利用热模拟实验机模拟了中板控制轧制工业生产工艺,测定了一种钒微合金化船体结构钢经不同温度多道次变形后的动态CCT曲线,讨论了终轧温度和冷却速度对组织、γ/α相变及CCT曲线的影响.结果表明:随终轧温度的降低,实验钢的动态CCT曲线整体向左上方移动,获得铁素体+珠光体组织的冷却速度范围变宽;随冷却速度的增加,γ/α相变开始温度Ar3逐渐降低,贝氏体相变开始温度Bs以抛物线形式变化;铁素体晶粒随终轧温度降低或冷速的增加而细化

第一节 弹性 金属的应力-应变曲线 弹性变形 弹性模量的物理意义 第二节 晶体的塑性变形 单晶体的塑性变形 多晶体的塑性变形 合金的塑性变形 塑性变形对材料组织和性能的影响 第二节 晶体的塑性变形 单晶体的塑性变形 多晶体的塑性变形 多晶体变形的特点 细晶强化及其机理 合金的塑性变形 单相固溶体合金的塑性变形 多相合金的塑形变形 冷变形金属的组织与性能 第三节 冷变形金属的回复和再结晶 冷变形金属加热时的组织和性能变化 冷变形金属的回复 冷变形金属的再结晶 再结晶后的晶粒长大 第四节 金属的热变形、动态回复与再结晶 金属的热变形 金属的蠕变 金属的超塑性 第五节 陶瓷晶体的变形 THE DEFORMATION OF CERAMIC CRYSTAL 变形特点 影响变形的主要因素 第六节 高分子材料的变形 POLYMER MATERIALS 热塑性塑料的变形 热固性塑料的变形

一、冷冲压基本工序 二、金属塑性变形基础知识 三、冷冲压材料 四、冷冲压设备

在悬浮熔炼装置上采用玻璃包熔的净化处理工艺,可使Nd-Fe-B-Si合金熔体获得凝固前的深过冷,实验结果表明:随着过冷度的增加,枝晶形态由树枝晶向胞晶转变,并且是突发性的;该合金获得最大无量纲过冷度θ≥0.3。用X射线衍射分析表明;在深过冷Nd-Fe-B-Si合金的凝固组织中存在着亚稳相

对含有不同碳、锰、硅的16Mn钢进行了控轧控冷实验,测定了各项力学性能,对其主要组织参量铁素体晶粒平均直径(dF)及珠光体百分数(Pe%)进行了定量金相分析,进行了各项力学性能对16Mn钢中各元素含量和二主要组织参量的多元线性逐步回归分析,获得控轧控冷16Mn钢各项力学性能与钢的化学成分和组织参量之间定量关系的数字表达式。根据数学表达式所提供的信息,参照二组织参量对钢的化学成分和控轧控冷工艺参数的多元线性回归方程,探讨了控轧控冷16Mn钢的强韧化机制

作者比较了Fe80B20非晶合金薄带在冷轧变形前后的x射线衍射图谱,冷轧变形使该合金衍射图谱第一峰的峰值稍向小角度方向移动,并使这一峰的宽度稍有增加。作者编制了测定非晶物质RDF的计算机程序,并测定了Fe80B20非晶合金冷轧前后的曲线。在我们实验精度的范围内,未能观察到该合金冷轧前后RDF曲线的变化

针对熔融气化炉冷煤气成分含量,提出了基于熵权模糊C均值聚类和偏最小二乘的COREX冷煤气成分预测方法.建模过程中首先根据料单中各种原料的单耗量,利用熵权模糊C均值聚类的方法将料单聚类成若干种料单类别,然后针对不同的料单类别,利用偏最小二乘法分别建立冷煤气成分预测模型.对宝钢COREX-1#炉实际生产数据验证结果表明:该方法可以有效地建立COREX冷煤气成分预测模型,具有较好的预测精度

采用热膨胀仪测试研究了Q450NQR1钢连铸坯5℃·min-1及20℃·min-1冷却速率下的线性热膨胀(ΔL/L0)和热膨胀系数随温度的变化规律.在此基础上,建立了一种基于平均原子体积的相体积计算模型,量化研究了奥氏体相变过程中各相体积分数的变化规律,并在将计算结果与显微组织观察结果对比分析基础上,讨论了连铸冷却速率对铸坯奥氏体相变过程的影响.结果表明:该计算模型可以较为准确地描述铸坯的奥氏体相变过程,适用于多相连续析出相变;随着冷却速率的增大,铸坯热膨胀曲线中对应于铁素体和珠光体析出的两个变化峰向低温区移动,峰值明显增大;冷却速率由5℃·min-1上升至20℃·min-1时,铁素体及珠光体起始析出温度分别降低约32℃和37℃,最终体积分数分别由0.894和0.106变为0.945和0.055

采用常规铸造和分段式倾斜板过流冷却铸造工艺制备Al-22Si-2Fe-xMn合金，研究表明：过流冷却制备工艺能够改善初生Si形貌及尺寸，但对针状富Fe相作用有限.利用扫描电镜、X射线衍射及透射电镜等手段分析过流冷却条件下Mn元素添加对富Fe相晶体结构的影响，通过摩擦磨损实验研究不同Mn/Fe质量比的过共晶Al-Si合金的硬度及耐磨损性能.结果表明：随着过流冷却铸造过共晶Al-Si合金中Mn/Fe质量比增加，合金中四方结构的长针状富Fe相逐渐减少直至基本消失，当Mn/Fe质量比为0.7时，富Fe相主要为六方结构的块状或鱼骨状α-Al15（Fe，Mn）3Si2相，此时，合金耐磨性较未添加Mn元素时有所提升，磨损机制以磨料磨损方式为主

引入以三次勒让德多项式表达的基本板形模式,并采用基于最小二乘原理的回归分析方法建立了板形模式识别模型.对某厂2180 mm CVC(continuously variable crown)超宽带钢冷连轧机和1550 mm UCM(universal crown mill)普通宽带钢冷连轧机的板形进行了识别与对比,结果表明对超宽带钢轧机板形而言,引入三次基本板形模式识别出的主要板形缺陷为\OS(operating side)单侧肋浪加DS(driving side)单边浪\,未引入为\四分之一浪\;对普通宽带钢轧板形,识别结果均为\中浪\,验证了在超宽带钢冷连轧机板形模式识别中引入三次基本板形模式的必要性,并讨论了此模型在超宽带钢冷连轧机板形缺陷分析及非对称板形控制方面的应用价值