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低碳钢过冷奥氏体形变过程组织演变机制
文档格式:PDF 文档大小:1.96MB 文档页数:6
低碳钢过冷奥氏体形变过程将发生形变强化相变及铁素体的动态再结晶,导致晶粒超细化.与未形变的过冷奥氏体等温转变相比,形变极大地促进了奥氏体向铁素体的转变,使铁素体形核率急剧升高,铁素体晶粒尺寸显著降低.形变强化相变是一以形核为主的过程.在形变后期,当形变强化相变铁素体转变基本完成后,将发生铁素体的动态回复和动态再结晶.比较不同应变速率对组织演变影响的结果表明,应变速率较低条件下,易形成铁素体与第2组织层状分布的条带特征;应变速率较高时,组织的条带特征不显著
低碳微量铌钢过冷奥氏体形变过程中的碳氮化物析出
文档格式:PDF 文档大小:1.05MB 文档页数:5
利用透射电镜研究了低碳微量铌钢过冷奥氏体形变过程中的碳氮化物析出,运用Gladman晶粒粗化机制讨论了析出相颗粒的平均直径、体积分数和铁素体晶粒尺寸的关系.实验结果表明:实验用钢中的微量Nb在1200℃时完全固溶,并在760℃变形前的冷却过程中无Nb(CN)析出.在形变过程中Nb(CN)的析出同样需要孕育期,但与等温过程相比大大提前.当变形量积累到一定值(本实验条件下ε=0.69)时,大量动态析出的Nb(CN)颗粒弥散分布在晶界以及位错线上.Nb(CN)析出随着应变量的增加而增加,但颗粒长大不明显,计算得到的铁素体晶粒平均截径与实际测得的铁素体晶粒吻合得较好
取向电工钢加工过程中第二相粒子的析出行为
文档格式:PDF 文档大小:1.18MB 文档页数:5
利用场发射扫描电镜观察了以MnS为主要抑制剂的普通取向电工钢加工过程中第二相粒子的分布状态,统计了粒子面密度、平均尺寸以及相应的尺寸分布.结果显示,热轧加工造成了大量第二相粒子弥散、细小地析出,同时基体仍保持过饱和状态.冷轧变形会造成第二相粒子的回溶行为,而基体的过饱和状态会减弱回溶现象.中间退火与脱碳退火过程中会同时存在新粒子的形核及已析出粒子的粗化两个过程,而在最终二次再结晶升温阶段则以第二相粒子明显粗化为主
基于有效拉速和有效过热度的连铸二冷控制模型
文档格式:PDF 文档大小:575.62KB 文档页数:5
针对连铸生产中拉速及浇注温度波动频繁,导致静态二冷配水控制下铸坯表面温度波动过大的问题,提出了一种基于有效拉速、有效过热度的新型二冷控制模型.该模型不需要在线实时计算温度场,只需要在已有参数控制模型的基础上,实时计算有效拉速及有效过热度即可对连铸坯的表面温度进行很好的控制.计算机仿真实验表明,该控制模型对连铸过程中拉速及过热度的变化具有良好的适应能力,满足连铸生产的要求,而且模型简单易行
《SQL Server 2000实用教程》教学资源(PPT课件讲稿)第九章 存储过程的创建和使用
文档格式:PPT 文档大小:81KB 文档页数:12
第9章存储过程的创建和使用 9,1概述 9,2创建存储过程 9,3执行存储过程 9,4查看和修改存储过程 9,5重命名和删除存储过程
《金属学与热处理 Physical metallurgy and heat treatment》课程教学资源(教案讲义)绪论、金属在加热过程中的相变——奥氏体相变、金属在冷却过程中的转变图、珠光体相变、马氏体相变、贝氏体相变、钢在回火过程中的转变
文档格式:DOC 文档大小:428.5KB 文档页数:43
第九章:金属在加热过程中的相变——奥氏体相变; 第十章:金属在冷却过程中的转变图; 第十一章:珠光体相变; 第十二章:马氏体相变; 第十三章:贝氏体相变; 第十四章:钢在回火过程中的转变
熔化穿甲过程及其穿透深度
文档格式:PDF 文档大小:406.57KB 文档页数:5
给出了高速撞击过程的基本方程,分析了高速变形、高速穿甲过程以及超高速撞击过程.在此基础上,提出了熔化穿甲过程的概念,给出了熔化穿甲过程时的穿透深度公式,其理论值与实际情况比较接近
大连理工大学:《化工原理》课程教学资源(PPT课件讲稿)第三章 非均相物系分离(3.3)过滤
文档格式:PPT 文档大小:1.22MB 文档页数:61
一、过滤操作的基本概念 二、过滤基本方程式 三、恒压过滤 四、过滤常数的测定 五、过滤设备 六、滤饼的洗涤 七、过滤机的生产能力
海南大学:《通信原理》课程教学资源(PPT课件)第3章 随机过程
文档格式:PPT 文档大小:2.15MB 文档页数:49
3.1 随机过程的基本概念 3.2 平稳随机过程 3.3 高斯过程 3.4 平稳随机过程通过线性系统 3.5 窄带随机过程
河海大学:《经济预测与决策方法》课程教学资源(PPT课件)第七章 马尔可夫预测法
文档格式:PPT 文档大小:183.5KB 文档页数:12
一、马尔可夫过程当随机过程在t所处的状态为已知条件时,过程 在时刻ttr所处的状态仅与tx时的状态有关,而与t以前的状态无关,这 种随机过程为马尔可夫过程。 用分布函数来描述:若在条件Y(t)=(i1,2n)下的Y的分布函数恰 好等于条件Y(tn-=Yn-1下的分布函数,即 FYn; t, Yn-I Yn-... Y In-1 n-2..) =F(Yn; t, Yn-1; tn-1) 则称Y(t)为马尔可夫过程
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