特開 2023-141149 材料特性データの生成方法および相変態解析方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023141149

(43)【公開日】2023-10-05

(54)【発明の名称】材料特性データの生成方法および相変態解析方法

(51)【国際特許分類】

   G16C 60/00 20190101AFI20230928BHJP

   G01N 33/204 20190101ALI20230928BHJP

【ＦＩ】

G16C60/00

G01N33/204

【審査請求】未請求

【請求項の数】6

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022047315

(22)【出願日】2022-03-23

(71)【出願人】

【識別番号】000001199

【氏名又は名称】株式会社神戸製鋼所

(74)【代理人】

【識別番号】100145403

【弁理士】

【氏名又は名称】山尾 憲人

(74)【代理人】

【識別番号】100111039

【弁理士】

【氏名又は名称】前堀 義之

(74)【代理人】

【識別番号】100218132

【弁理士】

【氏名又は名称】近田 暢朗

(72)【発明者】

【氏名】貝ヶ石 康平

(72)【発明者】

【氏名】西本 圭佑

(72)【発明者】

【氏名】黒澤 瑛介

【テーマコード（参考）】

2G055

【Ｆターム（参考）】

2G055AA03

2G055BA05

2G055CA09

2G055CA22

2G055CA26

2G055CA27

2G055CA29

2G055EA08

(57)【要約】

【課題】材料特性データの生成方法において、異なるデータ数を有する異なる成分濃度の２つの材料特性データセットから所望の成分濃度の材料特性データを生成するとともに、相変態解析方法において当該材料特性データを用いて高精度の解析を実現する。
【解決手段】材料特性データの生成方法は、異なるデータ数を有する異なる成分濃度の有する２つの材料特性データセットを準備し、前記異なるデータ数が同じデータ数となるようにデータ数に関する線形補間を前記２つの材料特性データセットに対して実行し、同じデータ数とされた２つの材料特性データセットに対して成分濃度に関する線形補間を実行することによって所望の成分濃度の材料特性データを生成することを含む。
【選択図】図５

【特許請求の範囲】

【請求項1】

異なるデータ数を有する異なる成分濃度の２つの材料特性データセットを準備し、
前記異なるデータ数が同じデータ数となるようにデータ数に関する線形補間を前記２つの材料特性データセットに対して実行し、
同じデータ数とされた前記２つの材料特性データセットに対して前記成分濃度に関する線形補間を実行することによって所望の成分濃度の材料特性データを生成する
ことを含む、材料特性データの生成方法。

【請求項2】

前記データ数に関する線形補間を実行する前に前記２つの材料特性データセットのデータ構造を揃える、請求項１に記載の材料特性データの生成方法。

【請求項3】

前記２つの材料特性データセットは、ＴＴＴ線図を構成するデータセットであり、各種結晶組織の析出割合に関する温度および時間を含み、
前記データ数に関する線形補間では、前記析出割合ごとに同じデータ数となるように線形補間を実行し、
前記成分濃度に関する線形補間では、前記析出割合ごとに所望の成分濃度の材料特性データを生成するように線形補間を実行する、請求項１または請求項２に記載の材料特性データの生成方法。

【請求項4】

前記析出割合ごとに生成された前記所望の成分濃度の材料特性データのうち、最大温度を変態開始温度と推定し、最小温度を変態終了温度と推定することを含む、請求項３に記載の材料特性データの生成方法。

【請求項5】

前記２つの材料特性データセットは、鉄鋼材料に関するものであり、
前記成分濃度は、炭素、リン、ケイ素、硫黄、およびマンガンの少なくとも１つの含有率を含む、請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の材料特性データの生成方法。

【請求項6】

請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の材料特性データの生成方法により生成した前記所望の成分濃度の材料特性データを用いるとともに成分不均一を考慮して相変態を解析する、相変態解析方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、材料特性データの生成方法および相変態解析方法に関する。

