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耐热钢12Cr1MoV蠕变性能的描述和外推
文档格式:PDF 文档大小:372.26KB 文档页数:4
对广泛用于电厂主蒸汽管道的耐热钢12Cr1MoV的蠕变曲线进行了研究.将恒应力蠕变与恒载荷蠕变进行对比,证明原始的θ—ConceptProject方法可以成功地描述恒应力蠕变,但它不能用于恒载荷蠕变.根据12Cr1MoV钢的蠕变特性,提出一种修正的θ法,可以成功地描述恒应力和恒载荷蠕变曲线,从而可以利用已有大量的恒载荷蠕变数据,有效地进行的蠕变曲线的外推
先进变凸度工作辊辊形及其控制特性
文档格式:PDF 文档大小:450.93KB 文档页数:4
跟踪某2250 mm热轧生产线CVC辊形实际窜辊数据发现,连续变凸度(CVC)辊形常窜到两端极限位置.分析表明,CVC辊形的二次凸度调控能力随带钢宽度减小而呈二次方下降趋势,表现出对较窄带钢凸度控制能力的明显不足.Smart-Crown辊形也存在同样问题.提出一种新的先进变凸度(AVC)工作辊辊形曲线,其二次和四次凸度与窜辊量呈线性关系,且随着四次凸度控制能力的增大,二次凸度控制能力随带钢宽度的变化明显放缓,有助于提高宽带钢或超宽带钢轧机对不同宽度带钢的板形控制能力
V-Ti-N微合金非调质无缝油井管钢中碳氮化物的热力学计算
文档格式:PDF 文档大小:580.79KB 文档页数:8
用包括奥氏体γ相和两个碳氮化物相三相溶解度间隙平衡处理的方法计算了V-Ti-N微合金非调质油井管钢中的碳氮化物析出.计算结果表明,此钢奥氏体中的析出模式为1473℃时TiN即开始析出;其后部分TiN逐渐转变为复合(TixV1-x)(CyN1-y)颗粒,而其他的TiN直到低温仍保持其化学性质;最后富V-C的V (CxN1-x)在846℃开始析出.实验数据验证了这种析出模式.计算结果支持了中碳含钒微合金钢中800℃以下奥氏体中的析出对其后的奥氏体分解相变具有明显的调控作用的观点
矿床的三维可视化仿真技术与系统
文档格式:PDF 文档大小:1.54MB 文档页数:4
研究了矿床三维可视化的相关技术,提出了一种实现矿床三维可视化仿真系统的框架.在Windows系统下,以VC++为开发平台,利用OpenGL三维图形库,成功地开发了矿床三维可视化仿真系统的原型,实现了三维钻孔图显示、任意地质剖面显示与矿体的真三维显示,并且支持3D旋转、平移、无级缩放等交互操作.应用某地下铁矿的数据,得出了符合实际的结果,初步验证了有关技术与系统原型的可行性
X70管线钢热变形奥氏体的静态再结晶行为
文档格式:PDF 文档大小:567.86KB 文档页数:4
通过双道次压缩实验,在Gleeble1500热模拟试验机上研究了X70管线钢在不同变形工艺下奥氏体的软化行为,分析了不同变形温度、间隔时间、应变速率、变形量及初始奥氏体晶粒尺寸等参数对静态再结晶行为的影响规律,采用应力补偿法计算了不同变形条件下的静态再结晶百分率.根据实验数据,计算出X70管线钢静态再结晶激活能为435.3kJ·mol-1,建立了其静态再结晶动力学模型
冰晶石熔体的电导性质
文档格式:PDF 文档大小:522.48KB 文档页数:4
采用电化学交流阻抗谱法研究了Na3AlF6(冰晶石)-Al2O3熔盐体系的总电导以及CaO加入对其电性能的影响.根据测得的阻抗谱,提出了等效电路,用EvolCRT电化学软件对阻抗数据进行了拟合.获得了Na3AlF6-Al2O3体系电导率随温度及Al2O3浓度变化的数学关系.CaO加入使得体系电导率增加
板带轧件前、后滑在线检测系统
文档格式:PDF 文档大小:411.6KB 文档页数:5
本文提出一种包括测量装置及微机数据采集处理的检测轧件前、后滑的系统.该系统已成功地用于生产实践
粉末冶金烧结钢的切削性能
文档格式:PDF 文档大小:453.46KB 文档页数:3
通过对5种粉末(3种进口粉和2种国产粉)冶金烧结钢的车削试验,对数据分析研究,发现铁粉中的硫、锰能有效地提高烧结钢的切削性能.并对此作了机理分析
冷连轧机轧制力在线计算模型
文档格式:PDF 文档大小:315.84KB 文档页数:4
通过将轧制变形区离散化的方法,在考虑变形区内横截面上张应力、摩擦应力等影响因素沿带钢轧制方向分布规律及其与带钢厚度及压下量的关系的基础上,采用数学模型和神经网络相结合的方法计算了金属变形抗力,建立了冷连轧机轧制力在线计算数学模型.经大型工业轧机生产实践数据检验,该冷连轧机在线轧制力计算模型预报误差控制在6.1%以内,满足模型在线控制要求,可提高在线控制轧制力模型的计算精度
一种基于特征变量的复杂生产过程预测模型
文档格式:PDF 文档大小:440.67KB 文档页数:4
研究了一种基于特征变量的复杂生产过程预测模型.与传统的建模方法相比,该方法不需要经过机理分析,而从信息科学的角度出发,在对反映生产过程工况原始动态数据进行特征选择的基础上,运用时间序列分析法建立其预测模型.同时讨论了它的神经网络实现方法.仿真结果表明了该方法的可行性
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