一种基于abaqus二次开发的热处理建模分析方法与流程

1.本发明涉及一种基于abaqus二次开发的热处理建模分析方法，属于材料仿真分析方法技术领域。


背景技术：

2.淬透性是齿轮钢等特殊钢材料的重要性质之一，淬透性带宽对于热处理畸变有重要影响。化学成分的精确控制对特殊钢的性能稳定性、均匀性有着至关重要的作用。目前，建立的淬透性曲线数学模型、人工神经网络模型等虽在工程应用中具有一定价值，但不能体现端淬试样显微组织和硬度变化的内在机理，给用户传递全面直观的分析结果，具有一定局限性。
3.齿轮、轴承等渗碳淬火具有耗时长、费用高的特点，且在热处理过程中存在热处理变形大且变形不规律的技术难题，成分选择上多依赖技术人员经验，并需经过多轮工业试验优化。因此提供特殊钢材料高效精确的热处理分析手段及选材技术是行业一大难题。
4.热处理过程是温度、相变、应力应变相互耦合的复杂过程。随着计算机技术和数值计算理论的发展，一些专业热处理仿真软件开发包也得到发展，满足人们对金属零件的热处理多场耦合的一定需求，但在材料模型的选择与应用上存在局限性。


技术实现要素：

5.本发明目的是提供一种基于abaqus二次开发的热处理建模分析方法，通过将用户模型植入待仿真软件中，实现对端淬、渗碳等热处理工艺过程的仿真分析，可大大提高端淬分析、渗碳淬火等热处理分析的建模效率，实现基于成分与工艺的相变、硬度、变形的多场耦合分析，提高零件的生产精度和使用寿命，减少实验成本，节约资源与能源，对支撑特殊钢的选材用材有重要的参考价值，有效地解决了背景技术中存在的上述问题。
6.本发明的技术方案是：一种基于abaqus二次开发的热处理建模分析方法，包含以下步骤：
7.(1)建立温度-相变-变形-成分-硬度耦合的材料模型，确定材料相变参数、各相热导率、比热、热膨胀系数、c扩散系数和成分温度耦合的材料弹塑性模型参数，将关键材料参数如化学成分和晶粒尺寸进行参数化；
8.(2)确定热处理零件的几何参数与设计范围，在abaqus python中建立端淬部件、齿轮和轴类零件的二维或三维几何模型；
9.(3)进行热处理工艺的参数化建模，进行参数优化分析，包括定义热处理分析时间、淬火温度、边界对流换热系数及网格尺寸，对于渗碳分析还需定义渗碳温度、渗碳时间和富化率参数；
10.(4)利用abaqus python二次开发功能，生成模型文件，用于批量提交计算；
11.(5)利用abaqus python二次开发功能，定制化开发热处理结果分析程序，如自动批量提取端淬曲线的分析结果并输出；
12.(6)应用abaqus gui开发功能，建立热处理模块，包括材料定义窗口、端淬分析窗口、渗碳分析窗口和后处理分析窗口，热处理模块插件程序保存在用户工作目录下的abaqus_plugins文件夹内。
13.所述步骤(1)中，建立温度-相变-变形-成分-硬度耦合的材料模型的步骤如下：
14.(a)采用python开发通过化学成分预测相变临界点、等温转变ttt曲线预测程序及连续冷却转变cct曲线预测程序；
15.其中相变临界点采用成分回归模型，可选的模型有：
16.ac1＝739.3-22.8c-6.8mn+18.2si+11.7cr-15ni-6.4mo-5v-28cu
17.ac3＝937.3-224.5c
0.5-17mn+34si-14ni+21.6mo+41.8v-20cu
18.bs＝752-223.5c-55mn-21.6si-46.8cr-36.9ni-47.4mo-70v-11cu
19.ms＝532.6-396.7c-33mn-1.4si-14cr-18ni-11mo+49.7v+31cu
20.等温转变ttt曲线预测程序采用li相变模型，连续冷却转变cct曲线预测程序的转变初始点采用li模型，转变终止点采用li项目模型或jmak模型，
21.li模型的表达形式为：
[0022][0023][0024]
f为化学成分质量百分数和晶粒尺寸g的函数，δt为过冷度，q为扩散反应的活化能，r为气体常数，过冷度的指数n为由有效扩散机制确定的经验常数，其中铁素体和珠光体为2，贝氏体为3；s(x)是反应速率项；
[0025]
jmak模型的表达式为：
[0026]
扩散型转变vx＝1-exp(-b
·
tn)
[0027]
马氏体转变vm＝1-exp(-αm(ms-t))
