(57)【要約】【課題】昇温過程を利用することにより熱処理時間を短縮しつつ、品質保証可能な金属熱処理条件の決定方法を提供すること。【解決手段】金属材料を複数の昇温パターンで熱処理し、各昇温パターンの温度プロファイルとともに各昇温パターンによって熱処理された金属材料の特性値を取得するステップと、各昇温パターンをｎ個（ｎは２以上の整数）の温度範囲Ｔｋ（ｋは１〜ｎの整数）に分割し、各温度範囲Ｔｋにおける滞在時間ｔｋの特性値に対する寄与率を多変量解析により算出するステップと、ｎ個の滞在時間ｔｋのうち、寄与率の大きいものから順に１つ又は複数を管理対象として選択するステップと、多変量解析により得られた回帰式を用い、管理対象とした滞在時間ｔｋについて、目標とする特性値が得られる条件を決定するステップと、を備えた、金属熱処理の決定方法。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
金属材料を複数の昇温パターンで熱処理し、各前記昇温パターンの温度プロファイルとともに各前記昇温パターンによって熱処理された前記金属材料の特性値を取得するステップと、
各前記昇温パターンをｎ個（ｎは２以上の整数）の温度範囲Ｔｋ（ｋは１〜ｎの整数）に分割し、各前記温度範囲Ｔｋにおける滞在時間ｔｋの前記特性値に対する寄与率を多変量解析により算出するステップと、
ｎ個の前記滞在時間ｔｋのうち、前記寄与率の大きいものから順に１つ又は複数を管理対象として選択するステップと、
前記多変量解析により得られた回帰式を用い、管理対象とした前記滞在時間ｔｋについて、目標とする前記特性値が得られる条件を決定するステップと、を備えた、
金属熱処理条件の決定方法。
【請求項２】
前記多変量解析により算出するステップにおいて、
前記多変量解析として重回帰分析を採用し、当該重回帰分析における目的変数を前記特性値とし、説明変数をｎ個の前記滞在時間ｔｋとする、
請求項１に記載の金属熱処理条件の決定方法。
【請求項３】
前記多変量解析により算出するステップにおいて、
ｎ個の前記温度範囲Ｔｋの温度幅を互いに等しくする、
請求項１又は２に記載の金属熱処理条件の決定方法。
【請求項４】
前記金属材料はアルミニウム合金鋳物であって、前記熱処理は寸法安定化熱処理である、
請求項１〜３のいずれか一項に記載の金属熱処理条件の決定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は金属熱処理条件の決定方法に関し、特に金属熱処理時間を短縮するための金属熱処理条件の決定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
各種合金における寸安定化熱処理や時効熱処理は、比較的低温域における長時間の熱処理であるため、生産性に問題がある。従って、そのような熱処理における熱処理時間の短縮化が望まれている。
【０００３】
特許文献１には、アルミニウム合金鋳物の寸法安定化熱処理条件を決定する際に、永久成長の進展率を考慮することにより、熱処理時間を従来よりも短縮する手法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−０６８１４４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
発明者は、金属熱処理条件の決定方法に関し、以下の課題を見出した。
特許文献１に開示された寸法安定化熱処理条件を含め、一般的な熱処理条件は均熱温度とその保持時間（均熱時間）とによって定義される。すなわち、昇温過程は考慮されていないため、特許文献１に開示されたような従来の手法では、昇温過程を含めた熱処理時間全体の短縮には限界があった。
【０００６】
