激光熔覆镍基合金磨损及电化学腐蚀性能研究

目的 为解决不锈钢零件在工程应用中表层由于磨损、腐蚀导致其使用寿命缩短的问题,修复和提升不锈钢表层的硬度、耐磨性及耐蚀性.方法 在总结前期大量实验数据及规律的基础上,采用激光熔覆法在304不锈钢表层制备无裂纹、熔覆质量良好的Ni60涂层.利用光学显微镜、扫描电镜、能谱仪、X射线衍射仪等设备,系统地研究了熔覆层组织的形貌、元素分布及物相结构.采用显微硬度计、摩擦磨损仪、电化学工作站等设备,测试熔覆层的硬度分布、磨损特性及电化学特性.结果 涂层具有均匀致密的微观结构,主要以固溶态γ-(Ni,Fe)、碳化物M23C6(M=Fe、Ni、Cr)、硼化物CrB组成,熔覆涂层的显微硬度约为基材的2.5倍,熔覆过程中,硬质增强相的形成是其硬度提升的主要原因.熔覆涂层的磨损率、磨损深度、磨损后表面单位面积的粗糙度(Sa)分别为基材的8.5％、69％、22.2％,与基材相比,涂层的耐磨性能明显更优.涂层的腐蚀速率比基材低2个数量级,涂层表面形成的致密钝化膜是耐蚀性好的主要原因.结论 熔覆质量良好的Ni60涂层,较304奥氏体不锈钢基材有更加优异的硬度、耐磨及耐腐蚀性能.     

短电弧机床加工电源的反馈环路设计

为使短电弧加工过程中电弧放电通道更容易、有效地建立,使其电源电气特性满足试验要求,通过分析短电弧加工脉冲电源系统的增益特性,设计出满足短电弧加工试验所需的电源反馈环路,并建立基于Matlab的电源反馈环路仿真模型,通过仿真验证了设计的电源反馈环路具有输出电压平稳,受外界干扰小,响应速度快等优点,具有良好的可行性及稳定性. 最后通过电源空载及短电弧切削加工试验,验证了设计的电源反馈环路能够满足短电弧加工试验所需要求,为短电弧加工机理研究提供了重要的技术支持.     

曲面光斑面积变化模型及其对熔覆质量的影响

目的 建立一种计算曲面工件激光光斑面积变化的数学模型,研究光斑面积在多大范围内变化对熔覆质量的影响最小。方法 采用高斯曲率的倒数作为曲率球的半径,利用曲率球代替NURBS曲面微小单元,通过圆柱体与球体相贯的数学分析方法求取截交面积,进而推导出NURBS曲面光斑面积的数学模型,采用CATIA软件作对比,进行验证。结果 该数学模型得出的结果与CATIA计算的结果相对误差不超过0.2%,满足工程应用。对模型中影响光斑面积大小的三个因素（离焦量、光束姿态、曲率）进行分析表明,影响光斑面积大小的最主要因素是光束姿态。在此基础上,以Q235为母材,KF310粉末为熔覆材料,调整光束姿态分别以0?、10?、20?、30?、40?为入射角进行激光熔覆,测试和分析得出,在0?、10?、20?时,单道熔覆层宽度随空间夹角及光斑面积的增大而增大,熔覆高度随光斑面积增大而减小,熔覆层与基体之间存在亮白色界面,这是凝固初期界面处生长出的平面晶,说明形成了冶金结合。而30?、40?时的单道熔覆层宽度变化不明显,在熔覆道边缘出现粘粉现象,冶合质量不高。结论 光斑面积变化在增加8%的范围内可以保证激光熔覆沉积层的质量,通过该算法的应用可以满足激光再制造快速响应的要求。     

等离子喷涂TiO2基涂层工艺参数优化研究

目的对TiO_2基涂层的等离子喷涂工艺参数进行优化。方法采用正交实验、基材温度采集并结合涂层微观形貌分析、能谱分析、结合强度试验、显微硬度测试等方法,研究了喷涂电流、喷涂距离、主气流量对涂层组织及性能的影响规律,并获得了优化的喷涂工艺参数。结果涂层分熔融区和部分熔融区,呈现双模结构的混合微观结构特征,截面形貌凹凸不平,并以机械结合为主。拉断后,涂层断裂面呈韧窝状,由陶瓷层到粘结层呈台阶状过渡,陶瓷层整体的内聚结合强度优于陶瓷层与粘结层结合界面的结合强度。涂层条带状夹杂随着粉末流到达基板的温度的增加而减少,对结合强度影响不显著,但对硬度影响较显著。等离子喷涂过程中,粉末流到达基板的温度在一定范围内时,涂层性能随着粉末流到达基板的温度的增加而增加,但粉末流到达基板的温度过大,涂层性能降低。结论获得最优涂层必须采用最优工艺参数,工艺参数对涂层综合性能的影响主次顺序为喷涂电流、喷涂距离、主气流量,得到的优化工艺参数为:喷涂电流350 A,喷涂距离110 mm,主气流量2100 L/h。     

Computational study of CO2 methanation over two-dimensional molybdenum carbide catalysts

Two-dimensional molybdenum carbide (2D-Mo₂C) is thought to be promising for catalytic hydrogenation of CO₂ to CH₄, but little is known about its catalytic reaction mechanism. In this work, we investigate the hydrogenation of CO₂ to CH₄ on 2D-Mo₂C using density functional theory. Our calculations show that Mo on the surface can efficiently decompose CO₂ to CO and O, and also H₂ to H. The hydrogenation of CO produces CHO that is readily deoxygenated to CH, and CH is selectively hydrogenated to produce CH₄. Interestingly, the embedded Ir₁ on 2D-Mo₂C can act as a single-atom promoter to improve the performance of CO₂ methanation, while on the other hand maintaining its high selectivity for CH₄. This work provides insight into the mechanism of 2D-Mo₂C-catalyzed CO₂ methanation reactions and suggests a strategy to improve the performance of such catalysts through single-atom promoters.     