[0028]
v为转变量，b为影响因子，n为时间指数。
[0029]
(b)采用热膨胀试验获取的ttt数据或cct数据进行相变模型对标优化分析，应用python开发优化分析程序，将li模型中铁素体、珠光体和贝氏体的成分参数项及反应速率参数项作为优化参数项，jmak模型中将相变参数作为优化参数项，确定曲线误差函数，采用参数优化分析方法对各相相变参数进行优化分析；
[0030]
(c)基于上述模型进行abaqus子程序开发，将化学成分和晶粒尺寸作为传入参数，混合材料的热物性和力学性能采用混合法则来确定；umath子程序基于li模型或jmak模型及梅尼尔硬度预测模型开发，计算组织转变量、相变潜热及硬度；uexpan子程序计算热应变、相变应变与相变塑性应变；uhard子程序计算成分、温度和应变耦合的屈服强度；sdvini定义各相转变量、硬度和碳含量的状态变量初始值；usdfld定义场变量、传递相组成和应力参数。
[0031]
所述步骤(3)的参数优化分析方法应用isight优化分析工具。
[0032]
所述步骤(6)中，材料定义窗口输入多组材料成分，进行同工艺批量计算，并将结果存储在用户制定的文件夹下；端淬分析窗口按照gbt225标准建立，由用户定义模型名称、
端淬试验温度、冷却时间、室温、冷却介质换热系数、网格尺寸和单元类型；渗碳分析窗口，由用户定义模型名称、渗碳工艺制度、渗碳过程的富化率和渗碳淬火介质换热系数，渗碳几何模型可选择齿轮零件模型或轴类零件模型；后处理分析窗口，用户打开工作目录下的结果文件，可选择查看各组织含量、硬度、温度、位移、应变、应力、晶粒尺寸及碳含量分布图，用户可在模块中定义节点集进行结果的批量输出与结果绘图。
[0033]
本发明的有益效果是：通过将用户模型植入待仿真软件中，实现对端淬、渗碳等热处理工艺过程的仿真分析，可大大提高端淬分析、渗碳淬火等热处理分析的建模效率，实现基于成分与工艺的相变、硬度、变形的多场耦合分析，提高零件的生产精度和使用寿命，减少实验成本，节约资源与能源，对支撑特殊钢的选材用材有重要的参考价值。
附图说明
[0034]
图1为本发明实施例的热处理建模分析方法流程图；
[0035]
图2为本发明实施例中材料参数化模型建立方法示意图；
[0036]
图3为本发明实施例1中热处理模块插件程序的材料定义窗口示意图；
[0037]
图4为本发明实施例1中热处理模块插件程序的端淬分析窗口示意图；
[0038]
图5为本发明实施例2中热处理模块插件程序的渗碳淬火热处理窗口示意图；
[0039]
图6为本发明实施例1中热处理模块插件程序的后处理分析窗口示意图；
[0040]
图7为本发明实施例1中端淬模型的端淬曲线分析结果绘图；
[0041]
图8为本发明实施例1中端淬模型的截面组织分布结果绘图；
[0042]
图9为本发明实施例2中齿轮渗碳淬火模型的分析结果绘图。
具体实施方式
[0043]
为了使发明实施案例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合实施案例中的附图，对本发明实施案例中的技术方案进行清晰的、完整的描述，显然，所表述的实施案例是本发明一小部分实施案例，而不是全部的实施案例，基于本发明中的实施案例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施案例，都属于本发明保护范围。
[0044]
一种基于abaqus二次开发的热处理建模分析方法，包含以下步骤：
[0045]
(1)建立温度-相变-变形-成分-硬度耦合的材料模型，确定材料相变参数、各相热导率、比热、热膨胀系数、c扩散系数和成分温度耦合的材料弹塑性模型参数，将关键材料参数如化学成分和晶粒尺寸进行参数化；
[0046]
(2)确定热处理零件的几何参数与设计范围，在abaqus python中建立端淬部件、齿轮和轴类零件的二维或三维几何模型；
[0047]
(3)进行热处理工艺的参数化建模，进行参数优化分析，包括定义热处理分析时间、淬火温度、边界对流换热系数及网格尺寸，对于渗碳分析还需定义渗碳温度、渗碳时间和富化率参数；
[0048]
(4)利用abaqus python二次开发功能，生成模型文件，用于批量提交计算；
[0049]
(5)利用abaqus python二次开发功能，定制化开发热处理结果分析程序，如自动批量提取端淬曲线的分析结果并输出；
