基于活化能的38MnVS6钢热加工性能评价标准

《Journal of Materials Research and Technology》：Activation energy-based criteria of hot workability for 38MnVS6 steel

　　少顺边|立峰路|学泽金|文晨 Xu|彬张|凯盖杨|宝亮张|振海 Xu|家伟 Xu|德斌山
中国哈尔滨工业大学，金属精密热加工国家重点实验室，哈尔滨 150001

**摘要**
活性能可以揭示与微观结构演变相关的变形机制的宝贵信息，从而有效评估金属的热加工性能。然而，基于活性能建立钢铁热加工性能定量评估标准的系统研究在文献中仍然较少。本研究旨在通过在900–1200°C的温度范围和0.01–5 s-1的应变率范围内进行热压缩试验来解决这些问题。考虑到活性能与热变形参数之间的关系，建立了一个修正的本构模型和动态再结晶（DRX）动力学模型，以准确量化38MnVS6鋼的流动行为和DRX行为。此外，构建了3D活性能图，并将其与微观结构演变机制相结合，以研究测试材料的热加工性能。结果表明，活性能对热加工参数敏感，并反映了变形过程中DRX的发展趋势。结合平均晶粒尺寸和活性能图，通过分析不同应变下的微观结构演变提出了评估热加工性能的标准。当应变超过0.7时，同时使用晶粒尺寸和活性能标准来评估热加工性能。根据提出的标准，38MnVS6鋼的最佳热变形参数定义为温度范围930–1075°C和应变率范围0.66–5 s-1，在高应变下具有细小均匀的DRX微观结构。

**引言**
作为典型的中碳非淬火钢，38MnVS6鋼广泛用于汽车零件的锻造，如曲轴、连杆和转向节[1]。非淬火钢的性能提升得益于微观合金化技术与锻造工艺的结合，无需进行回火处理（淬火和高温回火）。在锻造过程中，施加在38MnVS6鋼上的热加工参数（如温度、应变率和应变）直接决定了微观结构演变和最终产品性能。因此，研究38MnVS6鋼的热加工性能至关重要。

金属在热加工过程中涉及多种物理冶金机制[2],[3]，包括加工硬化、动态恢复（DRV）和动态再结晶（DRX），这些机制决定了材料的应变硬化和动态软化效应。DRX严重影响变形合金的微观结构演变和机械性能，是热变形过程中的关键软化机制，因此受到了广泛研究。Liu等人研究了应变率瞬变变化对316不锈钢中DRX类型的影响[4]。应变率的动态增加会导致DRX机制从不连续动态再结晶（DDRX）变为连续动态再结晶（CDRX）。相反，当应变率动态降低时，DRX机制会从CDRX变为DDRX[4]。Sang等人发现，提高应变率或变形温度可以促进Fe-38Mn合金在热变形过程中的DRX[5]。此外，Li等人研究了HCLA钢在热变形过程中的DDRX，并发现了晶界处形核机制与变形条件之间的关系[6]。为了优化热加工过程，验证金属和合金的热加工性能非常重要。Prasad提出的加工图广泛应用于各种材料的热加工性能评估[7],[8],[9],[10]。Ye等人建立了25Cr2Ni4MoV鋼的3D加工图，发现该材料的最佳热变形条件为1378–1423 K / 0.0067–0.01 s-1[2]。Zhao等人基于不同的本构方程构建了多种加工图，并比较了它们之间的差异。他们发现，功率耗散效率图强烈依赖于流应力与应变率之间的关系[11]。Jeong等人可视化了3D不稳定性图，并将模拟结果叠加在一起，以计算加工过程中的整体流动情况。此外，还应用了强化学习算法来寻找最佳加工参数[12]。Guo等人构建了一个神经网络模型，以微观结构状态和变形条件作为输入变量，获得了功率耗散率和变形不稳定性因子，以预测恒定和非稳定变形条件下的热加工性能[13]。

