DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘要 为了解决农民工(绣娘)就业与刺绣企业节省时间成本与雇佣成本问题，基于OpenStack的技术特性搭建农民工(绣娘)就业系统平台，以互联网+的形式把分散在山区的产业工人“农民工(绣娘)”和刺绣企业链接起来，统一管理。实现农民工(绣娘)的零门槛(企业提供纹样及材料)、零成本(平台提供教学资源和教学工具)、零距离(居家就业)的“三零”就业模式，让农民工(绣娘)有归属感、成就感，体面生活。
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user: 1. 引言 贵州古苗疆刺绣工贸有限公司位于贵州省黔东南苗族侗族自治州，该州是世界上最大的苗族聚居区，其苗绣独具特色，技法种类繁多，且技艺古老，被列入第一批国家级非物质文化遗产名录，代表我国少数民族刺绣的最高技艺 [ 1 ]。近年来实施“锦绣计划”培养绣娘50万人以上，特色手工产业产值达50亿元，但也存在边缘地区的人参与难度大，农民工(绣娘)找工作难，导致农民工赋闲在家。解决该问题可以采取云平台闲置人口交换服务设计，云共享是新时代的产物，对社区关系重构产生重要影响 [ 2 ]。 OpenStack作为开源云管理平台，它允许企业或服务提供者建立、运行自己的云计算和存储设施 [ 3 ]。与其他相比，OpenStack具有基础条件要求不高、部署简单以及方便管理等优势，其主要由计算、网络、验证、镜像、块存储、界面等核心服务构成。OpenStack是简化云的部署过程，作为一种语言和平台，可实现程序的开发和装配，扩展性较好，发展速度较快。 根据上述问题，基于OpenStack技术搭建一个农民工(绣娘)新型就业平台，以形成一个为农民工(绣娘)就业的新型“三零”就业模式，以期为以后类似产业及工人提供一个参考。
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user: 2. 现状分析 2.1. 苗绣价值调研 贵州是苗族文化保存最完好的省份之一，其苗绣最具代表性和典型性 [ 4 ]。苗绣的非物质文化形态至少包含三种：苗绣中的图案，苗绣的针法(苗绣针法有平绣、破线绣、锁边绣，挑花绣、堆绣、打籽绣、网绣、绉绣、贴布绣、织锦绣、盘金秀、辫绣、叠绣、双针绣、锡绣、绕绣等十几种，苗绣中承载的文化等，见图1。苗绣的图案纹样十分丰富，最有代表性的纹样有蝴蝶、飞鸟、飞龙、双身龙、鱼、蚕、石榴、庙宇等。我们所看见的纹样都在本身图案的基础上经过变形或者图形结合的方式处理，让其变得怪诞而又传神，见图2。 图1. 古苗疆提供苗绣针法图 图2. 古苗疆绣衣图 这个没有文字传承的民族，用针作笔、用彩线为墨，不仅记录节日、图腾和英雄，还记载着苗族迁徙的历史，羽化成苗绣，被苗族女人穿在身上 [ 4 ]。苗装苗绣不仅仅是“穿”的载体，更承载着“族人微记”的功能，是苗家人与祖先沟通的媒介，是他们对宇宙和生命的理解，其意义和价值远远超过了服饰本身。 2.2. 农民工(绣娘)人力资源分析 “绣娘”的定义：年龄在4~80岁能从事苗绣的所有农村劳动力(男女及残障人士)。尤其在贵州脱贫攻坚时期，贵州古苗疆刺绣工贸有限公司“签约”的“绣娘”多是为贫困家庭户，见图3。 2019年数据统计，贵州省少数民族妇女占据贵州省妇女总人数的36%，其中，乡村人口占60%。省妇联自2013年实施“锦绣计划”培训项目，仅2015年，黔东南州就培养“绣娘”7万余人、带动就业近10万人，实现了年产值5亿余元。目前，贵州能够从事手工刺绣的“绣娘”至少在50万人以上。从这些数据表明，贵州黔东南地区可作为产业工人的农民工(绣娘)基数相当庞大。各少数民族的刺绣针法很多是相同的，且刺绣技巧是相通的，所以能学习和从事苗绣的基数也将是巨大的。 图3. 古苗疆签约绣娘图 2.3. 刺绣企业分析 黔东南现有苗族刺绣工艺品企业517家，以私营独资小型企业为主，产品生产模式主要以刺绣村开发模式。从2000年黔东南建立了18个刺绣专业村共1173人到2019年51个刺绣专业村共14万人，刺绣产业发展之迅猛。以贵州古苗疆刺绣工贸有限公司为例，截止2020年7月，签约绣娘1500多人，分布在20个不同的镇/村/区，见表1： Table 1 Ancient Miao Jiang company signed female embroider personnel distributio 古苗疆公司签约绣娘人员分布情况 地区 人数 市/县 镇/村/区 凯里市 白果井街道杭州路社区(刺绣帮扶点) 103 开怀街道上马石社区(刺绣帮扶点) 99 湾水镇地区 200 大风洞乡地区 29 清江移民小区 15 施秉县 马号镇六合村 300 马号镇冰洞村 100 马号镇大冲村 55 从江县 东朗镇龙早村(刺绣帮扶点) 48 宰便镇友娘村(刺绣帮扶点) 52 黄平县 翁平乡满西村 31 谷陇镇地区 22 镇远县 报京乡报京村(刺绣合作点) 207 丹寨县 扬武乡地区 21 雷山县 郎德镇地区 67 台江县 施洞镇地区 82 黎平县 九潮镇地区 12 锦屏县 平秋镇地区 14 榕江县 古州镇高埂村(刺绣帮扶点) 45 剑河县 革东镇辣子村 46 市/县数量12个 镇/村/区数量20个 合计：1548人 表1. 古苗疆公司签约绣娘人员分布情况 数据表明，古苗疆刺绣公司严重存在产业工人(绣娘)分散问题，这将会导致企业边际成本(Marginal cost)增高，产业工人与企业联系不紧，忠诚度低，对苗绣产业发展产生严重制约等问题。 古苗疆公司的存在的问题同样存在于其他同样的产业的公司，而这些问题的形成原因有以下两点：一是这些刺绣产业大多都是独资小型私营，养不起这么多的员工；二是这些农民工(绣娘)还得兼顾家庭及农耕。 2.4. 培训成本分析 2020年8月，通过实地调研，统计了贵州古苗疆刺绣公司的培训周期、日均薪酬和公司4月在施秉县2020“雨露计划”培训班培训费用概况，并通过对培训质量、物流效率和成品率进行控制和改良可以提升“绣娘”日均薪酬和通过线上教学方式对碎片时间的利用也可以降低对“绣娘”的培训周期及培训费用，见图4，图5，表2。 图4. “绣娘”日均薪酬 图5. “绣娘”培训周期 Table 2 Average cost per trainin 费用项目 (单位：元) 教师授课费 (单位：元) 刺绣材料费 (单位：元) 务工补贴费 (单位：元) 培训教材费 (单位：元) 接送教师车费 (单位：元) 合计(单位：元) “雨露计划”培训班培训费用 5400 28，600 14，000 1600 400 50，000 平台培训费用 5400 28，600 0 0 0 34，000 表2. 平均每次培训费用 据了解所知，每次培训结束，绣娘签约人数不足参加培训人数的十分之一，致使培训孕育的人数少，时间成本高。而通过平台培训，完全属于自主学习，公司直接省去了培训时间成本，“绣娘”抢单，企业时效性将大大提高。 从以上四方面分析可得出黔东南地区的刺绣产业及“绣娘”多存在边缘地区的农民工(绣娘)参与难度大，找工作难，绣品进入市场难、持续就业率低、企业产品价值实现成本高、产品时效性低、培训成本高、企业养才难、“绣娘”缺乏有效组织管理等诸多问题。而可以采取“设计订单式”产教结合驱动、“联动式”精准帮扶共同体构建、“服务式”培训行动赋能、“互联网+式”情境信息互联等教育精准扶贫的实践路径解决以上问题 [ 5 ]。
