steigender Erstarrungszeit unterstützt. Diese Verschiebung ist ein Ergebnis der örtlichen Abkühlcharakteristika und kann nur dann vorhergesagt werden, wenn die Prozesssimulation unmittelbar an die Werkstoffsimulation angebunden ist. Die Porositätsvorhersage und die Porositätsanalyse weisen eine gute Übereinstimmung auf. Ein Vergleich zwischen experimentellen und virtuellen Abkühlkurven schließt mit dem Ergebnis, dass das neuartige Anbindungskonzept und seine Umsetzung gültig sind. Im Sinne eines effektiven Anbindungsverfahrens zwischen Prozess- und Werkstoffsimulation wurde ein komplexes und einzigartiges Mikroseigerungsprogramm geschaffen. Dieses Modell zeichnet sich durch zeiteffiziente Vorhersagen und seine allgemeine Anwendbarkeit aus, was auf das Mehrkomponentenkonzept, die thermodynamische Kopplung, das Kreuzdiffusionsmodell und das mehrkomponenten Dendritenarmvergröberungsmodell zurückzuführen ist. Darüber hinaus wurde das dargestellte Modell mit ungekoppelten und gekoppelten Mikroseigerungsmodellen, die dem Stand der Forschung entsprechen, verglichen. Es wurden vier Alleinstellungsmerkmale ermittelt: (1) die neuartige Anbindung an die Porositätsvorhersage und (2) die Prozesssimulation, (3) das Mehrphasenkonzept und (4) das Konzept zur Abbildung gemischter Geometrien.

During solidification microsegregations build up in solid phases due to solid concentration variations with temperature. Diffusion, which is a kinetic process, usually reduces microsegregations. The present work aims at modeling such kinetic effects on solidification of austenitic cast iron applying a holistic approach. To this end, a microsegregation model was developed and validated. Moreover, this model was coupled directly to a commercial process simulation tool and thermodynamic software. A series of GJSA-XNiCr 20-2 clamp-rings was cast varying inoculation state and number of feeders. The composition of this cast alloy was analyzed and the microstructure characterized to provide input data for the microsegregation model. To validate the software, cooling curves were recorded, and differential thermal analysis, electron dispersive x-ray analysis, and electron probe micro analysis were carried out. Furthermore, porosity within the casting was analyzed by x-ray. Since significant discrepancies between the transformation temperatures measured and the values predicted by thermodynamic calculations became apparent, a numerical concentration variation analysis was performed. Moreover, two commercial and one open thermodynamic database, as well as three different chemical analyses of the cast alloy were compared. In this way, it was possible to determine the most appropriate combination of database and chemical analysis in relation to the predicted metal carbides, transformation temperatures, and solidification kinetics. Notwithstanding this effort, large temperature differences remain. The most probable reason for these discrepancies is nucleation and inaccuracy of the thermodynamic databases applied for this kind of alloy. Various submodels for chemical diffusion, cross-diffusion, as well as cross-diffusion in combination with dendrite arm coarsening were compared as to identify their particular impact. This analysis shows that the chemical diffusion model does not reflect the solidification kinetics determined by experiments and is therefore not applicable to this type of alloy. In the present work, cross-diffusion was identified as the chief reason for the graphite promoting effect of nickel. Dendrite arm coarsening induces the sensitivity of the model to cooling characteristics, while at the same time reducing slightly the sensitivity to variations in heat extraction rate. Validation of the model was attempted by comparing results to a solution from a commercial software product taking account of cross-diffusion. The results match when the diffusive fluxes are modified. Since in this case, the phase fractions correlate very well, the solution of the solidification problem is considered to be correct. To further validate the diffusion solver, it was compared to an analytical solution and could be verified by this test. It could be shown through performing coupled simulations, that due to dendrite arm coarsening the different cooling characteristics within the casting lead to distinct differences in phase fractions and solidification temperatures. This transition of cooling characteristics is accompanied by a transition from a globular-eutectic to a chunky-dendritic microstructure in experiments. The hot spot effect below the feeders is aided by a shift towards lower solidification temperatures over solidification time. This shift is a result of local cooling characteristics which can only be predicted, if process simulation is directly coupled with material simulation. The porosity predictions and analyses show good agreement. A comparison between experimental and virtual cooling curves leads to the conclusion that the innovative coupling concept and its implementation are valid. To achieve an effective coupling procedure between process and material simulation, a complex and unique microsegregation software has been generated. This model is notable for its time-efficient predictions and general applicability thanks to a multicomponent concept, thermodynamic coupling, cross-diffusion model, and multicomponent dendrite arm coarsening model. Furthermore, the characteristics of the present model were compared to decoupled and coupled state-of-the-art microsegregation models and four unique features were identified: (1) the innovative coupling concept to porosity prediction and (2) process simulation, (3) the multiphase concept, and (4) the concept for reproducing mixed geometries.

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