活性能作为热变形中的重要材料参数，直接反映了位错运动的能量障碍，代表了材料变形的难度[10],[14],[15]。活性能受热加工参数的影响，揭示了与微观结构演变相关的变形机制的宝贵信息[16],[17]。作为一种热激活机制，位错运动受变形温度的显著影响。随着温度的升高，位错会发生重排和湮灭，导致活性能降低[16],[18]。此外，活性能随应变率增加而增加的趋势与较高变形率下的位错生成有关；因此，位错缠结和交叉可能导致应变硬化[19],[20]。这增加了进一步变形所需的能量，从而导致热变形的活性能升高。因此，建立热激活能与热加工性能之间的内在关系可以对热加工过程优化提供有效指导。然而，基于活性能建立钢铁热加工性能定量评估标准的系统研究在文献中仍然较少。

在本研究中，通过在不同热变形条件下对38MnVS6鋼进行等温热压缩试验来研究其热加工性能。基于高温流应力，计算了活性能，并建立了修正的本构模型和动态再结晶动力学模型，以准确量化38MnVS6鋼的流动行为和动态再结晶行为。此外，构建了活性能图，并结合EBSD分析，探索了活性能与微观结构演变之间的联系，进一步验证了测试钢的热加工性能。最后，提出了基于活性能和晶粒尺寸图的热加工性能评估标准，以确定最佳热加工过程参数，为锻造工艺的制定提供指导。

**2. 模型细节**
本研究中38MnVS6鋼的应力与变形温度和应变率之间的关系基于Sellars和Tegart提出的双曲正弦Arrhenius型方程[21],[22]：
(1)
其中σ是流应力（MPa），Qact是热激活能（kJ/mol），R是通用气体常数，T是绝对温度（K），A1、A2、A、n1、n、β和α是材料常数，α=β/n1。Zener-Hollomon（Z）物理参数广泛用于评估热变形参数对金属和合金高温塑性变形的影响[23]，表达式为：
(2)
通过对方程(1)两边取自然对数，可以根据ln(σ)?lnσ、ln(σ)?σ和ln[sinh(ασ)]图中的回归线平均斜率分别获得材料常数n1、β和n。Qact的平均值可以通过线性拟合线ln[sinh(ασ)]?1/T的平均斜率根据方程(3)计算得出：
(3)
Z参数与流应力中的特征应变和应变之间的关系可以表示为：
(4)
其中εp是峰值应变，εc是DRX开始的临界应变，σs是饱和流应力（MPa），σss是稳态流应力（MPa），σ0是屈服流应力（MPa），k1、k2、k3、k4、m1、m2、m3和m4是材料常数。
考虑到DRV和DRX的软化作用，高温塑性变形中的应力-应变关系可以写为：
(5)
其中σrec是软化机制为DRV时的流应力（MPa），r是软化系数，kd和nd是材料常数。
基于修正的Avrami模型[23],[24]，DRX体积分数（Xdrx）可以表示为：
(6)
其中ε0.5是50%体积分数DRX时的应变，t是DRX动力学模型系数。
根据方程(3)中的双曲正弦方程计算的活性能Qact是平均值，与变形参数无关。然而，Qact对应变率和变形温度具有明显的敏感性[16]。材料参数n取决于变形温度，s的值是应变率的函数。因此，基于双曲正弦方程的Qact(T, )计算公式如下：
(7)
另一种基于幂律方程计算Qact值的方法排除了其他材料参数（如α）[25],[26]，表达式为：
(8)
其中B是材料常数，m是应变率敏感性。
应变率敏感性m可以表示为：
(9)
基于幂律方程的Qact(T, )计算公式如下：
(10)