【背景技術】

【0002】

既知の材料特性データに対して数理処理を施し、未知の材料特性データを予測する手法が知られている。例えば、特許文献１～３には、そのような予測手法が開示されている。当該予測手法では、材料特性データに対して数理処理を施すために、データテーブルに空白ができないように十分なデータ数を用意する必要がある。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２００９－７０２３５号公報

【特許文献2】特開２０１１－２２０７０８号公報

【特許文献3】特開２０２０－１１５２５８号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

要素試験または数値シミュレーションから材料特性データを取得する場合、データテーブルに空白ができないほどに十分なデータ数を用意できるとは限らない。また、例えば、ＴＴＴ（Time Temperature Transformation）線図を例に挙げると、材料特性データは、成分濃度に応じた各種結晶組織の析出割合に関する温度および時間を含むが、成分濃度が変わるとデータが存在する温度範囲も変わる。即ち、成分濃度が変わると、データの規定範囲およびデータ数が異なるのが通常である。このように成分濃度に応じてデータ構造が異なる場合、異なる成分濃度のデータセットを比較し、比較結果から所望の成分濃度の材料特性データを予測しようとしても、対応するデータセットが存在しない（データセットに空白が存在する）ことがあり、比較および数理処理を施すことができない場合がある。従って、異なる成分濃度の２つの材料特性データセットから所望の成分濃度の材料特性データを生成することは困難である。

【0005】

本発明は、材料特性データの生成方法において、異なるデータ数を有する異なる成分濃度の２つの材料特性データセットから所望の成分濃度の材料特性データを生成するとともに、相変態解析方法において当該材料特性データを用いて高精度の解析を実現することを課題とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明の第１の態様は、
２つの材料特性データセットを準備し、
前記異なるデータ数が同じデータ数となるようにデータ数に関する線形補間を前記２つの材料特性データセットに対して実行し、
同じデータ数とされた前記２つの材料特性データセットに対して前記成分濃度に関する線形補間を実行することによって所望の成分濃度の材料特性データを生成する
ことを含む、材料特性データの生成方法を提供する。

【0007】

この方法によれば、異なるデータ数を有する２つの材料特性データセットを同じデータ数となるようにデータ数に関して線形補間しているため、データ構造を揃えて比較数理処理を実行できる。さらに、当該比較数理処理として、同じデータ数とされた２つの材料特性データセットに対して成分濃度に関する線形補間を実行するため、所望の成分濃度の材料特性データを生成できる。

【0008】

前記データ数に関する線形補間を実行する前に前記２つの材料特性データセットのデータ構造を揃えてもよい。

【0009】

この方法によれば、２つの材料特性データセットのデータ構造を一致させることによりデータ数に関する線形補間を容易に実行できる。ここで、データ構造を揃えるとは、例えば、同じ単位系を使用する、温度をパラメータに含む場合に温度を降順に並べる、温度および時間をパラメータに含む場合に温度に紐づけて時間を定義することなどをいう。

【0010】

前記２つの材料特性データセットは、ＴＴＴ線図を構成するデータセットであり、各種結晶組織の析出割合に関する温度および時間を含んでもよく、
前記データ数に関する線形補間では、前記析出割合ごとに同じデータ数となるように線形補間を実行してもよく、
前記成分濃度に関する線形補間では、前記析出割合ごとに所望の成分濃度の材料特性データを生成するように線形補間を実行してもよい。

【0011】

この方法によれば、ＴＴＴ線図を構成するデータセット２つの材料特性データセットから、析出割合ごとに所望の成分濃度の材料特性データを生成できる。例えば、炭素含有率０．３％，０．４％の鋼材の２つの材料特性データセットから炭素含有率０．３５％の鋼材の材料特性データを生成できる。より詳細には、炭素含有率０．３５％の鋼材の材料特性データとして、フェライト、ベイナイト、パーライトなどの析出割合が１％，１０％，５０％，９０％などとなる場合の温度および時間を生成できる。