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user: 3. 就业平台需求分析 3.1. 可行性需求分析 可行性需求分析是在已有的基础设施、社会环境以及开发技术的条件下，综合分析各方面是否已达到系统开发的必要资源和条件。下面从企业的“硬件”、相关技术和企业管理三个方面的可行性进行分析。 1) “硬件”上的可行性 几年来，实行“公司 + 基地 + 农户”的经营模式，汇集了一批手工独特、技艺超群的苗家刺绣能手，公司目前拥有服饰加工生产线3条，产品生产线2条。2019年，实际生产9000件，创造产值达3600万元，回收56.6万元的绣娘绣品，刺绣产品畅销全国，销往日本、加拿大等十几个国家。 2) 相关技术的可行性 OpenStack作为主流的开源云计算架构之一，其框架多次成功运用在各种云计算搭建系统中，并得到用户的肯定。在不断的更新升级中，得到诸多互联网巨头的大力支持。该就业平台系统采用OpenStack部署搭建是完全可行的。而借助互联网+模式的得到广大用户的支持 [ 6 ]。 3) 管理上的可行性 古苗疆公司的“绣娘”已存在着专门地区管理者，能保证所有的“绣娘”在就业平台上进行信息管理。 3.2. 功能性需求分析 通过对刺绣产业与农民工(绣娘)的现状分析，该就业平台存在三类角色：游客、普通用户(绣娘)、平台管理员(古苗疆)。其中游客只能查看企业发布的相关资讯及一些新闻动态，“绣娘”及平台管理员以下将着重分析介绍。 1. 普通用户 普通用户的功能流程有“绣娘”注册→“绣娘”资质认证→签协议申请绣片订单→平台确认及物流安排→绣娘绣制完成并返回企业→企业对绣片验收并完成绣片等级打评→然后是平台结算→完成该绣片订单。订单流程图见图6。 企业在平台系统编辑订单要求并发布订单公告，“绣娘”进入平台官网后，查看企业发布的订单公告，提交接单申请，企业查看“绣娘”个人基本信息、技能信息和信用信息等进行订单是否建立，确认订单建立则发送该订单的接单协议(具有法律效益的保密协议及订单合同)，“绣娘”签署协议该订单建立完成。企业收到回复即刻将提供绣片订单的布料、针线、纹样等原材料配送到“绣娘”家中(绣片学习视频和绣片原材料是配套的，公司发布的绣片视频资料不可转载及下载，布料等原材料将由物流配送专员配送完成)。“绣娘”绣片订单绣制完成，通过平台系统提交返还企业，物流配送专员上门取货配送至企业，企业检查验收并对该订单进行数量、质量等打评，验收通过企业通过平台系统即刻支付劳动报酬，订单结束，系统数据处理反馈给“绣娘”。 图6. 订单流程图 其中新“绣娘”注册第一次都只能申请普级绣片订单(即试绣)。平台绣片订单是根据绣法及绣法难度分类，“绣娘”可根据绣法擅长申请相应订单。会全部绣法且完成订单数额超过500的将有机会成为刺绣教学师傅，加盟企业内部技术骨干，参与公司产品研发，也将根据企业对“绣娘”绣品的打评进行“绣娘”等级区分，等级越高，绣品回收单价也将越高。“绣娘”接单次数决定绣片订单数量，接单次数越多，一次可选择完成的绣片订单越多。最后平台还会设立特级订单，该订单必须是优秀及以上的“绣娘”可接单，另“绣娘”还需交付一定绣品布料等押金。 2. 平台管理员 平台管理员的主要功能模块有视频投播模块、设置任务订单模块、物流配送模块、直播互动模块、个人账户模块、结算及管理模块等模块，以下将分析最重要的三个模块。 1) 视频投播模块 视频投播模块的视频有两类：一类是新注册“绣娘”的培训教程，用于“绣娘”资质认证。另一类是企业发布的订单公告里绣片的绣法的教学视频。而平台教学视频主要是公司“绣娘”技术骨干拍摄，对于其研发新产品并被预售出去，企业将给予一定的奖金鼓励员工开拓创新思维，力求使产品质量上升。 2) 绣片订单模块 绣片订单模块属于本平台的主要模块之一，在绣片订单模块中除了常规的绣片订单信息包括产品信息、报酬、物料押金(贵重材料和大额订单)等以外，企业可以对完成时间、成品率、接收条件及质量评定等进行设置。且还可以设置浮动奖金，以鼓励高质高量完成绣片订单的手工业者。以下是该模块的具体功能需求分析： 绣片订单发布：该功能主要面向古苗疆刺绣公司，公司可在平台页面中针对绣片订单的技能等级、押金、报酬、开始及完成时间、成品率以及完成标准进行详细说明和设置。“绣娘”可以直接在平台页面点击新订单公告查看详情。 绣片订单接收：“绣娘”可在平台页面中查看企业发布的绣片订单，并可以在技能认证要求的前提下向公司发出绣片接单申请。平台管理员则可在申请者中根据成品率、平均完工时间中择优选择绣片接单申请，确认申请后视为成功接受绣片订单。 绣片订单完成：“绣娘”完成刺绣订单返还给企业，企业进行绣片完成度打评并将报酬发送到“绣娘”账户中，订单完成。 异常订单处理：对未正常完成的订单进行申诉及人工处理的功能。 后期服务：对订单的相关信息进行收集和处理，以方便其他功能的开发与实现。 信息推送：针对优质企业的高效订单向具备优秀技能和信用记录的“绣娘”进行推送的功能。 3) 物流模块 在“绣娘”确认相关条款并申请订单成功后，会自动生成一个绣片原料的物流订单，企业将打包其原材料为其寄送上门，并对该物流订单进行追踪以保障企业利益。在“绣娘”在线上点击确认完成订单后，会有专职的物流专员上门取件。在该模块将暂时采用其他物流公司的信息渠道。由于企业寄送的物品过于贵重，物流环节作为本项目的整个流程中不确定性最大的环节，有必要设置一个单独的物流意外保险功能，其主要面向企业客户，其通过与保险公司合作制定物流保险方案进行解决。 4) 个人账户模块 在“绣娘”的个人账号主页中将具备以下信息：“绣娘”基本信息、技能认证信息、成品率、平均完工时间、质量等级。企业可以查看这些信息，并可在订单中设置相应条件及要求。 “绣娘”基本信息：包括账号、密码、寸照、姓名、年龄、性别、住址、联系方式、邮政编码、开户行信息及身份证号码及正反面照片。 技能信息：包括“绣娘”技能认证信息、订单完成量及次数、完成订单后的评价、“绣娘”优秀等级等信息。 信用信息：根据订单完成数据对成品率、平均完工率、延误率信息以及订单纠纷率进行统计并向企业展示。 3.3. 非功能需求分析 基于云平台系统非功能性需求分析主要包括四个方面:安全性分析、易使用性分析、性能需求分析以及可扩展性分析 [ 7 ]。 1) 安全性分析 “绣娘”注册该就业平台系统时涉及到开户行信息及身份证号码及正反面照片等各项私人保密信息，因此，平台系统设计时保证数据的安全性是必不可少的。因此，本系统采用token认证、md5加密以及权限控制等技术保证系统安全性、数据的一致性、数据的完整性以及数据的有效性 [ 8 ]。 2) 易使用性分析 平台的易使用性主要体现在界面的方便操作，符合以往的使用惯性再加以优化升级，使得我们够很直观的了解操作，尤其针对很多农民工(绣娘)。 3) 性能需求分析 主要是满足系统的数据的精确度及时间特性等性能，采用OpenStack私有云平台。 4) 可扩展性分析 随着平台系统或企业业务的扩展，平台将会调整或者增加新的功能，在搭建和编写的过程中应保留相对应的接口，以便于后期调整或接入。
