采煤机大件壳体热处理工艺研究

采煤机大件壳体在使用过程中易发生变形及磨损,导致使用寿命降低,维修及更换严重制约生产,究其原因,是由于硬度值不足导致,所以提高大件壳体的硬度迫在眉睫。阐述了一种新的热处理工艺,在原有材料的基础上对壳体生产的热处理工艺进行改进,来提高大件壳体的硬度。     

Ti-20Al-22Nb合金的凝固组织转变及力学行为

采用熔模铸造方法制备了名义成分为Ti-20Al-22Nb(at%)的合金,分别对铸态、热等静压及退火态进行了显微组织及室温拉伸性能分析。结果显示,合金由β基体、针状α2相及少量O相组成的,铸态下为粗大的魏氏组织,由于非平衡凝固,原始晶粒内部组织转变不完全,组织中的疏松缺陷及组织不均匀导致合金低的塑性；经过α2+β/B2两相区热等静压消除了疏松缺陷,原始晶粒内部充分析出细小针状的α2相,组织均匀性提高,合金的拉伸延伸率由2%提高到5%；经过α2+/B2+O三相区退火热处理,过饱和β相向平衡态转变,通过包析转变β/B2+α2→O,在针状α2相周围形成环带状O相,合金的延伸率提高到11%。     

水热处理过程中伊敏褐煤微观结构的演变规律

褐煤水热处理可以脱除有害元素,降低n(O)/n(C)比,提高煤阶,有利于煤的洁净利用。利用高压反应釜对褐煤进行水热处理,采用拉曼光谱(Raman)和傅立叶红外光谱(FTIR)对处理后的煤样的化学结构进行分析,探索了不同温度水热处理后煤样微观结构的演变规律。结果表明:150℃水热处理时部分含氧官能团脱除,同时,部分脂肪族侧链断裂及不稳定大分子芳环结构分解形成小分子芳环结构,部分CO分解形成各类醚和羟基;当水热温度升至200℃,处理后褐煤的芳香度指数(R)和芳香结构稠合指数(DOC)上升,表明煤内缩合结构增加,同时,缺陷结构和杂环被去除,大分子芳环结构相对增加,CO大量分解;水热温度继续升高至250℃,褐煤发生氢转移反应导致脂肪族侧链增加;当水热温度达到300℃时,褐煤的芳环结构被破坏,交联结构和无定形碳增加。     

废旧磷酸铁锂锂离子电池正极的回收

采用磷酸(H3PO4)溶液对废旧LiFePO4电池正极片在低温热解得到的粉末材料进行浸出,以铁盐溶液作为补充铁源,合成电池级磷酸铁(FePO4),并将滤液pH值调到8.0以上,得到工业级磷酸锂(Li3PO4)。通过SEM、XRD和电化学性能测试,研究热处理温度、反应原料配比与溶液pH值对回收产物形貌和性能的影响。将正极片在350℃下热解2 h分离得到的粉末加入到85℃的H3PO4溶液中,在n(P)∶n(Fe)为1.3∶1.0的条件下,制备的FePO4结晶度好。制备的电池在2.5~4.0 V充放电,0.2 C和2.0 C放电比容量最高分别达到160.2 mAh/g和150.3 mAh/g。以Li3PO4方式回收滤液中的锂元素,当p H值为10时,回收率达到90%,Li3PO4纯度在99.4%以上。     

PET薄膜中32S离子径迹的热退火效应

采用径迹蚀刻的方法研究了热处理对聚对苯二甲酸乙二醇酯（PET）薄膜中重离子径迹的热退火效应。使用113.7 MeV的³²S离子在PET薄膜中产生垂直于表面且贯穿薄膜的离子径迹。对薄膜进行局部热处理，加热温度为70～240 ℃，时间为1～300 s。薄膜经过化学蚀刻成核孔膜后使用显微镜观测。结果表明：在相同的热处理时间下，随着热处理温度的升高，PET薄膜中离子径迹的热退火效应愈加明显；在热处理温度不变的情况下，随着热处理时间的增加，退火效应亦愈加明显。     

1000MW超超临界高中压转子用10%Cr型材料的热处理

通过1000 MW超超临界高中压转子锻件用10%Cr型材料和热加工工艺的试验研究,成功制造出1000 MW超超临界高中压转子锻件,其化学成分、常规力学性能、高温持久强度和无损检测均符合标准要求,已形成小批量生产的能力。     

2195铝锂合金电子束焊接头的焊后热处理

采用光学显微镜、扫描电镜、能谱仪及X射线衍射仪等微观分析手段,研究不同热处理工艺条件下2195铝锂合金电子束焊接头焊缝区的显微组织演变,探讨接头的焊后热处理强化机制。结果表明,焊后热处理可显著改善接头区域的显微组织,促进强化相的析出,有利于提高接头的力学性能。经过焊后固溶+双级时效热处理,焊态下接头熔合线附近存在的等轴细晶区消失,β′、θ′和T₁等强化相在接头焊缝区析出,与单级时效处理工艺相比,双级时效处理的析出强化效果更为显著。力学性能测试表明,经过双级时效热处理后,接头的抗拉强度达到492.5 MPa,为母材强度的90.4%。接头拉伸断口表面存在许多小韧窝,并伴随出现解理面,接头呈韧-脆混合型断裂特征。     

基于单神经元PID的真空炉自适应温度控制

根据真空热处理系统的特点,将单神经元PID控制算法应用到真空热处理系统的温度控制上。根据神经网络的非线性逼近能力和自学习自适应的特点,将单神经元网络与PID控制结合实现对真空炉温度的控制,以达到提高真空炉温度控制品质的目的。并通过计算机仿真软件进行仿真试验,仿真结果表明单神经元PID控制系统可以对控制参数自整定,其对温度控制更加稳健,具有更强的抗干扰能力和鲁棒性。经过搭建真空炉温度控制系统试验平台验证后发现,应用单神经元PID控制的真空炉系统的温升过程表现出了良好的稳定性,但是温度控制的响应速度和保温的精度略有下降。要想进一步提高温控品质,需要就单神经元PID控制方法在响应速度和控制精度上做进一步改进。