【0012】

前記材料特性データの生成方法は、前記析出割合ごとに生成された前記所望の成分濃度の材料特性データのうち、最大温度を変態開始温度と推定し、最小温度を変態終了温度と推定することを含んでいてもよい。

【0013】

この方法によれば、変態開始温度および変態終了温度は、相変態解析に与える影響が大きく、これらを推定できることは有効である。例えば、上記炭素含有率０．３５％の鋼材の材料特性データの例では、フェライトまたはパーライトなどの析出割合が１％，１０％，５０％などとなる場合の変態開始温度および変態終了温度を推定できる。

【0014】

前記２つの材料特性データセットは、鉄鋼材料に関するものであってもよく、
前記成分濃度は、炭素、リン、ケイ素、硫黄、およびマンガンの少なくとも１つの含有率を含んでいてもよい。

【0015】

この方法によれば、炭素、リン、ケイ素、硫黄、およびマンガンの少なくとも１つの含有率に関して所望の成分濃度の材料特性データを生成できる。炭素、リン、ケイ素、硫黄、およびマンガンは、鉄鋼材料の相変態解析に与える影響が大きく、当該材料特性データを生成できることは当該材料特性データを使用して相変態解析を行う上で有効である。

【0016】

本発明の第２の態様は、前記材料特性データの生成方法により生成した前記所望の成分濃度の材料特性データを用いるとともに成分不均一を考慮して相変態を解析する、相変態解析方法を提供する。

【0017】

この方法によれば、既知の材料特性データから未知の材料特性データを生成して、それらを利用して成分不均一を考慮した上で高精度に相変態を解析できる。例えば、有限要素法を使用して、炭素含有率が部分的に異なる偏析帯を有するような成分不均一な鋼材の相変態解析を行う場合、各要素に対して異なる炭素含有率の材料特性データを設定する必要がある。本来、全ての必要な材料特性データを実験等によって事前に用意する必要があるが、上記方法では、代表的な材料特性データのみを事前に準備し、その他の必要な材料特性データについては上記材料特性データの生成方法によって生成できるため、データを用意する手間を軽減できる。また、本願発明者らは、上記材料特性データの生成方法によって生成されたデータは、数値実験的によく一致することを確認しており、高精度の相変態解析を実現できる。

【発明の効果】

【0018】

本発明によれば、材料特性データの生成方法において、異なるデータ数を有する異なる成分濃度の２つの材料特性データセットから所望の材料特性データを生成できるとともに、相変態解析方法において当該材料特性データを用いて高精度に解析できる。