一方、所望の材料特性を得るために昇温過程も利用することができれば、熱処理時間を大幅に短縮することが可能となる。しかしながら、昇温過程における昇温パターンの変動が材料特性に及ぼす影響を把握し、予測することは困難である。そのため、昇温過程を利用すると、品質保証が難しくなるという問題があった。
【０００７】
本発明は、上記に鑑みなされたものであって、昇温過程を利用することにより熱処理時間を短縮しつつ、品質保証可能な金属熱処理条件の決定方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一態様に係る金属熱処理条件の決定方法は、
金属材料を複数の昇温パターンで熱処理し、各前記昇温パターンの温度プロファイルとともに各前記昇温パターンによって熱処理された前記金属材料の特性値を取得するステップと、
各前記昇温パターンをｎ個（ｎは２以上の整数）の温度範囲Ｔｋ（ｋは１〜ｎの整数）に分割し、各前記温度範囲Ｔｋにおける滞在時間ｔｋの前記特性値に対する寄与率を多変量解析により算出するステップと、
ｎ個の前記滞在時間ｔｋのうち、前記寄与率の大きいものから順に１つ又は複数を管理対象として選択するステップと、
前記多変量解析により得られた回帰式を用い、管理対象とした前記滞在時間ｔｋについて、目標とする前記特性値が得られる条件を決定するステップと、を備えたものである。
このような構成により、昇温過程を利用することにより熱処理時間を短縮しつつ、品質保証が可能となる。
【０００９】
前記多変量解析により算出するステップにおいて、前記多変量解析として重回帰分析を採用し、当該重回帰分析における目的変数を前記特性値とし、説明変数をｎ個の前記滞在時間ｔｋとすることが好ましい。このような構成により、解析を容易に行うことができる。
また、前記多変量解析により算出するステップにおいて、ｎ個の前記温度範囲Ｔｋの温度幅を互いに等しくすることが好ましい。このような構成により、寄与率の評価が容易となる。
さらに、前記金属材料はアルミニウム合金鋳物であって、前記熱処理は寸法安定化熱処理であることが好ましい。このような場合に好適である。
【発明の効果】
【００１０】
本発明により、昇温過程を利用することにより熱処理時間を短縮しつつ、品質保証可能な金属熱処理条件の決定方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】第１の実施の形態に係る金属熱処理条件の決定方法を説明するためのフローチャートである。
【図２】昇温パターンの温度プロファイルの一例を示すグラフである。
【図３】本発明の効果を説明するための模式的な昇温パターンのグラフである。
【図４】サンプル１の昇温パターンの温度プロファイルを示すグラフである。
【図５】実施例に係る重回帰分析用のデータベースである。
【図６】温度範囲Ｔ１〜Ｔ８における滞在時間ｔ１〜ｔ８の残留永久成長度に対する寄与を示すヒストグラムである。
【図７】温度域Ｔ７における滞在時間ｔ７を変化させた場合に回帰式から予想される残留永久成長度を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明を適用した具体的な実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。ただし、本発明が以下の実施の形態に限定される訳ではない。また、説明を明確にするため、以下の記載及び図面は、適宜、簡略化されている。
【００１３】
（第１の実施の形態）
まず、図１を参照して、第１の実施の形態に係る金属熱処理条件の決定方法について説明する。図１は、第１の実施の形態に係る金属熱処理条件の決定方法を説明するためのフローチャートである。
【００１４】
まず、金属材料を複数の昇温パターンで熱処理し、各昇温パターンの温度プロファイルとともに各昇温パターンによって熱処理された金属材料の特性値を取得する（ステップＳＴ１）。例えば、合金鋳物の鋳放し材を複数の昇温パターンで寸法安定化熱処理し、永久成長率などを特性値として取得する。あるいは、合金の溶体化材を複数の昇温パターンで時効熱処理し、硬さや引張強度などを特性値として取得する。なお、金属材料の種類や熱処理の種類は特に限定されない。
