电感应再加热对低合金钢热轧组织影响的模拟

利用热模拟试验机Gleeble1500D研究了低合金钢变形后,冷却至一定温度进行电感应再加热后微观组织的变化情况.在不同冷却温度,以及淬火和正火两种热处理方式下,研究了再加热过程对微观组织的影响.结果表明:变形后再加热过程对淬火试样组织影响较大;冷却温度处于两相区时,电感应再加热过程能改善温度分布均匀性,影响铁素体相变过程和碳氮化物的析出行为,促进晶粒长大,能够有效地控制和改善淬火热处理钢材的微观组织和性能.     

均匀化退火对AZ31B镁合金组织与性能的影响

AZ31B镁合金铸态组织晶界处存在粗大的"骨骼"状Mg17Al12相以及凝固过程中产生的成分偏析,严重影响了铸锭的成形性能.为改善其成形性能,对铸态试样进行了均匀化退火试验,其保温温度为380,400,420 ℃以及保温时间为6,15,24 h.均匀化退火后Mg17Al12相呈细小的颗粒状分布在α-Mg基体上,枝晶偏析大部分得到消除,镁合金的塑性得到改善.根据均匀化退火后的组织与性能变化确定了最佳的退火工艺为400 ℃×15 h.     

1420Al—Li合金模锻件热处理新工艺及机理

采用正交法设计了 14 2 0Al-Li合金模锻件的热处理工艺方案 ,按设计方案进行了热处理试验和力学性能测试 ,并运用金相、透射电镜等手段研究了固溶温度、固溶时间、时效温度、时效时间影响14 2 0Al-Li合金模锻件强度和韧性的微观机制 ,获得了 14 2 0Al-Li合金模锻件的最佳热处理工艺制度。结果表明 :合金经 4 5 5℃× 170min固溶淬火 ,14 0℃× 12～ 16h时效工艺处理后 ,力学性能指标分别为σb≥ 4 93MPa ,σ0 .2 ≥ 398MPa ,σ≥ 12 9% ,达到最佳的强韧性效果。同时 ,对该合金的强韧化机理进行了探讨     

1420Al-Li合金高温塑性变形沿晶断裂行为分析

Al Li合金的工艺塑性较低 ,存在高温沿晶脆性断裂现象 ,其断裂机制至今国内外都未进行系统的研究。采用Gleeble 150 0热模拟试验机 ,对铸态 142 0Al Li合金在变形温度t为 350～ 4 50℃、应变速率 ε为 0 .0 1～ 10s- 1的条件下 ,进行了高温拉伸热模拟实验研究。在实验基础上 ,研究了 142 0Al Li合金的高温拉伸断裂行为。结果表明 ,随着变形温度和应变速率的提高 ,142 0Al Li合金高温拉伸断裂模式由典型的穿晶韧性断裂转变为沿晶脆性断裂。研究说明 ,氢是引起 142 0Al Li合金高温沿晶脆性断裂的根本原因 ,并对 142 0Al Li合金高温氢致断裂的机理进行了探讨 ,提出了“高温氢脆是由于动力和静力二者综合作用的结果”的观点 ,丰富和发展了氢脆理论。     

颗粒增强铝基复合材料的制备及热膨胀性能

以复合材料在电子封装方面的应用为目标,选择粒径大约为4μm的Al2O3、AlN和SiC颗粒,采用挤压铸造法方法制备了颗粒体积分数为40%的3种铝基复合材料。研究表明,所制备的复合材料组织致密,颗粒均匀分布。对比分析表明,复合材料的平均线膨胀系数(CTE)在11.51×10-6～18.62×10-6/K之间并随着加热温度的升高而增大。SiCp/2024复合材料的CTE实测值最低,AlNp/6061次之,Al2O3p/2024略高;Al2O3p/2024的实测值与Kerner模型预测值相符得较好,而AlNp/6061复合材料与ROM模型符合得较好,SiCp/2024复合材料的实测值介于Shapery模型的上下限之间。     

降低深冲用8011H18合金材料制耳率的研究

采用正交法设计了８０１１Ｈ１８状态合金的生产工艺方案，按设计方案进行了生产工艺试验和力学性能测试，并用金相方法分析了工艺过程微观结构的变化，找到了深冲用８０１１Ｈ１８状态合金的最佳生产工艺，其制耳率由５％降为２％左右，成品率由８６％提高达９６％左右，文中还对新生产工艺提高性能，降低制耳率的机理进行了探讨。     

改善锻铝合金强韧性的热处理工艺及机理研究

研究了改善１０号锻铝强韧性的热处理工艺,结果表明,合金经５００℃３００ｍｉｎ固溶淬火,１６７℃,６～１０ｈ时效工艺处理,达取最佳的强韧性效果,同时,对该合金的强韧化机理进行了探讨。     

热处理对2024铝合金组织和性能的影响

采用正交法设计了２０２４铝合金的热处理工艺方案,按设计方案进行了热处理试验和力学性能测试,同时测了淬火Ｃ－曲线,并运用金相、透射电镜等手段研究了固溶温度、淬火水温影响２０２４铝合金力学性能的微观机制,找到了２０２４铝合金的最佳热处理工艺制度。结果表明：合金经５００℃固溶１０－３０ｍｉｎ,转移时间小于１５ｓ,２５－７５℃水温淬火,自然时效９６ｈ,析出大量的与基体共格的ＧＰ区和Ｓ″ＳＨ ,ＷＧＱＱＲ     

基于参数优化的人工神经网络的AZ31镁合金力学性能预测模型

通过力学性能试验测定了不同退火条件下AZ31镁合金的抗拉强度、屈服强度和延伸率,并利用人工神经网络技术建立了对应力学性能的预测模型,其中对模型的优化采用了一种新方法,即参数全排列组合训练.结果表明,基于全排列训练得到的最优参数建立的网络模型具有优良的性能,比经传统试探法构建的模型具有更高的平均相关系数和更低的平均误差,因此能更准确地预测AZ31镁合金在不同退火条件后的力学性能.     

3104铝合金板材织构和制耳行为研究

采用金相显微镜 ,X -射线衍射技术和深冲试验等手段 ,研究了主要生产工艺因素对 310 4铝合金板材织构和制耳行为的影响。结果表明 ,采用适当高的温度大压下率热轧以及在中间退火前小压下率冷轧都可以增加其立方织构 { 10 0 }〈0 0 1〉组分 ,使成品板材中同时具有较强的立方织构 { 10 0 }〈0 0 1〉和变形织构 { 110 }〈112〉 ,深冲时出现 0°/ 90°和 4 5°方向共存的 8个小制耳 ,降低制耳率 ,减小各向异性。