[0050]
(6)应用abaqus gui开发功能，建立热处理模块，包括材料定义窗口、端淬分析窗口、渗碳分析窗口和后处理分析窗口，热处理模块插件程序保存在用户工作目录下的abaqus_plugins文件夹内。
[0051]
所述步骤(1)中，建立温度-相变-变形-成分-硬度耦合的材料模型的步骤如下：
[0052]
(a)采用python开发通过化学成分预测相变临界点、等温转变ttt曲线预测程序及连续冷却转变cct曲线预测程序；
[0053]
其中相变临界点采用成分回归模型，可选的模型有：
[0054]
ac1＝739.3-22.8c-6.8mn+18.2si+11.7cr-15ni-6.4mo-5v-28cu
[0055]
ac3＝937.3-224.5c
0.5-17mn+34si-14ni+21.6mo+41.8v-20cu
[0056]
bs＝752-223.5c-55mn-21.6si-46.8cr-36.9ni-47.4mo-70v-11cu
[0057]
ms＝532.6-396.7c-33mn-1.4si-14cr-18ni-11mo+49.7v+31cu
[0058]
等温转变ttt曲线预测程序采用li相变模型，连续冷却转变cct曲线预测程序的转变初始点采用li模型，转变终止点采用li项目模型或jmak模型，
[0059]
li模型的表达形式为：
[0060][0061][0062]
f为化学成分质量百分数和晶粒尺寸g的函数，δt为过冷度，q为扩散反应的活化能，r为气体常数，过冷度的指数n为由有效扩散机制确定的经验常数，其中铁素体和珠光体为2，贝氏体为3；s(x)是反应速率项；
[0063]
jmak模型的表达式为：
[0064]
扩散型转变vx＝1-exp(-b
·
tn)
[0065]
马氏体转变vm＝1-exp(-αm(ms-t))
[0066]
v为转变量，b为影响因子，n为时间指数。
[0067]
(b)采用热膨胀试验获取的ttt数据或cct数据进行相变模型对标优化分析，应用python开发优化分析程序，将li模型中铁素体、珠光体和贝氏体的成分参数项及反应速率参数项作为优化参数项，jmak模型中将相变参数作为优化参数项，确定曲线误差函数，采用参数优化分析方法对各相相变参数进行优化分析；
[0068]
(c)基于上述模型进行abaqus子程序开发，将化学成分和晶粒尺寸作为传入参数，混合材料的热物性和力学性能采用混合法则来确定；umath子程序基于li模型或jmak模型及梅尼尔硬度预测模型开发，计算组织转变量、相变潜热及硬度；uexpan子程序计算热应变、相变应变与相变塑性应变；uhard子程序计算成分、温度和应变耦合的屈服强度；sdvini定义各相转变量、硬度和碳含量的状态变量初始值；usdfld定义场变量、传递相组成和应力参数。
[0069]
所述步骤(3)的参数优化分析方法应用isight优化分析工具，但不限于该优化工具。
[0070]
所述步骤(6)中，材料定义窗口输入多组材料成分，进行同工艺批量计算，并将结
果存储在用户制定的文件夹下；端淬分析窗口按照gbt225标准建立，由用户定义模型名称、端淬试验温度、冷却时间、室温、冷却介质换热系数、网格尺寸和单元类型；渗碳分析窗口，由用户定义模型名称、渗碳工艺制度、渗碳过程的富化率和渗碳淬火介质换热系数，渗碳几何模型可选择齿轮零件模型或轴类零件模型；后处理分析窗口，用户打开工作目录下的结果文件，可选择查看各组织含量、硬度、温度、位移、应变、应力、晶粒尺寸及碳含量分布图，用户可在模块中定义节点集进行结果的批量输出与结果绘图。
[0071]
实施例1：
[0072]
本发明包括以下步骤：
[0073]
(1)建立温度-相变-变形-成分-硬度耦合的材料模型，确定材料相变参数各相热导率、比热、热膨胀系数、c扩散系数，成分温度耦合的材料弹塑性模型参数，将关键材料参数如化学成分、晶粒尺寸等进行参数化。
[0074]
(2)确定热处理零件的几何参数与设计范围，在abaqus python中建立端淬部件的1/2二维几何模型。
[0075]
(3)进行热处理工艺的参数化建模，包括定义热处理分析时间、淬火温度、边界对流换热系数及网格尺寸。
[0076]
