本文是在研究了大量的绝热板配方[1],及其使用效果的基础上,为进一步提高其经济效果,从研究绝热板高温结构的组织出发,进行模型化,通过传热计算推导,获得了绝热板的保温性能与其材质物理特性之间的数学表达式,並加以实验验证,为设计绝热板配方提供理论根据

针对K424精密铸造增压涡轮叶片出现的热裂问题,采用组织观察和计算模拟的方法,分析增压涡轮用K424合金特性以及涡轮叶片铸造中出现热裂的原因,并对比K418合金提出合金热裂倾向性的影响因素以及减少热裂的建议.结果表明,铸造增压涡轮热裂倾向性与合金特性及铸件特性等有关.K424合金中Al和Ti元素含量较高,导致合金中共晶组织含量多且尺寸大,与K418合金相比,热裂倾向性较大;另一方面,由于铸件叶片位置厚度小且曲率变化大,易形成应力集中,导致热裂.为减小热裂倾向性,需控制K424合金中Al和Ti元素含量并选择合理的工艺参数

一、公益性项目及评价 1、公益性项目:非营利组织兴建的项目 2、与财务评价的区别: (1)评价指标性质不同:以盈利能力为主;不可能采用盈利最大化指标来评价拟建项目的可行性和合理性,一般使用折现率

V3N钢工业生产钢材之碳化物颗粒比普通18-4-1钢及相同W、Mo、V含量的含钴钢细小,机械性能基本达到在研制初期所报导的水平,硬度、强度及韧性与M42及HSP-15钢基本相同,但高硬度(HRC69)下的脆化倾向较小;抗回火软化性较高,但高温硬度较低。加工几种典型的难切材料时,切削性能达到含5-8%钴的超硬型高速钢之水平

利用真空感应炉冶炼了不同硫含量的中碳非调质钢，研究了S含量对非调质钢中硫化物形态分布及显微组织的影响．结果表明：在0．025％~0．065％范围内，随S质量分数的增加，非调质钢中硫化物的数量增多，偏聚分布现象加重；晶内铁素体比例随之升高，组织得到细化．通过热力学计算及相图信息研究了硫化物的类型转变．S含量增加时第Ⅲ类MnS在凝固末期以离异共晶形式较早析出，剩余液相中的S在凝固结束时以共晶形式析出为第Ⅱ类MnS．单独MnS以及MnS-V（C，N）复合硫化物均可作为晶内铁素体的有效形核核心，促进铁素体的生成．

研究了Zr对Fe-36Ni因瓦合金组织和热塑性的影响及相关作用机制.结果表明：加入质量分数为0.081%Zr处理后，合金中形成了大量高熔点的ZrO2颗粒；错配度计算表明，ZrO2（001）面与合金基体的（001）面之间的错配度仅为0.77%，因此，ZrO2可以作为有效的非均质形核核心，使柱状晶变短变细，等轴晶比例增加，凝固组织得到显著改善.温度低于1050℃时，Fe-36Ni因瓦合金热塑性较差，晶界强度较低及晶界滑移是其主要断裂机制；Zr通过细化晶粒来强化晶界、限制晶界的滑移和促进晶界的迁移，从而显著提高了合金950~1000℃的热塑性；温度高于1050℃，由于动态再结晶的出现，合金展现出了良好的热塑性

采用Gleeble3800试验机对三种不同N含量的0Cr16Ni5Mo马氏体不锈钢进行等温热压缩实验.通过对真应变-应力曲线及压缩后变形组织的观察,发现相同热变形条件下,N含量的增加提高了试验钢的流变应力,抑制了再结晶晶粒长大.采用Zener-Hollomon参数,以流变应力方程为基础,构建三种本构模型.通过观察拟合应力值与实验值的离散性,确定双曲正弦模型更适用于本试验钢的本构方程计算,优化此计算模型,获得了三种试验钢的本构方程

在快锻液压机上对Ti-6Al-4V合金进行了锻造变形,采用扫描电镜、背散射电子衍射技术以及X射线衍射技术研究了不同锻造方式下合金组织及晶粒取向的变化规律.在单向镦拔和换向镦拔两种不同锻造方式下,难变形区、小变形区及大变形区中α相及β相的分布差别不大,组织均匀性基本一致,两种变形方式下锻坯不同区域的应变稍有差别.进一步对不同变形区域形变织构的定量分析可知:在应变较小的边缘区域,变形主要以{0001}基面滑移为主,形成基面织构;在应变较大的内部区域,织构明显转向{112

2205双相不锈钢经过1300℃固溶处理和不同程度的冷轧变形后,在不同温度下保温不同时间后水冷.利用金相显微镜和透射电镜观察试样的组织,用Image Tool软件分析组织中σ相的含量,研究2205双相不锈钢中σ相的析出规律.在950℃保温,当冷轧变形量从50%增大到85%时,σ相析出时间从30 min缩短为3 min.冷轧变形量为85%的试样,在950℃保温,当保温时间从3 min延长至30 min时,σ相的体积分数从1.2%增大到11.8%.在875~950℃保温5 min后,当温度从875升高至950℃时,σ相的体积分数从8.9%降低至3.6%;在975℃保温5 min后,组织中不存在σ相

为了提高瓦斯涌出预测的准确性,采用BP型神经网络,利用BP型神经网络自学习、自组织和自适应等特性,在MATLAB环境下构建瓦斯动态预测模型.通过对唐山矿瓦斯信号实时监测数据的分析,对瓦斯动态预测模型进行训练和测试.结果表明,该模型的预测速度快、精度高,可以实现对工作面瓦斯涌出的动态预测,并能综合判断工作面所处地点的安全状况以及前方的潜在的危险性