里氏硬度测量装置的制造方法
【技术领域】
[0001 ]本实用新型涉及硬度测量技术领域，具体是一种硬度测量装置。
【背景技术】
[0002] 硬度是评定金属材料力学性能最常用的指标之一。硬度的实质是材料抵抗另一较 硬材料压入的能力。硬度检测是评价金属力学性能最迅速、最经济、最简单的一种试验方 法。硬度检测的主要目的就是测定材料的适用性，或材料为使用目的所进行的特殊硬化或 软化处理的效果。对于被检测材料而言，硬度是代表着在一定压头和试验力作用下所反映 出的弹性、塑性、强度、韧性及磨损抗力等多种物理量的综合性能。由于通过硬度试验可以 反映金属材料在不同的化学成分、组织结构和热处理工艺条件下性能的差异，因此硬度试 验广泛应用于金属性能的检验、监督热处理工艺质量和新材料的研制。金属硬度检测主要 有两类试验方法。一类是静态试验方法，这类方法试验力的施加是缓慢而无冲击的。硬度的 测定主要决定于压痕的深度、压痕投影面积或压痕凹印面积的大小。静态试验方法包括布 氏、洛氏、维氏、努氏、韦氏、巴氏等。其中布、洛、维三种试验方法是应用最广的，它们是金属 硬度检测的主要试验方法。另一类试验方法是动态试验法，这类方法试验力的施加是动态 的和冲击性的，这里包括肖氏和里氏硬度试验法。动态试验法主要用于大型的，不可移动工 件的硬度检测。
[0003] 里氏硬度值测量前，应对钢材表面进行打磨处理，可用钢锉或角磨机等设备打磨 构件表面，除去表面锈斑、油漆，再分别用粗、细砂纸打磨构件表面，直至露出金属光泽。打 磨区域不应小于30 X60mm2。
[0004] 打磨后用粗糙度测量仪测量打磨面的粗糙度值，测量不应少于5次，取其平均值， 每次读数精确至〇. Ο?μπι，测试表面粗糙度应小于1.6μπι。
[0005] 1)硬度测定前，应用里氏硬度计所带标准块对仪器进行校准，安装调整好仪器，在 标准块测定硬度，当相邻两点读数小于12HL时，方可开始测定。
[0006] 2)硬度测试时，应按以下程序进行：
[0007] a)向下推动加载套或用其他方式锁住冲击体；
[0008] b)将冲击装置支撑环紧压在试样表面上，冲击方向应与测试面垂直；
[0009] C)平稳地按动冲击装置释放钮；
[0010] d)读取硬度示值。
[0011] 测点在测区范围内均匀分布，任意两压痕中心之间距离应大于3~4mm，任一压痕 中心距试样边缘距离不小于5mm。同一测点只能测试一次。每一测区应测试9个值，每一测点 的里氏硬度值精确至1。数据分散不应超过平均值的± 15HL。
[0012] 文献1中为了让实验结果更贴近现场检测结果，考虑到在钢结构现场进行无损检 测时，"钢结构及其构件厚度一般都超过5mm，重量一般都超过2kg，所以未对试样进行耦 合"。参照文献1进行了检测，具体实验方法为:把样品机加工成2cmX300cm的试样，将试样 表面用磨床磨平，表面粗糙度Ra不大于Ι.Ομπι，把试样夹持在台虎钳上用EQU0TIP3便携里氏 硬度仪进行检测。每个试样测试9个值，剔除2个最大值和2个最小值，取余下的5个检测结果 的平均值。检测用样品是用备样加工的，共152件试样。
[0013] 里氏硬度实验结果与屈服强度对应关系的散点图如图1所示，里氏硬度实验结果 与抗拉强度对应关系的散点图如图2所示。
[0014] 按照最小二乘法原理，利用SPSS软件对检测结果分别进行线性回归、乘幂回归、指 数回归和二次方回归，回归结果见表1和表2。
[0015] 表1模型汇总和参数估计值
[0016] 因变量:屈服强度Mpa 「00171
[0018]自变量为里氏硬度HLD夹持。
[0019]表2模型汇总和参数估计值
[0020]因变量:抗拉强度Ma
[0021]
[0023] 自变量为里氏硬度HLD夹持。
