L_(c9)合金晶界的微观结构影响应力腐蚀开裂的机理

研究了L_(c9)合金晶界的微观结构参数与应力腐蚀开裂的关系,以及晶界成分偏析。结果表明:随着时效程度的增加,晶界上 Mg向 MgZn_2 转移,粒子长大,粒子间距增加,晶界上固溶 Mg减小,晶界捕获H的能力减弱,应力腐蚀敏感性下降。

轴承钢Ⅰ型疲劳裂纹扩展机理的研究

用三点弯曲试样测定了不同方法冶炼的轴承钢疲劳裂纹的扩展规律,研究了微观组织参数和晶界偏析对裂纹扩展的影响。结果表明晶粒和碳化物大小及晶界化学性质是疲劳裂纹扩展的主要控制因素。此外,运用位错偶极子理论讨论了轴承钢疲劳裂纹的扩展机理。

ECAP细晶机制及对纯铝显微组织和力学性能的影响

采用 ECAP 方法和 3 种工艺路径,研究纯铝的显微组织和力学性能的变化。研究发现,对于φ-120°模具来说,在 3 种工艺路径中,路径 A 的晶粒细化效果最明显,其次为路径 Bc,路径 C;6 次 ECAP 后,采用路径 Bc 试样的显微组织由等轴晶组成,而采用路径 A 和路径 C 时试样的显微组织由拉长的纤维状晶粒组成,平均晶粒尺寸均能小于 1 μm。相应地,3种工艺路径提高强度的有效性依次为路径A,路径Bc,路径C,变形过程中σ0.2同晶粒尺寸的关系符合Hall-petch关系。ECAP 过程中纯铝的强化机制主要是细晶强化,并初步探讨了 ECAP 过程中细晶的形成机制。

ECAP制备的亚微米7050铝合金的力学性能和微观结构

采用等通道角挤压法 (ECAP法 )制备亚微米 70 5 0铝合金。为了提高合金的力学性能 ,在挤压过程中增加了固溶时效处理工艺 ,并对 70 5 0铝合金在不同处理工艺条件下的显微组织和力学性能的变化进行了研究。结果表明 :ECAP挤压后进行固溶和时效处理能明显提高合金的力学性能。退火态合金经过ECAP后 ,晶粒尺寸明显细化到亚微米级。将挤压一次的试样进行固溶处理和时效处理 ,合金的强度在 5 75MPa左右 ,而延伸率能达到2 5 .5 %左右 ;若经等通道角挤压过的试样在固溶处理后立即进行再次挤压 ,并配合时效处理 ,合金强度能迅速达到 6 16MPa ,延伸率为 16 .9%。

人工神经网络在材料设计中的应用

在实验数据的基础上，利用人工神经网络建立高Ｃｏ－ Ｎｉ 二次硬化钢的力学性能与合金成分及热处理温度对应关系的模型． 首次提出将五个材料力学性能指标及部分合金成分作为网络的输入，其它合金成分和热处理温度作为网络的输出，根据要求的力学性能设计材料的合金成分含量及热处理条件，获得了满意的结果，为高性能材料设计提供了一定的理论辅助手段．

遗传算法在无钴高强韧钢设计中的应用

提出一种利用残缺实验数据建立无钴高强韧钢力学性能与钢的合金成分及热处理条件关系模型的方法 ,依据该方法建立了人工神经网络模型 ,并应用遗传算法对无钴高强韧钢进行了优化设计 .实践表明所提出的方法是有效的 ,为研制新材料开辟了一条新途径 .

采用ECAP制备亚微晶铝合金及其力学性能

采用ECAP与热处理工艺相结合制备了亚微晶 70 5 0和 2 2 2 4铝合金 ,并研究了力学性能·结果发现 ,ECAP后进行固溶和时效处理 ,晶粒细化到 0 6 μm ;力学性能明显提高 ,70 5 0合金的抗拉强度σb 为 6 16MPa ,延伸率δ为 17% ,2 2 2 4合金的抗拉强度σb 为 6 18MPa ,延伸率δ为12 % 。

7050铝合金晶界偏析与应力腐蚀、腐蚀疲劳行为的研究

研究了不同时效状态的７０５０铝合金晶界偏析与应力腐蚀开裂及湿空气环境下疲劳裂纹扩展的关系，并采用修正的化学方法计算了晶界偏析对断裂应力的影响。结果表明：随着时效程度的增加，晶界上Ｍｇ偏析浓度减小，捕获Ｈ的能力减弱，晶界断裂应力的百分数随之下降，因而合金的抗应力腐蚀和腐蚀疲劳性能提高。

提高 BP 网络性能的一种方法

分析了ＢＰ网络在目标量的极值区存在较大误差的原因，提出了目标量扩展的数据标度化方法·检验结果表明，该方法不但可以消除目标量极值区的大误差现象、提高网络训练的收敛速度，而且还可以使网络具有外推预测功能，即同时提高了ＢＰ网络的训练性能和应用性能·

新型高强韧钢成分设计的经验公式

根据固体与分子经验电子理论 ,计算了 1 7组新型高强韧钢的实验数据所对应的结构形成因子S值 ,用其中 1 2组数据 ,建立了结构形成因子S与抗拉强度关系的经验公式 ,应用其余 5组数据进行检验 ,结果与实验数据基本吻合 ,其最大误差为 5 6% ·

