置氢改性钛合金扩散连接机理研究

利用置氢技术改善TC4钛合金的扩散连接性,优化扩散连接工艺参数。在Gleeble1500D热模拟机上,采用固态置氢技术进行了不同氢含量的置氢TC4钛合金的真空扩散连接试验;采用扫描电镜对界面孔洞弥合率和界面组织形貌进行了分析。结果表明:由于氢的扩散系数大,可显著提高置氢TC4钛合金的扩散系数,降低α+β→β相转变温度,稳定合金中β相,促进晶界扩散,提高晶界活性,使材料热加工变形得到改善;当置氢钛合金中氢的质量分数为0.25%、扩散连接温度为840℃、压力为15 MPa、保温时间为60 min时,界面结合良好,此时焊接区无扩散孔洞,钛合金基体组织仍为等轴α+β双相组织,且晶粒无明显长大。     

铝锰β—黄铜超塑性成形后的组织和性能

本文研究了超塑性成形对材料组织和性能的影响及后续的热处理工艺。大晶粒铝锰β—黄铜的超塑性挤压成形有利于亚晶的生成,使组织碎化,机械性能降低。成形后在525℃保温2小时的退火,有利于消除成形过程中造成的微观结构缺陷,通过再结晶使组织趋向稳定,机械性能得到恢复。     

钢的连续冷却转变图的预测研究进展

对钢的连续冷却转变图的预测方法进行了综述,指出：物理模拟法根据相变理论建立物理模型,然后进行数值计算,它具有坚实的理论基础;Scheil法根据等温转变图推算连续冷却转变图;统计方法包括经验公式法和人工神经网络法,它们不考虑问题的物理意义,只根据实验数据本身进行预测。几种方法各有所长,但也都存在一些不足,在实际工作中应综合使用。     

用人工神经网络分析Ni含量对新型空冷贝氏体钢CCT图的定量影响

用人工神经网络模型分析了Ni含量对新型空冷贝氏体钢的连续冷却转变(CCT)图的定量影响.首先测试了神经网络模型的预测性能,对几种新型空冷贝氏体钢CCT图的预测结果和实测结果的比较说明我们设计的ANN模型具有较高的预测精度和可靠性.然后用人工神经网络模型分析了Ni含量对CCT图的定量影响.结果表明,Ni含量增加会使钢的奥氏体形成温度下降,推迟高温转变、中温转变和马氏体转变.人工神经网络模型的计算结果与材料科学理论相符.