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多组元AlxTiVCrMnFeCoNiCu高熵合金的室温力学性能
文档格式:PDF 文档大小:1.12MB 文档页数:5
依据多组元高混合熵合金的合金设计理念,设计了一族九组元AlxTiVCrMnFeCoNiCu高熵合金,并研究了该合金系室温力学性能.结果表明:(1)合金系具有超过1.3GPa的断裂强度,其中AlTiVCrMnFeCoNiCu合金达2.4GPa,同时AlTiVCrMnFeCoNiCu和Al2TiVCrMnFeCoNiCu两种合金还具有一定的压缩塑性;(2)合金系枝晶和枝晶间隙区均具有很高的显微硬度,且随Al含量的提高而近线性提高;(3)固溶强化机制、纳米相弥散强化机制和面心立方/体心立方相转变使得合金系具有很高的断裂强度和显微硬度
福建省泉州市安溪2019届高三下学期高考模拟考试语文试题_福建省泉州市安溪2019届高三下学期高考模拟考试语文试题
文档格式:DOC 文档大小:474KB 文档页数:15
福建省泉州市安溪2019届高三下学期高考模拟考试语文试题_福建省泉州市安溪2019届高三下学期高考模拟考试语文试题
福建省普通高中毕业班2016届高三单科质量检查语文试卷_福建省普通高中毕业班2016届高三单科质量检查语文
文档格式:DOC 文档大小:90KB 文档页数:14
福建省普通高中毕业班2016届高三单科质量检查语文试卷_福建省普通高中毕业班2016届高三单科质量检查语文
连续退火工艺对低硅型冷轧低合金高强钢板力学性能的影响
文档格式:PDF 文档大小:666KB 文档页数:5
利用多功能连续退火模拟器Multipas对屈服强度为380MPa的低硅型冷轧低合金高强钢板连续退火生产工艺进行了模拟,研究了在820,800,780℃三种不同退火温度和60,120,160m·min-1三种不同退火速度下,连退工艺对冷轧低合金高强钢板组织、力学性能的影响.结果表明,在不同的退火温度、退火速度下钢板退火组织的晶粒度基本相同,采用较低的退火温度和较高的退火速度时,可获得较好的强化效果.同时指出,在较高的连续退火温度下,退火速度对力学性能的影响较为显著
高炉炉前供氧与安全控制系统及其计算机控制
文档格式:PDF 文档大小:453.79KB 文档页数:5
在分析高炉富氧喷煤对炉前供氧系统的要求之基础上,研究开发了高炉炉前供氧与安全控制技术。所研制的我国首台高炉炉前供氧及安全控制系统可分别在氧煤枪和风口出现事故时对单支管进行断氧吹氮保护。为了满足不同等级高炉的要求,进行了系列化设计并采用计算机控制,可以实现参数设置、系统监控、流量及压力显示和记录
四川省南充市2018届高三高考适应性考试(零诊)语文试题_四川省南充市2018届高三高考适应性考试
文档格式:DOC 文档大小:77.5KB 文档页数:13
四川省南充市2018届高三高考适应性考试(零诊)语文试题_四川省南充市2018届高三高考适应性考试
高温含水条件下BN粉体的反应动力学
文档格式:PDF 文档大小:4.25MB 文档页数:7
针对高温含水条件下非氧化物材料经常面临的性能失效问题,以六方BN粉体(平均粒度为1.2μm)为研究对象,利用高温热重分析、X射线衍射以及扫描电镜等手段,考察了BN粉体在不同温度(1273-1373K)含水条件下f水和空气的体积比为3:7)的反应行为,并与其在干燥空气下的反应行为进行对比.BN粉体在含水条件下的反应有如下特点:在反应初期,试样质量增加率快速增加;在反应后期,试样质量增加率变缓.结合热力学分析探讨了BN材料在高温含水条件下的反应机理:质量快速增加阶段主要发生BN与O2之间的氧化反应,试样质量增加率变缓阶段主要是由于氧化产物B2O3与H2O反应生成了挥发性产物.随着温度的升高,两反应阶段试样的质量增加率均有所提高.利用周模型对BN材料在高温含水条件下的反应动力学进行了较为精确且定量的拟合,结果与实验数据吻合良好
福建省惠安县普通高中2012届高三质量检查语文试题_福建省惠安县普通高中2012届高三质量检查语文试题
文档格式:DOC 文档大小:90.5KB 文档页数:18
福建省惠安县普通高中2012届高三质量检查语文试题_福建省惠安县普通高中2012届高三质量检查语文试题
四川省南充市2012届高三第一次高考适应性考试试卷及答案(一诊)_四川省南充市2012届高三第一次高考适应性考试答案(语文)
文档格式:DOC 文档大小:35.5KB 文档页数:3
四川省南充市2012届高三第一次高考适应性考试试卷及答案(一诊)_四川省南充市2012届高三第一次高考适应性考试答案(语文)
基于声发射信号的铝合金材料损伤表征识别
文档格式:PDF 文档大小:1.01MB 文档页数:8
随着高速铁路的不断提速,高铁轻量化设计中广泛采用高强铝合金材料,但高速列车齿轮箱体服役安全评价亟待完善.本文针对高速列车齿轮箱体使用的铝合金材料服役特性,搭建了声发射检测拉伸试验系统,运用BP神经网络算法对声发射信号进行训练与识别,实现对箱体材料拉伸损伤表征识别与材料服役状态的安全预警.本研究为材料损伤状态的无损实时识别提供了一种识别与预警方法
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