【図面の簡単な説明】

【0019】

【図1】炭素含有率０．４％のＴＴＴ線図を示すグラフ。

【図2】炭素含有率０．４％のＴＴＴ線図の一部を示すグラフ。

【図3】炭素含有率０．３％のＴＴＴ線図の一部を示すグラフ。

【図4】炭素含有率０．３５％のＴＴＴ線図の一部を示すグラフ。

【図5】本発明の実施形態に係る材料特性データの生成方法を示すフローチャート。

【図6】データ数に関する線形補間を示す模式図。

【図7】相変態解析のモデルを示す斜視図。

【図8】図７のモデルの要素別の炭素含有率を示す２次元図。

【図9】図７のモデルの要素別の炭素含有率を示す３次元図。

【図10】偏析帯無しの場合のベイナイト分率を上方から見たコンター図。

【図11】偏析帯無しの場合のベイナイト分率を下方から見たコンター図。

【図12】偏析帯有りの場合のベイナイト分率を上方から見たコンター図。

【図13】偏析帯有りの場合のベイナイト分率を下方から見たコンター図。

【図14】偏析帯無しの場合のマルテンサイト分率を上方から見たコンター図。

【図15】偏析帯無しの場合のマルテンサイト分率を下方から見たコンター図。

【図16】偏析帯有りの場合のマルテンサイト分率を上方から見たコンター図。

【図17】偏析帯有りの場合のマルテンサイト分率を下方から見たコンター図。

【発明を実施するための形態】

【0020】

以下、添付図面を参照して本発明の実施形態を説明する。

【0021】

本実施形態では、炭素含有率０．４％の鋼材のＴＴＴ線図と、炭素含有率０．３％の鋼材のＴＴＴ線図とに基づいて、炭素含有率０．３５％の鋼材のＴＴＴ線図を生成する材料特性データの生成方法について説明する。

【0022】

図１は、炭素含有率０．４％のＴＴＴ線図を示すグラフである。

【0023】

グラフの横軸は時間（秒）を対数で示し、グラフの縦軸は温度（℃）を示している。データ曲線Ｆ１，Ｆ１０はフェライトの析出割合が１％，１０％のものをそれぞれ示している。データ曲線Ｐ１，Ｐ１０，Ｐ５０はパーライトの析出割合が１％，１０％，５０％のものをそれぞれ示している。データ曲線Ｂ１，Ｂ１０，Ｂ５０，Ｂ９０はベイナイトの析出割合が１％，１０％，５０％，９０％のものをそれぞれ示している。なお、グラフは、焼入れ温度が８６０℃、粒度がＡＳＴＭ６．０のデータである。これらは、以降のＴＴＴ線図においても同様である。

【0024】

図２は、図１のフェライトとパーライトに関する部分を抜き出したグラフである。同様に、図３は、炭素含有率０．３％の鋼材のＴＴＴ線図（図示せず）からフェライトとパーライトに関する部分を抜き出したグラフである。

【0025】

図４は、後述する本実施形態の材料特性データの生成方法によって生成された炭素含有率０．３５％の鋼材のＴＴＴ線図のフェライトとパーライトに関する部分を抜き出したグラフである。実線のデータ曲線Ｆ１，Ｆ１０，Ｐ１，Ｐ１０，Ｐ５０は実際のデータを示し、破線のデータ曲線ｆ１，ｆ１０，ｐ１，ｐ１０，ｐ５０は本実施形態によって生成された推定データである。実線のデータ曲線Ｆ１，Ｆ１０，Ｐ１，Ｐ１０，Ｐ５０と、破線のデータ曲線ｆ１，ｆ１０，ｐ１，ｐ１０，ｐ５０とをそれぞれ比較すると、よく一致していることがわかる。

【0026】

図５は、本発明の実施形態に係る材料特性データの生成方法を示すフローチャートである。

【0027】

本実施形態の材料特性データの生成方法を開始すると、まず、異なるデータ数を有する異なる成分濃度の２つの材料特性データセットを準備する（ステップＳ１）。ここでは、異なる成分濃度として炭素含有率が０．３％と０．４％の鋼材に関する２つの材料特性データセット（以下の表１および表２参照）を準備する。

【0028】

以下の表１および表２は、炭素含有率０．３％と０．４％の鋼材の２つの材料特性データセットを例示している。表１および表２において、フェライトが１％析出する時間（Ｆ１）、フェライトが１０％析出する時間（Ｆ１０）、フェライトが５０％析出する時間（Ｆ５０）、パーライトが１％析出する時間（Ｐ１）、パーライトが１０％析出する時間（Ｐ１０）、およびパーライトが５０％析出する時間（Ｐ５０）が、１０℃刻みの温度に対応して示されている。表１および表２において、空白欄はデータが取得されていないか、または、表示範囲を超える大きな値であることを示す。従って、以降の処理において、必要に応じて、空白欄には、例えば１００００００などの大きな値を入れてもよい。