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user: 4. 平台系统总体架构设计 农民工(绣娘)就业平台的总体架构由云平台层、Web应用服务器层、Web交互界面层及用户层组成，见图7。 图7. 平台总体架构图 1) 云平台层。通过注册、安装和下载Git源代码、Java运行环境、Python集成开发环境PyCharm等完成OpenStack云平台的部署搭建，通过把计算、存储及网络资源的池化，建立故苗疆企业私有云平台。在一台电脑上安装计算(Compute)对象存储(Object Storage)和认证(Identity)等几个核心计算节点来部署运行，另一台电脑安装各核心组件的服务组件Keystone等控制节点。每一台电脑都部署两块以太网卡，用于外部访问和内部通信的地址。然后是创建推荐订单处理模块、存储订单处理模块、搜索订单处理模块等，用于服务器传输的数据进行处理，最后通过Web应用服务器反馈给用户。 2) Web应用服务器层。系统采用Nginx静态服务器，用户通过网络接口访问。当Web服务器接收用户浏览器发送的HTTP请求，它将进行读取并负责将处理结果通过API接口返回一个HTTP响应页面给用户。 3) Web交互界面层。系统的Web交互界面采用B/S模式，统一用户端，能简化服务器系统的开发及维护，并便于用户使用。界面包括用户注册页面、用户登录页面、发布绣品订单页面、用户接单页面、资质证书评级页面及用户管理页面等多个页面组成，其中各种浏览器都可以对其进行访问。 4) 用户层。所有用户通过浏览器访问该就业平台，包括游客、“绣娘”及故苗疆公司。
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user: 5. 就业平台实现 5.1. 部分界面图 用户通过浏览器进入平台系统，首页界面图，见图8。该界面主要的一级图标包括首页、公司订单发布公告、动态发布、刺绣技法学习及企业和我的订单组成。“绣娘”通过右上角点击登录图标进行注册或登录。中间部位是企业发布的一些政府资讯、企业资讯及企业最新动态等。企业发布订单公告后，“绣娘”可根据自己刺绣技法、速度及时间进行选择接单样式及数量，见图9。为促进分散“绣娘”之间的刺绣技巧及心得等的交流，可以自行发布一些动态，见图10。 图8. 平台首页界面图 图9. 企业发布公告界面图 图10. 动态发布界面图 5.2. 平台性能分析 1. 平台稳定性分析 1) OpenStack开源云经过10年的发展与更新，其具备控制性、兼容性、可扩展性和灵活性，只要保证底层存储和网络的稳定性，搭建的OpenStack平台基本不会影响业务的运行，所以用OpenStack企业搭建私有云平台稳定性足够。 2) 故苗疆刺绣公司现阶段的产品销售渠道良好，产品供不应求，主要问题是产能受到制约，所以雇佣“产业工人”就业形势良好，即平台运营能稳定发展。 3) 互联网+式发展已经成熟，政府支持，也是未来企业发展私有云平台的趋势。 2. 平台安全性分析 1) 由于平台涉及“绣娘”的基本关信息诸多，所以为保证OpenStack开放源代码搭建平台的安全问题，在身份认证、密码强度、存储密码、身份验证令牌、认证数据敏感性和恶意数据的处理要进行严格的部署及加密。 2) 由于数据时代的到来，虽然互联网平台的安全问题日趋凸显，但相关研究也越发增多，相关法律法规将日趋完善。
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user: 6. 结语 该就业平台有别于传统的就业形式，企业不需提供五险一金、住宿、饮食、办公场所等，降低了企业负担；帮企业实现了地区及人员的差异，节省了一大笔开销；农民工(绣娘)在家就业，没有特定的物理空间要求，无需迁移，减少企业与员工的交流，避免不必要的麻烦；“绣娘”在平台注册签约，解构简单，便于管理，减轻管理压力；订单清晰，账目清晰，做事有痕，降低企业成本；共享式就业，企业提供原材料并提出相应要求，降低了就业门槛；企业大大提高了响应市场的时效性，平台上“绣娘”抢单，能力强与时间多的能提前完成订单；结算机制及时，“绣娘”完成任务即可结算报酬等诸多益处。 文章以OpenStack技术与互联网+形式为基础和依据，调研和分析了刺绣行业与农民工(绣娘)就业遇到的瓶颈，针对其瓶颈探索手工刺绣行业短板及农民工(绣娘)就业的需求来搭建服务平台。以允许企业或服务提供者建立、运行自己的云计算和存储设施的OpenStack开源“云计算”为设计实践，详细分析了用户行为特征等因素对该就业平台的影响。但解决就业的平台服务模式发展具有多样性和广泛性，针对不同产业的模式需要不断变化的新模式的服务系统进行研究。
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user: 摘要 为使壁挂式充电桩设计更符合用户的感性需求，完善壁挂式充电桩的设计方法，运用感性工学结合脑电技术指导壁挂式充电桩造型设计。首先，基于感性工学理论收集筛选感性意象词汇及壁挂式充电桩图片，提取关键造型元素，采用正交试验法重组实验样本；然后，进行意象评价与脑电实验，通过主观评价与客观脑电数据同步验证，获取壁挂式充电桩造型要素与用户感性需求的数量化关系，分析出用户偏好的壁挂式充电桩机身造型设计要素；最后，进行壁挂式充电桩感性创新设计，联合主客观情感测量手段进行感性评价。通过运用感性工学与脑电技术，有效地为壁挂式充电桩提供更客观的设计及评价方法，为同类型产品创新设计提供参考。
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user: 1. 引言 随着石油资源日趋枯竭、环境污染日趋严重，新能源汽车数量与日俱增，汽车充电桩行业已不断兴起 [ 1 ]。用户对充电桩的情感需求及审美体验也在逐步提升，使充电桩设计满足用户情感需求成为提升产品商业竞争力的关键 [ 2 ]。而目前对家用型的壁挂式充电桩的情感化设计研究较少，通过感性工学相关理论，可以对壁挂式充电桩的造型美度、人性化有一定程度的提高，提升用户满意度。目前情感化设计多采用主观测量情感的方法，容易受用户的主观情绪影响，而生理信号测量可以比较客观真实的反馈用户的情感状态 [ 3 ]。因此本文引入脑电技术，结合以情感量化为基础的感性工学理论，使难以量化的感性认知内容通过数据的形式与产品设计的造型要素相结合，进行壁挂式充电桩造型创新设计，结果表明创新设计方案符合用户的感性需求，为同类产品设计提供了新的参考。
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user: 2. KE理论与EEG技术 2.1. KE理论及应用 感性工学(Kansei Engineering， KE)是一种利用工程技术将用户的感性需求进行量化，以辅助产品创新设计的理论及方法，有助于缩短设计师与用户之间的认知差距，在产品造型设计中广泛应用 [ 4 ]。石元伍等 [ 5 ] 使用SET与感性工学相结合的方法，提取无人机感性造型特征，进行无人机造型优化设计；李晓杰等 [ 6 ] 运用感性工学结合INPD方法研究辅助陪伴机器人与意象的关系；Shenhui-cun等 [ 7 ] 基于感性工学理论，将联想式创造性思维过程与模糊感性工程相结合，探索出符合未来顾客需求的新产品形态，使用户满意度提高了11.7%。感性工学为产品创新设计提供了科学的理论指导方法，指导设计师的设计活动。 2.2. EEG技术及应用 脑电图(electroencephalogram， EEG)是一种使用电生理信号记录大脑活动的方法，可以直接反应大脑中的信息加工过程，有效的推测用户的情感状态与认知特征 [ 8 ]。目前在产品设计领域，国内外学者主要通过脑电进行意象认知及情感测量研究。郭伏等 [ 9 ] 通过眼动与脑电指标研究了用户交互情感；杨程等 [ 10 ] 通脑电实验，构建了产品意象与脑电数据的关系模型；邓丽等 [ 11 ] 使用脑电技术研究了用户情感特征，进行了文创产品创新设计；Kumar等 [ 12 ] 通过将脑电反应与产品评论情绪分析融合来预测顾客满意度。脑电技术从客观的生理层面测量用户认知状态，为产品设计提供了新的思路。而将感性工学与脑电技术结合进行产品创新设计，从客观的、多维的用户认知数据出发进行设计活动，可更好的满足用户需求并改善用户体验。
