Evaluation of Hydrogen Embrittlement Effect on Mechanical Strength of Modern Martensitic High-Strength Steels - Experimental Analysis and Artificial Neural Network-based Prediction
Loading...
URL
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
School of Engineering |
Doctoral thesis (article-based)
| Defence date: 2024-02-09
Unless otherwise stated, all rights belong to the author. You may download, display and print this publication for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Authors
Date
Major/Subject
Mcode
Degree programme
Language
en
Pages
98 + app. 60
Series
Aalto University publication series DOCTORAL THESES, 16/2024
Abstract
Hydrogen embrittlement (HE) is a challenge affecting several engineering materials, with a significant impact on steels, targeting critical components in high-value industrial applications. To better understand the HE phenomenon and its impact on the mechanical performance of newly developed martensitic steels, this dissertation focuses on the following three key issues: (i) enhancement of experimental conditions for the accurate measurement of hydrogen concentration (CH) in metalic materials, (ii) assessment of the mechanical strength of steels under different hydrogenation and mechanical loading conditions, and (iii) a new artificial neural network (ANN)-based tool, applied initially to investigate the relationship between the hydrogen thermal desorption spectroscopy (TDS) and steel's susceptibility to H-induced damage, is further developed to predict the relation between CH and mechanical strength at failure, with reduced requisite experimental testing. A specimen cooling system was developed and integrated with the air-lock in a TDS apparatus with the objective of enhancing the accuracy of CH measurements in the studied steels. The application of the new specimen cooling system, enabling temperatures down to 213˚K, proved to provide a significant improvement in CH measurement, allowing more accurate analysis of obtained thermal desorption spectra, valuable for H-trapping analysis. The H-uptake and mechanical performance of four martensitic steel grades with varying prior austenite grain (PAG) morphology were studied by monotonic uniaxial tensile testing and TDS in different H-charging conditions. The results demonstrate that the H-uptake under the same Hcharging conditions, without external mechanical loading, does not vary between the steels. However, a variation in H-uptake was evident with external mechanical loading. This variation does not directly depend on, or correlate with the different PAG morphology. Furthermore, the results showed that CH in the steel has a greater influence on the H-enhanced creep rates leading to failure, than the magnitude of the applied loads, during constant load mechanical testing conditions. The developed dense ANN tools, encompassing three different models, were evaluated for the prediction of steel's susceptibility to HE and CH responsible for the H-induced failure with an approximate accuracy of about 98%. Enhancing the ANN models with training data may yield a powerful tool for the HE characterization of steels. This can be done with a reduced dependency on time-consuming experimental testing with hazardous and complex apparatus.Vetyhauraus (VH) vaikuttaa haitallisesti useisiin insinöörimateriaaleihin, ja erityisesti sillä on merkittävä haitallinen vaikutus teräksiin korkean arvon teollisuuden kriittisissä sovelluksissa. Tämän väitöskirjan tavoitteena on lisätä ymmärrystä VH-ilmiöstä ja sen vaikutuksesta uusien martensiittisten terästen mekaaniseen suorituskykyyn, keskittyen seuraaviin kolmeen avainkysymykseen: (i) kokeellisten olosuhteiden parantaminen vetykonsentraation (CH) tarkkaan mittaamiseen, (ii) mekaanisen lujuuden arviointiin eri vetyhauraus- ja mekaanisen kuormituksen olosuhteissa ja (iii) uuden tekoälypohjaisen neuroverkkotyökalun kehittäminen, joka soveltuu aluksi tutkimaan vetytermisen desorptiospektroskopian (TDS) ja vedyn teräkselle aiheuttaman vahinkoalttiuden välistä suhdetta, ja jota