【0029】

表１および表２では、析出割合ごとに、最大温度が変態開始温度となっており、最小温度が変態終了温度となっている。例えば、表１（炭素含有率０．３％）を参照して、フェライト１％の変態開始温度は７５０℃となっており、変態終了温度は５５０℃となっている。同様に、表２（炭素含有率０．４％）を参照して、フェライト１％の変態開始温度は７３０℃となっており、変態終了温度は５４０℃となっている。同様に、フェライト１０％の変態開始温度は７４０℃となっており、変態終了温度は５５０℃となっている。同様に、表２（炭素含有率０．４％）を参照して、フェライト１０％の変態開始温度は７２０℃となっており、変態終了温度は５４０℃となっている。同様に、フェライト５０％、パーライト１％、パーライト１０％、およびパーライト５０％の変態開始温度および変態終了温度も確認できる。

【0030】

【表1】

【0031】

【表2】

【0032】

表１および表２を比較すると、フェライトが１％析出する時間（Ｆ１）、フェライトが１０％析出する時間（Ｆ１０）、フェライトが５０％析出する時間（Ｆ５０）、パーライトが１％析出する時間（Ｐ１）、パーライトが１０％析出する時間（Ｐ１０）、およびパーライトが５０％析出する時間（Ｐ５０）について、それぞれデータ数が異なっている場合がある。例えば、表１および表２それぞれの第２列に示されているフェライトが１％析出する時間（Ｆ１）を参照すると、表１では３１個のデータが示されている一方、表２では３０個のデータが示されている。即ち、２つの材料特性データセットは、各種結晶組織の析出割合ごとに異なるデータ数を有している場合がある。なお、２つの材料特性データセットは、各種結晶組織の析出割合によっては同じデータ数を有している場合もある。

【0033】

次に、２つの材料特性データセット（表１および表２）に対して、各種結晶組織の析出割合ごとに同じデータ数となるようにデータ数に関する線形補間を実行する（ステップＳ２）。ここでは、２つの材料特性データセットにおいて、結晶組織のフェライトの析出割合が１％，１０％のデータ曲線Ｆ１，Ｆ１０のデータ数に関して線形補間を実行する。同様に、結晶組織のパーライトの析出割合が１％，１０％，５０％のデータ曲線Ｐ１，Ｐ１０，Ｐ５０のデータ数に関して線形補間を実行する。当該線形補間の方法は、公知の任意の方法を採用し得る。なお、２つの材料特性データセットのデータ構造が揃っていない場合、データ数に関する線形補間を実行する前に２つの材料特性データセットのデータ構造を揃えてもよい。２つの材料特性データセットのデータ構造を一致させることによりデータ数に関する線形補間を容易に実行できる。ここで、データ構造を揃えるとは、例えば、同じ単位系を使用する、温度をパラメータに含む場合に温度を降順に並べる、温度および時間をパラメータに含む場合に温度に紐づけて時間を定義することなどをいう。

【0034】

図６は、上記データ数に関する線形補間の一例を示す模式図である。縦軸および横軸は、単なる数値軸である。

【0035】

図示の例では、図中左に示される７点で示されるグラフ（ｎ＝７）が、図中右に示される５１点で示されるグラフ（ｍ＝５１）に線形補間されている。この例では、グラフ（ｎ＝７）の各点の間を線形的に均等に埋めて点数を増加させるように線形補間している。また、図中左に示される７点で示されるグラフ（ｎ＝７）が、図中右に示される５点で示されるグラフ（ｍ＝５）に線形補間されている。この例では、グラフ（ｎ＝７）を近似して点数を減少させるように線形補間している。線形補間の方法については、このように様々に存在するが、いずれの方法を採用してもよい。

【0036】

上記データ数に関する線形補間により、表１および表２は以下の表３および表４のようにデータ数が一致するようにそれぞれ変換される。

【0037】

【表3】

【0038】

【表4】

【0039】

表３および表４では、フェライトが１％析出する時間（Ｆ１）、フェライトが１０％析出する時間（Ｆ１０）、フェライトが５０％析出する時間（Ｆ５０）、パーライトが１％析出する時間（Ｐ１）、パーライトが１０％析出する時間（Ｐ１０）、およびパーライトが５０％析出する時間（Ｐ５０）が、それぞれ対応する温度とともに示されている。表３および表４では、全ての列のデータ数が３０個に揃えられている。