【００１５】
次に、各昇温パターンをｎ個（ｎは２以上の整数）の温度範囲Ｔｋ（ｋは１〜ｎの整数）に分割し、各温度範囲Ｔｋにおける滞在時間ｔｋの特性値に対する寄与率を多変量解析により算出する（ステップＳＴ２）。図２は、昇温パターンの温度プロファイルの一例を示すグラフである。横軸が熱処理時間、縦軸が金属材料の実体温度を示している。図２の例では、８個の温度範囲Ｔ１〜Ｔ８に分割することにより、各温度範囲における滞在時間ｔ１〜ｔ８がデータとして得られる様子が示されている。なお、各温度範囲Ｔｋの温度幅は適宜決定すればよく、また互いに等しくなくてもよい。但し、温度幅が異なると、寄与率を評価する際にその点を考慮する必要がある。すなわち、温度幅が等しければ、寄与率の評価が容易になる。
【００１６】
多変量解析としては、重回帰分析を用いることが好ましい。市販の統計解析ソフトあるいは表計算ソフトなどを用いて、解析を容易に行うことができる。具体的には、ステップＳＴ１において取得した特性値を目的変数Ｙとし、各温度範囲Ｔｋにおける滞在時間ｔｋを説明変数として、重回帰分析を行う。この場合の回帰式は、以下に示す式１で表すことができる。
Ｙ＝ａ１ｔ１＋ａ２ｔ２＋・・・＋ａｎ−１ｔｎ−１＋ａｎｔｎ＋ｂ      （式１）
【００１７】
この回帰式を用いた重回帰分析により、偏回帰係数ａ１、ａ２、・・・、ａｎ及び定数ｂが算出される。さらに、偏回帰係数ａ１、ａ２、・・・、ａｎ及び定数ｂの標準偏差である標準誤差Ｓａ１、Ｓａ２、・・・、Ｓａｎ及びＳｂが算出される。
そして、滞在時間ｔｋの特性値に対する寄与率は、例えばＦ値により求めることができる。ここで、滞在時間ｔｋのＦ値Ｆｋは、滞在時間ｔｋについての偏回帰係数ａｋ及び標準誤差Ｓａｋを用い、以下に示す式２により算出することができる。
Ｆｋ＝（ａｋ／Ｓａｋ）２          （式２）
【００１８】
次に、ｎ個の滞在時間ｔｋのうち、寄与率の大きいものから順に１つ又は複数を管理対象として選択する（ステップＳＴ３）。換言すると、寄与率すなわちＦ値の小さい滞在時間ｔｋを管理対象から除外する。このように、各滞在時間ｔｋの残留永久成長度に対する寄与率を統計学的に把握した上で、管理対象とする滞在時間ｔｋの数を減らし、管理を容易にすることができる。ｎ個の滞在時間ｔｋのうちＦ値の大きいものからいくつ選択するかについては、Ｆ値と管理容易性などの観点から適宜決定すればよい。
【００１９】
最後に、ステップＳＴ２における多変量解析により得られた回帰式を用い、管理対象とした滞在時間ｔｋについて、目標とする特性値が得られる条件を決定する（ステップＳＴ４）。例えば、ステップＳＴ３において、温度範囲Ｔｎ−１における滞在時間ｔｎ−１及び温度範囲Ｔｎにおける滞在時間ｔｎを選択した場合、式１から滞在時間ｔ１〜ｔｎ−１の項を除外した以下の式３を用いて特性値Ｙを予測する。
Ｙ＝ａｎ−１ｔｎ−１＋ａｎｔｎ＋ｂ          （式３）
そして、予測された特性値Ｙが所望の信頼性で目標値を満足するように、滞在時間ｔｎ−１及び滞在時間ｔｎの条件を決定する。
【００２０】
以上のように、多変量解析を用いて管理対象とする温度範囲（すなわちその滞在時間）の個数を絞り込むとともに、得られた回帰式から特性値を予想することにより、昇温過程を利用しつつ品質保証可能な金属熱処理条件を決定することができる。
【００２１】
図３は、本発明の効果を説明するための模式的な昇温パターンのグラフである。横軸は熱処理時間、縦軸は金属材料温度を示している。図３において実線で示した曲線が本発明に係る熱処理の温度プロファイルを示しており、破線で示した曲線は従来の熱処理の温度プロファイルを示している。従来の熱処理では、本発明よりも低温までしか昇温せず、昇温後に均熱過程が設けられている。従って、熱処理時間が長時間に及ぶため、生産性に問題があった。