(4)利用abaqus python二次开发功能，生成端淬模型文件，用于批量提交计算。
[0077]
(5)利用abaqus python二次开发功能，定制化开发热处理结果分析程序，自动批量提取端淬曲线的分析结果并输出。
[0078]
(6)应用abaqus gui开发功能，建立热处理模块，包括材料定义窗口、端淬分析窗口、后处理分析窗口。热处理模块插件程序的保存在用户工作目录下的abaqus_plugins文件夹内。
[0079]
步骤1所述的材料参数化模型建模方法如图2，具体步骤为：
[0080]
(1)采用python开发通过化学成分预测相变临界点、等温转变ttt曲线预测程序及连续冷却转变cct预测程序。相变临界点采用成分回归模型，可选的模型有：
[0081]
ac1＝739.3-22.8c-6.8mn+18.2si+11.7cr-15ni-6.4mo-5v-28cu
[0082]
ac3＝937.3-224.5c
0.5-17mn+34si-14ni+21.6mo+41.8v-20cu
[0083]
bs＝752-223.5c-55mn-21.6si-46.8cr-36.9ni-47.4mo-70v-11cu
[0084]
ms＝532.6-396.7c-33mn-1.4si-14cr-18ni-11mo+49.7v+31cu
[0085]
ttt曲线预测程序采用li相变模型，cct曲线预测程序的转变初始点采用li模型，转变终止点采用li模型或jmak模型。li模型的表达形式为：
[0086][0087][0088]
f化学成分质量百分数和晶粒尺寸g的函数，δt为过冷度，q为扩散反应的活化能，r为气体常数，过冷度的指数n为由有效扩散机制确定的经验常数，其中铁素体和珠光体为2，贝氏体为3；s(x)是反应速率项。
[0089]
jmak模型的表达式为：
[0090]
扩散型转变vx＝1-exp(-b
·
tn)
[0091]
马氏体转变vm＝1-exp(-αm(ms-t))
[0092]
v为转变量，b为影响因子，n为时间指数。
[0093]
(2)采用热膨胀试验获取的ttt数据或cct数据进行相变模型对标优化分析。应用python开发优化分析程序，将li模型中铁素体、珠光体和贝氏体的成分参数项及反应速率参数项作为优化参数项，jmak模型中将相变参数作为优化参数项，确定曲线误差函数，采用python参数优化分析方法对各相相变参数进行优化分析。
[0094]
(3)基于上述相变模型进行abaqus子程序开发，将化学成分和晶粒尺寸作为传入参数，混合材料的热物性和力学性能采用混合法则来确定。umath子程序基于li模型或jmak模型及梅尼尔硬度预测模型开发，计算组织转变量、相变潜热及硬度；uexpan子程序计算热应变、相变应变与相变塑性应变；uhard子程序计算成分、温度和应变耦合的屈服强度；sdvini定义各相转变量、硬度和碳含量等状态变量初始值；usdfld定义场变量，传递相组成、应力等参数。
[0095]
步骤(6)所述的材料定义窗口可输入多组材料成分，如图3，进行同工艺批量计算，并将结果存储在用户制定的文件夹下。端淬分析窗口，如图4，按照gbt225标准建立，可用户定义模型名称，端淬试验温度、冷却时间、室温、冷却介质换热系数、网格尺寸和单元类型。后处理分析窗口，如图6，用户打开工作目录下的结果文件，可选择查看各组织含量、硬度、温度、位移、应变、应力、晶粒尺寸及碳含量分布图，用户可在模块中定义节点集进行结果的批量输出与结果绘图，端淬曲线绘图分析结果如图7，端淬截面组织分布结果如图8。
[0096]
实施例2：
[0097]
本发明包括以下步骤：
[0098]
(1)建立温度-相变-变形-成分-硬度耦合的材料模型，确定材料相变参数各相热导率、比热、热膨胀系数、c扩散系数，成分温度耦合的材料弹塑性模型参数，将关键材料参数如化学成分、晶粒尺寸进行参数化。
[0099]
(2)确定热处理零件的几何参数与设计范围，在abaqus python中建立齿轮1/2齿三维几何模型。
[0100]
(3)进行热处理工艺的参数化建模，包括定义渗碳温度、渗碳时间、富化率参数、淬火温度、淬火时间、边界对流换热系数及网格尺寸。
[0101]
(4)利用abaqus python二次开发功能，生成模型文件，用于批量提交计算。
[0102]
