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991.
利用CO_2激光对1Cr5Mo耐热钢焊接接头进行表面热处理,通过4XC型光学显微镜对激光热处理前后焊接接头各区显微组织和晶粒度等级进行分析,并采用X射线应力仪测定激光热处理前后焊接接头残余应力和残余奥氏体的分布规律。结果表明:经激光热处理后1Cr5Mo耐热钢焊接接头表面晶粒发生细化,焊缝区、熔合区、过热区和正火区晶粒等级由9级、9.8级、8级和10.7级提升至10级、10.2级、8.5级和11级,组织结构薄弱区域由过热区、焊缝区和熔合区减少为过热区,均匀性得到了明显改善;激光热处理消除了焊接接头表面残余拉应力,形成了深度约为0.28mm的残余压应力层,残余奥氏体含量有所提高,分布更均匀,有利于改善其力学性能。 相似文献
992.
993.
利用爆炸加载数字激光动态焦散线试验系统,同时借助ABAQUS有限元分析中内聚力模型数值计算方法,研究了爆炸应力波作用下缺陷介质裂纹扩展规律,并将试验结果与数值计算结果进行了对比。研究表明:在爆炸应力波作用下预制缺陷两端产生了两条翼裂纹A、B,扩展长度基本相同,方向垂直于预制缺陷。两条翼裂纹的扩展基本是对称的,只是在尾端发生轻微翘曲;翼裂纹扩展速度先增大至峰值又振荡减小,之后又增大至第二个较小的峰值,然后又减小,这种变化趋势和裂纹尖端应力强度因子KⅠ保持一致;扩展角β为85°时,计算结果较为接近试验,内聚力模型为动态裂纹扩展的研究提供了一种有效的方法。 相似文献
994.
通过矿山目前采用的单一材料堵塞的冲孔分析,利用控制变量法和对比分析法,定性地研究炮孔中应力和时间的变化规律,结合现场爆破试验,将炮孔堵塞分6种情况进行试验研究,最终得出:混合材料的炮孔堵塞相比单一材料的炮孔堵塞,具有抗剪强度高、炸药能量在炮孔中作用时间长和炸药做功能力增大等特点。现场混合材料堵塞能有效地降低冲孔现象的发生,提高炸药利用率和减少炮孔上部大块的产生。 相似文献
995.
X80管线钢因具有高强度、高韧性、抗脆断等性能,已成为现代油气运输中应用最为广泛的钢材之一。X80管线钢在埋地土壤环境中不可避免地受到应力和SRB(Sulfate-reducing bacteria)的共同作用,近年来有关X80管线钢在含SRB的土壤环境中的应力腐蚀开裂已成为一个研究重点。综述了应力腐蚀开裂和SRB腐蚀的影响因素,总结了关于应力和SRB协同作用对X80管线钢腐蚀行为影响的研究现状,分析了现行研究的缺陷和不足,并针对这些问题对今后的研究进行了展望。 相似文献
996.
为降低热喷涂涂层孔隙率,提高涂层耐蚀性,分别采用SiO_2溶胶和Al(H_2PO_4)_3对等离子喷涂层Fe基合金涂层进行封孔处理。采用扫描电镜对比考察了封孔处理前后涂层微观形貌的变化,利用能谱仪分析了封孔处理后涂层内部封孔剂的分布状态,用X射线应力测定仪测试了涂层封孔前后残余应力的变化,使用电化学工作站获得了封孔处理前后涂层的极化曲线并对比考察了涂层的耐蚀性。结果表明,SiO_2溶胶和Al(H_2PO_4)_3均可在Fe基合金涂层表面形成一层封闭膜层,并通过毛细作用以涂层孔隙为通道进入涂层内部,从而显著降低孔隙,对涂层起到密封作用,并改善涂层致密性。经SiO_2溶胶和Al(H_2PO_4)_3封孔处理后,涂层表层拉应力由291 MPa分别降到45 MPa和105 MPa,自腐蚀电流密度分别降低2.9%和72.3%。 相似文献
997.
基于BBC点集建立了聚甲基丙烯酰亚胺(PMI)闭孔泡沫的Kelvin十四面体模型和Laguerre模型,并采用有限元方法研究了其在准静态载荷作用下的压缩性能。分析了孔径大小、泡孔体积离散系数对压缩弹性模量、初始峰值应力和能量吸收能力的影响。结果表明:Kelvin十四面体模型可以较好地预测PMI泡沫的压缩弹性模量和峰值应力;在相同相对密度条件下,小孔径泡沫的初始峰值应力和能量吸收能力均高于大孔径泡沫,而压缩弹性模量则低于大孔径泡沫;随着泡孔体积离散系数的增大,闭孔PMI泡沫压缩弹性模量、初始峰值应力和能量吸收能力均减小。 相似文献
998.
为了研究不同拉伸速率对应力腐蚀敏感性及应力腐蚀过程(SCC)中裂纹萌生与扩展规律的影响,本文选用7A04铝合金在3.5%wt NaCl溶液中进行慢应变速率拉伸实验(SSRT),采用扫描电子显微镜(SEM)、体式显微镜、电化学方法、高分辨透射电子显微镜(HRTEM)等方法进行研究;提出一种原位预测裂纹萌生和扩张的新方法即相移与电化学阻抗谱相结合的方法来系统研究应力腐蚀过程(SCC)中裂纹萌生和扩展规律.结果表明:当拉伸速率为3.0 um/min时,在3 h附近裂纹开始萌生,在8 h附近裂纹发生明显扩展;通过高分辨透射电子显微镜(HRTEM)对裂纹萌生和扩展机理进行研究,验证了新方法的可行性,推测裂纹的萌生和扩展机理可能是由晶界出产生的析出物引起的. 相似文献
999.
1000.
针对极端温度应力下智能电能表退化情况难以准确预测的问题,以计量误差作为退化指标,提出一种基于融合核支持向量回归(FSVR)与遗传算法(GA)的智能电能表退化预测模型。为了兼顾预测模型的学习与泛化能力,在传统单核支持向量回归模型的基础上,提出一种基于RBF核与Sigmoid核的新的融合核函数,并进一步建立基于融合核函数的FSVR模型,预测极端温度应力作用下智能电能表的退化过程;在FSVR模型参数调节阶段,通过GA对核参数进行优化,提高模型预测精度。采用某批次智能电能表分别在高温(50℃)、低温(-40℃)两组极端温度应力下连续14个月的实际退化测试数据展开比较实验,结果表明提出的预测模型能准确追踪不同极端温度下智能电能表的退化趋势,可为我国典型地区的智能电能表可靠性分析提供指导。 相似文献