edelleen kehitetään ennustamaan vetykonsentraation (CH) ja mekaanisen lujuuden välistä suhdetta mahdollistaen pienemmän määrän kokeellisia testejä. Kokeellisen tarkkuuden parantamiseksi vetyhaurastumistutkimuksissa tutkituissa teräksissä kehitettiin näytekappaleen jäähdytysjärjestelmä, joka integroitiin TDS-laitteiston ilmalukkoon. Uusi näytekappaleen jäähdytysjärjestelmä, joka mahdollistaa lämpötilan laskemisen 213˚K:een asti, osoittautui merkittäväksi parannukseksi CH-mittauksissa, mahdollistaen tarkemman analyysin saaduista termisistä desorptiospektreistä, jotka ovat arvokkaita vetyä sitovia mikrorakenteellisiä ansoja koskevassa analyysissä. Neljän martensiittisen teräslajin vedynsitomiskykyä ja mekaanista suorituskykyä, joissa oli vaihteleva aiempien austeniittirakeiden (PAG) morfologia, tutkittiin yksiaksiaalisen vetokokeen ja TDS:n avulla eri vetyvarausolosuhteissa. Tulokset osoittavat, että vedyn sitoutuminen teräkseen samanlaisissa vetyvarausolosuhteissa, ilman ulkoista mekaanista kuormitusta, ei vaihtele terästen välillä. Vedyn sitoutumisen teräkseen havaittiin kuitenkin vaihtelevan ulkoisesta mekaanisesta kuormituksesta riippuen. Tämä vaihtelu ei suoraan riipu tai korreloi terästen eri PAG-morfologian kanssa. Lisäksi tulokset osoittivat, että vetykonsentraatiolla (CH) teräksessä on suurempi vaikutus vedyn tehostamaan vikaantumiseen johtavaan virumisnopeuteen kuin mekaanisella kuormituksella testattaessa teräksiä vakiokuormituksen alaisina. Kehitetyillä tiheillä neuroverkkotyökaluilla, jotka käsittävät kolme erilaista mallia, arvioitiin teräksen vetyhaurastumisalttiuden ja vedyn aiheuttaman vikaantumisen kriittisen vetykonsentraation (CH) ennustamiseksi teräksessä noin 98%:n tarkkuudella. Neuroverkkomallien parantaminen koulutusaineistolla voi tuottaa tehokkaan työkalun terästen vetyhaurauden määrittelmiseen. Tämä voidaan tehdä pienemmällä määrällä aikaa vieviä kokeellisia testejä vaarallisilla ja monimutkaisilla laitteistoilla.Description
Supervising professor
Vilaça, Pedro, Prof., Aalto University, Department of Mechanical Engineering, FinlandThesis advisor
Malitckii, Evgenii, Dr., Aalto University, Department of Mechanical Engineering, FinlandYagodzinskyy, Yuriy, Dr., Aalto University, Department of Mechanical Engineering, Finland
Other note
Parts
-
[Publication 1]: Fangnon, Eric, Evgenii Malitckii, Yuriy Yagodzinskyy, and Pedro Vilaça. "Improved accuracy of thermal desorption spectroscopy by specimen cooling during measurement of hydrogen concentration in a highstrength steel." Materials 13, no. 5 (2020): 1252-1262.
Full text in Acris/Aaltodoc: https://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-202004092782DOI: 10.3390/ma13051252 View at publisher
-
[Publication 2]: Fangnon, Eric, Yuriy Yagodzinskyy, Evgenii Malictki, Saara Mehtonen, Esa Virolainen, and Pedro Vilaça. "Determination of critical hydrogen concentration and its effect on the mechanical performance of 2200 MPa and 600 HBW martensitic ultra-high-strength steel." Metals 11, no. 6 (2021): 984-1000.
Full text in Acris/Aaltodoc: https://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-202107017876DOI: 10.3390/met11060984 View at publisher
-
[Publication 3]: Malitckii, Evgenii, Eric Fangnon, and Pedro Vilaça. "Study of correlation between the steels susceptibility to hydrogen embrittlement and hydrogen thermal desorption spectroscopy using artificial neural network."Neural Computing and Applications 32 (2020): 14995-15006.
Full text in Acris/Aaltodoc: https://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-202010235958DOI: 10.1007/s00521-020-04853-3 View at publisher
-
[Publication 4]: Fangnon, Eric, Evgenii Malitckii, Renata Latypova, and Pedro Vilaça. "Prediction of hydrogen concentration responsible for hydrogeninduced mechanical failure in martensitic high-strength steels." International Journal of Hydrogen Energy 48, no. 14 (2023): 5718-5730.
Full text in Acris/Aaltodoc: https://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-202302202156DOI: 10.1016/j.ijhydene.2022.11.151 View at publisher