Prediction model for methanation reaction conditions based on a state transition simulated annealing algorithm optimized extreme learning machine

Methanation is the core process of synthetic natural gas, the performance of the entire reaction system depends on precise values of the reaction condition parameters. Accurate predictions of the CO conversion rate of the methanation reaction can eliminate time-consuming and complex steps in experiments and speed up the discovery of the best reaction conditions. However, the methanation reaction is an uncertain, highly complex, and highly nonlinear process. Thus, this paper proposes a machine learning prediction model for the methanation reaction to facilitate the subsequent search for optimal reaction conditions. The reaction temperature, pressure, hydrogen–carbon ratio, water vapor content, CO₂ content, and space velocity were selected as the condition variables. The CO conversion rate was the optimization objective. An extreme learning machine (ELM) was selected as a prediction model. Because the input weights and bias matrices of the ELM are randomly generated, an ELM based on a state transition simulated annealing (STASA-ELM) algorithm is proposed. The STASA algorithm was used to optimize the ELM to improve the accuracy and stability of the model. Five additional sets of experimental data were designed for the experiment, and the error between the experimental and predicted values was small. Thus, the STASA-ELM algorithm can accurately predict the conversion of CO for different values of reaction conditions.     

玻璃纤维/环氧乙烯基酯树脂复合材料环境综合因素下的冲蚀行为及机制

对风电工程中采用的玻璃纤维/环氧乙烯基酯树脂（GF/EVE）复合材料进行碱-紫外循环加速老化试验,通过分析不同循环老化周期下GF/EVE复合材料吸湿率、微观形貌、表面元素含量、树脂初始分解温度及冲蚀失重率的变化,探讨了GF/EVE复合材料碱-紫外循环老化机制和不同循环老化周期下抗冲蚀性能的变化。结果表明:在水分子的扩散、水解反应和光氧老化的共同作用下,GF/EVE复合材料表层树脂发生老化降解、纤维与树脂基体界面出现脱黏、纤维发生腐蚀分解;同时循环老化造成树脂分子链断裂,树脂交联密度下降,导致树脂初始分解温度下降;在第1个老化周期内GF/EVE复合材料冲蚀失重率下降了2.06%,老化结束时冲蚀失重率增加了32.8%。      

TA15钛合金表面原位合成TiC增强钛基激光熔覆层的组织与耐磨性EI北大核心CSCD

采用激光熔覆技术在TA15钛合金表面原位合成TiC增强钛基涂层。利用光学显微镜、扫描电镜、X射线衍射仪、能谱分析仪、显微硬度计、摩擦磨损试验机等研究涂层的成形质量、微观组织、物相组成、硬度和摩擦学性能。结果表明:涂层主要由β-Ti,Co_(3)Ti,CrTi_(4)和TiC等物相组成,涂层与基体形成了良好的冶金结合。涂层结合区组织是平面晶和柱状晶,中部组织是树枝晶,顶部组织是等轴晶。涂层各微区的碳化钛形貌有显著差别,其中顶部和中部区域碳化钛为粗大的树枝状和花瓣状,而结合区为针状和近球状。涂层显微硬度最大值为715HV,约是TA15显微硬度(330HV)的2.1倍;同等条件下涂层磨损量为30.14 mg,约为TA15磨损量98.11 mg的30.7%。涂层与基体的磨损机制均为磨粒磨损和黏着磨损的复合磨损模式,但涂层的磨损程度较轻。     

采取电采暖方式消纳清洁能源的综合效能分析

随着清洁能源大量广泛开发利用,受各种因素的影响,清洁能源弃电严重,特别是北方冬季采暖季节,受供热机组供热的约束,供热火电机组占用了清洁能源消纳的空间,采用电采暖方式一方面减少供热机组约束,扩大消纳清洁能源空间;另一方面也提高环境保护能力。但采用电采暖方式,属于二次能源再利用,存在多方面因素的效能评估。针对城市电网电采暖供电方式,开展了电采暖与燃煤(燃气)采暖的技术经济比较,对采用电采暖可行的几种方式也进行了分析,提出了采用电采暖方式需关注的方面,对电采暖的推广和提升城市清洁化水平提供借鉴意义。     

渣浆泵双端面机械密封密封环热力耦合分析

针对磷酸厂渣浆泵机械密封因端面变形而导致的使用寿命缩短问题,以渣浆泵背对背型双端面机械密封密封环为研究对象,采用整体法,根据实际工况建立密封环热力耦合三维计算模型,研究密封环温度场分布及端面变形情况,分析不同工况下密封环热力变形对机械密封正常工作的影响.结果表明:密封环最高温度出现在静环内侧,且温度沿径向朝静环外侧逐渐...