基于正交试验和BP神经网络...)基金属陶瓷成分及性能研究_杨雄.pdf

基于正交试验和BP神经网络的Ti(C,N)基金属陶瓷成分及性能研究杨雄于新彭欣左锐林孝良高荣根（株洲华锐精密工具股份有限公司，湖南株洲 412000）摘要本文针对真空烧结气氛下制备的Ti(C,N)基金属陶瓷，借助正交试验方法探究了黏结金属CoNi含量及Co/Ni比例、钨钼碳化物添加量及WC/Mo2C比例、Ti(C,N)含量和钛钨固溶体添加比例等因素对金属陶瓷性能的影响。通过极差分析法确定了各因素对金属陶瓷性能的影响权重。研究表明黏结金属CoNi含量是影响金属陶瓷硬度的最主要因素，其次是黏结金属Co/Ni比例和钨钼碳化物添加量。黏结金属CoNi含量也是影响金属陶瓷断裂韧性的最主要因素。随后以正交试验的数据建立了BP神经网络预测模型，结合补充试验和模型修正获得了最优试验硬度HRA为91.6、断裂韧性KIC为10.03 MPam1/2，预测了Ti(C,N)基金属陶瓷最优成分组合下的HRA-KIC(MPam1/2)函数关系为：HRA=-0.71KIC+98.5，同时还获得了在最佳硬度-断裂韧性组合下Ti(C,N)基金属陶瓷黏结金属CoNi含量、Co/Ni比例、钨钼碳化物添加量和WC/Mo2C比例与断裂韧性的变化规律：黏结金属CoNi含量、钨钼碳化物添加量和WC/Mo2C比例与断裂韧性呈线性正相关，而Co/Ni比例与断裂韧性呈线性负相关。关键词金属陶瓷；正交试验；BP神经网络；力学性能Study on Composition and Properties of Ti(C,N)-Based Cermets via Orthogonal Experiment andBP Neural NetworkYang XiongYu XinPeng XinZuoRui LinXiaoliangGaoRonggen（Zhuzhou Huarui Precision Cutting Tools Co.,Ltd.,Zhuzhou Hunan 412000,China）ABSTRACTIn this paper,the Ti(C,N)-based cermetswere prepared by vacuum sintering.In addition,the paper studiedthe contents of the metal binder Co+Ni,tungsten/molybdenum carbide,and Ti(C,N)as well as the ratio of Co/Ni,WC/Mo2C,and WC-TiC solid solution and explored their effects on the properties of cermets through an orthogonal experiment.Theinfluence weight of each factor on cermet properties was explored by range analysis.It is shown that the content of the metalbinder Co+Ni is the main factor influencing cermet hardness,and the ratio of the metal binder Co/Ni and the contents oftungsten/molybdenum carbidealso have a certain influence.Furthermore,the content of the metal binder Co+Ni greatly affectsthe fracture toughness of the cermets.Then a BP neural network prediction model was built according to the orthogonal作者简介：杨雄（1989-），男，博士，工程师。主要研究方向：金属陶瓷基础性质及工艺特性规律。E-mail:。DOI：10.3969/j.issn.1003-7292.2023.01.007引文格式：杨雄，于新，彭欣，等.基于正交试验和BP神经网络的Ti(C,N)基金属陶瓷成分及性能研究J.硬质合金，2023,40（1）：50-58.YANG X,YU X,PENG X,et al.Study on composition and properties of Ti(C,N)-based cermets via orthogonal experiment and BP neuralnetworkJ.Cemented Cabides,2023,40（1）：50-58.2023年2月Feb.2023第40卷第1期Vol.40 No.1硬质合金CEMENTED CARBIDES材料科学与工程第40卷现代数控加工技术的发展对切削刀具材料提出了越来越高的要求，即刀具材料在具备高耐磨性的同时，其强韧性也需要不断提升以满足更多的使用工况。Ti(C,N)基金属陶瓷刀具因具备硬度高、耐磨性好、热稳定性好、表面加工质量高和原材料成本低等特性而受到越来越多的重视。但Ti(C,N)基金属陶瓷存在抗弯强度、冲击韧性较差以及高温硬度偏低等问题，使其应用范围远小于W-Co基硬质合金1-3。目前国内外科研学者的主要研究方向是通过调控金属黏结相与陶瓷硬质相比例，以及添加第二相金属碳化物或多元固溶体等方式来优化显微结构，从而提高 Ti(C,N)基金属陶瓷的综合性能4-6。文献报道，金属黏结相中合理的Co/Ni比例可使金属陶瓷获得高硬度和高强度的良好匹配，其综合性能优于纯钴或纯镍单独为黏结相的金属陶瓷7-8。同时有研究表明Ti(C,N)基金属陶瓷中添加的Mo2C、WC等碳化物能通过溶解析出机制形成环形相来改善硬质相与黏结相之间的浸润性，Mo2C和WC的含量及比例会显著影响金属陶瓷的微观结构和性能9-11。