氢致7175铝合金韧脆断裂转变行为

采用阴极渗氢和低应变速率拉伸等试验，研究了氢对不同时效状态７１７５铝合金力学性能的影响．结果表明，屈服应力、断裂强度及延伸率等均随充氢时间的延长而下降；且在相同充氢时间条件下。

快速凝固Al-Fe-V-Si合金弥散纳米相的价电子结构

计算与分析了快凝Al－Fe－V－Si合金弥散纳米相基本结构单元α-（AlFeSi）的空间构型、价电子结构以及键络键能研究表明，V原子替代Fe原子可使结构稳定性增强主要原因是V原子自身的键合能力（Fα。

颗粒弥散铝基纳米合金微结构与力学性能

本文对新型颗粒弥散铝基纳米晶薄带的微观结构、相转变和力学性能作了详细研究.结果表明，随着混合稀土（Mm）含量的增加，快凝al-Fe－V－Si合金α-al晶粒和弥散颗粒不断细化，形成颗粒弥散铝基纳米晶材料.稀土元素在快凝过程中促使亚稳相al8Fe4Mm的形成，抑制α－al13（Fe，V）3Si相的析出.含0.5％和1.0％Mm（原子分数）纳米合金在673K附近al8Fe4Mm转变为α－al13（Fe,V）3Si相.含1％Mm快凝合金形成很细的颗粒弥散纳米晶材料,其断裂强度和疲劳强度比微晶al-Fe－V－Si合金高出1倍，且具有更好的热稳定性.

人工神经网络在高强高韧钢优化研究中的应用

用人工神经网络方法对高合金高强高韧钢的性能优化问题进行了研究．并结合模拟退火算法对ＢＰ算法进行了改进，使得网络结构的选取、动量项系数α及学习率η的确定更加合理，提高了网络的学习效率，改善了预测精度．研究结果可用于高强高韧钢的成分设计及热处理工艺的优化．

新型高强高韧钢G99的超精细场研究

用Mossbauer谱学对新型高强高韧钢G99在不同温度回火后的超精细场变化进行了研究．用透射电镜和电子衍射分析了合金碳化物的析出．结果表明，G99钢中超精细场分布、碳化物和奥氏体量都随着回火温度的升高而变化主要是由于在回火过程中回火马氏体内Fe－Co，Fe-Ni近邻增多，Fe－Cr,Fe－Mo近邻减少，渗碳体的溶解与合金碳化物的析出以及残余奥氏体转变与逆转奥氏体的产生所致．合金碳化物的弥散析出和少量逆转奥氏体的产生以及Co，Ni原子在回火马氏体中的均匀分布是G99钢具有优良的强韧性配合的重要因素．

用人工神经网络模型研究微量元素对钢力学性能的影响

在实验数据的基础上 ,用人工神经网络建立高Co -Ni二次硬化钢的力学性能预测模型 ,根据网络的预测结果讨论了微量元素Nb、Ti对钢力学性能的影响 ,结果证明网络的预测同实验基本一致。可见人工神经网络在材料设计方面有广阔的应用前景 。

多变元非线性复杂系统的优化与模拟退火算法

为了解决高合金高强高韧钢的性能优化问题 ,以获得最佳的强度和韧性的配合 ,采用人工神经网络方法建立多变量与多目标函数之间的关系 ,并将MonteCarlo方法中的模拟退火算法与人工神经网络BP算法相结合 ,解决了这类复杂系统中多函数变量与多目标函数之间没有确定的解析关系因而无法进行直接优化的难题·解决了航天用高强高韧钢性能优化问题 ,并为解决多变元非线性复杂系统的优化问题提供了一种新的有效的方法·

快速凝固AlFe VSiNd纳米合金薄带时效过程

采用透射电镜和X射线衍射谱研究了快凝Al Fe V Si Nd弥散纳米晶合金薄带在时效处理过程中微结构变化 ,结果表明 :快凝Al Fe V Si Nd纳米晶合金微结构随热处理温度而变化 ,先是出现元素偏聚现象 ,而后 ,Al8Fe4Nd相开始溶解 ,同时α Al13(Fe,V) 3Si相开始析出·测量了时效处理前后样品的力学性能 ,出现类似传统铝合金时效硬化的现象·

材料机械性能预测及模拟退火算法优化

将人工神经网络用于建立高Ｃｏ－Ｎｉ二次硬化钢的性能预测模型．在此基础上，对此类钢合金含量改变时的性能进行了预测，并与实验结果相比较，获得了满意的结果．另外采用模拟退火算法对高Ｃｏ－Ｎｉ二次硬化钢的性能进行了多指标优化，从而为材料性能的优化研究探索了一条崭新的途径．

高强铝合金Mg偏析对晶界结合力和断裂应力的影响

提出了一个计算高强铝合金空位形成能的半径验公式。并用此公式和准化学方法分别计算了７０７５高强铝合金在不同时效状态下晶界的结合力和断裂应力下降百分数．结果表明：晶界结合力和晶界断裂应力随着晶界上Ｍｇ偏析浓度的增加而减小．这与应力腐蚀裂纹扩展速率的实验结果相一致．