(5)利用abaqus python二次开发功能，定制化开发热处理结果分析程序，根据用户选定的分析参数一键绘图分析。
[0103]
(6)应用abaqus gui开发功能，建立热处理模块，包括材料定义窗口、渗碳分析窗口(如图5)、后处理分析窗口。热处理模块插件程序的保存在用户工作目录下的abaqus_plugins文件夹内。
[0104]
步骤(1)所述的材料参数化模型建模步骤为：
[0105]
(1)采用python开发通过化学成分预测相变临界点、等温转变ttt曲线预测程序及连续冷却转变cct曲线预测程序。所述相变临界点采用成分回归模型，可选的模型有：
[0106]
ac1＝723-10.7mn-16.9ni+29si+16.9cr+290as+6.4w
[0107]
ac3＝912-203c
0.5
+15.2ni+44.7si-104v+31.5mo+13.4w-30mn-11cr-20*cu+
[0108]
700p+400al+120as+400ti
[0109]
bs＝752-223.5c-55mn-21.6si-46.8cr-36.9ni-47.4mo-70v-11cu
[0110]
ms＝548-440c-(14si+26mn+11cr+14ni+9mo)
[0111]
ttt曲线预测程序采用li模型，cct曲线预测程序的转变初始点采用li模型，转变终止点采用li模型或jmak模型。li模型的表达形式为：
[0112][0113][0114]
f化学成分质量百分数和晶粒尺寸g的函数，δt为过冷度，q为扩散反应的活化能，r为气体常数，过冷度的指数n为由有效扩散机制确定的经验常数，其中铁素体和珠光体为2，贝氏体为3；s(x)是反应速率项。
[0115]
jmak模型的表达式为：
[0116]
扩散型转变vx＝1-exp(-b
·
tn)
[0117]
马氏体转变vm＝1-exp(-αm(ms-t))
[0118]
v为转变量，b为影响因子，n为时间指数。
[0119]
(2)采用热膨胀试验获取的ttt数据或cct数据进行相变模型对标优化分析。应用python开发优化分析程序，将li模型中铁素体、珠光体和贝氏体的成分参数项及反应速率参数项作为优化参数项，jmak模型中将相变参数作为优化参数项，确定曲线误差函数，采用python参数优化分析方法对各相相变参数进行优化分析。
[0120]
(3)基于上述的相变模型进行abaqus子程序开发，将化学成分、晶粒尺寸作为传入参数，混合材料的热物性和力学性能采用混合法则来确定。umath子程序基于li模型或jmak模型及梅尼尔硬度预测模型开发，计算组织转变量、相变潜热及硬度；uexpan子程序计算热应变、相变应变与相变塑性应变；uhard子程序计算成分、温度、应变耦合的屈服强度；sdvini定义各相转变量、硬度、碳含量等状态变量初始值；usdfld定义场变量，传递相组成、应力等参数。
[0121]
步骤(6)所述的材料定义窗口可输入多组材料成分，进行同工艺批量计算，并将结果存储在用户制定的文件夹下。渗碳分析窗口，可用户定义模型名称，渗碳工艺制度，渗碳过程的富化率，渗碳淬火介质换热系数，渗碳几何模型选择三维直齿轮模型。后处理分析窗口，用户打开工作目录下的结果文件，可选择查看各组织含量、硬度、温度、位移、应变、应力、晶粒尺寸及碳含量分布图，用户可在模块中定义节点集进行结果的批量输出与结果绘图。

技术特征：
1.一种基于abaqus二次开发的热处理建模分析方法，其特征在于包含以下步骤：(1)建立温度-相变-变形-成分-硬度耦合的材料模型，确定材料相变参数、各相热导率、比热、热膨胀系数、c扩散系数和成分温度耦合的材料弹塑性模型参数，将关键材料参数如化学成分和晶粒尺寸进行参数化；(2)确定热处理零件的几何参数与设计范围，在abaqus python中建立端淬部件、齿轮和轴类零件的二维或三维几何模型；(3)进行热处理工艺的参数化建模，进行参数优化分析，包括定义热处理分析时间、淬火温度、边界对流换热系数及网格尺寸，对于渗碳分析还需定义渗碳温度、渗碳时间和富化率参数；(4)利用abaqus python二次开发功能，生成模型文件，用于批量提交计算；(5)利用abaqus python二次开发功能，定制化开发热处理结果分析程序，如自动批量提取端淬曲线的分析结果并输出；(6)应用abaqus gui开发功能，建立热处理模块，包括材料定义窗口、端淬分析窗口、渗碳分析窗口和后处理分析窗口，热处理模块插件程序保存在用户工作目录下的abaqus_plugins文件夹内。