Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2018. / Submitted by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2018-07-19T21:07:53Z No. of bitstreams: 1 2018_MatheusTabataSantos.pdf: 11241187 bytes, checksum: fbfeeba73f780241d74262ecca2afb5b (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2018-07-20T19:43:11Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2018_MatheusTabataSantos.pdf: 11241187 bytes, checksum: fbfeeba73f780241d74262ecca2afb5b (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-20T19:43:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2018_MatheusTabataSantos.pdf: 11241187 bytes, checksum: fbfeeba73f780241d74262ecca2afb5b (MD5) Previous issue date: 2018-07-19 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES). / O aço inoxidável martensítico ASTM A743 CA6NM é tipicamente utilizado na produção de turbinas hidroelétricas, devido a sua elevada resistência à cavitação. Essas turbinas são fabricadas em processos separados de fundição seguido de um tratamento térmico e de acabamento superficial com subsequente acoplamento por meio de um processo de soldagem, em que um material semelhante é utilizado, normalmente, o AWS 5.22 EC410NiMo. Uma vez que eles têm grandes espessuras, normalmente, a soldagem de reparo ocorre em vários passos, a fim de preencher a cavidade danificada. Após o processo de soldagem, normalmente em toda a turbina é feito um tratamento térmico final, que é realizado em grandes fornos para que seja possível atingir uma temperatura uniforme em toda as partes. Portanto, existem fortes fatores técnicos e econômicos que motivam o desenvolvimento de procedimentos de reparo sem tratamento térmico posterior à soldagem (TTPS), que garantam propriedades mecânicas aceitáveis e boa performance estrutural. O objetivo principal desse trabalho é analisar as propriedades térmicas, mecânicas e microestruturais desses materiais soldados pelo processo GMAW em múltiplos passos com controle das temperaturas de pré-aquecimento (TPA) e interpasse (TI), estabelecendo procedimentos de otimização no processo de reparo das pás das turbinas hidráulicas, evitando o TTPS. Para tal, por meio de dados obtidos de estudos prévios das temperaturas de transformação martensítica (Ms e Mf), foram definidos 5 conjuntos de temperaturas para análise: Amostra 1: TPA: 100ºC e TI: 150ºC; Amostra 2: TPA: 150ºC e TI: 150ºC; Amostra 3: TPA: 200ºC e TI: 150ºC; Amostra 4: TPA: 180ºC e TI: 180ºC; e Amostra 5: TPA: 200ºC e TI: 200ºC. Após a soldagem com esses parâmetros, foram realizadas investigações microestruturais (laser confocal e eletrônica de varredura), levantamento de composição química dos metais (espectrometria de fluorescência de raios-X), difratometria de raios-X (DRX) para análise das fases constituintes de várias regiões, calorimetria diferencial de varredura (DSC) para conhecimento dos dados da transformação martensítica em atmosfera inerte, avaliação da energia envolvida na soldagem (aporte térmico) e acompanhamento dos sucessivos ciclos térmicos envolvidos na soldagem, atuantes em cada passe de solda. A microestrutura predominante em grande parte das regiões analisadas é martensítica com morfologia em ripas, típicas em aços inox com baixo teor de carbono. Ferrita ẟ e austenita retida foram evidenciadas em determinadas regiões. Outras fases em menor proporção apareceram. Os valores de Ms e Mf foram coerentes com a literatura e justificaram os valores escolhidos para TPA e TI. Os valores de dureza e microdureza para determinadas regiões foram interessantes, ficando abaixo do estipulado pela norma. O aporte térmico calculado resultou em valores baixos comparados a outras pesquisas, reduzindo o custo de reparo e não influenciando na redução da tenacidade do material. A amostra 2, de TPA e TI igual a 150ºC proporcionaram os melhores resultados, possibilitando a execução do reparo de pás de turbina sem TTPS. / The martensitic stainless steel ASTM A743 CA6NM is typically used in the production of hydroelectric turbines, due to their high resistance to cavitation. These turbines are manufactured in separate processes of casting followed by a heat treatment and surface finish with subsequent engagement by means of a welding process, in which a similar material is usually used, the AWS 5.22 EC410NiMo. Since they have large thicknesses, typically the repair welding is carried out in several layers