微量镍元素添加对Zr-4合金微观结构、耐腐蚀性能及吸氢行为的影响

将微量镍元素合金化添加到Zr-4合金中，制备了合金板材试样。利用板材试样研究了微量镍元素的添加对Zr-4合金微观结构、耐腐蚀及吸氢性能的影响。结果表明，将镍元素含量由海绵锆原料中的0.001%（质量分数）以下添加至0.005%，可大幅提升其400 ℃蒸汽下耐腐蚀性能，同时对吸氢性能没有明显影响。微量镍元素的添加，不仅使Zr(Fe, Ni)₂结构的第二相粒子明显增加，同时还促进了硅在第二相粒子周围的偏聚，这可以阻止或延缓细小第二相粒子被氧化的进程。进一步采用相同合金成分制备的锆管（Φ63.5 mm×10.92 mm），也呈现出了优异的耐疖状腐蚀和耐均匀腐蚀性能。     

基于有限元和烟花算法改进BP网络的核用锆合金管材轧制损伤预测

锆合金包壳产品是核反应堆的第一道安全屏障，特殊的使用环境决定了其加工质量的重要性。如何合理、快捷地评估锆合金管材轧制过程的缺陷损伤和疲劳寿命，是其作为核结构材料应用中必须解决的问题。常规的有限元数值分析方法(FEA),存在着建模过程复杂、计算周期长且计算量巨大等问题。有鉴于此，本工作提出了有限元仿真和机器学习复合应用技术(FEA-ML),即在首先构建锆管轧制有限元模型的基础上，通过提取模型中的剪应力图谱，结合裂纹形貌观察和疲劳试验，拟合得到管材疲劳寿命解析公式；继而借助机器学习算法，利用有限元分析获得的少量数据样本，训练建立不同工艺因素下的管材疲劳寿命预测模型。结果表明，新型FEA-ML预测模型，分析速度快、预测精度高，能够很好地克服传统FEA模型计算过慢的问题；同时，影响管材疲劳寿命的最关键因素是材料的流变应力，孔型设计次之，而轧制车速和管坯送进速度的可控工艺窗口较宽、影响较为平缓。