Resumen de Metodología para contemplar tensiones residuales en componentes de acero tratados térmicamente por temple y revenido

Xuban Telleria Ariztimuño, Gurutz Cortabitarte Laucirica, Asier Iglesias Sánchez, Jon Ander Esnaola Ramos, Iñigo Llavori Osa, Manex Martinez Agirre, Done Ugarte Barrena, Eva Anglada Izaguirre, Maribel Arribas Telleria, Teresa Gutiérrez Seco

• español

  Actualmente, el acero se utiliza en diversos sectores como material estructural. Este tipo de aceros es sometido a tratamientos térmicos, temple y revenido principalmente, con el objetivo de modificar su microestructura y aumentar su resistencia mecánica. Sin embargo, las estrategias de enfriamiento empleadas hoy en día en la industria conllevan enfriamientos no uniformes de los componentes. Este hecho tiene un impacto directo en la generación de tensiones residuales y distorsiones en los componentes. Por lo tanto, es de vital importancia desarrollar una metodología numérica que permita predecir las propiedades mecánicas no homogéneas a lo largo del componente estructural y tensiones residuales generadas. De esta manera, esta metodología permite predecir las características no homogéneas de los componentes estructurales, para así poder contemplarlas en posteriores análisis de comportamiento en servicio

• English

  Steel is currently used in various sectors as a structural material. This type of steel is subjected to heat treatments, mainly quenching and annealing, with the aim of modifying its microstructure and increasing its mechanical strength. However, the cooling strategies used today in the industry lead to non-uniform cooling of the components. This has a direct impact on the generation of residual stresses and distortions in the components. Therefore, it is of vital importance to develop a numerical methodology to predict the non-homogeneous mechanical properties along the structural component, as well as the residual stresses generated. In this way, this methodology allows the non-homogeneous characteristics of the structural components to be predicted, so that they can be taken into account in subsequent in-service behaviour analyses