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基于双亚点阵模型,计算了两种不同铌含量的高钢级管线钢在不同温度下Nb、Ti和Al的析出量,测定了不同加热温度和保温时间下奥氏体晶粒尺寸,建立两种钢奥氏体晶粒长大模型.发现Nb含量增加提高了其全固溶温度,并且温降过程中Nb析出量显著增多,在晶界两边析出的细小碳氮化物对奥氏体晶粒长大有显著的阴碍作用.高铌钢加热温度为1250℃时奥氏体晶粒显著粗化,预测模型也不同于1050~1200℃的模型,但相同保温温度下晶粒尺寸明显小于低铌实验钢.通过数据拟合计算出高铌钢的长大激活能远远高于低铌钢,再次证明高Nb的管线钢在1200℃以下能够有效地细化奥氏体晶粒,预测模型与实验值吻合较好
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建立了非规范正交曲线坐标系下DC-EAES-LF炉电弧电渣加热过程三维数学模型,并进行联立耦合求解:速度场计算使用了矢性流函数方程和涡量输运方程;湍流模型采用引入Rechardson浮力修正项的k-ε双方程模型;温度场用非定常能量输运方程描述.现场测量的温度场与预报结果基本一致
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采用耦合数值求解的方法,计算并分析了LF精炼炉盖内气体流动的速度分布状态以及液面附近惰性气体氩(Ar)的流动行为和分布.结果表明:露弧加热期和埋弧加热期炉盖的合理抽气压力分别为-200~-250 Pa和-120 Pa;底吹氩气量过小不能在液面上部弥散,而增大到20~50 m3·h-1,在液面附近弥散且流动分布状态相似,有利于液面附近惰性气氛的保持;液面距钢包上边缘的距离增大,氩气在液面上部回旋的区域扩大,可防止钢液增[N]或[O]
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通过改变保温温度和保温时间研究了DP590级双相钢奥氏体晶粒长大行为,并探讨了加热速率对各温度下初始晶粒尺寸的影响规律.初始晶粒尺寸随着加热速率增加而不断降低,并最终趋于定值;奥氏体晶粒尺寸随保温时间的延长不断增大并最终趋于不变.采用Sellars晶粒长大模型对实验数据进行拟合,为避免处理方法不同造成的处理结果偏差,提出了一种新的实验数据处理方法,并建立了双相钢初始晶粒尺寸模型和晶粒长大模型.所得模型参数更加合理可靠,计算结果与实验结果吻合很好
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本章主要阐明钢在加热或冷却过程中的相变规律。热处理的实质是把金属 材料在固态下加热到预定的温度,保温预定的时间,然后以预定的方式冷却下来,通过这 样一个工艺过程,改变金属材料内部的组织结构,从而使工件的性能发生预期的变化。热 处理的目的在于改变工件的性能,即改善金属材料的工艺性能,提高金属材料的使用性能 金属材料在热处理过程中,会发生一系列的组织变化,这些转变具有严格的规律性
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输入轴是汽车变速器中重要零件,针对其特殊结构提出一火加热和轧锻结合的塑性复合加工工艺,即采用圆柱坯料只进行一次加热,依次采用楔横轧和锻造工艺加工塑性成形输入轴.本文分别设计楔横轧和锻造模具,并进行相关实验.在锻造工艺中轴部圆角采用挤压方案成形,避免其出现折叠缺陷.阶梯轴作为两步工艺的中间产品,其在复合工艺过程中起到承上启下的作用,分别对阶梯轴锥角和轴长进行实验与分析,确定参数的最佳选取范围,并最终通过复合工艺加工成形输入轴.输入轴齿形填充饱满,各部分无缺陷
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本文介绍了我国自行设计和制造的第一台真空脱气、电磁搅拌和电弧加热多功能的炉外精炼炉。结合工艺讨论了炉外精炼过程中的几个理论问题:关于真空下碳脱氧的问题;关于搅拌和去除夹杂的关系问题;关于精炼过程中加热的必要性问题。通过在北京钢厂精炼炉上百余炉的实验数据证明,炉外精炼对改善钢的质量、提高钢的产量和降低钢的成本等方面具有明显的效果
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介绍逐步熔融加工的原理,即向非诱导性的成形模内连续提供诱导性的颗粒或粉末状的原材料,利用高频加热使模内的材料熔化并保持一个较窄的区域,通过成形模与加热源的相对移动,使材料自下而上逐步地熔融和凝固,达到一次成形的目的。此外还介绍了它适用范围宽,及制品的优良的物理和力学性能等优点
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将氧气高炉分为高温区、固体炉料区和煤气加热区三个区域,并分析了各区域的物理约束和化学约束条件.在物料平衡和能量平衡的基础上,建立了氧气高炉多区域约束性数学模型.理论分析和计算结果表明:多区域约束性数学模型可以弥补全炉热平衡的不足,反映热量在不同区域的利用价值;固体炉料区受间接还原反应和热平衡的约束,随着金属化率的升高,需要循环煤气量逐渐增大;当金属化率很高时,在高温区和固体炉料区满足热平衡条件下,虽然计算得到的燃料比很低,但煤气加热区煤气量不能实现平衡
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研究了热镀锌用高强TRIP钢的退火工艺对性能的影响和组织演变规律.结果表明:实验用钢可获得780.00MPa以上的抗拉强度和24.00%以上的断后延伸率;两相区加热温度和贝氏体保温时间对钢的力学性能具有显著影响,两相区加热温度为850℃,贝氏体保温时间为30s时,实验用钢能获得最佳的综合力学性能;在贝氏体中温相变后,仍有部分亚稳奥氏体(碳含量较低)在后续冷却过程中发生马氏体相变,从而导致钢退火后的微观组织由铁素体、贝氏体、残余奥氏体和马氏体组成
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