**3. 实验技术**
本研究中使用的材料是热轧状态的38MnVS6鋼棒，其化学成分如表1所示。从相同区域的钢材中加工出Ф6 × 9 mm的圆柱形试样，以获得均匀的初始微观结构，加工样品的初始微观结构如图1所示。在Gleeble 1500热机械模拟器上进行了等温单轴热压缩试验。试验的实验方案如图2所示。为了消除初始微观结构对变形的影响，试样以10 °C/s的加热速率加热到1250 °C并保持180秒。之后，试样分别以10 °C/s的速率冷却到900、1000、1100和1200 °C并保持60秒，以消除温度梯度。然后，试样在0.01、0.1、1和5 s-1的真实应变率下进行压缩试验，随后快速水淬至室温。热电偶点焊在试样的纵向中心以监测温度变化，同时使用薄钽片减少试验中的摩擦。压缩后的试样沿压缩轴方向切割以进行微观结构观察。试样经过机械抛光和酒精高氯酸溶液的电抛光处理。对试样进行EBSD分析以揭示变形后的微观结构。EBSD数据使用AztecCrystal软件进行分析。根据N-W取向关系，在AztecCrystal中从马氏体重建了原始奥氏体微观结构。根据晶粒取向扩散方法[27]，确定了4°的阈值来区分再结晶晶粒和变形晶粒。

**表1. 原始38MnVS6鋼的化学成分（wt.%）**
| CMn | Si | V | Cr | Ni | Ti | N | S | O | C |
|------|----|----|----|----|----|----|----|----|----|
| 0.38 | 1.4 | 0.6 | 5 | 0.1 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 4 | 0.0 | 2 | 0.0 | 4 |

**图1. 初始微观结构的IPF图**
**图2. 热压缩试验的示意图**

**4. 实验结果**
**4.1. 流应力曲线和摩擦校正**
在热压缩变形过程中，使用钽板作为试样之间的界面以减少摩擦。然而，由于摩擦的影响，压缩试样仍会发生桶形变形。这表明金属在压缩变形过程中的流动方向受到摩擦的显著影响。摩擦的存在可能导致应力增加，尤其是在高变形程度下。因此，应考虑摩擦的影响来校正实验获得的原始流应力。方程可以表示如下[28]：(11)和(12)，其中σcorrect和σ0分别代表有无摩擦时的流动应力，e是自然常数，μ、R和h是摩擦系数、样品的半径和高度。摩擦系数可以根据变形的几何形状获得，其关系如下：(13)和(14)，其中R1是基于体积恒定性的变形样品的理论无摩擦半径，h1是变形样品的最终高度，b1是桶形因子，ΔR是样品在变形过程中的最大和最小半径之差，Δh1是变形样品的初始和最终高度之差。通过上述方程校正摩擦后的流动曲线显示在图3中。经过摩擦校正后，流动应力在不同程度上有所降低，这表明摩擦的影响减弱了。在较低应变率和/或较高变形温度下获得的流动曲线表现出具有单峰的动态再结晶特性。在变形条件下，流动应力最初迅速达到峰值，然后持续下降以达到稳态。相应地，位错密度在变形的早期阶段迅速增加。当超过临界应变时，动态再结晶的软化效应变得越来越明显，流动应力随之降低。在工作硬化和动态软化的影响在变形的后期几乎相同，导致流动应力达到稳态。此外，在较高应变率和较低温度的变形条件下，流动应力继续增加并达到稳态。这是因为由动态再结晶和部分动态再结晶引起的动态软化效应不显著。

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**图3. 38MnVS6钢铁在不同应变率下的真实应力-应变曲线：**(a) 0.01 s-1, (b) 0.1 s-1, (c) 1 s-1, (d) 5 s-1)。
可以看出，对于给定的变形温度，流动应力随着应变率的增加而增加。对于给定的应变率，流动应力随着变形温度的升高而降低。此外，峰值应力的临界应变随着变形温度的升高和应变率的降低而降低[28]。总之，热变形参数对流动行为有显著影响。

#### 4.2. 传统本构模型
通过对方程(1)两边取自然对数，可以根据ln(?lnσ)、ln(?σ)和ln(?sinh(ασ))图中的回归线平均斜率分别得到材料常数n1、β和n。图4(a-c)显示了不同变形参数下的线性拟合结果，根据实验数据计算出的n1、β、n和α的值分别为8.3333、0.1027、6.2853和0.0123。图4(d)显示了ln(sinh(ασp))?1/T×103与峰值应变时Qact的平均值之间的线性拟合关系，根据方程(3)计算得出Qact的平均值为397.023 kJ/mol。因此，可以得出不同变形条件下的参数Z的值，并计算出A的值为2.2632×10^14。