[0024] 从表1和2中可以看出，里氏硬度检测结果与强度的相关性较低，这与文献1的检测 的结论相差较大。EQU0TIP3便携里氏硬度仪说明书指出："洛氏单位的转换误差一般不超过 ±2HR，HB和HV单位的转换误差一般不超过±10%"。我们将各样品的检测值与其维氏硬度 检测结果换算的里氏硬度值进行了比较，只有5个样品检测结果的相对偏差大于10%，与说 明书所指出的基本一致，但我们发现不同厚度试样的里氏硬度检测值与换算值之间出现了 系统性的偏差(见表3和图3)，总体上厚度越小，检测值越高。在检测过程中我们就发现，夹 持力的大小对检测结果有较大的影响，夹持力越小，检测值越低、数据的离散性越大，实验 中很难把握一个合适的夹持程度，为了使得各试样的夹持力一致，我们在夹持过程中以实 验台的一个脚稍微抬起作为衡量夹持程度的依据。然而各个试样的厚度是不一样的，同样 的夹持力对薄试样的来说相对较大，对厚试样来说相对较小，这可能是造成系统性偏差的 原因。
[0025] 表3板厚与换算偏差
[0026]
[0027]我们将检测数据按照图中的曲线进行修正，重新进行了拟合。修正后的里氏硬度 与抗拉强度关系的散点图如图4所示，修正后的里氏硬度与屈服强度关系的散点图如图5所 不。
[0028]按照最小二乘法原理，利用SPSS软件对检测结果分别进行线性回归、乘幂回归、指 数回归和二次方回归，回归结果见表3和表4。
[0029]表3模型汇总和参数估计值 [0030]因变量：屈服强度Mpa
[0031]
[0032] 自变量为里氏硬度HLD修正。
[0033]表4模型汇总和参数估计值 [0034]因变量:抗拉强度Ma [0035]
[0036] 自变量为里氏硬度HLD修正。
[0037] 从表3和表4中可以看出，修正后的检测数据与强度的相关性有了较大的提高，但 与现有文献的检测结果仍相差较大。文献2也进行了同样的实验，我们将文献2中用GetData Graph Digitizer软件提取数据后重新用SPSS进行回归分析见图6,回归拟合优度最好的是 二次方回归模型，拟合优度为〇. 330,回归分析结果与文献1的回归分析结果相差也较大。
[0038] 从文献2中可以看到，文献2的试验样品来自于四家钢厂，四家钢厂的实验数据分 别单独进行回归分析可以得到较好的四条回归曲线，但四条回归曲线相差很大。设想如果 文献2的实验样品来自另外四家钢厂或者样品数量分配上做些改变，很可能会得出另外一 条截然不同的回归曲线。我们的样品是从全省12个城市的钢结构生产企业收集的，很可能 来自于十几家甚至几十家钢铁企业。各样品的化学成分和晶粒度级别相差较大，说明各钢 材生产厂家的生产工艺和工艺水平相差很大，这可能就是回归分析中拟合优度较低的原 因。这也与文献2的研究结果是一致:对于相同的里氏硬度值，不同钢厂所得钢材的抗拉强 度值是不同的，对于生产规模大、乳制工艺好的大型钢铁企业，在相同的里氏硬度下，其对 应的抗拉强度值明显偏高。
[0039]实验中发现采用夹持的方式进行检测，得到的检测数据会受到试样厚度、宽度和 夹持力大小的影响，由于实验的样品宽度不同，夹持力大小不同，造成了检测结果出现了较 大的差异。我们还注意到试样厚度、宽度和夹持力大小给实验结果带来的影响并不是完全 的线性关系，很难给出统一的修正方法，这样检测得到硬度检测数据与真实值相差较大，而 且现场检测结果与实验室检测结果还有一定偏差，即使采取一定修正措施，但多重偏差会 给回归公式的可靠性带来较大影响，所以我们认为采用夹持方式进行检测并不是一个恰当 的检测方式。
[0040] 规范规定，对于厚度大于5mm的试样，选用D形冲击装置时，重量2~5kg的须固定或 夹持，重量大于5kg的须稳定放置。但我们在实际检