Modellierung von Phasenübergängen und Erstellung eines Auswertetools für CCT Dilatometerdaten

Abstract

Das Umwandlungsverhalten von Stahl wird in der Praxis experimentell durch Dilatometerversuche charakterisiert. Durch die steigende Komplexität in Multiphasenstählen ist die Auswertung solcher Dilatometerdaten jedoch äußerst komplex und zeitaufwendig. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wird daher ein Tool entwickelt, welches eine effizientere und einfachere Auswertung dieser Daten ermöglicht. Dies wird sowohl durch eine Modellierung des Umwandlungsgeschehens zur einfacheren Interpretation der Umwandlungskurve, als auch durch mathematische Optimierungstools realisiert. Das erstellte Modell basiert auf empirischen Formeln und bestehenden Umwandlungsmodellen,welche für die Verwendung des Tools angepasst werden. Ziel der Modellierung ist eine zeiteffiziente Berechnung der Phasenumwandlungen, welche einen realistischen Startwert für darauf folgendes Kurvenfitting liefert. Für diesen Fitting–Prozess wird die Umwandlungsrate der einzelnen Phasen als asymmetrische Gaussfunktion approximiert und durch Optimierung der Funktionsparameter an die Messkurve angepasst. Zur Auswertung der Daten wird mittels Python eine grafische Nutzeroberfläche erstellt, mit welcher der Werkstoffentwickler die erstellte Interpretation überprüfen und - wenn nötig - händisch anpassen kann. Die Modellergebnisse sowie die mithilfe des Tools ausgewerteten Phasenumwandlungen werden anhand von vier Q&P (Quenching and Partitioning) – Stählen validiert und diskutiert.

The transformation behavior of steel is experimentally characterized in practice through dilatometrictests. However, with the increasing complexity in multiphase steels, the evaluation ofsuch dilatometry data becomes rather complex and time-consuming.In the context of the present work, a tool is developed to enable a more efficient and simpleranalysis of these data. This is achieved through modeling of the transformation events for easierinterpretation of the transformation curve and the implementation of mathematical optimizationtools.The model is based on empirical formulas and existing transformation models, which are adaptedfor use in the tool. The goal of the modeling is a time-efficient calculation of phase transformations,providing a realistic starting point for subsequent curve fitting.For this fitting process, the transformation rate of individual phases is approximated as anasymmetric Gaussian function and adjusted to the measurement curve by optimizing the functionparameters.To analyze the data, a graphical user interface is created using Python, allowing the materialdeveloper to review the created interpretation and, if necessary, manually adjust it.The model results and the phase transformation evaluated by using the tool are validated anddiscussed based on four Q&P (Quenching and Partitioning) – steels.