【0040】

次に、上記のようにして同じデータ数とされた２つの材料特性データセット（表３，４）から成分濃度に関する線形補間を実行することによって所望の成分濃度の材料特性データを生成する（ステップＳ３）。ここでは、炭素含有率０．４％の鋼材のＴＴＴ線図と、炭素含有率０．３％の鋼材のＴＴＴ線図とに基づいて、炭素含有率０．３５％の鋼材のＴＴＴ線図を生成する。

【0041】

炭素含有率０．３％と０．４％の中間値が０．３５％となるため、上記表３，４の２つの材料特性データセットを使用した線形補間によって、炭素含有率０．３５％の鋼材のＴＴＴ線図を生成しようとすると、単純にデータの平均を算出することになる。算出結果を以下の表５に示す。この表５をグラフにプロットしたものが、図４の破線のデータ曲線ｆ１，ｆ１０，ｐ１，ｐ１０，ｐ５０である。

【0042】

また、本実施形態では、表５において、生成された炭素含有率０．３５％の材料特性データのうち、析出割合ごとに最大温度を変態開始温度と推定し、最小温度を変態終了温度と推定する。例えば、フェライト１％の変態開始温度を７４０℃と推定し、変態終了温度を５４０℃と推定する。同様に、フェライト１０％の変態開始温度を７３０℃と推定し、変態終了温度を５５０℃と推定する。同様に、パーライト１％の変態開始温度を７００℃と推定し、変態終了温度を５５０℃と推定する。同様に、パーライト１０％の変態開始温度を６９０℃と推定し、変態終了温度を５５０℃と推定する。同様に、パーライト５０％の変態開始温度を６９０℃と推定し、変態終了温度を５５０℃と推定する。

【0043】

【表5】

【0044】

なお、炭素含有率０．３５％の実際のデータを以下の表６に示す。この表６をグラフにプロットしたものが、図４の実線のデータ曲線Ｆ１，Ｆ１０，Ｐ１，Ｐ１０，Ｐ５０である。

【0045】

【表6】

【0046】

表５，６および図４を参照して、実際のデータと本実施形態によって生成された推定結果がよく一致しており、高精度の推定が実現されていることが確認できる。

【0047】

上記例では、炭素含有率０．３５％の鋼材のＴＴＴ線図を生成しているが、成分濃度の線形補間によって任意の成分濃度の材料特性データを生成できる。例えば、炭素含有率０．３２％，０．３４％，０．３８％のように、０．３～０．４％の間の任意の成分濃度の複数の材料特性データを生成してもよい。また、０．２５％，０．４５％のように、０．３～０．４％外の任意の成分濃度の複数の材料特性データを生成してもよい。そして、生成した材料特性データのうち所望の成分濃度（例えば炭素含有率０．３５％）の材料特性データを取得し（ステップＳ４）、本実施形態の材料特性データの生成方法を終了する。

【0048】

本実施形態の材料特性データの生成方法によれば、異なるデータ数を有する２つの材料特性データセットを同じデータ数となるようにデータ数に関して線形補間しているため、データ構造を揃えて比較数理処理を実行できる。さらに、当該比較数理処理として、同じデータ数とされた２つの材料特性データセットに対して成分濃度に関する線形補間を実行するため、所望の成分濃度の材料特性データを生成できる。