【００２２】
これに対し、本発明に係る熱処理では、昇温過程で所望の特性を得るため、均熱過程が設けられておらず、従来の熱処理に比べて大幅に熱処理時間を短縮することができ、生産性に優れている。なお、図３における本発明に係る熱処理では均熱過程が設けられていないが、もちろん本発明に係る熱処理においても従来の熱処理よりも短い均熱過程を設けてもよい。
【実施例】
【００２３】
次に、実施例を用いて第１の実施の形態に係る金属熱処理条件の具体例を詳細に説明する。しかしながら、本発明は、以下の実施例に限定されるものではない。
まず、図１に示すように、１５個のアルミニウム合金鋳物の鋳放し材（サンプル１〜１５）について、異なる昇温パターンで寸法安定化熱処理し、各昇温パターンの温度プロファイルとともに各サンプルについて特性値として残留永久成長度を取得した（ステップＳＴ１）。なお、各サンプルの寸法安定化熱処理における最高到達温度はいずれも３２０℃以下とした。また、サンプル数は、説明変数の数に応じて適宜増減させればよい。
【００２４】
残留永久成長度は、今後どれだけ永久成長するかを示す指標であって、鋳放し材の値を１００とした場合の相対的な数値である。残留永久成長度は、永久成長率から算出することができる。残留永久成長度の値が小さいほど、寸法変化が生じ難いため、好ましい。なお、当然のことながら、重回帰分析の対象とする特性値（目的変数）として、永久成長率自体を用いてもよい。
【００２５】
次に、各昇温パターンについて０〜３２０℃を温度幅４０℃の８個の温度範囲Ｔ１〜Ｔ８に分割し、各温度範囲Ｔ１〜Ｔ８における滞在時間ｔ１〜ｔ８の特性値に対する寄与率を重回帰分析により算出した（ステップＳＴ２）。具体的には、０℃＜Ｔ１≦４０℃、４０℃＜Ｔ２≦８０℃、８０℃＜Ｔ３≦１２０℃、１２０℃＜Ｔ４≦１６０℃、１６０℃＜Ｔ５≦２００℃、２００℃＜Ｔ６≦２４０℃、２４０℃＜Ｔ７≦２８０℃、２８０℃＜Ｔ８≦３２０℃とした。
【００２６】
図４は、サンプル１の昇温パターンの温度プロファイルを示すグラフである。横軸が熱処理時間、縦軸が金属材料の実体温度を示している。図４では、８個の温度範囲Ｔ１〜Ｔ８における滞在時間ｔ１〜ｔ８がデータとして得られる様子が示されている。全てのサンプル１〜１５について、滞在時間ｔ１〜ｔ８のデータを取得し、多変量解析用のデータベースを作成する。図５は、実施例に係る重回帰分析用のデータベースである。図５に示すように、全てのサンプル１〜１５について、重回帰分析の目的変数である残留永久成長度を説明変数である滞在時間ｔ１〜ｔ８とともにデータベース化した。
【００２７】
図５に示したデータベースを利用して、各滞在時間ｔ１〜ｔ８の特性値に対する寄与率を重回帰分析により求めた。具体的には、図５に示した残留永久成長度を目的変数Ｙとし、８個の滞在時間ｔ１〜ｔ８を説明変数として、以下の式４に示す回帰式を用いて重回帰分析を行った。
Ｙ＝ａ１ｔ１＋ａ２ｔ２＋・・・＋ａ７ｔ７＋ａ８ｔ８＋ｂ          （式４）
【００２８】
この式４の回帰式を用いた重回帰分析により、偏回帰係数ａ１〜ａ８及び定数ｂを算出した。さらに、偏回帰係数ａ１〜ａ８及び定数ｂの標準偏差である標準誤差Ｓａ１〜Ｓａ８及びＳｂを算出した。
そして、各滞在時間ｔ１〜ｔ８の残留永久成長度に対する寄与率を、Ｆ値により求めた。ここで、滞在時間ｔｋ（ここで、ｋは１〜８の整数）のＦ値Ｆｋは、滞在時間ｔｋについての偏回帰係数ａｋ及び標準誤差Ｓａｋを用い、以下に示す式５により算出した。
Ｆｋ＝（ａｋ／Ｓａｋ）２          （式５）
【００２９】