2.根据权利要求1所述的一种基于abaqus二次开发的热处理建模分析方法，其特征在于：所述步骤(1)中，建立温度-相变-变形-成分-硬度耦合的材料模型的步骤如下：(a)采用python开发通过化学成分预测相变临界点、等温转变ttt曲线预测程序及连续冷却转变cct曲线预测程序；其中相变临界点采用成分回归模型，可选的模型有：ac1＝739.3-22.8c-6.8mn+18.2si+11.7cr-15ni-6.4mo-5v-28cuac3＝937.3-224.5c
0.5-17mn+34si-14ni+21.6mo+41.8v-20cubs＝752-223.5c-55mn-21.6si-46.8cr-36.9ni-47.4mo-70v-11cums＝532.6-396.7c-33mn-1.4si-14cr-18ni-11mo+49.7v+31cu等温转变ttt曲线预测程序采用li相变模型，连续冷却转变cct曲线预测程序的转变初始点采用li模型，转变终止点采用li项目模型或jmak模型，li模型的表达形式为：li模型的表达形式为：f为化学成分质量百分数和晶粒尺寸g的函数，δt为过冷度，q为扩散反应的活化能，r为气体常数，过冷度的指数n为由有效扩散机制确定的经验常数，其中铁素体和珠光体为2，贝氏体为3；s(x)是反应速率项；jmak模型的表达式为：扩散型转变vx＝1-exp(-b
·
t
n
)马氏体转变v
m
＝1-exp(-α
m
(ms-t))v为转变量，b为影响因子，n为时间指数。
(b)采用热膨胀试验获取的ttt数据或cct数据进行相变模型对标优化分析，应用python开发优化分析程序，将li模型中铁素体、珠光体和贝氏体的成分参数项及反应速率参数项作为优化参数项，jmak模型中将相变参数作为优化参数项，确定曲线误差函数，采用参数优化分析方法对各相相变参数进行优化分析；(c)基于上述模型进行abaqus子程序开发，将化学成分和晶粒尺寸作为传入参数，混合材料的热物性和力学性能采用混合法则来确定；umath子程序基于li模型或jmak模型及梅尼尔硬度预测模型开发，计算组织转变量、相变潜热及硬度；uexpan子程序计算热应变、相变应变与相变塑性应变；uhard子程序计算成分、温度和应变耦合的屈服强度；sdvini定义各相转变量、硬度和碳含量的状态变量初始值；usdfld定义场变量、传递相组成和应力参数。3.根据权利要求1所述的一种基于abaqus二次开发的热处理建模分析方法，其特征在于：所述步骤(3)的参数优化分析方法应用isight优化分析工具。4.根据权利要求1所述的一种基于abaqus二次开发的热处理建模分析方法，其特征在于：所述步骤(6)中，材料定义窗口输入多组材料成分，进行同工艺批量计算，并将结果存储在用户制定的文件夹下；端淬分析窗口按照gbt225标准建立，由用户定义模型名称、端淬试验温度、冷却时间、室温、冷却介质换热系数、网格尺寸和单元类型；渗碳分析窗口，由用户定义模型名称、渗碳工艺制度、渗碳过程的富化率和渗碳淬火介质换热系数，渗碳几何模型可选择齿轮零件模型或轴类零件模型；后处理分析窗口，用户打开工作目录下的结果文件，可选择查看各组织含量、硬度、温度、位移、应变、应力、晶粒尺寸及碳含量分布图，用户可在模块中定义节点集进行结果的批量输出与结果绘图。

技术总结
本发明涉及一种基于abaqus二次开发的热处理建模分析方法，属于材料仿真分析方法技术领域。本发明的技术方案是：采用Fortran编写abaqus用户子程序文件，实现对特殊钢材料在热处理过程中的温度、相变、应变、硬度和碳扩散多场耦合模型分析；应用Python语言开发abaqus GUI热处理分析用户界面，为零部件热处理的参数化建模分析提供技术支持。本发明的有益效果是：提高零件的生产精度和使用寿命，减少实验成本，节约资源与能源，对支撑特殊钢的选材用材有重要的参考价值。材有重要的参考价值。材有重要的参考价值。


技术研发人员：杨婷 段路昭 罗扬 刘子健 刘需 刘天武 孙力
受保护的技术使用者：河北大河材料科技有限公司 河钢股份有限公司
技术研发日：2023.05.16
技术公布日：2023/9/12