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user: 3. 联合KE和EEG的壁挂式充电桩造型意象认知 在壁挂式充电桩造型创新设计与评价研究中，基于感性工学方法获取感性意象与产品造型要素的量化关系，再结合基于EEG的意象认知，获得用户情感偏好的造型设计要素，再将其应用于具体的产品设计实践中，以主观评价联合脑电测试进行产品意象评价，缩减产品造型设计与用户感性评价之间的差距。 3.1. 确定感性意象词汇 通过调研大量的文献资料及产品评价，获取丰富的感性意象语义词。将初步收集的100组形容词对使用统计分析软件SPSS进行聚类分析、层次分析后，获取3组感性意象词对，分别是：独特的–大众的、轻便的–笨重的、前卫的–复古的。 3.2. 产品造型特征提取及样本重构 从相关文献及网站内收集到60张不同造型的壁挂式充电桩样本图片，对收集到的样本图片进行聚类分析及形态分析，分解出关键机身造型要素，确定造型设计要素的关键类目，如表1所示。 Table 1 Modeling design elements of wall mounted charging pil 要素 类目 正面轮廓X1 X11矩形 X12多边形 X13曲线形 X14不规则形 分割线X2 X21直线 X22曲线 X23直线加曲线 X24无 圆角弧度X3 X31小弧度 X32中弧度 X33大弧度 侧面轮廓X4 X41矩形 X42三角形 X43半圆弧形 表1. 壁挂式充电桩造型设计要素 将壁挂式充电桩造型要素进行排列组合后有4 × 4 × 3 × 3 = 144种方案，样本量过大，为了降低实验复杂度及提高工作效率，特此采用正交实验法进行产品造型设计要素重组，挑选出部分有代表性的样本组合，缩减样本量以简化脑电实验过程。 Table 2 Orthogonal combination of modeling element 编号 设计要素 正面轮廓X1 分割线X2 圆角弧度X3 侧面轮廓X1 1 X14不规则形 X22曲线 X33大弧度 X42三角形 2 X14不规则形 X23直线加曲线 X32中弧度 X41矩形 3 X12多边形 X24无 X33大弧度 X41矩形 4 X13曲线形 X22曲线 X31小弧度 X41矩形 5 X12多边形 X23直线加曲线 X31小弧度 X43半圆弧形 6 X13曲线形 X24无 X32中弧度 X41矩形 7 X13曲线形 X23直线加曲线 X31小弧度 X42三角形 8 X11矩形 X23直线加曲线 X33大弧度 X41矩形 9 X13曲线形 X21直线 X33大弧度 X43半圆弧形 10 X14不规则形 X21直线 X31小弧度 X41矩形 11 X12多边形 X21直线 X32中弧度 X42三角形 12 X11矩形 X21直线 X31小弧度 X41矩形 13 X11矩形 X24无 X31小弧度 X42三角形 14 X11矩形 X22曲线 X32中弧度 X43半圆弧形 15 X14不规则形 X24无 X31小弧度 X43半圆弧形 16 X12多边形 X22曲线 X31小弧度 X41矩形 表2. 造型要素正交组合 使用Rhino6.03D建模软件绘制表2的造型要素组合模型，统一模型尺寸、色彩、材质及展示方向，最终渲染出16组壁挂式充电桩样本图片，如图1所示。 图1. 重构的壁挂式充电桩样本 3.3. 意象语义评价 基于语义差异法(Semantic Differential， SD)在前期的用户调查与访问的基础上建立意象语义评价调查问卷，被试对重构的壁挂式充电桩样本的3个意象维度分别评分。本文采用李克特7点量表对3组意象词汇进行语差分析，数值越偏向哪个方向意象词说明该样本更符合该方向意象。 3.4. 脑电实验 实验中，以词对“独特的–大众的”、“轻便的–笨重的”、“前卫的–复古的”作为感性意象评价的3个维度。被试根据实验流程对16个充电桩样本图片进行观察及意象匹配判断，被试选择出现的意象词符合或不符合样本感性意象，即每一个样本下会随机出现不同的意象词汇，按照前文得到的意象评价结果，每个样本与给定的意象词汇会出现这两种状态。采集被试在不同产品造型意象匹配判断下的脑电实验数据，进行各指标数据分析，以此研究脑区语义加工过程，为充电桩造型意象评价提供客观的生理依据。 3.4.1. 实验材料 脑电实验中，实验启动材料为重构的16组壁挂式充电桩样本，使用Photoshop对样本图片进行灰度处理，排除色彩干扰，同时统一尺寸大小、精度及背景。实验以3组感性意象词对为匹配对象，每张样本图片需在6个意象词下各进行1次匹配判断，故每组实验至少进行16 × 6 = 96个Trial (序列)。 3.4.2. 实验被试 邀请26名工业设计系学生作为实验对象，男女各13名，所有被试身体健康、视力正常、无神经或精神疾病史。要求被试实验前充分休息，无剧烈体力及脑力劳动，实验过程中始终精神充沛。实验后给予一定实验报酬。 3.4.3. 实验设备与流程 实验采用无线32通道Emotive EPOC Flex Gel Sensor Kit脑电系统采集脑电数据，Matlab、SPSS软件分析脑电数据。实验内容被设计为被试对样本造型与感性意象词汇的匹配判断，被试选择出现意象词是否符合产品造型意象描述。实验流程如下：首先，出现实验指导语指导告知被试实验要求及实验流程；然后呈现1000 ms的“+”引导注意；接着呈现5000 ms的刺激图片；最后出现意象词进行匹配判断，判断时间以被试反应时为准。如此反复，直到所有样本意象匹配完成。实验流程如图2所示。 图2. 样本意象匹配实验流程图
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user: 5. 壁挂式充电桩造型创新设计与评价 根据前面分析得出汽车充电桩造型感性诉求与各种设计要素的关系，利用相关的结论，模拟进行一项充电桩造型的设计，以前卫的–复古的为例，可以设计为X14不规则形态的机身轮廓、X23直线加曲线型的分割线、X33轮廓倒角弧度为大弧度、及X42三角形的机身侧面，所设计的方案如图6所示。 邀请31名被试对壁挂式充电桩创新设计方案使用SD7点量表进行意象评分，获得样本在“前卫的—复古的”词对下的感性意象评价值。接下来，按照文中实验范式招募10名被试进行脑电实验，获取被试的行为数据及脑电数据，验证样本意象是否与主观评价一致。各指标数据如表8所示。 创新方案在“前卫的–复古的”意象下评价值为−1.774，说明被试主观认为该方案是较为前卫的。通过脑电实验，被试反应时均大于前文脑电意象认知实验中反应时均值，该方案与意象词匹配或不匹配程度较高；被试对于“前卫的”意象词选择率显著高于“复古的”，说明该方案是前卫的；在“前卫的”意象下N400平均波幅小于“复古的”意象出现时，根据前文的样本-意象匹配判断实验可知，该创新设计方案符合“前卫的”意象。基于脑电的壁挂式充电桩创新设计方案意象认知实验从客观的生理数据层面证明了方案意象与主观层面一致，符合用户感性需求。 图6. 壁挂式充电桩创新设计方案 Table 8 Evaluation values versus test value 评价值 反应时/s 选择率 N400平均波幅/μV 前卫的 −1.774 1.352 0.9 −4.226 复古的 1.783 0.1 −2.523 表8. 评价值与测试值