【0049】

また、ＴＴＴ線図を構成するデータセット２つの材料特性データセットから、析出割合ごとに所望の成分濃度の材料特性データを生成できる。例えば、炭素含有率０．３％，０．４％の鋼材の２つの材料特性データセットから炭素含有率０．３５％の鋼材の材料特性データを生成できる。より詳細には、炭素含有率０．３５％の鋼材の材料特性データとして、フェライト、ベイナイト、パーライトなどの析出割合が１％，１０％，５０％，９０％などとなる場合の温度および時間を生成できる。

【0050】

また、変態開始温度および変態終了温度は、相変態解析に与える影響が大きく、これらを推定できることは有効である。例えば、上記炭素含有率０．３５％の鋼材の材料特性データの例では、フェライトまたはパーライトなどの析出割合が１％，１０％，５０％などとなる場合の変態開始温度および変態終了温度を推定できる。

【0051】

次に、相変態解析方法について説明する。当該相変態解析方法は前述の材料特性データの生成方法により生成した所望の成分濃度の材料特性データを用いるとともに成分不均一を考慮して相変態を解析するものである。

【0052】

図７は、相変態の解析モデル１００を示す斜視図である。解析モデル１００は、Ｘ－Ｙ方向が水平方向を示し、Ｚ方向が高さ方向を示す。

【0053】

相変態解析方法には、様々な解析方法があるが、ここでは一例として有限要素法を使用する。図７に示すように、解析モデル１００の形状は直方体である。解析モデル１００の外寸は、８０×８０×３０ｍｍに設定されている。

【0054】

解析モデル１００はヘキサメッシュ（一辺２ｍｍの正六面体）の要素に分割され、要素ごとに計算を実行するように設定されている。解析モデル１００では、底面の各頂点Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３の拘束条件は、完全拘束、ｙおよびｚ方向拘束、ｚ方向拘束にそれぞれ設定されている。

【0055】

計算条件として、熱伝導解析において、全節点の初期温度を８２０℃に設定し、解析モデル１００の表面から冷却し、冷却過程で相変態するものと設定した。底面１０１の熱伝達率は１０００［Ｗ／（ｍ^２・Ｋ）］に設定し、上面１０２および側面１０３の熱伝達率は３００［Ｗ／（ｍ^２・Ｋ）］に設定した。

【0056】

解析モデル１００の各要素には炭素濃度を設定し、炭素濃度に対応した変態特性での相変態解析を実施した。なお、初期の組織はすべてオーステナイトとし、冷却過程でベイナイトとマルテンサイトに変態するものとした。即ち、フェライトまたはパーライトには変態せず、残留オーステナイトも存在しないものとした。

【0057】

また、上記相変態解析では、全ての要素の炭素濃度が０．３％で一定の解析モデル１００と、図８，９に示すように偏析帯Ｓを有する解析モデル１００とを用意した。なお、図８は、図７のモデルの要素別の炭素含有率を示す２次元図である。図９は、図７のモデルの要素別の炭素含有率を示す３次元図である。図８，９では、色が濃いほど高い炭素濃度であることを示す。また、図９では、色の濃さに合わせて隆起量を可視化している。即ち、高く隆起するほど高い炭素濃度であることを示している。図８，９では、上面１０２のみ示されているが、解析モデル１００は高さ方向に一様な炭素含有率を有している。

【0058】

偏析帯Ｓは、炭素濃度が０．３２％の要素領域Ｓ１と、炭素濃度が０．３４％の要素領域Ｓ２と、炭素濃度が０．３６％の要素領域Ｓ３と、炭素濃度が０．３８％の要素領域Ｓ４と、炭素濃度が０．４％の要素領域Ｓ５とを含んでいる。

【0059】

図１０は、偏析帯無しの場合のベイナイト分率を上方から見たコンター図である。図１１は、偏析帯無しの場合のベイナイト分率を下方から見たコンター図である。図１２は、偏析帯有りの場合のベイナイト分率を上方から見たコンター図である。図１３は、偏析帯有りの場合のベイナイト分率を下方から見たコンター図である。