此外近期研究表明，钛钨固溶体(Ti,W)C因与金属陶瓷中的环形相和黏结相浸润性较好而能明显提高金属陶瓷的强韧性，通过调整钛钨固溶体和二元碳化物的比例含量，能获得高硬高强的较优综合力学性能12。由于上述因素对金属陶瓷显微结构和性能的影响并非独立，因此需要系统地探究这些因素的影响规律以获取金属陶瓷的最优综合性能。相比传统经验实验方法，神经网络预测模型能通过获取关键实验数据建立系统化、网络化的Ti(C,N)基金属陶瓷成分比例-性能指标体系，通过对神经网络进行训练和修正，可寻找到最优的金属陶瓷成分组合13。由于构建神经网络体系需要大量的数据支撑，而正交试验方法可通过筛选实验条件挑选出代表性试验点，实现以最少的试验次数达到与全面试验等效的结果，从而节省实验时间和成本14。本文拟通过正交试验设计结合BP神经网络模型的方法，探讨Ti(C,N)基金属陶瓷中黏结金属CoNi含量及比例、钨钼碳化物含量及比例、Ti(C,N)含量和钛钨固溶体含量比例等因素对金属陶瓷显微结构和力学性能的影响规律。随后对构建的金属陶瓷多因素神经网络进行修正和预测，获取Ti(C,N)基金属陶瓷最优的综合力学性能，为探索Ti(C,N)基金属陶瓷成分-性能规律提供新思路。1 实验过程本次Ti(C,N)基金属陶瓷成分性能正交试验原料包括TiC、Ti(C0.5,N0.5)、(Ti40W47)C、Mo2C、WC和Co、Ni及TaC（抑制剂）等粉末和炭黑，原料的粒度和纯度如表1所示。选取黏结金属CoNi含量（原料配入量，文中含量均为质量分数）及Co/Ni比例（文中比例均为质量比）、WC+Mo2C含量及WC/Mo2C比例、Ti(C0.5,N0.5)含experiment data.Based on supplementary experiments and model modification,this paper obtained an optimal experimentalhardness and fracture toughness KICof 91.6 HRA and 10.03 MPam1/2,respectively.The paper also deduced the functionalrelationship between HRA and KIC(MPam1/2)under the optimal composition combination of Ti(C,N)-based cermets andexpressed it as follows:HRA=0.71KIC+98.5.Meanwhile,the paper obtained the relationship between the contents of themetal binder Co+Ni and tungsten/molybdenum carbide and the ratios of Co/Ni and WC/Mo2C of the Ti(C,N)-based cermetsand fracture toughness under the optimal hardness and fracture toughness.Specifically,the contents ofthe metal binder Co+Niand tungsten/molybdenum carbide and the WC/Mo2C ratio are positively correlated to the fracture toughness,while the Co/Niratio is negatively correlated to the fracture toughness.KEY WORDScermets;orthogonal experiment;BP neural network;mechanical propertiesConstituentTi(C,N)(Ti40W47)CCoNiWCMo2CTiCTaCCFsss/m1.61.91.852.850.81.31.01.03.0Purity/%99.399.699.399.499.699.599.499.699.5表1 原料的粒度和纯度Table 1 Particle size and purity of raw materials杨雄，于新，彭欣，左锐，林孝良，高荣根：基于正交试验和BP神经网络的Ti(C,N)基金属陶瓷成分及性能研究-51硬质合金第40卷量和(Ti40W47)C/WC比例等6个成分因素，每个因素设置3个水平，因素水平表如表2所示。试验选用正交表L18（37）来进行，18组试验的成分配比如表3所示，表中未列出的TaC添加量为5.2%，TiC为余量原料。18组成分按照表3中配方进行配料、湿磨混料，酒精加量0.78 L/kg，球料质量比101，采用卧式滚筒球磨机以63 r/min的转速球磨48 h。在101A-2Y型烘箱中干燥料浆，干燥温度为85，干燥后的粉料用60目筛网进行研磨过筛。在AP16D-6型机械压机上压制PS21试验条，压制压力为100150 MPa。在VHS-gr32/28/63型瑞德尔脱蜡烧结一体炉中进行真空烧结，烧结工艺曲线如图1所示。真空烧结后的Ti(C,N)基金属陶瓷试样经过粗磨、细磨和抛光，制备成6.50 mm5.25 mm20 mm的标准尺寸试样。将试样切割后用镶样机进行镶嵌，再研磨和抛光后得到金相样品。采用蔡司Sigma 500/VP场发射扫描电镜观察试样的显微结构。试样的密度采用阿基米德排水法测量，测试结果为3个试验的平均值。试样的显微维氏硬度（HV30）通过 560RSSZ/V3.0 型全自动洛氏硬度计测量获得，取3个点的平均值。采用 压 痕 法 测 试 试 样 的 断 裂 韧 性，测 试 载 荷 为294.2 N，结果取3个测试点的平均值。试样的抗弯强度通过三点