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user: 6. 结语 以壁挂式充电桩为研究对象，运用感性工学理论结合脑电技术的方法，以获取壁挂式充电桩造型要素与用户感性需求的数量化关系，分析出用户偏好的壁挂式充电桩机身造型设计要素，通过脑电同步验证，设计出更符合消费者情感需求的壁挂式充电桩。通过案例研究，进一步验证了主客观情感测量联合在产品设计领域的可行性，同时完善了同类型的产品造型设计方法，对产品创新设计研究具有一定的参考价值。
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user: 摘要 基于Johnson-Cook本构模型，采用Abaqus有限元分析软件，建立了Ti-6Al-4V钛合金表面机械碾磨工艺的二维有限元仿真模型，并将其与位错密度演化模型进行耦合，实现了对表面机械碾磨过程中受力情况与微观晶粒细化动态演变的仿真模拟。基于仿真结果，对钛合金表面机械碾磨过程中的残余应力场、应变场、位错密度和晶粒尺寸的变化规律进行了研究，得到了碾磨速度和单道次碾磨深度两种工艺参数对钛合金表面机械碾磨过程中晶粒细化程度的影响规律，为钛合金表面机械碾磨处理工艺参数的优化提供了有利参考。
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user: 1. 引言 表面自纳米化技术是一种新兴的表面强化技术，其基本原理是通过在材料表面反复施加大应变，使得表层晶粒逐渐细化至纳米级。根据Hall-Petch关系式，材料的强度或硬度随晶粒尺寸的减小而提高。因此，表面的纳米晶可以提高材料表面的硬度和耐磨性。该技术自提出以来已经被广泛应用于钛、铜、铝等各类金属与合金的表面硬化处理当中 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。常用的实现表面自纳米化的工艺有表面机械研磨处理(Surface mechanical attrition treatment， SMAT)、高能喷丸(High energy shot peening， HESP)和表面机械碾磨处理(Surface mechanical grinding treatment， SMGT)等 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]。相比于SMAT和HESP这两种工艺，SMGT具有工艺实现难度低、效率高等优点成为近年来表面自纳米化工艺的研究热点之一。其工艺原理是通过半球形刀头对旋转的材料表面施加外力，使其表面产生剧烈塑性变形，进而生成大量的位错、孪晶、层错等晶体缺陷，最终使得表层粗晶组织逐渐细化至纳米级 [ 8 ]。 Ti-6Al-4V (TC4)钛合金具有优良的力学性能、组织稳定性和热稳定性良好等优点，已成为目前应用最广泛的钛合金材料之一。但是TC4钛合金耐磨性能较差的问题也限制了其应用 [ 9 ]。SMGT工艺为提高TC4钛合金的耐磨性能提供了一个有效途径。一般研究材料的SMGT工艺往往采用实验法，但钛合金的试验成本较高且试验周期较长。本文采用效率较高、成本较低并且较直观的有限元分析方法，利用Abaqus商业有限元软件将Johnson-Cook本构模型与位错密度演化模型进行耦合，对SMGT过程中钛合金位错密度和晶粒尺寸动态演变进行仿真，研究在SMGT过程中碾磨速度和单道次碾磨深度这两种工艺参数对TC4钛合金表面微观组织的影响规律，对后续的TC4合金SMGT工艺设计和优化具有积极的指导意义。
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user: 2. 有限元模型建立及仿真试验参数设定 2.1. Johnson-Cook材料本构模型及相关参数设定 材料的流动应力本构模型是用来描述材料的力学性质，表征材料变形过程中的动态响应的函数。在有限元仿真中材料的宏观组织一般被设定为致密均匀的，材料的流动应力主要受到变形程度、变形速度和变形温度等因素的影响。本文采用的Johnson-Cook流动应力本构模型，该模型可用于描述大应变、高应变速率下金属材料的强度极限 [ 10 ]，其表达式如式(1)所示： σ ¯ = ( A + B ε ¯ n ) [ 1 + C ln ( ε ¯ ˙ ε ¯ ˙ 0 ) ] [ 1 − ( T − T 0 T m e l t − T ) m ] (1) 式中 σ ¯ 为等效流动应力，其值由该公式计算得出； ε ¯ 为等效塑性应变， ε ¯ ˙ 为等效塑性应变速率，T为材料的瞬时温度，以上均为有限元仿真计算中的变量； ε ¯ ˙ 0 为参考塑性应变速率，一般根据仿真的加工工艺来确定； T m e l t 为材料熔点， T 0 为初始温度，一般根据仿真的加工环境温度确定；A、B、C、n和m是材料常数，可根据材料的拉压扭转实验拟合获得。TC4钛合金的Johnson-Cook本构模型相关参数及其意义如表1所示，TC4钛合金的材料性能参数如表2所示。 Table 1 Johnson-Cook material flow stress constitutive model parameters of TC4 titanium alloy [11 A初始屈服应力 (MPa) B硬化系数 (MPa) n加工硬化指数 C应变速率系数 m温度软化系数 782 498 0.028 0.28 1 表1. TC4钛合金的Johnson-Cook材料流动应力本构模型参数 [ 11 ] Table 2 Material performance parameters of TC4 titanium alloy [12 材料 密度ρ (kg/m 3 ) 弹性模量E (GPa) 泊松比v 导热系数λ (W/m∙K) 比热容C (J/kg∙K) TC4 4430 109 0.34 6.8 611 表2. TC4钛合金的材料性能参数 [ 12 ] 2.2. 基于位错理论的晶粒演化模型及相关参数设定 Estrin [ 13 ] 等人提出了一组微分方程来预测材料大应变速率条件下加工过程中位错密度的演化速率。该方程与在不同应变，应变速率和温度条件下开发的材料本构模型兼容，并且已经适应于具有高应变速率的其他变形过程的建模，例如铜、铝和钛等金属材料的机械加工 [ 14 ] [ 15 ]。 在该模型中，假定材料在变形过程中形成了位错单元结构，该结构由位错单元壁和单元内芯两个部分组成，并遵守混合规则。模型中区分出不同类型的位错密度：胞内位错( ρ w )和胞壁位错( ρ c )，材料在加工过程中两种类型的位错密度演变公式如下所示： ρ ˙ c = α * 1 3 ρ w b γ ˙ w r − β * 6 γ ˙ c r b d 1 − f 3 − k 0 ( γ ˙ c r γ ˙ 0 ) − 1 n γ ˙ c r ρ c (2) ρ ˙ w = 6 β * γ ˙ c r 1 − f 3 / 2 b d f + 3 β * γ ˙ c r ( 1 − f ) ρ w f b − k 0 ( γ ˙ w r γ ˙ 0 ) − 1 n γ ˙ w r ρ w (3) 式(2)和(3)等号右边三项依次代表弗兰克-里德(Frank-Read)位错源引起的位错增殖、胞内位错向胞壁位错的转化以及动态恢复导致的位错湮灭。