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分别对SiC颗粒进行高温氧化、酸洗和高温氧化后再酸洗等表面处理,采用粉末冶金工艺制备了SiC颗粒增强的6066Al基复合材料。金相显微照片、扫描电镜照片和室温拉伸性能分析结果表明:采用氧化和酸洗表面处理工艺能使SiC颗粒产生明显钝化,且随着氧化时间的延长,钝化效果提高,SiC颗粒分布更均匀;随着氧化时间的延长,复合材料的抗拉强度σb和断裂韧性K1C提高,且酸洗态的性能优于相应氧化态的性能;6066Al基复合材料的力学性能除与SiC颗粒分布的均匀程度有关外,还与颗粒的形状以及复合材料的界面状况有关。 相似文献
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直接还原回收有价金属处理不锈钢冶炼粉尘过程中,锌在冶炼系统中不断循环积聚,可从收尘系统中分离出高含锌粉尘,然后采用CO在等离子炉中选择性还原回收锌.作者研究了反应温度、粉尘给料速度、粉尘给料量与还原剂CO量比等对锌还原挥发率的影响,建立了还原过程的数学模型.研究结果表明还原温度对粉尘中锌的还原影响很大,升高温度有利于锌的还原,但当温度超过1 228.2 ℃时,进一步升高温度不会明显提高锌的还原率,高的锌还原率的获得还应通过降低给料速度和控制给料比来实现;在1 400 ℃,给料速度为50 g/min,给料比为4.5∶1时,锌还原率可达99.98%;ZnFe2O4在高温下可分解,在还原过程进行前将粉尘中ZnFe2O4分解可显著提高锌的还原挥发率. 相似文献
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纳米钨合金粉末常压烧结的致密化和晶粒长大 总被引:3,自引:1,他引:2
高密度合金由于具有密度和强度高、延性好等一系列优异的性能,在军工上被用作动能穿甲弹材料.纳米材料被认为是21世纪应用前景非常广阔的新型材料,采用纳米粉末可望大大细化钨合金晶粒,显著提高合金的强度、延性和硬度等力学性能,因而是制备新型高强韧高密度钨合金的很重要的研究方向.作者采用机械合金化(MA)工艺制备了纳米钨合金复合粉末,研究了纳米钨合金粉末在常压氢气气氛中的烧结致密化和在烧结过程中的W晶粒长大行为.同时,指出了在液相烧结时存在的问题,即W晶粒加速重排、产生晶粒聚集与合并,迅速发生W晶粒长大,在较短时间内液相烧结时,W晶粒尺寸又长大到接近传统高密度合金水平.研究结果表明,MA纳米粉末促进了致密化,使致密化温度降低100~200℃;在一般固相烧结温度时可以得到晶粒粒径为3~5μm的细晶高强度合金. 相似文献
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借助于多相、多成分系统中平衡计算的计算机辅助手段,提出了QSL炼铅过程的计算机模型.利用该模型,可快速地、有效地、经济地分析了QSL炼铅法在工业上得不到弃渣而失败的根本原因,同时,利用该模型对直接炼铅的操作条件进行鉴定和优化,为开发炼铅新方法和最佳冶炼操作条件提供决策依据 相似文献
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硫化砷渣的碱性浸出及浸出动力学 总被引:2,自引:0,他引:2
采用氢氧化钠溶液浸出硫化砷渣,使As与Cu和Bi等金属有效分离,有利于硫化砷渣的综合利用。对氢氧化钠浸出硫化砷渣动力学进行探讨。研究结果表明:当反应温度为90℃,固液比为1:6,反应时间为1.5h,NaOH与As2S3的摩尔比为7.2:1时,氢氧化钠浸出硫化砷渣,砷浸出率达到95.90%,铜浸出率仅为0.087%;经过氢氧化钠浸出,渣中Cu和Bi质量分数分别从10.90%和1.85%增加到50.00%和10.63%,Cu和Bi得到高度富集;溶液中As2S3与NaOH反应为收缩未反应芯扩散控制,其表观活化能为3.682kJ/mol。 相似文献
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热分解含氨草酸钴复盐制备纤维状多孔钴粉 总被引:1,自引:0,他引:1
以氨为配位剂,通过配位沉淀法制备纤维状钴粉复杂前驱体,并采用XRD,IR,SEM和TGA/DTA研究前驱体粉末的物相、成分与形貌,系统考察前驱体粉末热分解过程中热分解条件如热分解气氛、热分解温度、热分解时间和升温速率对金属钻粉形貌、粒度和比表面积的影响.研究结果表明:在Co(Ⅱ)-C2042——NH3-NH4+-H2O反应体系中得到的前驱体为含氨草酸钴复盐,形貌为纤维状,氨与钴离子配合并生成含氨草酸钴复盐是纤维状形貌形成的内在机制,它是通过含NH3基配合物以链状结构连接[(NH3)M-OX-M(NH3)]2+生长基元以轴向取向连生形成一维形貌;在弱还原性气氛、热分解时间为30~60 min、升温速率为15~20 K/min、热分解温度为623~723 K条件下,热分解含氨草酸钴复盐粉末可以制备比表面积为10.44 m2·g-1的纤维状多孔金属钴粉,其孔结构为两端开放的管状毛细孔且多为中孔. 相似文献
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提出了第VA族元素砷、锑和铋在铜熔炼过程中分配行为的数学模型,该模型借助多相、多成分体系中化学平衡计算法,对冶炼过程中铜及伴生元素的分配行为进行了数学描述。 相似文献
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针对铅锌烧结过程异常复杂的实际情况,提出了一种既可保证预测精度又满足配料计算对数据完备性要求的铅锌烧结块成分预测智能集成模型.该模型综合了机理与多种智能建模方法的优点,对于正常生产情况(即数据完备区),通过模糊分类/组合以及神经网络NN分段描述方法建立了成分预测的监督式分布神经网络模型;对于异常或不常用工况(即数据不完备区),通过专家经验规则修正部分假定或统计参数方式建立经验机理模型;采用串、并联形式将2种模型有机结合,并通过专家推理进行集成协调与更新修正,形成智能集成模型,实现成分可靠、准确的在线预测.在实际生产中运用该模型,烧结块铅、锌成分预测的相对误差分别为1.51%和0.41%. 相似文献