3-10、定向凝固DZ125合金涡轮叶片剩余蠕变寿命预测

冯强^*，付超，陈亚东，李龙飞，郑为为

北京材料基因工程高精尖创新中心，新金属材料国家重点实验室，

北京科技大学，北京100083

摘要：高压涡轮叶片是航空发动机最关键的热端部件之一，在高温及复杂应力环境下长期服役。蠕变变形是涡轮叶片在服役过程中最主要的失效形式之一，准确预测服役涡轮叶片的剩余蠕变寿命有助于减少事故的发生。然而，建立微观组织演变与宏观性能之间的量化关系，一直是材料基因工程研究方法的难题之一。

基于上述研究背景，本文主要研究内容包括：1）利用变截面持久试样，建立高通量实验方法，获取DZ125合金微观组织数据；2）利用定量表征参数，建立DZ125合金蠕变微观组织演变定量表征小型数据集；3）利用机器学习模型进行数据挖掘，实现通过微观组织演变的实验表征对涡轮叶片等效最高服役温度、应力的预测；4）最终，结合微观组织判据，建立了基于微观组织演变预测蠕变寿命的机器学习模型，并利用从服役叶片上取材的微型蠕变试样对其进行了验证。

图1所示为变截面持久试样示意图。本研究基于该高通量实验方法，获得了约150组不同温度（900~1100℃），应力（0~400MPa）及时间（0~1200h）条件下的DZ125合金蠕变/持久微观组织演变定量表征数据集。

图1 变截面持久试样示意图（单位：mm）     图2 定量表征的微观组织参数示意图

基于上述微观组织数据以及γ′相（001）面（垂直于应力轴方向）的面积分数（Af），γ′相筏排完善程度（Ω）以及γ′相筏排厚度（D）（如图2所示）等定量表征参数，建立了DZ125合金蠕变微观组织演变定量表征数据集。在此基础上，通过机器学习模型进行数据挖掘，借助微观组织演变对涡轮叶片等效最高服役温度、应力的预测。最终，考虑到DZ125出厂标准以及持久蠕变性能与微观组织的对应关系，确定了可作为叶片报废指标的微观组织判据。结合机器学习模型和微观组织判据，建立了基于微观组织演变的涡轮叶片剩余蠕变寿命预测模型。

结合机器学习模型及已确定的DZ125合金微观组织判据，建立了适用于DZ125涡轮叶片的剩余蠕变寿命预测方法。该方法不仅可以判别对应微观组织是否可继续服役，同时还可预测其剩余蠕变寿命（t_ANN）。

基于蠕变寿命预测方法，对服役980h的DZ125合金涡轮叶片如图3所示的两个位置典型γ/γ′组织（图4）进行表征和剩余蠕变寿命预测。结果显示，1位置无法继续服役，而2位置在其对应的等效最高服役条件下的剩余寿命为85~110h。预测结果利用微型蠕变试样进行了验证，结果显示该预测寿命具有合理性。

图3 服役叶片微观组织表征位置示意图                 

（1C）                  （1L）       

(2C)                     (2L)         

    图4 图3所示两个位置典型γ/γ′微观组织形貌

              数字1、2与图3所示编号对应，C表示横截面，L表示纵截面

本研究基于材料基因工程理念，采用高通量实验方法、机器学习模型结合微观组织判据，探索了微观组织演变与宏观蠕变性能的定量关系，并建立了基于微观组织演变的定向凝固合金DZ125涡轮叶片剩余蠕变寿命预测方法。该方法为建立系统可靠的定向凝固以及单晶涡轮叶片剩余蠕变寿命预测方法奠定了基础。

关键词：DZ125合金，服役涡轮叶片，蠕变寿命预测，机器学习，微观组织判据

通讯作者：冯强，电话：010-82375850，Email: qfeng@skl.ustb.edu.cn

DOI:10.12110/secondfmge.20181014.310