其中 α * 代表有效位错源比例因子， β * 为位错分数， k 0 为常数，n是温度敏感系数，f是胞壁位错的体积分数，b是材料的Burgers向量的大小，d是晶粒尺寸， γ ˙ c r 和 γ ˙ w r 分别是晶界和晶胞内部的解析剪切应变率，而 γ ˙ 0 是参考解析剪切应变率。该模型假设晶界和晶胞内部的分切应变率与等效剪切应变率相等，即： γ ˙ c r = γ ˙ w r = γ ˙ r (4) 式(4)满足沿着内部和边界之间的界面的应变相容性。解析剪切应变率 γ ˙ r 可以通过Von Mises应变率 ε ˙ ，通过等式(4)来计算，其中M是泰勒因子。 γ ˙ r = M ε ˙ (5) 胞壁位错的体积分数f，总位错密度 ρ t o t a l 和晶粒尺寸d由下式确定： f = f ∞ + ( f 0 − f ∞ ) e ( − γ r γ ˜ r ) (6) ρ t o t a l = f ρ w + ( 1 − f ) ρ c (7) d = K ρ t o t a l (8) 式(6)中， f ∞ 是位错胞壁饱和体积分数， f 0 是位错胞壁初始体积分数， γ r 是剪切应变， γ 0 r 是参考剪切应变；式(8)中K为常数。 该模型的参数可以分为两类：一类是有材料自身属性和初始微观组织结构决定的，例如TC4钛合金的初始位错密度、初始晶粒尺寸和伯氏矢量等；另一类是控制材料位错密度在加工过程中演变的参数，如 α * 、 β * 和 k 0 等。根据SMGT实验得出的晶粒尺寸数据，本文拟合出这两类位错密度模型参数如表3和表4所示。 Table 3 Material property parameter 材料 d (mm) ρ w (mm −2 ) ρ c (mm −2 ) b (nm) f 0 f ∞ TC4 1 × 10 −2 1 × 10 7 1 × 10 8 2.86 2.5 × 10 −1 6 × 10 −2 表3. 材料属性参数 Table 4 Dislocation density model parameter 材料 k 0 α * β * n M K TC4 4 × 10 −1 6 × 10 −2 2.3 × 10 −3 5 × 10 1 3.06 90 表4. 位错密度模型参数 2.3. SMGT模型建立及仿真试验参数设定 本文采用Abaqus有限元仿真软件对TC4样品和碾磨刀具进行二维建模。如图1(a)所示，TC4样品模型尺寸为30 mm × 10 mm。碾磨刀具为直径Φ20 mm的半球形刀头，材质为硬质合金材料，其密度ρ = 14，600 kg/m 3 ，弹性模量E = 210 GPa，泊松比v = 0.22。本文运用软件内的用户定义子程序vumat，通过Python语言编程，将位错理论方程与Johnson-Cook材料流动应力本构模型进行耦合，从而实现对TC4钛合金SMGT过程进行有限元模拟。运用Abaqus/Expilict 6.13热–力耦合求解器进行仿真；采用工件固定、刀具移动的方式，在工件底部设置位移约束来限制工件位移如图1(b)；设定模拟开始时的环境温度、刀具温度和工件温度均为20℃。表面机械碾磨仿真试验参数如表5所示。 图1. TC4钛合金SMGT建模：(a) TC4钛合金SMGT二维模型；(b) 模型位移约束 Table 5 TC4 titanium alloy SMGT simulation test parameter 试验编号 碾磨速度 v (m/s) 单道次碾磨深度 D (μm/pass) 总碾磨深度 (μm) 1 0.1 10 240 2 0.1 20 3 0.1 30 4 0.2 10 5 0.2 20 6 0.2 30 7 0.3 10 8 0.3 20 9 0.3 30 表5. TC4钛合金SMGT仿真试验参数
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user: 3. 仿真结果分析与讨论 图2(a)~(c)为TC4钛合金SMGT仿真示意图，图中的彩色云图代表样品在SMGT过程中的受力情况以及经过SMGT加工后材料的残余应力。半球形碾磨刀头以如图2(a)所示的方向前进，TC4钛合金样品在刀头的挤压下先发生弹性变形，当刀头施加给材料的应力超过了材料的弹性极限时，材料发生塑性流动；在刀头前进过程中刀头前端出现材料的堆积，随着刀头的继续前进，前端堆积的材料一部分会从刀头下方流动，另一部分继续保留在刀头前端，如图2(b)放大区域所示；当刀头到达运行终点后退刀，重新开始下一道次的碾磨，如图2(c)所示。图2(d)是经过SMGT加工后材料残余应力云图，其中黑色方框1处是材料碾磨变形层，而方框右侧红色云图应力集中区域是由于材料在碾磨过程中材料流动堆积所导致的。为了对比不同工艺参数条件下材料碾磨层的残余应力和应变情况，选取了图2(d)黑色方框1处的64个单元作为分析对象。 3.1. 残余应力场分析 在SMGT过程中样品表面强烈塑性变形不仅导致了晶粒细化还会在材料表层保留一定的残余压应力，而残余压应力有利于提高材料的抵抗裂纹扩张的能力 [ 16 ]，图3为采用9组不同工艺参数的TC4钛合金SMGT残余应力场仿真结果，左侧图例中S. Mises代表Von Mises 应力，是基于剪切应变能的一种等效应力；Avg75%代表当节点相对变化率小于该值时，该节点的结果被平均，是一种平滑云图的算法。由图3可以观察到样品材料经过SMGT后在碾磨层下方和刀头行程终点前端材料堆积处都有较大的残余应力，其中最大值出现在图3(a)黑色箭头所指处，为1.043 × 10 9 Pa。选取图2(d)所示的64个碾磨变形层单元格，计算出9组SMGT工艺参数条件下碾磨层的平均残余应力，如图4所示，由图可知在工艺参数为碾磨速度v = 0.1 m/s，单道次碾磨深度D = 10 μm/pass条件下碾磨层的平均残余值应力最大，为7.233 × 10 8 Pa。结合图3和图4的仿真结果，可以得出以下结论：当碾磨速度v一定时，单道次碾磨深度D越大，样品碾磨层的平均残余应力越小；当单道次碾磨深度D一定时，碾磨速度v与样品碾磨层的平均残余应力同样呈现负相关性。 图2. 有限元模拟TC4钛合金SMGT过程：(a) 碾磨刀头切入；(b) 单道次碾磨终点；(c) 碾磨结束退刀；(d) 选取的64个碾磨变形层单元 图3. 不同工艺参数SMGT仿真结果残余应力场云图，碾磨速度v (m/s)，单道次碾磨深度D (μm/pass) 图4. 不同工艺参数SMGT后碾磨层平均残余应力 3.2. 应变场分析 图5是9组不同工艺参数条件下TC4钛合金经过SMGT后的等效应变场云图，由图5可知经过SMGT后材料的等效塑性应变主要集中于碾磨区域表层以下。如图5(a)所示，当碾磨速度v = 0.1 m/s，单道次碾磨深度D = 10 μm/pass条件下得到的等效应变值最大，达到了2.105；而碾磨速度v = 0.3 m/s，单道次碾磨深度D = 30 μm/pass条件下得到的等效应变量最小，仅为0.412，如图5(i)所示。