Numerical and physical simulation of new SPD method combining extrusion and equal channel angular pressing for AZ31 magnesium alloy

A new serve plastic deformation(SPD) including initial forward extrusion and subsequent shearing process(ES) was proposed.The influence of the ES forming on the grain refinement of the microstructure was researched.The components of ES forming die were manufactured and installed to Gleeble1500D thermo-mechanical simulator.The microstructure observations were carried out on the as-extruded rods(as-received) and ES formed rods.From the simulation results,ES forming can increase the cumulative strain enormousl...     

初始宽度对AZ31轧制板材组织与性能的影响

在相同条件下轧制了不同初始宽度的AZ31板坯,通过对轧后板材的组织观察、硬度测试、XRD和SEM实验,研究了初始宽度对AZ31板材轧制组织和性能的影响.结果表明:初始宽度对AZ31镁合金轧制板材有一定影响;随着板坯宽度增加,轧后板材边部的硬度有所增加,再结晶晶粒比例增大,(0002)基面取向有所增加;板材中间部分的动态再结晶进行得更加完全,硬度比边部低,(0002)基面取向显著增加.     

基于有限元技术的板带轧制研究进展

概述了基于有限元技术的板带轧制研究进展,重点介绍了有限元技术在预测轧制过程力能参数和摩擦,以及板带温度、组织、缺陷方面的应用。讨论了模型、网格、本构类型等因素对轧制模拟准确性的影响,介绍了提高计算效率的途径,分析了现在存在的问题,指明了发展方向。     

提高缩微品质量 把好检验关

本文讨论了对缩微品质量检验人员的素质要求,缩微品质量检验的内容以及检验与其它环节的配合等问题。     

镁合金阳极氧化电解液组分的优化探讨

为了改进镁合金的耐蚀性,促进其进一步应用,用优化工艺在AZ31镁合金表面制得了具有良好耐点蚀性能的阳极氧化膜,采用正交设计方法分析研究了电解液组分对镁合金氧化成膜及抗蚀性的影响,获得最优工艺参数为:45 g/L NaOH,80 g/L Na2SiO3,5 g/L柠檬酸钠,40 mL/L添加剂D(一种有机缓蚀剂);氧化温度10～30℃,时间10～40 min,电流密度1～20 mA/cm2,阴阳极面积比2:6.用该优化工艺在AZ31镁合金表面生成的氧化膜具有良好的耐点蚀性能,经浸泡耐蚀试验评定为9级.     

AZ31镁合金的凝固冷却速率与二次枝晶间距的定量关系

设计制作了一套可获得不同凝固冷却速率的镁合金熔炼与浇注装置,采用多通道连续温度记录仪,获得了对应不同凝固冷却速率下的AZ31镁合金试样.用定量金相截线法测定了试样的二次枝晶间距,并对不同凝固冷却速率下的组织特征做了简要分析,用数学回归的方法得到了AZ31镁合金的凝固冷却速率与二次枝晶间距的定量关系式.该关系式完全符合以金属凝固理论推导出的凝固速度与枝晶间距的经典关系式.     

镁合金板材轧制成型的研究进展

镁合金板材在变形镁合金中占有重要的地位,但其轧制成型工艺还不是很成熟.分析了镁合金轧制成型的特点,论述了镁合金板材轧制成型的工艺,及异步轧制、等径角轧制、交叉棍轧制、累积叠轧等轧制方式对轧制成形性及板材组织性能的影响.重点阐述了通过调整轧制工艺和选择轧制方式提高镁合金的轧制成形性.指出了镁合金板材轧制中存在的问题和今后发展的方向.     

超导材料的新纪元

今年(1987年)作为高温超导新纪元的开始是值得注意的一年。这个新纪元是从去年十月瑞士科学家们发现了一种金属氧化物在35K 成为超导体的惊人消息之后开始的。继后在1986年12月布鲁克海文国立实验室的科学家 Arnold Mesdenbaugh和 Masaki Suenaga 用未经试验过的几种金属氧化物进行实验,又获得了一种新的超导体,     

基于深度学习的图像描述研究

卷积神经网络（Convolution Neural Networks,CNN）和循环神经网络（Recurrent NeuralNetworks,RNN）在图像分类、计算机视觉、自然语言处理、语音识别、机器翻译、语义分析等领域取得了迅速的发展,引起了研究者对计算机自动生成图像描述的广泛关注。目前图像描述存在的主要问题有输入文本数据稀疏、模型存在过拟合、模型损失函数震荡难以收敛等问题。文中使用NIC作为基线模型,针对数据稀疏问题,改变了基线模型中的文本one-hot表示,使用word2vec对文本进行映射,为了防止过拟合,在模型中加入了正则项和使用Dropout技术,并在词序记忆方面取得创新,引入联想记忆单元GRU,用于文本生成。在试验中使用AdamOptimizer优化器进行参数迭代更新。实验结果表明:改进后的模型参数减少且收敛速度大幅加快,损失函数曲线更加平滑,损失最大降至2.91,模型的准确率比NIC提高了接近15%。实验有效地验证了在模型当中使用word2vec对文本进行映射可明显缓解数据稀疏问题,加入正则项和使用Dropout技术可有效防止模型过拟合,引入联想记忆单元GRU能够大幅减少模型训练参数,加快算法收敛速度,进而提高整个模型的准确率。     

硅相对铜在Al-Si-Cu合金中扩散速度影响的研究

测定了铜在单相α合金（Al-1．5wt％Cu-0．4wt％Si）和α＋Si两相合金（Al-1．5wt％Cu．12．5wt％Si）中的扩散系数。单相α合金扩散偶（Al-3．0wt％Cu-0．4wt％Si／Al-0．4wt％Si）和α＋si两相合金扩散偶（Al-3．0wt％Cu．12．5wt％Si／Al-12．5wt％Si）在450—540℃条件下保温72—144h后，用电子探针测定铜原子的浓度分布，并由此计算铜原子在这两种基体中的扩散系数。测定结果表明，硅相的存在能够显著提高铜在该合金中的扩散速度，提高的幅度取决于硅相的体积分数和形貌。