DP980钢试样的硬度映射

汽车工业需要高强度的钢材，而这一需求正在不断得到满足。本研究的一个成果是高级双相(DP)钢。这种钢的显微结构特征是由铁素体构成的软相，其中分散着一种更硬、更强的叫做马氏体的矿物的晶粒。

较老的DP钢结合了低屈服强度和高强度的相。然而，较新的方法利用软性铁素体相内的固溶硬化现象来提高屈服强度。

因此，它们被用于制造汽车应用的结构和安全组件，包括纵梁、横梁和加固件。在它们进入商业生产之前，对它们的机械特性进行全面研究是至关重要的。

钢的显微组织决定了它们的强度和延展性。现在可以通过调节影响其微观组织的因素来设计具有特定力学性能要求的钢。这些因素包括在制造合金时引入的元素，以及用于加工这些元素的机械或热处理类型。

在表征过程中，有几种技术会评估对其力学性能有可测量影响的特征，如晶粒尺寸的分布、存在的任何沉淀和钢的平均取向分布，即其织构。本文介绍了用硬度映射法表征DP钢试样的软硬相的方法。

这有助于定量评估相的性能，只要压痕测试具有足够小的变形体积，只适合于一个相，如果有足够的压痕，以确保两个相都被测试。

图1所示。100x100缩进图形的地形图像。SPM图像显示了60 × 60 μm图案区域的15 × 15 μm扫描图。

过程

对DP980钢试样，采用OPS(氧化抛光悬浮液)研磨抛光，得到光滑的表面。这样就可以进行纳米硬度测试了。样品被安装在Hysitron^®TI 980 TriboIndenter^®用XPM™进行硬度测试，使用100x100压痕网格，由锋利的Berkovich探针制成。

该地图采集耗时一个半小时，覆盖面积为60x60 μm，处于半厚位置。每个负载周期消耗400 ms，探针穿透深度约为50 nm。图1中的SPM图像显示了由10,000个点组成的缩进数组的单个子集。

结果

图2显示了硬度图，通过测量的硬度值可以快速识别铁素体和马氏体相。在图3中，图中显示了10,000个缩进的硬度分布(用红色三角形表示)。如果使用高斯分布，则可以计算出不同相位的相对数量。

铁素体的分布拟合于硬度值在0 ~ 5.8 GPa之间的数据点，马氏体的分布拟合于硬度值在8.4 GPa以上的数据点。5.8和8.4 GPa之间的数据值显示了显著的重叠，因此不用于此拟合。如果材料使用电子背散射衍射(EBSD)映射，约33%的表面积(如图2中的黑色区域所示)是马氏体，使铁素体到马氏体的峰面积为2:1。

图3是一条黑色曲线，它代表了两种高斯拟合曲线的组合，但它与实验确定的5.8至8.4 GPa范围内的实际分布无关。这样，模型对这个过渡范围内的测量数据考虑得太少了。

这个与实验值的偏差是在相界面上进行了多少凹痕的度量，因为这些造成了两相的变形，而没有成为任何一个高斯曲线的一部分。这有助于发现10,000个缩进中的2800个落在间期。铁素体和马氏体的硬度分别为4.8 GPa和8.3 GPa。

图2。(上)DP980的60 × 60 μm EBSD图结果。颜色表示铁素体晶粒的大小和取向。黑色区域表明合金中的马氏体相分布在轧制方向被拉伸。测量是在钢板半厚处进行的。(下)60 × 60 μm硬度图与100x100压痕网格的结果。从色标上可以看出，马氏体的硬度远远高于铁素体的硬度。

图3。经10000次硬度测量确定的DP980样品的硬度分布。

结论

XPM nano-hardness测试提供了快速和高度翔实的DP钢力学性能表征。其重要的优点包括能够压痕深度高达50纳米，塑性区得到良好的控制，这意味着可以测试带有小晶粒的钢;自动化的硬度映射，以最少的实际动手时间获得大量的数据;以及强大的数据分析软件。

这些信息来源于布鲁克纳米表面公司提供的材料。欧洲杯足球竞彩

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