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**图4. (a) ln(?lnσp)、(b) ln(?σp)、(c) ln(?sinh(ασp))、(d) ln(sinh(ασp))?1/T×103、(e) lnσp?1/T×103的线性回归。**
如图4所示，通过线性回归分析选择峰值应力作为特征应力来计算材料参数。基于实验数据的拟合，计算出的α、n、Qact和A的值分别为0.0229、4.3281、404.68 kJ/mol和3.808×10^12。

**εp、σ0、σs、σss、r和Z值之间的关系**使用阿伦尼乌斯幂律形式在方程(4)中计算得出。因此，38MnVS6在高温塑性变形时的传统本构模型可以表示为：

#### 4.3. 改进的本构模型
#### 4.3.1. 激活能计算方法
根据基于双曲正弦方程的计算方法，通过线性拟合得到的材料参数n在不同变形温度下的值存在明显差异。此外，还可以在峰值应变处通过回归拟合得到n与变形温度T之间的多项式关系，如图5(a)所示。同样，也可以得到n与应变率之间的多项式关系，如图5(b)所示。

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**图5. (a) n与T的关系，(b) s与ln的关系。**
将n(T)和的实验结果代入方程(3)，可以得到峰值应变时的热激活能的计算公式如下：

#### 4.3.2. 改进的本构模型
根据上述计算，可以获得该合金在不同应变率和变形温度下的峰值应变时的热激活能，并描述峰值应变时的Zener-Hollomon参数(Zp)。同样，可以计算不同特征应变下的热激活能以获得相应的Z参数。因此，可以描述Z参数与特征应力及应变之间的关系，并基于方程(4)、(5)建立改进的本构方程。

通过基于双曲正弦方程的激活能计算方法，可以得到不同变形条件下的饱和应变(Qs)、稳态应变(Qss)、屈服应变(Q0)和峰值应变(Qp)时的激活能。如图6所示，通过线性回归拟合建立了特征应力或应变与Z参数之间的关系。可以看出，调整后的R平方值较低，表明拟合精度较低。因此，使用基于双曲正弦方程的Qact计算方法改进本构方程相当困难。

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**图6. 基于双曲正弦方程的激活能计算方法得到的特征应力或应变与Z参数之间的关系：**(a) 饱和应变，(b) 稳态应变，(c) 屈服应变，(d) 峰值应变。**

为了建立上述本构模型，采用基于幂律方程的方法来计算Qact的值。利用上述方法确定的Qs、Qss、Q0和Qp的值分别用于评估Z参数。为了验证改进后的特征应力与应变方程，将获得的实验数据与图7中所示的相应线性拟合曲线进行比较。可以看到，几乎所有实验值都位于回归线的95%预测区域的两个散布带内，因此后续关于激活能的讨论都是基于这种计算方法。因此，可以使用上述方法将特征应力及应变表示为Z参数的函数：

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**图7. 基于幂律方程的激活能计算方法得到的特征应力或应变与Z参数之间的关系：**(a) 饱和应变，(b) 稳态应变，(c) 屈服应变，(d) 峰值应变。**

因此，通过将方程(18)代入方程(5)，可以得到高温塑性变形中的应力-应变关系。图8展示了在不同变形条件下，使用上述本构模型预测的实验应力-应变曲线与实验曲线的比较。可以看出，与传统模型相比，所开发模型的预测流动应力与实验值在代表性高温变形参数下具有良好相关性。为了定量评估本构模型的准确性，图9展示了在不同变形温度和应变率下预测应力与实验值的比较。结果表明，所提出本构模型的预测值与传统模型相比更加一致。此外，通过相关系数(R2)和平均绝对相对误差(AARE) [29]评估了所开发模型和传统模型的预测准确性。与传统模型相比，所提出本构模型的R2从0.921增加到0.973，AARE从10.87%降低到6.21%。

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**图8. 根据不同应变率(a) 0.01 s-1、(b) 0.1 s-1、(c) 1 s-1和(d) 5 s-1获得的实验和预测应力-应变曲线。**