in order to fill the damaged cavity. After the welding process, usually the whole turbine runner is subjected to a final heat treatment, which is carried out in large furnaces thus providing a means of achieving a uniform temperature in all parts. Therefore, there are strong technical and economic factors that motivated the development of repair procedures without post welding heat treatment (PWHT), to ensure acceptable mechanical properties and good structural performance. The main objective of this study is to analyze the thermal, mechanical and microstructural properties of these materials welded by the GMAW process in multiple steps with control of the preheating temperature (PHT) and interpass temperature (IT), establishing optimization procedures in the repair process of hydraulic turbine blades, avoiding TTPS. For this, through data obtained from previous studies of the martensitic transformation temperatures (Ms and Mf), 5 sets of temperatures were defined for analysis: Sample 1: PHT: 100°C and IT: 150°C; Sample 2: PHT: 150°C and IT: 150°C; Sample 3: PHT: 200°C and IT: 150°C; Sample 4: PHT: 180°C and IT: 180°C; and Sample 5: PHT: 200°C and IT: 200°C. After welding with these parameters, microstructural investigations (confocal laser and scanning electron), chemical composition of the metals (X-ray fluorescence spectrometry), X-ray diffractometry (XRD) to analyze the constituent phases of several regions, differential scanning calorimetry (DSC) to know the data of the martensitic transformation in inert atmosphere, evaluation of the energy involved in the welding (thermal input) and monitoring the successive thermal cycles involved in the welding, acting on each welding pass. The predominant microstructure in most of the analyzed regions is martensitic with lath morphology, typical in stainless steels with low carbon content. ẟ Ferrite and retained austenite were observed in certain regions. Other phases in lower proportions appeared. The values of Ms and Mf were consistent with the literature and justified the values chosen for PHT and IT. The hardness and microhardness values for certain regions were interesting, being below the standard stipulated value. The calculated thermal input resulted in low values compared to other researches, reducing the cost of repair and not influencing in the reduction of the tenacity of the material. Sample 2, of PHT and IT equal to 150ºC provided the best results, allowing the execution of the repair of turbine blades without TTPS.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:27:15Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2008-09-05Bitstream added on 2014-06-13T20:55:57Z : No. of bitstreams: 1 almeida_fcl_me_ilha.pdf: 3597520 bytes, checksum: 3503cdbcd54e460db80583534b7d06dd (MD5) / Neste trabalho se apresenta uma técnica de redução de dados para monitoração e diagnóstico automático de grupos geradores hidroelétricos com base na análise de vibrações, utilizando redes neurais artificiais. Os sinais de vibração são processados numericamente para se obter um espectro normalizado com no máximo doze freqüências, especialmente determinadas para cada máquina em particular, de tal forma a torná-lo representativo da condição da máquina. A definição das bandas de freqüência a serem usadas no processamento desse espectro especial é feita para cada equipamento a ser monitorado com auxílio de um ambiente computacional desenvolvido e apresentado neste trabalho. Um programa protótipo de monitoração baseado nestas técnicas foi desenvolvido e é apresentado com uso de exemplos de aplicação. / In this work a data reduction technique based on vibration analysis that can be applied to both monitoring and automatic diagnosis of rotating machineries together with use of neural networks is presented. Vibration signals are processed to obtain a normalized spectrum with up to 12 frequency bands that should be defined for each particular machine. In this manner this special spectrum can become representative of the machine’s working condition. The definition of the spectrum’s bands that will be used in data processing is carried out for each machine by use of a computational environment that has been developed. This environment is also shown in this work. A prototype monitoring program based in this technique also has been developed and its application is highlighted with examples.