回火温度对新型冷作模具钢显微组织和性能的影响

由于莱氏体钢中含有大量的碳化物,常用的AISID2冷作磨具钢具有很高的耐磨性,但由此而易于崩裂且不易锻造及线切割加工。为此,调整其成分和热处理工艺而开发了一种新型模具钢(实验钢)。采用金相显微镜、硬度计及冲击实验机研究了回火温度对该新型钢显微组织硬度和冲击韧性的影响。结果表明,在1050℃淬火及500℃回火处理时,实验钢与D2钢相比所含碳化物较少且颗粒尺寸较小,而且在各种回火温度下其冲击韧性和硬度均高于D2钢。例如经500℃回火处理,其硬度与冲击韧性分别为HRC64和45J/cm2·由于排除了其中的粗大又不均匀的碳化物,实验钢组织大为改善,由此而消除了在使用中的崩裂失效现象并延长了使用寿命·     

硬质合金-45钢双金属复合耐磨材料冲击韧性研究

采用镶铸工艺制备了硬质合金-45钢双金属复合耐磨材料。用光学金相显微镜和冲击试验研究了双金属材料的显微组织和冲击韧性。结果表明：硬质合金-45钢双金属复合耐磨材料结合层硬度过渡均匀，冲击韧性是普通硬质合金的5-6倍。     

电弧超声对09MnNiDR钢焊接接头冲击性能的影响

通过调制电弧激发出超声并应用于09M nN iDR钢的埋弧自动焊过程。采用常规焊接工艺参数,并加入不同频率的电弧超声进行焊接工艺评定。金相分析表明,在电弧超声作用下,焊缝结晶组织明显细化,焊缝区针状铁素体增加。冲击实验表明,接头的低温冲击韧性提高。尤其是在50 kH z超声作用下,-70℃下焊缝区和热影响区冲击韧性值较未加入超声时均提高了近50%,相应的断口扫描电子显微镜(SEM)分析表明接头由解理断裂转变为韧性断裂。电弧超声还可降低接头对焊接热输入的敏感性,提高生产效率。实验证明电弧超声是提高低温钢焊接接头性能的一种有效的方法。     

钙对45钢显微组织及冲击韧性的影响

用端淬法研究了微量钙对４５钢淬透性的影响，以及对正火态，调质态及淬火低温回火态的显微组织和室温冲击韧性的影响；用俄歇能谱（ＡＥＳ）分析了沿晶断口表面钙的含量，结果表明，微钙钢的淬透性稍低于无钙钢；微钙钢的奥氏体晶粒粗化、珠光体片层间距显著增大，３种热处理状态下的室温冲击韧性均有所降低。这些现象与中碳合金钢中所得结果有明显不同。根据钙在奥氏体晶界的偏聚现象及其与其他元素的偏聚互作用理论，对此进行了讨     

Si，Cu，Mo对奥贝球铁组织和性能的影响

本文研究了Ｓｉ，Ｃｕ，Ｍｏ对奥－贝球铁残余奥氏体含量、冲击韧性以及断裂方式的作用，发现不同元素存在着明确而各不相同的影响规律，含Ｓｉ量（２．７～３．０）％，Ｃｕ合金化程度较大；Ｍｏ合金化程度较小时，残余奥氏体量和冲击韧性较高，球铁呈韧性断裂。含Ｍｏ量较高时合金倾向于沿晶断裂，最后，结合等温淬火参数，本文给出了冲击韧性和抗拉强度的逐步回归数学模型。     

大电流MAG焊焊缝金属的冲击韧性

探讨大电流MAG焊焊缝金属的冲击韧性.对在4种不同工艺条件下运用大电流MAG焊得到的焊缝金属进行低温冲击试验.试验结果表明,采用不同的焊接材料和不同的焊接参数,试样的冲击韧性差别较大.通过化学成分分析和光学显微镜观察得出:当焊缝金属的C、Si、Ti含量过大时,会产生脆而粗大的贝氏体组织,韧性较差;当C、Si、Ti含量适中时,焊缝金属中出现细小的针状铁素体,低温冲击韧性很好.     

聚苯乙烯/碳纳米管复合材料的力学性能与结构

研究了聚苯乙烯／碳纳米管复合材料的力学性能，探讨了该材料的微观结构与性能之间的关系，结果表明，在碳纳米管加入量为1.0%时，复合材料的拉伸强度和冲击韧性较高，综合性能达到最佳，此时，碳纳米管在基体中呈纳米级分布，而且碳纳米管对苯乙烯的聚合过程没有阻碍作用。     

残余奥氏体的形态和分布对9SiCr工具钢强韧性的影响

本文研究了残余奥氏体对Si-Cr钢(含碳量0.9％)的冲击韧性的影响,发现深冷处理后残余奥氏体呈透镜状或膜状并沿马氏体边界分布,多冲周次N值可以提高,模具寿命也可以增加3倍以上。在深冷处理过程中残余奥氏体转变成针状马氏体,而且块状残余奥氏体被针状马氏体分割,使残余奥氏体细化。9SiCr钢经不同时间深冷处理,其冲击韧性差别很大。     

低中碳合金结构钢深冷处理试验研究

本文对25MnV、40C_r等合金结构钢进行深冷处理,深冷处理后冲击韧性均得到不同程度的提高。回火温度越低、冲击韧性值提高幅度越大,表明钢的基体组织过饱和度是影响深冷处理强韧比效果的重要因素。     

焊接热影响区韧性因子人工神经网络模型

焊接热影响区的韧性指标是考虑焊接质量时经常涉及到的因素．本文将焊接热影响区的冲击韧性值做为韧性因子的内容，采用人工神经网络方法，以１５ＭｎＶＮ，９２１Ａ，１４ＭｎＭｏＮｂＢ和１８ＭｎＭｏＮｂ４种低合金高强钢的冲击韧性值为依据，建立了焊接热影响区韧性因子的人工神经网络模型．它利用原始的实验数据建立模型，不作任何假设；同时，模型具有较好的学习功能