**图9. 不同温度和应变率下传统模型和改进模型的流动应力准确性比较。**

**图10. 不同变形温度和应变率下传统模型和改进模型的R2和AARE分布。**可以看出，改进模型在各种热变形条件下的R2值较高，AARE值较低。基于R2和AARE的分布，热变形参数显著影响传统模型的预测准确性。该模型在中间温度（1000°C和1100°C）下表现出良好的预测能力，而在900°C和1200°C时其R2不超过70%。这主要是因为传统模型使用不同温度下的相关材料参数的平均值来获得激活能，导致其值与中间温度范围内的实际激活能更为接近。此外，关于流动应力预测，该模型在低应变率（0.01 s-1和1 s-1）下的预测准确性显著高于高应变率。这可能是因为传统模型使用峰值应力来计算激活能，而在低应变率下可以更准确地获得峰值。尽管改进模型在不同温度和应变率下的预测准确性高于传统模型，但在900°C和1200°C下的预测能力仍有改进空间。这种差异可能是由于计算激活能对低温度和高温度的敏感性较高所致。值得注意的是，在5 s-1的应变率下，改进模型的预测准确性略有降低。这主要是因为在高应变率下，显著的工作硬化会导致稳态应力的测量误差，从而导致基于稳态应力的计算激活能不准确。

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**图10. 不同(a) 温度和(b) 应变率下传统模型和改进模型的R2和AARE分布。**

因此，可以得出结论，所开发的本构模型能够满意地描述38MnVS6钢铁的高温流动应力。

#### 4.4. 动态再结晶动力学模型**
金属材料的动态再结晶体积分数Xdrx也可以通过应力-应变曲线[30]来描述，表示为以下形式：

然后，通过将基于开发的本构方程得到的应力代入方程(19)来获得Xdrx。可以从不同变形条件下的Xdrx与ε之间的关系确定50%体积分数DRX的应变(ε0.5)。此外，可以根据实验数据获得ε0.5处的激活能(Q0.5)和Zener–Hollomon参数(Z0.5)的值。如图11所示，ε0.5的值也使用Z的幂函数表示。可以看出，几乎所有实验值都位于回归线的95%预测区域的两个散布带内。因此，可以准确描述ε0.5对变形条件的依赖性，并将38MnVS6钢铁在高温变形期间的动态再结晶动力学模型表示为：

**图12. 在不同变形温度和应变率下，DRX体积分数随应变的增加而增加。**所有绘制的曲线都是S形的，由三个区域组成：开始时缓慢增加，然后快速增加，当应变超过临界值后，逐渐增加到稳定值。对于给定的应变率，在较高温度下ε0.5减小，表明随着温度的升高，动态再结晶（DRX）过程完成得更快。这是因为较高温度促进了热变形过程中的晶核形成速率和晶界迁移[30]。此外，在给定的变形温度下，随着应变率的增加，ε0.5也呈现出增加的趋势。下载：下载高分辨率图片（389KB）下载：下载全尺寸图片

图12. 在38MnVS6钢的热压缩过程中，预测的再结晶体积分数：(a) 在应变率为1100°C时，(b) 在温度为0.01s-1时。

为了验证所开发的DRX动力学模型的准确性和适用性，使用Deform-3D软件对热压缩过程进行了有限元（FEM）模拟。为了确保模拟的准确性，压头与试样之间的摩擦力与第4.1节计算出的实验值一致。上述的本构模型和DRX动力学模型通过二次开发技术嵌入到FEM软件中。同时，热变形参数与实验参数相同。图13显示了在1000°C/5 s-1的变形条件下的模拟结果。可以从图13(a)中清楚地观察到有效应变分布的不均匀性，从表面到中心呈现出有效的应变梯度。试样中心的等效应变为1.2，真实应变为0.9。相比之下，表面的最小等效应变小于0.38。总的来说，变形分布的本质是变形抗力与压头-试样界面摩擦之间的竞争[24]。由于金属流动受到摩擦的限制，表面压缩变形受到约束。下载：下载高分辨率图片（182KB）下载：下载全尺寸图片