横向对比图5中碾磨速度v相同的条件下的应变场分布图，如图5(a)、图5(b)和图5(c)，可以得到单道次碾磨深度D的大小与TC4钛合金的应变程度成负相关性；而与应变区域范围成正相关性的规律，即在碾磨速度v相同的条件下单道次碾磨深度D越大，材料变形层的等效塑性应变越小，但是材料变形层的应变区域却随单道次碾磨深度D的增大而增大。纵向对比图5中单道次碾磨深度D相同的条件下的应变场分布图，如图5(a)、图5(d)和图5(g)，可知碾磨速度v的大小也与TC4钛合金的应变程度成负相关性，而与应变区域范围成正相关性的规律，这与横向对比的影响规律相同。为了更直观地对比不同工艺参数对材料变形层等效应变大小的影响规律，选取如图2(d)所示的64个单元格，提取出9组不同工艺参数SMGT仿真等效应变数据求平均值，如图6所示，图中横坐标是碾磨速度v，纵坐标是平均等效塑性应变值。由图可以发现：在碾磨速度v相同的条件下，等效应变值随单道次碾磨深度D的增大而减小；在单道次碾磨深度D相同的条件下，等效应变值随碾磨速度v的增大而减小。 3.3. 位错密度和晶粒尺寸演变分析 图7(a)和图7(b)为第1组工艺参数条件下通过位错密度方程计算得出的经过SMGT后材料变形层的位错密度和晶粒尺寸仿真云图。选取如图2(d)中碾磨层的64个单元格，可以得到在SMGT过程中碾磨层的平均位错密度和平均晶粒尺寸演化数据如图8所示。图中横坐标为碾磨道次，纵坐标为位错密度或晶粒尺寸，可以观察到TC4钛合金在SMGT过程中位错密度随碾磨道次的增加而逐渐增大，晶粒则逐渐细化，且在总碾磨深度不变的条件下，前1/3的碾磨道次时位错密度的变化量不大，后2/3的碾磨道次时位错密度才逐渐提高。图8(a)和图8(b)是在单道次碾磨深度D = 10 μm/pass，碾磨速度v = 0.1 m/s、0.2 m/s和0.3 m/s的条件下得到的平均位错密度和平均晶粒尺寸演变仿真结果，经过表面机械碾磨后TC4表面变形层的平均位错密度分别为4.16 × 10 15 mm −2 、3.72 × 10 15 mm −2 和3.39 × 10 15 mm −2 ，平均晶粒尺寸分别为27.3 nm、28.8 nm和30.2 nm。通过图8可知，本次模拟试验中都存在着相似的规律，即在总碾磨深度一定的条件下，单道次碾磨深度D和碾磨速度v越小则材料碾磨层的平均位错密度越大，平均晶粒尺寸也越小，该结论与丁利强 [ 17 ] 对铝合金高速切削模拟试验中得到的结论相同。在工艺参数为v = 0.1 m/s，D = 10 μm/pass的条件下仿真结果中平均位错密度最大，达到4.16 × 10 15 mm −2 ，平均晶粒尺寸为27.3 nm，而工艺参数为v = 0.3 m/s，D = 30 μm/pass时由图8(f)所示，其平均位错密度最小，为1.78 × 10 14 mm −2 ，平均晶粒尺寸为131.8 nm，比最大位错密度低一个数量级。碾磨速度为v = 0.1 m/s和0.2 m/s的6种模拟预测结果晶粒尺寸均在100 nm以下。根据仿真结果分析，TC4钛合金SMGT工艺参数在v = 0.1 m/s，D = 10 μm/道次时，晶粒细化程度最高。综上所示，单道次碾磨深度D和碾磨速度v对TC4钛合金表面纳米晶层的形成都有影响，且呈负相关性。 图5. 不同工艺参数SMGT仿真结果等效应变场云图，碾磨速度v (m/s)，单道次碾磨深度D (μm/pass) 图6. 不同工艺参数SMGT后碾磨层平均等效应变 图7. 工艺参数为v = 0.1 m/s，D = 10 μm/pass时SMGT仿真云图：(a) 位错密度；(b) 晶粒尺寸 图8. TC4钛合金SMGT过程中的位错密度和晶粒尺寸演化：(a) (b) 单道次碾磨深度D = 10 μm/pass；(c) (d) 单道次碾磨深度D = 20 μm/pass；(e) (f) 单道次碾磨深度D = 30 μm/pass
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user: 4. 结论 建立了适合TC4钛合金表面机械碾磨模型，实现了材料变形层位错密度和晶粒尺寸在碾磨过程中动态演化的仿真模拟。通过对9组不同工艺参数条件下的仿真结果进行对比得到了以下结论： 1) 碾磨速度和单道次碾磨深度对表面纳米强化层晶粒的细化均有影响，在相同总碾磨深度速度的条件下碾磨越慢、单道次碾磨深度越浅，则表面纳米强化层的晶粒细化越高。 2) 该模型成功模拟了表面机械碾磨处理过程中碾磨层的位错密度和晶粒尺寸的演变过程，为表面机械碾磨处理在钛合金上的应用提供了一定的参考。
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user: 摘要 本文主要研究亚温淬火对35CrMo钢低温冲击韧性的影响。经过实验发现，在35CrMo钢两相区进行加热并淬火，相较于常规热处理，能够在保证强度和硬度的情况下，提高钢种的塑性。同时，经过亚温淬火处理的35CrMo钢在−50℃下仍能够保持较高的韧性。
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user: 1. 引言 35CrMo钢是一种合金结构钢，该钢种能够承受冲击、高载荷以及弯扭等，有较高的静力强度、较高的疲劳强度及良好的冲击韧性等，因此适用于制造发动机主轴、电动机轴、石油机械中的穿孔器等。本文研究35CrMo钢制作的石油钻具，钻具工作时，钻管需要传递转矩及承受本身的重力和钻头破碎井底岩石产生的压力，还会受到洗井液的冲刷，综合受力情况较为复杂。同时，由于开采石油的场所空间跨度大，我国北方寒冷地带的石油资源丰富，因此要求钻具用管在低温时不仅具有良好的静力强度，还需要具备较高的低温冲击韧性，这样才能有效防止钻管失效。常规的热处理是对35CrMo钢进行调质处理，这种方式得到的35CrMo钢的低温冲击韧性无法在低温下使用，因此研究一种新型的热处理方式对该钢种力学性能的提高及我国石油开采有着重要的意义。同时本课题立足于解决实际生产问题，与当地的钢管厂合作并取得了相关的研究支持。
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user: 2. 材料制备及实验设备 2.1. 材料 原始钢样为钢管厂提供的轧制态的35CrMo钢，原始组织为铁素体和珠光体。该钢种的临界温度Ac 1 = 750℃，Ac 3 = 800℃，Ms = 370℃ [ 1 ]。化学成分如表1所示。 Table 1 wt% of chemical compositions of materia C Mo Mn Cr Ni S P Si Cu Nb Al 0.33 0.16 0.53 0.84 0.023 0.002 0.018 0.21 0.05 0.007 0.010 表1. 材料的化学成分wt% 2.2. 试样的制备 原始板材尺寸为240 mm × 125 mm × 20 mm，通过线切割加工成小块后再机加工成为L0 = 100 mm，d0 = 10 mm的拉伸试样，55 mm × 10 mm × 10 mm的冲击试样(V型缺口的长方体试样)以及d0 = 10 mm，L0 = 30 mm金相及硬度试样。 2.3. 实验设备及耗材 设备：SX2-25-102智能一体箱式电阻炉、XJP-200金相显微镜、P-2抛光机、洛氏硬度计、JBD-30型冲击试验机、WAW-300微机控制电液伺服万能试验机、CST-6冲击试样缺口拉床、CST-50冲击试样缺口投影仪、CDW-B0冲击试验仪。 耗材：PAG水溶性淬火剂、水、各个型号砂纸、浸蚀剂。
