以CSP流程生产的含B和无B的SPHD冷轧基板为实验材料,运用拉伸实验、金相观察、SEM、TEM和EBSD手段,对比分析了两种钢的力学性能、组织、析出物、位错密度和晶体学取向的变化.研究表明:微合金元素B的加入明显使SPHD冷轧基板的铁素体晶粒粗大化,钢中有粗大的析出相粒子产生,且位错密度下降,从而引起屈服强度的降低.采用背电子散射EBSD技术分析了无B和含B钢的晶体学取向,其取向主要为大角度晶界,且无B钢中存在着大量的亚晶

将LVQ神经网络用于冷轧带钢表面缺陷的自动分类中,解决了以往分类方法在多缺陷模式类型情况下耗时多和准确率低的问题.对现场采集到的14种主要缺陷类型进行了实验.实验结果表明,基于LVQ神经网络的分类器训练与分类的时间短,在多缺陷种类分类的过程中准确率能得到保证

本文研究了奥氏体化温度（轧前的原始奥氏体晶粒大小）、轧制温度、压下率及轧后快冷前的停留时间对热变形奥氏体的再结晶及再结晶奥氏体晶粒大小的影响,确定了轧前奥氏体晶粒尺寸、轧制温度及轧后快冷前的停留时间与奥氏体再结晶临界变形量之间的关系,以及原始奥氏体晶粒大小、轧制温度及压下率与再结晶后奥氏体晶大小之间的关系。也研究了在950°、900°及850℃轧制时的压下率与转变后的铁素体形态之间的关系,再结晶奥氏体晶粒大小与转变后的等轴铁素体晶粒大小的关系。在以上研究的基础上,研究了4C船板在多道轧制后的低温冲击韧性、屈服强度等与控制轧制工艺所决定的轧后铁素体品粒大小之间的定量关系。根据以上研究的结果,初步得出有关低碳钢（4C）控制轧制的两点结论

采用常规铸造和喷射成形工艺分别制备了M3型高速钢铸坯和沉积坯.利用扫描电子显微镜、X射线能谱和X射线衍射等分析方法对冷却速度对合金的显微组织的影响,加热温度对M3高速钢中M2C共晶碳化物分解行为的影响,以及热加工变形后铸态和沉积态组织的变化进行了研究.结果表明:铸态合金含有粗大的一次枝晶和M2C共晶碳化物,而喷射成形沉积坯主要为等轴晶且碳化物细小均匀;冷却速度的提高极大地抑制了碳化物的析出和晶粒长大;加热温度的提高有利于M2C共晶碳化物分解,过高的温度使得分解后的M6C长大,不利于合金性能的提高;沉积坯经恰当的预热处理和热变形可以获得理想的变形组织

一、思考题： 1、冷冲压工序可分为哪两大类？它们的主要区别是什么？ 2、分离工序有哪些工序形式？试用工序简图及自己的语言说明其中两种工序的主要特征

一、铸铁的成分和种类 铁石墨相图 二.影响铸铁石墨化的主要因素 （1）化学成分的影响 C与Si是强烈促进石墨化的元素,S是强烈阻碍石墨化的元素， （2）冷却速度的影响 冷却愈慢，愈有利于石墨化的进行

第一节 肉的组成及其特性肉的组成和肉类的成熟 第二节 肉类的冷却

冷连轧过程中的厚度和张力系统具有多变量、强耦合和不确定特点,为了提高系统的控制精度和控制性能,提出了基于不变性原理解耦的H∞混合灵敏度鲁棒控制策略.首先,建立了厚度和张力系统的动态耦合模型,并应用不变性解耦原理实现了对厚度和张力系统的解耦.其次,针对系统存在的建模误差、参数摄动和外部扰动等不确定性,采用H∞混合灵敏度方法设计了鲁棒控制器来保证系统的鲁棒稳定性和鲁棒性能.仿真结果表明解耦后的厚度和张力系统可以获得更好的控制效果,验证了本算法的有效性

在各种超声波加工中,为了充分利用超声功率,要求激励频率必须与机械传声系统固有频率重合。最近在有些超声波加工中,已采用了自激频率跟踪发生器[1] [2],它能在有载传声系统共振频率发生偏移时,自动跟踪之。在超声波冷拔工艺中:负载性质如何,对传声系统共振频率有何影响;激励状态及功率对频率有何影响以及频率偏移对效果有何影响?为此,我们对超声冷拔铝管、钢管、紫铜管、黄铜管、钢丝进行了广泛的实验研究,并获得了一些实际结果。试验得出,在超声振动外模拉拔工艺条件下,频率偏移很小,可不采用频率自动跟踪系统

采用不同的基础油及添加剂配制板带钢轧制乳化液后,通过四球摩擦磨损试验机考察了基础油及添加剂对乳化液摩擦学性能的影响,并通过冷轧实验对各乳化液的轧制工艺润滑效果进行了实际验证.结果表明:运动黏度和皂化值是根据实际的润滑需求选择基础油的主要参数,且基础油的选择影响添加剂的分散与稳定;极压抗磨剂对轧制乳化液的摩擦学性能有显著的提高作用;纳米六方氮化硼(h-BN)作为新型纳米润滑添加剂,不但自身具有优异的摩擦学性能,而且与传统添加剂有良好的协同提高作用;在使用含纳米氮化硼的乳化液进行润滑的冷轧过程中,各轧制工艺特征参数(轧制力、轧制功率等)有显著的降低,初步体现了良好的纳米润滑效应