图13. 在1000°C /5 s-1的变形参数下进行热压缩时的模拟结果：(a) 等效应变分布，(b) 基于改进模型的DRX体积分数分布，(c) 基于传统模型的DRX体积分数分布。

随着热变形的进行，DRX导致等效应变分布相似。然而，如图13(b)和(c)所示，基于两种本构模型的DRX体积分数模拟结果存在显著差异。新模型的模拟结果表明中心区域实现了完全再结晶，而试样的凸起区域形成了部分DRX微观结构，难以变形的表面区域在0.9的应变下仍未再结晶。相比之下，传统模型的模拟结果表明几乎整个试样在热变形后都实现了完全再结晶。使用EBSD技术对图13(a)中标出的A、B和C三个特征微区域进行了表征，以验证FEM模拟中DRX演变的准确性。图14显示了在1100°C /1 s-1下选定的3个微区域的变形微观结构。可以看出实验结果与模拟结果之间有很好的一致性，表明所开发的DRX动力学模型对于38MnVS6钢的DRX演变具有很高的准确性和实用性。此外，可以观察到使用传统本构模型的模拟结果误差较大，这与其在高应变率下的低准确性有关。下载：下载高分辨率图片（5MB）下载：下载全尺寸图片

图14. 在1100°C /1 s-1的变形参数下变形的38MnVS6钢的测量马氏体逆极图（IPF）和重建的奥氏体及晶粒取向分布（GOS）图：(a, d, g) A区域，(b, e, h) B区域，(c, f, i) C区域。

5. 讨论

热激活能是与金属原子的热激活过程相关的重要的物理量，反映了位错运动的能量障碍，并指示了金属材料的变形抗力[31]。由于激活能揭示了与微观结构演变相关的变形机制的宝贵信息[32]，它可以为选择适当的变形参数和优化热加工过程提供指导[20]。根据公式(17)，可以在图15中显示不同应变率和变形温度下基于幂律方程的热激活能图。可以看出，在38MnVS6钢的热变形过程中，热激活能随着温度的升高而显著降低。此外，对于给定的较低温度，激活能对应变率具有显著的敏感性。这表明所计算的Qact值，反映了变形抗力，与第4.1节中的流动行为一致。下载：下载高分辨率图片（526KB）下载：下载全尺寸图片

图15. 基于幂律方程在峰值应变下的热激活能图。

根据热激活能的特性，Malas提出了一种基于热激活能图的方法来确认热加工的安全窗口[32]。安全热加工的理想区域对应于热激活能图中Qact值保持稳定的区域。如图15所示，在975–1075°C和应变率为0.018到2.718 s-1的范围内，Qact值处于一个狭窄的范围内（403–417 kJ/mol）。激活能平台的出现表明，在相应的参数范围内，激活能对温度和应变率的变化相对不敏感。在这个区域内，试样在1000°C /1s?1的变形下完全再结晶，形成了均匀且细小的晶粒，如图16所示。这表明在安全区域内，测试材料在热加工过程中具有良好的可加工性。而在低温区域，激活能对温度的敏感性更强。在较低温度范围内，Qact值在417–477kJ /mol的范围内显著变化，这可能对应于不利于热加工的区域。从图16的B点和C点可以看出，在这个区域变形的微观结构是部分DRX，晶粒发生DRX且拉长，这可能由于不均匀微观结构的产生而不利于获得一致的机械性能[2], [33]。下载：下载高分辨率图片（2MB）下载：下载全尺寸图片

图16. 不同变形条件下38MnVS6钢的微观结构特征。

激活能对工艺参数的敏感性本质上与热变形过程中位错的行为有关。应变率与变形过程中的移动位错密度之间的关系由[18]给出：(21)

其中是位错的伯格斯矢量的大小，是位错通过障碍物场的平均速度，是一个常数。结合公式(10)和(21)，可以看出激活能作为应变率的函数，随着位错密度的增加而增加。在给定的变形温度下，激活能随着应变率的增加而增加，这归因于应变率控制的位错密度升高。然而，随着应变率的进一步增加，激活能开始下降。这种下降主要是由于动态再结晶的开始导致位错密度的消耗，而动态再结晶是由位错的快速积累引发的。同样，激活能对变形温度的依赖性也受到位错密度演变的影响。随着温度的升高，位错发生重排和湮灭，导致激活能降低。平均位错速度()由动力学方程[18]描述：(22)