【0060】

図１０～１３を参照して、炭素含有率が高いほど、偏析帯Ｓの部分においてベイナイト分率が少ないことが確認できる。これは、実際の現象とよく一致する。

【0061】

図１４は、偏析帯無しの場合のマルテンサイト分率を上方から見たコンター図である。図１５は、偏析帯無しの場合のマルテンサイト分率を下方から見たコンター図である。図１６は、偏析帯有りの場合のマルテンサイト分率を上方から見たコンター図である。図１７は、偏析帯有りの場合のマルテンサイト分率を下方から見たコンター図である。

【0062】

図１４～１７を参照して、炭素含有率が高いほど、焼き入れ性が良くなり、偏析帯Ｓの部分においてマルテンサイト分率が多くなっていることが確認できる。これは、実際の現象とよく一致する。

【0063】

このように、成分不均一を考慮して炭素含有率を細かく設定した解析モデルを使用することは相変態解析において有効であることが確認されたが、十分量の実際のデータを用意するのは容易ではない。そこで、前述の材料特性データの生成方法により生成した所望の成分濃度の材料特性データを使用することで、当該解析にかかる手間を削減できる。例えば、基準となる炭素含有率０．３％，０．４％の材料特性データのみを事前に用意し、本実施形態の材料特性データの生成方法によって、その他の偏析帯を構成する炭素含有率０．３２％，０．３４％，０．３８％の材料特性データを生成してもよい。

【0064】

上記相変態解析方法によれば、前述のようにして既知の材料特性データから未知の材料特性データを生成して、それらを利用して成分不均一を考慮した上で高精度に相変態を解析できる。例えば、有限要素法を使用して、炭素含有率が部分的に異なる偏析帯を有するような成分不均一な鋼材の相変態解析を行う場合、各要素に対して異なる炭素含有率の材料特性データを設定する必要がある。本来、全ての必要な材料特性データを実験等によって事前に用意する必要があるが、上記方法では、代表的な材料特性データのみを事前に準備し、その他の必要な材料特性データについては上記材料特性データの生成方法によって生成できるため、データを用意する手間を軽減できる。また、本願発明者らは、上記材料特性データの生成方法によって生成されたデータは、数値実験的によく一致することを確認しており、高精度の相変態解析を実現できる。

【0065】

上記では、成分濃度として炭素含有率に応じた鋼材のＴＴＴ線図を例に挙げて説明したが、適用対象はこれに限定されない。例えば、成分濃度は、鉄鋼材料における炭素、リン、ケイ素、硫黄、およびマンガンの少なくとも１つの含有率を含んでいてもよい。また、対象とする金属は、鋼材以外であってもよい。

【0066】

炭素、リン、ケイ素、硫黄、およびマンガンの少なくとも１つの含有率に関して所望の成分濃度の材料特性データを生成できることは有効である。具体的には、炭素、リン、ケイ素、硫黄、およびマンガンは、鉄鋼材料の相変態解析に与える影響が大きく、当該材料特性データを生成できることは当該材料特性データを使用して相変態解析を行う上で有効である。

【0067】

また、上記材料特性データの生成方法では、ＴＴＴ線図を構成する材料特性データ（各種結晶組織の析出割合に関する温度および時間）に限らず、各種成分濃度に応じて変化する材料特性データを同様に生成できる。例えば、伝熱計算の材料特性データとして、熱伝導率、比熱、または密度を対象としてもよい。また、熱応力計算の材料特性データとして、ヤング率、ポアソン比、線膨張係数、初期降伏点、またはＳＳカーブ（相当塑性ひずみと降伏応力の曲線）を対象としてもよい。

【0068】

以上より、本発明の具体的な実施形態およびその変形例について説明したが、本発明は上記形態に限定されるものではなく、この発明の範囲内で種々変更して実施することができる。

【符号の説明】

【0069】

１００ 解析モデル
１０１ 底面
１０２ 上面
１０３ 側面

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】