硅橡胶在固体火箭发动机中的应用研究综述

综述了国内外对硅橡胶在固体火箭发动机中作绝热包覆材料所进行的应用研究，强调了硅橡胶的优点以及应用中要注意解决的几个关键技术。     

轧制过程中不均匀变形分佈和温度分佈的数值解模型

本文基于“流动近似理论”,用差分法综合求解金属塑性变形粘性流动的力平衡方程、质量守恒及热平衡方程,从而得出轧制过程中金属各点不均匀变形、各点温度分佈的数值解预报模型。由于差分法计算时间大大小于有限元法的计算时间,因此提供了求解在线控制模型的可能性。     

深拉筒形制品用冷轧钼板的力学性能与显微结构分析

冷轧钼板各向异性是造成深拉筒形制品成材率低的基本原因.本文研究的两次交又轧制工艺制取的钼板明显减少了力学性能的各向异性,并且呈现形变软化现象,研究表明是由于{111}面织构增多及显微结构、位错组态变化的结果.生产证明该工艺已取得较好的经济效益.     

基于LMI方法的轧机主传动系统机电振动H∞控制

为了抑制机电振动,保证对干扰有良好的动态抑制作用且无静态扰动误差,针对轧机主传动系统,建立了基于模型匹配二自由度系统的状态空间模型,并将轧机主传动系统机电振动控制设计问题归结为标准的H∞控制问题;用线性矩阵不等式法得到输出反馈H∞控制器,以保证系统的鲁棒性.仿真研究结果表明,该方法有效改善了轧机主传动系统的跟踪性能,抑制了系统的机电振动现象,同时减小了轧制负荷扰动引起的动态速降.     

模糊小脑模型神经网络在多辊冷连轧机轧制力预报模型中的应用

针对宽带钢多辊冷连轧机组特点,为提高轧制力的预报精度,在结合传统轧制压力模型的基础上把模糊算法和神经网络有机结合,设计出基于模糊小脑模型神经网络的多辊冷连轧机轧制力预报模型.通过对传统轧制力模型计算值、小脑模型预报计算值与实测值进行对比分析可知,基于模糊小脑模型神经网络的多辊冷连轧机轧制力预报模型具有较高的计算精度,更适合于多辊轧机在线计算机过程控制的应用,满足现场在线生产的要求,取得良好的板形板厚控制效果.     

800 MPa级双相组织低屈强比钢厚板研究

对基本成分为Fe-0.1C-Mo的微合金HSLA钢进行了变化轧制与冷却参数的试验,分析了钢的组织形貌及微观结构;研究了变形和冷却参数与钢的屈强比、缺口冲击功、延伸率等的关系.结果表明:通过对轧制、冷却工艺的组合与变化,实现对钢的强度、塑性、屈强比的控制;抗拉强度800 MPa级的厚钢板,其屈强比控制在0.75以下,低温冲击韧性良好.钢的组织主要由针状铁素体和马氏体两相组成.     

TiO2包覆阵列碳纳米管的制备与表征

用常压化学气相沉积(APCVD)技术, 在同一反应器中, 不同温度下连续反应, 依次进行碳纳米管阵列的制备、空气氧化净化和二氧化钛纳米颗粒的包覆, 得到了外壁包覆二氧化钛纳米颗粒的阵列碳纳米管. 用扫描电子显微镜、X射线能量色散谱、X射线衍射仪、透射电子显微镜对制得的样品进行表征. 结果表明, 碳纳米管外壁包覆的纳米二氧化钛平均粒径11.5 nm.     

轧制工艺对CSP线热轧汽车用高强钢板组织特征的影响

研究了薄板坯连铸连轧(CSP)工艺生产高强度汽车用大梁板的工艺控制参数与力学性能和显微组织间的关系.根据柔性工艺控制的指导思想,在珠钢电炉CSP流程下实现了生产不同级别高强度钢板的柔性轧制工艺.利用扫描电镜和透射电镜研究了其组织和强度差异产生的原因.研究表明,钢板最终组织为多边形铁素体和少量珠光体组成,平均铁索体晶粒尺寸约为3.7～5.6μm;当降低卷取温度,部分渗碳体已破碎成细小的碳化物粒子分布于铁素体基体上,钢板中有少量贝氏体出现.     

神经网络辨识方法及其在轧钢控制中的应用

利用人工神经网络的辨识理论和方法,进行轧制过程数学模型参数的在线辨识与修正.首先对轧制压力模型和温度模型进行分析,得到适于应用神经网络进行辨识和修正的轧制模型函数形式,选择并比较最速下降、递推最小二乘及共轭梯度训练算法,实现了离线的和在线的仿真与应用.仿真结果表明,将人工神经网络应用于轧钢过程的轧制模型辨识可以大大提高模型预报精度.     

采用平辊实现自由程序轧制最优横移方案新方法

在轧制宽带钢之后轧制窄带钢的轧制次序将会导致宽度方向板厚波动,出现浪形的缺陷·为了防止这些缺陷,对国内某厂2050mm热连轧机组前5机架采用CVC工作辊,而F6、F7机架采用了平工作辊轧制·考虑到横移位置与辊缝轮廓形状之间的关系,开发了适合于平工作辊的最优横移新方式,使得在板带和工作辊的接触区形成光滑的辊缝形状,从而实现自由程序·并将最优横移新方法应用到国内某厂2050mm热连轧机的改造中,取得了满意的效果·