其中是一个无量纲常数，是位错的伯格斯矢量的大小，是一个频率，由(23)给出：(23)

其中是屈服应力，是位错在没有热能帮助的情况下通过障碍物的应力，是需要克服障碍物的总自由能。根据公式(22)和(23)，激活能随着温度的升高而降低。如图15所示，在975 °C以下，激活能随着温度的降低而急剧增加。在较低的变形温度下，DRX非常缓慢；因此，位错密度随着应变的增加而迅速积累。此外，在给定温度下，应变率最初增加然后减小，如前所述。在实验确定的参数范围内，观察到在900°C和0.36 s-1附近激活能达到峰值，表明位错密度在此点达到最大值。在975–1075 °C的温度范围内，由于动态再结晶晶粒的形核和生长，位错密度保持相对稳定。在这个范围内，激活能对温度变化的敏感性较低。在这个温度范围内，激活能对变形温度的敏感性较低。同时，随着应变率从0.018变化到2.718 s-1，由于动态再结晶导致的位错积累大约被位错湮灭所平衡，从而导致位错密度的变化较小。因此，在这些变形条件下观察到激活能的平台。随着温度的进一步升高，晶粒粗化，激活能随着位错密度的迅速降低而降低。

热激活能的发展也可以与热变形中的应变相关[34]，[35]。因此，基于不同应变的实验数据构建了3D热激活能图，如图17所示。热激活能通常被视为描述热加工过程难度的关键指标，反映了金属材料的变形抗力[10]，[20]。此外，由热激活控制的位错行为导致在动态恢复过程（即DRV或DRX）期间Qact值较低[34]。因此，较低的Qact值可能反映了良好的可加工性的热变形条件。3D激活能图可以用来显示激活能值的分布。下载：下载高分辨率图片（1MB）下载：下载全尺寸图片

图17. 基于幂律方程在0.1–0.9应变下的3D热激活能图。从0.1到0.3的真实应变，Qact值显著增加，表明位错障碍相应增加。这是因为在变形开始时位错的快速产生导致位错堆积加剧，从而使位错移动更加困难。当真实应变超过0.3时，由于应变硬化和动态软化的平衡，热激活能基本保持稳定。不难发现，在相同的应变下，热激活能随热加工参数的变化而明显变化。从激活能值的分布来看，可以看出在低温和高应变率区域，激活能保持在相对较高的水平（超过500）。如上所述，低温范围内出现高激活能区域是由于变形过程中位错的快速增殖。这导致位错密度急剧增加，动态再结晶无法有效湮灭这些位错，从而使激活能保持在较高水平。如图16所示，这个高激活能区域的典型微观结构是部分动态再结晶，由于再结晶过程的难度。项链型动态再结晶的发生通常会导致不均匀的微观结构和恶化的机械性能[11]，[28]。因此，应避免在高激活能区域内进行热变形。

为了进一步研究DRX行为与激活能之间的关系，使用第4.4节构建的DRX动力学模型建立了3D DRX体积分数分布图。图18显示了根据模型计算结果，在不同热变形条件下的DRX体积分数分布。当应变达到0.3时，高温和低应变率区域首先完成DRX；随着应变的增加，大多数区域完成DRX，而低温和高应变率区域（Qact值较高的区域）仍然处于部分DRX状态。这是因为热激活的位错运动减弱了，在高激活能区域内，动态再结晶行为变得更加困难。值得注意的是，对于应变低于0.7的情况，即使在激活能值不超过500 kJ/mol的情况下，950–1100°C/1–5 s-1的热变形范围内，动态再结晶也是不完全的。这是因为该区域的高应变率对应于动态再结晶核化的临界应变较高。而在激活能相对较低的区域，动态再结晶会迅速进行，从而在高应变下实现完全的动态再结晶。这表明激活能水平可以有效地反映在不同热变形参数下的动态再结晶发展趋势。

