超细晶铁素体钢的力学性能及成形性能研究

采用形变强化铁素体相变超细晶轧制工艺,获得了750MPa级超细晶铁素体钢板,其超细晶铁素体体积比高达93%,晶粒尺寸仅为1μm,并具有优异的成形性能。对超细晶铁素体钢组织的精细分析发现,因铁素体晶界随晶粒超细化而减薄,使得其晶界对材料的力学性能具有双重影响,一方面,屈服强度随着晶界总长度的增加而提高;另一方面,又因晶界减薄而降低。研究表明,超细晶铁素体钢的组织性能关系虽然与霍尔-佩奇关系相吻合,但存在较大偏差,主要表现为斜率显著下降。文章对斜率下降的原因进行了机理分析。

基于形态特征的钢中析出相自动分类方法

为探明钢中不同形态及粒径的析出相粒子对钢的力学性能影响规律,需对其进行精确统计。为此,文章提出了一种基于形态特征和神经网络进行析出相自动分类统计的方法。该方法首先对目标图像进行预处理并提取目标粒子6个形态特征构成特征矢量以详细描述目标。然后利用BP神经网络建立粒子特征矢量与粒子形态的映射关系,继而实现对各种形态析出相粒子的自动分类统计。实验结果表明,该方法对诸如粒子团聚、粒子空洞及毛刺等缺陷目标具有很好的处理效果,可高效、便捷地进行析出相的自动分类,为钢中析出相的定量微观分析提供了可靠依据,而且具有很好的普适性。

V、Nb与变形条件对含钒微合金钢形变强化相变的影响

为探明钢中微合金元素(V、Nb)与变形条件对含钒钢形变强化相变的影响规律,为制备含钒超细晶粒钢提供理论依据,通过对含钒钢进行形变强化相变热模拟试验,分析得出V、Nb的影响为:固溶V、Nb不利于形变强化铁素体相变的进行;V(C,N)、V-Nb(C,N)可以在多道次变形中沉淀析出,成为铁素体的异质形核核心,同时析出相对晶界及亚结构的钉扎作用使铁素体晶粒细化。研究表明,多道次变形时,道次间隔时间越短,温度越低,则累积的有效变形量越大,钢的形变强化相变越易进行,含钒钢超细晶铁素体体积分数越大。

纳米级析出相对微合金钢组织超细化的影响

为探明纳米级析出相对微合金钢组织超细化的影响,通过对含钒钢进行形变强化相变热模拟试验,分析V(C,N)纳米相在试验钢中的析出特点,并研究了V(C,N)纳米相对增加晶内铁素体的作用。结果表明:在奥氏体晶界、亚晶界、位错等析出的纳米相都能增加晶内铁素体,在奥氏体中析出的纳米相因其异质形核作用亦能增加晶内铁素体,且纳米析出相的粒径与超细晶铁素体体积比及晶粒尺寸有着显著的线性关系。

抗性消声器插入损失的有限元法的探讨

插入损失作为消声器的主要评价指标,优点是比较直观、实用。不过插入损失往往不仅决定于消声器本身的性能,而且与系统总体装置的情况密切相关。插入损失对消声器性能的预测比传递损失更接近实际情况。应用四端子网络法与有限元相结合法对有连接管的抗性消声器的插入损失进行计算,说明了一维波动理论在消声器性能方面的缺陷。建立了简单抗性消声器的插入损失测量的试验模型,用直接模拟试验的方法,获得消声器的插入损失。结果表明,四端子法计算得到的加连接管的消声器插入损失与直接模拟试验方法所得的结果吻合良好。

预回复退火2099铝锂合金挤压材的组织和位错强化

2099铝锂合金具有低密度、高比强度、高比刚度以及优良的超塑成型性和耐腐蚀性能等优点,因而被广泛应用于航空航天及武器装备制造领域。本文采用硬度与电导率测试、X射线衍射(XRD)仪显微分析、电子背散射衍射(EBSD)等方法,研究了在固溶处理前进行预回复退火处理对2099铝锂合金挤压材组织和位错强化的影响。实验结果表明:250℃/24 h+300℃/6 h+350℃/6 h+400℃/6 h的预回复退火工艺可以有效地细化合金晶粒(合金晶粒平均尺寸由5.004μm下降到4.775μm),提高合金的硬度和导电率(硬度由HV171.46提高到HV175.13,导电率由16.24%ICAS提高到16.44%ICAS),降低合金内的晶格应变、位错等晶体缺陷(位错密度由0.8284×1014降低到0.4530×1014m-2),同时也降低位错对强度的贡献(位错对强度的贡献由49.705 MPa降低到36.754 MPa)。2099铝合金晶粒细小,合金中小角度晶界比例较高,其再结晶抗力较高,预回复处理对其具有一定的抑制再结晶和强化作用,但不是很明显。

合金钢析出相的分析及预测模型

为了充分发挥钢中析出相的晶内形核细晶作用,以便优化热模拟工艺,对合金钢热模拟试验组织中的析出相进行了分析及预测。研究了合金钢热模拟试验工艺参数,包括化学成分、变形温度、变形量以及保温时间等与析出相粒径、形态与分布之间关系,并建立了相应的映射关系,在此基础上建立了合金钢析出相分析及预测模型。应用L-M算法对该神经网络模型的权值进行了优化,从而克服了神经网络训练速度慢、容易陷入极小局域和全局搜索能力弱等缺点,提高了神经网络的预测精度。通过实例验证表明,改进后的神经网络对合金钢析出相粒径的预测精度达到93%以上,对合金钢析出相形态的预测精度达到90%以上。