図６に温度範囲Ｔ１〜Ｔ８における滞在時間ｔ１〜ｔ８の残留永久成長度に対する寄与率（Ｆ値）の算出結果を示す。図６は、温度範囲Ｔ１〜Ｔ８における滞在時間ｔ１〜ｔ８の残留永久成長度に対する寄与率を示すヒストグラムである。横軸は温度範囲Ｔ１〜Ｔ８、縦軸はＦ値を示している。
【００３０】
次に、８個の温度範囲Ｔ１〜Ｔ８における滞在時間ｔ１〜ｔ８のうち、寄与率すなわちＦ値の大きい滞在時間ｔ７、ｔ８を管理対象として選択した（ステップＳＴ３）。換言すると、Ｆ値の小さい滞在時間ｔ１〜ｔ６を管理対象から除外した。このように、滞在時間ｔ１〜ｔ８の残留永久成長度に対する寄与率を統計学的に把握した上で、管理対象とする滞在時間ｔｋの数を減らし、管理を容易にすることができる。なお、本実施例では、滞在時間ｔ７、ｔ８を管理対象としたが、例えばＦ値が全体の約７０％を占める滞在時間ｔ８のみを管理対象としてもよい。
【００３１】
最後に、ステップＳＴ２における重回帰分析により得られた回帰式を用い、管理対象とした滞在時間ｔ７、ｔ８について、目標とする残留永久成長度が得られる条件を決定した（ステップＳＴ４）。具体的には、式４から滞在時間ｔ１〜ｔ６の項を除外した以下の式６を用いて特性値（残留永久成長度）Ｙを予測した。ここで、ステップＳＴ２における重回帰分析の結果、偏回帰係数ａ７＝０．０２４、偏回帰係数ａ８＝０．００３、定数ｂ＝８．８５５であった。
Ｙ＝０．０２４×ｔ７＋０．００３×ｔ８＋８．８５５          （式６）
【００３２】
そして、式６から予測された特性値（残留永久成長度）Ｙが、所定の信頼性で目標値を満足するように、滞在時間ｔ７及び滞在時間ｔ８の条件を決定した。ここで、滞在時間ｔ７及び滞在時間ｔ８の条件はどのように決定してもよいが、本実施例では以下の方法により決定した。
【００３３】
当然のことながら、熱処理時間は短いほど好ましい。ここで、使用する炉の昇温能力を考慮すると、管理が不要である滞在時間ｔ１〜ｔ６は全体で最短７分であった。そこで、熱処理時間全体（滞在時間ｔ１〜ｔ８）を１４分に設定した上で、管理対象である残りの滞在時間ｔ７＋ｔ８＝１４分−７分＝７分＝４２０秒とした。ｔ８＝４２０−ｔ７を式６に代入し（以下の式７）、得られた特性値（残留永久成長度）Ｙから滞在時間ｔ７の条件を決定した。
Ｙ＝０．０２４×ｔ７＋０．００３×（４２０−ｔ７）＋８．８５５      （式７）
【００３４】
図７は、温度域Ｔ７における滞在時間ｔ７を変化させた場合に回帰式から予想される残留永久成長度を示すグラフである。横軸は滞在時間ｔ７（秒）、縦軸は残留永久成長度を示している。式７から予想される残留永久成長度が、菱形を結ぶ直線（特性予想値）で、母平均９９％信頼限界が四角を結ぶ直線で示されている。必要とされる残留永久成長度は５０以下であり、これを９９％以上の信頼性で達成するために、滞在時間ｔ７は３６０秒＝６分以下、滞在時間ｔ８は６０秒＝１分以上に決定した。当然のことながら、要求される信頼性により条件は異なってくる。
【００３５】
また、上述のように、滞在時間ｔ８のＦ値が全体の約７０％を占めていることに鑑み，滞在時間ｔ８のみを管理対象とし、式６に代えて、以下の式８を用いてもよい。
Ｙ＝０．００３×ｔ８＋８．８５５          （式８）
一例としては、上記と同様に熱処理時間全体（滞在時間ｔ１〜ｔ８）を１４分に設定した上で、管理対象である滞在時間ｔ８の条件を決定すればよい。
【００３６】
以上の通り、重回帰分析を用いて管理対象とする温度範囲（すなわちその滞在時間）の個数を絞り込むとともに、得られた回帰式から残留永久成長度を予想することにより、昇温過程を利用しつつ品質保証可能な寸法安定化熱処理条件を決定することができた。
【００３７】
なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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