基于人工神经网络的超级马氏体不锈钢淬火力学性能预测

利用人工神经网络(ANN)方法建立了超级马氏体不锈钢(SMSS)淬火工艺参数与力学性能的预测模型。模型输入单元为淬火温度、保温时间和冷却方式,输出单元为抗拉强度、屈服强度和伸长率;网络为3-9-3结构,动量因子为0.2,采用提前终止法与Levenberg-Marquardt算法相结合训练网络,以实验结果验证网络的可靠性。预测结果表明,抗拉强度、屈服强度和伸长率相对误差绝对值的最大值分别为2.2050%、1.4393%和8.4211%。该模型可为SMSS热处理工艺制定提供参考依据。

转速对水下搅拌摩擦焊接铝合金组织性能的影响

采用水下搅拌摩擦焊接技术(SFSW)对2024-T4铝合金板材进行连接,研究了转速对SFSW接头焊核区析出相形貌和显微硬度的影响。结果表明:循环水冷具有明显的瞬时快冷作用,SFSW接头焊核区S-Al2CuMg相在热循环作用下发生析出长大。随着转速的提高,析出相的数量逐渐增多,且尺寸增大。S相粗化是导致焊核区显微硬度随转速增大而降低的主要原因。

氰化提金尾渣矿物特性与热性质研究

对金精矿焙烧预处理氰化进行了矿物特性与热性质研究,由光谱半定量分析、化学分析、X衍射分析、物相分析等方法确定尾渣中主要化学组成、矿物组成及铁的物相等,由热损失-微分热损失-差示扫描量热法联用分析尾渣的热性质。结果表明,提金尾渣除了氧化铁、二氧化硅等主要组元外,还含有一定的金、银、铅等有价元素,回收价值极高。为尾渣磨矿、磁化焙烧、磁选工艺的选择以及综合利用提供了理论基础。

42CrMoA曲轴钢中CaO-SiO_2-Al_2O_3系夹杂物的塑性化控制

为了减少42CrMoA曲轴钢精炼过程中CaO-SiO2-Al2O3系夹杂物对其基体损伤的影响,利用Factsage软件计算了42CrMoA曲轴钢中CaO-SiO2-Al2O3系低熔点夹杂物的成分,并根据钢液-夹杂物,钢液-精炼渣之间的平衡,计算分析了CaO-SiO2-Al2O3系夹杂物控制在塑性区域内所需的钢液成分及对精炼渣的要求。结果表明:CaO-SiO2-Al2O3系夹杂物存在两个变形良好的控制区域。区域1对应的精炼渣成分由于碱度过低在生产中受到极大限制,区域2要求的精炼渣成分往往会发生偏离。建议向精炼渣中配加适量的CaF2和MgO,以将CaO-SiO2-Al2O3三元系夹杂物转变为四元或多元系夹杂物。

转炉冶炼过程回硫分析与控制

通过现场试验和理论计算,对Q345R钢在转炉冶炼中的回硫现象进行了分析。结果表明:入炉原料、转炉渣碱度、铁水脱硫残渣和转炉留渣等对回硫都有一定的影响。在相同冶炼工艺条件下,入炉原料硫含量高是造成Q345R钢冶炼过程回硫的主要原因,控制辅料和铁水带入硫是降低钢水终点硫含量的重要手段。在此基础上,提出了Q345R钢冶炼过程中减少回硫的控制方法及措施。

超低碳13Cr-5Ni-2Mo马氏体不锈钢热变形行为及本构关系

利用Gleeble-3800热模拟试验机对超低碳13Cr-5Ni-2Mo马氏体不锈钢进行单道次高温压缩试验,研究其在900～1 200℃、0.1～50s-1条件下的热变形行为,并讨论了不同变形条件下的微观组织演变规律;基于Sellars双曲正弦模型构建了超低碳13Cr-5Ni-2Mo马氏体不锈钢的高温流变应力本构方程。研究结果表明,变形温度越高、应变速率越低,则流变应力越小,峰值应变也越小,微观组织由动态回复型向动态再结晶型转变,并且晶粒逐渐长大、粗化。在高温区变形,随着应变速率的升高,动态再结晶晶粒明显细化。所建立的本构方程具有较高的精确度,能反映超低碳13Cr-5Ni-2Mo马氏体不锈钢的高温变形力学行为,可为热加工数值模拟研究提供参考。