论述37SiMn2MoV调质齿轮轮齿弯曲疲劳强度的可靠性试验研究,该试验是在英国制造的EMR-1603型电磁谐振疲劳试验机上进行的,分4个应力级,每个应力级的试验样本不少于6个。在试验数据基础上,拟合出R-S-N曲线及方程,最后求得不同可靠度下37SiMn2MoV调质齿轮轮齿的弯曲疲劳强度极限

利用SAM,XPS和SEM技术,研究含铈的铁-18铬合金的氧化膜的形貌特征,测定每间隔数个纳米的不同深度的氧化层的组分,分析它的结构状态.动态分析结果,获得了铬向外迁移、改变氧化膜成分和结构、以及铈向界面扩散和偏聚的试验数据.根据结果进一步探讨了添加微量元素林对合金元素铬在氧化过程中扩散的影响

用光学显微镜、电子显微镜、图像仪、X射线衍射相分析、热差分析等综合方法,研究了WC-(Ni-Fe)系合金,在WC含量(质量分数为6%~38%)范围内的伪二元系相图特征.同时研究了WC在γ相中的最高溶解度和室温溶解度数据.结果表明,WC-(Ni-Fe)伪二元系相图仍属于典型的二元共晶型相图,γ相中的溶解度随温度而变化,共晶温度下最大溶解度(质量分数)为11.2%,室温时最大溶解度为9.01%

在压力为5.2~5.7GPa,温度为1100~1300℃,保温保压时间为15min的条件下,对添加有Y2O3、Al2O3助剂的α-Si3N4微粉进行了高温高压烧结实验,以探索α-Si3N4的相变.对样品进行了X射线衍射、扫描显微观察及密度测量.实验结果表明,α→β相转变开始于1100~1200℃之间,其相转变程度随温度、压力的升高均有所提高,在5.7GPa/1300℃时,发生完全的相转变.相转变完成的烧结样品由长柱状β-Si3N4晶粒组成,晶粒间相互交错,结构均匀致密,断面有明显的晶粒拔出现象.根据实验数据拟合了大致的两相相界方程,并讨论了相关的相变机制

针对滚动轴承故障精密诊断的需要,采用小波包分析方法提取了滚动轴承故障的特征信号,通过小波包分析将高频信号分解到8个频带中,以频带能量作为识别故障的特征向量,应用RBF径向基神经网络建立了从特征向量到故障模式之间的映射,现场采集的数据分析表明,采用小波包和神经网络相结合的方法可以比较准确地识别滚动轴承的故障

基于最优分类线的概念,提出了一种新的模式识别分类器构建方法——判别域界面几何法.该方法利用BP神经网络的高度非线性,将模式类样本数据从高维输入空间映射至二维判别域空间后,采用多边形中轴提取方法,构造模式类间隙多边形的中轴线,延伸至整个二维判别域空间,生成模式类决策边界.以铁路货车车轮用双列圆锥滚子轴承的故障诊断为例,介绍了判别域界面几何法的应用过程.结果表明,判别域界面几何法能在二维判别域空间上给出各不同故障模式类之间明确的界限,这就给操作者直观判断故障模式类别提供了条件

以连续定向凝固柱状晶组织BFe10-1-1合金在应变速率为0.01~10s-1和变形温度为25~500℃条件下的压缩试验所得实测数据为基础,采用自适应神经网络模糊推理系统(ANFIS)方法,建立了连续柱状晶组织BFe10-1-1合金压缩变形真应力与变形温度、应变速率和真应变关系的预测模型.结果表明:ANFIS模型预测的流变应力值与试验值之间的平均误差为0.75%,均方根误差为2.13,相关系数为0.9996,很好地反映了实际变形过程的特征,而在相同情况下采用传统回归模型预测的平均误差为6.28%,表明ANFIS模型具有优良的预测精度

运用差示扫描量热法、采用XRD检测等手段探讨研究了Fe-Ni-O-C体系中Fe、Ni的还原行为,样品主要包括NiO+C、Fe2O3+C、NiFe2O4+C、NiO+Fe2O3+C和Ni+Fe2O3+C等5种体系.结果表明:NiO+Fe2O3体系中由于NiFe2O4及Fe-Ni合金的生成使得该体系被还原的反应开始温度高于纯NiO,且最大反应速率对应的温度及还原反应结束温度均高于纯NiO但低于纯Fe2O3物质;相对于NiO+Fe2O3,NiFe2O4被C还原的开始及结束温度均更高,且还原速率更小;Fe2O3被C还原可分为三个阶段,金属Ni的存在能够明显促进铁氧化物的还原,主要是促进了Fe的各种氧化物形式(Fe2O3、Fe3O4和FeO)直接向金属Fe形式的转换;数据显示C还原NiFe2O4的过程也基本可分为三个阶段,不同阶段中产物的形态和种类均存在一定差别

通过现有热力学数据计算证明,一般的工作真空度67Pa对含碳量大于0.2%、铝含量大于0.025%的钢种进行VD精炼时,钢中的溶解氧含量受碳含量的控制.由于钢中硫含量与溶解氧含量存在确定关系,硫含量亦受碳含量和真空度的控制.计算也证明,提高真空度和搅拌速度可以降低溶解氧含量,为脱硫提供了热力学和动力学条件,有利于真空处理过程的脱硫反应.计算结果得到生产实际结果证实

分析了IF钢冶炼过程中渣对钢液中[Al]、[Ti]的氧化机理,在此基础上提出了IF钢加铝脱氧后全氧的预测模型.结果表明,熔渣中(FeO)、(MnO)对钢液的二次氧化存在两种方式.当氧化物在渣中的传质是反应限制性环节时,反应发生在渣/钢界面,生成的脱氧产物分布在渣/钢界面,此时渣的氧化性随时间呈指数下降;当脱氧元素在钢中传质是反应限制性环节时,反应发生在钢液内部.对某厂RH精炼渣的数据作回归得到RH加铝后渣的氧化性随时间指数变化的关系式