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user: 3. 热处理工艺的选择 35CrMo钢属于双相钢，主要由铁素体和马氏体组成，其强度和冲击韧性会受到铁素体和马氏体体积分数的影响。一般情况下，当铁素体体积分数增加，马氏体的体积分数会相应减小，相应的强度硬度会下降而冲击韧性会上升 [ 2 ]。35CrMo钢的Ac 1 = 750℃，Ac 3 = 800℃，在两相区内进行加热有利于铁素体的增加，这样就会相应提高材料的塑性和低温冲击韧性。由于淬火后钢容易产生脆断，因此在淬火后采取高温回火，降低钢种强度和硬度，提高塑韧性。 选取的热处理工艺如表2所示。 Table 2 Heat treatment processe 热处理工艺 淬火阶段 回火阶段 序号 加热温度/℃ 保温时间/min 冷却方式 加热温度/℃ 保温时间/min 冷却方式 1 760 15 PAG水溶性溶液 570 45 空冷 2 790 15 PAG水溶性溶液 570 45 空冷 3 820 15 PAG水溶性溶液 570 45 空冷 表2. 热处理工艺
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user: 4. 实验结果 4.1. 力学性能 力学性能测试结果如表3所示，从表中可以看出，在760℃亚温淬火 + 高温回火(工艺1)后的35CrMo钢虽然在抗拉强度和硬度指标上较低，比常规热处理(工艺3)的抗拉强度低34.3%，硬度低42.6%，但断面收缩率和在−50℃下得到的低温冲击韧性较高，比常规热处理的低温冲击韧性高60%，断后伸长率也高62.5%。在790℃亚温淬火 + 高温回火后的35CrMo钢相比较常规热处理，强度硬度有所降低，比常规热处理的抗拉强度低17.4%，硬度低7.6%，而断后伸长率和低温冲击韧性有较大的提高，比常规热处理的低温冲击韧性高20%，断后伸长率高17.5%。对比三种热处理工艺，可以看出通过亚温淬火得到的35CrMo钢的综合力学性能较好。 Table 3 Test results for mechanical propertie 编号 拉伸及硬度试验(φ10 mm直径圆棒样) AKV/J (纵向，10 × 10 mm，−50℃) Rm/MPa Rp0.2/MPa HRC A/% 1 741 585 18.7 32.5 135 2 932 810 30.1 23.5 90 3 1128 1040 32.6 20.0 75 表3. 力学性能测试结果 4.2. 金相组织分析 三种热处理工艺的显微组织形貌如图1所示。 图1. 三种热处理工艺的显微组织形貌 图1(a)为760℃亚温淬火 + 高温回火的金相组织，主要组织为铁素体和回火索氏体，回火索氏体均匀分布在铁素体基体上。形成该组织的原因是在奥氏体转变过程中，C浓度高的地方(珠光体区)首先发生奥氏体的转变，但由于受到温度的影响，转变不完全，有大量的未溶铁素体残余，在冷却过程中，马氏体转变主要发生在原珠光体区，可以看到大部分马氏体分布在原珠光体的晶界上，最终马氏体经过高温回火转变成了回火索氏体。由于铁素体的塑性韧性较好，而均匀分布在铁素体基体中的回火索氏体会使得35CrMo钢的整体硬度和强度得到提高，但由于该组织的大部分由铁素体组成，因此整体强度和硬度指标较低，但是塑性和低温冲击韧性较高。 图1(b)为790℃亚温淬火 + 高温回火的金相组织，主要组织为回火索氏体和岛状的铁素体。由于加热温度的升高，奥氏体化更加充分，所形成的马氏体增加，并且有连结成网状的趋势，但由于未完全奥氏体化，仍然有未溶的铁素体残留，最终马氏体经过回火转变成了回火索氏体。该组织相对于常规热处理得到的组织硬度强度指标相差不大，而塑性和低温冲击韧性有较大的提高，这是由于岛状铁素体的存在使得该组织的塑性和低温冲击韧性性得以提高 [ 3 ]。 图1(c)为820℃淬火 + 高温回火的金相组织，主要为回火索氏体组织，由于加热时完全奥氏体化，因此得到的组织为回火索氏体和少量的残余奥氏体。该组织的强度和硬度值较高，塑性和低温冲击韧性较低。
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user: 5. 讨论 5.1. 亚温淬火对强度硬度的影响机制 相较于常规热处理，在双相区内进行加热的亚温淬火的强度和硬度有所下降。这是由于常规热处理得到的是回火索氏体，回火索氏体的强度较高。而760℃亚温淬火 + 高温回火和790℃亚温淬火 + 高温回火所得到的组织中含有较多的铁素体，而铁素体强度和硬度较低，造成整体组织强度和硬度较低。另一方面，虽然790℃亚温淬火 + 高温回火的铁素体虽然较多，但是强度和硬度并未明显下降，这是因为，由于C原子的扩散发生得较少，因此淬火后得到的马氏体碳含量较高，由此转变成的回火索氏体的硬度也较高。同时，在加热时，部分铁素体也转变成了奥氏体，虽然这部分奥氏体的C含量较低，到通过冷却之后得到的马氏体的硬度也较高，因此也提高了亚温淬火所得的组织的硬度 [ 4 ]。 晶粒度的大小也是影响组织强度和硬度的重要因素，由于加热温度较低，奥氏体晶粒长大的趋势较小，因此奥氏体化形成的奥氏体晶粒较细，避免了奥氏体的粗大，因此组织的强度和硬度并未明显降低。 5.2. 亚温淬火对低温冲击韧性的影响机制 在淬火时随着淬火温度的升高，奥氏体晶粒也会相应随之长大，因此淬火马氏体的晶粒粗大并且脆裂倾向增大 [ 5 ]。亚温淬火的加热温度较低，晶粒较细，所以亚温淬火后的组织低温冲击韧性较高。 亚温淬火时残余的铁素体也是影响35CrMo钢低温冲击韧性的重要因素。在淬火时，奥氏体会迅速转变成马氏体，这时，由于转变的速度过快，因此会形成大量的显微裂纹。但是，由于亚温淬火时有许多的铁素体残余，在马氏体切变时，铁素体的存在可以使马氏体相变得到缓冲，因此，由切边所产生应力会大幅减小，与此同时，产生的显微裂纹会也大幅度减少。显微缺陷的减少，使得脆断源减少，因此低温冲击韧性得以提高。
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user: 6. 结论 1) 轧制态的35CrMo钢在经过常规热处理后所得到组织强度硬度较高，但是塑性和低温冲击韧性较低。而通过亚温淬火能够得到含有未溶铁素体的组织，可提高35CrMo钢的塑性和低温冲击韧性。 2) 经过790℃亚温淬火 + 高温回火处理的35CrMo钢具有最佳的综合力学性能。因此，采用亚温淬火时，若要获得较高的强度硬度以及良好的塑韧性，淬火时的加热温度不宜过低，应选取临界温度A c1 以下10℃~20℃作为加热温度。
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user: 摘要 45号中碳结构钢板边部裂纹属于常见表面缺陷，对钢板的成材率和效益有直接影响。通过取缺陷试样进行金相分析，发现钢板表面裂纹区域氧化圆点密布、氧化特征明显，确定其铸坯进入加热炉之前已经存在裂纹，而进一步取铸坯缺陷试样分析可知，裂纹在连铸高温阶段已经出现，即起源于结晶器内，针对结晶器一冷水、保护渣等进行了优化改进并持续实施，使边裂缺陷下降至1%以内，验证了分析结果的可信和措施的有效性。