因此，作为热变形参数函数的激活能值不应过高，以避免在热加工过程中形成部分动态再结晶。根据这一关系，应避免900–950 °C和0.1–5 s-1的高Qact值区域，以获得更好的热加工性能。然而，在低激活能区域（高温和低应变率区域），粗晶和混合晶粒是典型的微观结构，这些结构可能会损害热加工产品的性能，如图16中的E、G和H点所示。在低激活能区域，激活能和动态再结晶图无法直接有效地评估热加工性能。因此，有必要对钢的晶粒尺寸进行建模和分析，以进一步评估其热加工性能。动态再结晶的晶粒尺寸模型依赖于Z参数[23][33]，具体如下：

根据动态再结晶动力学模型和晶粒尺寸模型，可以计算38MnVS6钢的平均晶粒尺寸模型[3][35]，如下所示：

图20显示了根据方程（27）计算得到的不同热变形条件下的平均晶粒尺寸分布图。根据Guo等[33]、Ye等[2]和Zhao等[36]对不同钢材的研究结果，具有良好热加工性能的微观结构应该是完全动态再结晶的，且晶粒尺寸不超过50 μm。对于应变低于0.3的情况，测试钢的平均晶粒尺寸均超过了70 μm，这意味着在低应变下由于动态再结晶不足，热加工是不合适的。在应变为0.5时，根据构建的晶粒尺寸图可以观察到完全动态再结晶区域，晶粒尺寸为34.5～46 μm。该区域的最佳热变形条件为975–1075°C/0.1–1.5 s-1，以避免形成粗晶和部分动态再结晶。

对于应变高于0.7的情况，低温和高应变率区域内的平均晶粒尺寸低于30 μm。然而，如前所述，该区域的微观结构是部分动态再结晶。这表明仅使用晶粒尺寸图难以准确评估高应变下测试钢的热加工性能。因此，应同时使用晶粒尺寸和热激活能标准来评估38MnVS6钢的热加工性能。图21显示了基于晶粒尺寸和热激活能标准，在应变为0.9时38MnVS6钢的加工图，具有良好热加工性能的热变形条件为930–1075°C/0.66–5 s-1，此时平均晶粒尺寸不超过40 μm。可以观察到，在应变为0.9时，热加工参数向低温和高应变率区域扩展。这是由于在该区域热变形过程中动态再结晶的逐步发展所致。相应地，在低应变率区域，由于晶粒生长，加工窗口会缩小。

本文中对38MnVS6钢进行了等温单轴热压缩试验，变形温度范围为900–1200 °C，应变率范围为0.01–5 s?1。根据流动曲线、开发的模型、三维激活能图和微观结构演变，研究了该钢在热变形过程中的流动行为和可加工性。主要结论总结如下：
(1) 考虑到激活能随热变形条件的变化，提出了改进的本构方程来描述特征应力或应变与相应Z参数之间的功能关系。与传统模型相比，所提出的本构模型的R2值从0.921提高到了0.973，AARE值从10.87%降低到了6.21%，表明基于激活能的模型可以更好地预测38MnVS6钢在热压缩过程中的流动应力。
(2) 热激活能值的演变显示了对热变形参数的敏感性，这一点通过构建的激活能图得到了证实。在高应变下，38MnVS6钢的激活能超过了500 kJ/mol，尤其是在低温和高应变率条件下。结合微观结构观察和动态再结晶图，高激活能区域典型的微观结构是部分动态再结晶，这对热加工进程是不利的。
(3) 当应变不超过0.3时，显微结构为粗晶，不适合热加工。当应变达到0.5–0.7时，适当的平均晶粒尺寸可以作为热加工的标准。在此条件下，最佳的热变形条件为975–1075°C/0.1–1.5 s-1。当应变超过0.7时，需要同时使用晶粒尺寸和激活能标准来评估热加工性能。因此，具有良好热加工性能的热变形条件为930–1075°C/0.66–5 s-1。38MnVS6钢的热加工性能标准可以表示为：