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基于人工神经网络的铜合金形变热处理工艺和性能 总被引:6,自引:0,他引:6
利用神经网络对Cu-Cr-Zr合金变形量、时效温度和时间与硬度和电导率样本集进行训练和学习,采用改进的BP网络算法-Levenberg—Marquardt算法,建立了形变热处理工艺BP神经网络模型,得出了具有较高综合性能的最佳工艺参数:在80%变形量,450-480℃,2~5h形变热处理条件下,硬度和电导率分别可达HV150~157和74%~77%(IACS)。 相似文献
7.
Cu-Cr-Zr-Mg合金的变形时效行为 总被引:2,自引:0,他引:2
通过对Cu-0.3Cr-0.15Zr-0.05Mg合金硬度、导电率分析和显微组织观察。研究冷变形和时效处理对合金组织和性能的影响。结果表明,冷加工变形产生的位错。加速Cu-0.3CF0.15Zr-0.01Mg合金的时效过程。大幅度提高合金的导电率和硬度.在时效的初期尤为明显。合金固溶并80%形变后在470℃时效2h导电率和硬度分别达75.1%IACS和156.1Hv,60%变形500℃时效0.5h导电率和硬度分别达73.3%IACS和165.7Hv。 相似文献
8.
Cu-3.2Ni-0.75Si-0.30Zn合金时效过程的动力学分析 总被引:7,自引:0,他引:7
通过研究时效过程中电阻率的变化规律 ,分析了Cu 3.2Ni 0 .75Si 0 .30Zn合金的时效析出特性及其动力学过程。结果表明 :低温时效时扩散作用是合金析出过程的主要控制因素 ,时效早期通过调幅分解形成溶质原子的富集区 ,然后在溶质富集区发生失稳有序化 ,最后生成δ Ni2 Si相 ;高温时效时相变驱动力成为主要控制因素 ,由于生成δ Ni2 Si相的驱动力较大 ,所以直接析出δ Ni2 Si相。结合透射电镜研究了合金时效过程中显微组织的变化 ,并得出了合金的时间—温度—转变曲线 (即TTT曲线 )。 相似文献
9.
采用真空热压烧结工艺制得Al2O3弥散强化Cu-25%Cr复合材料,分析了其显微组织与性能。经冷轧变形,研究了显微组织及性能变化,并测定了该复合材料的软化温度。结果表明:Cu-Al2O3/Cr复合材料的电导率随着轧制变形程度的增大,开始上升,然后下降。其导电率未变形时为18.3mS.m^-1,经60%变形后,导电率达到最大,为23mS.m^-1;Cu-Al2O3/Cr复合材料的硬度和抗拉强度随变形量的增加不断上升,80%变形后,硬度增加了55HV,达到150HV,抗拉强度增幅达80%,达到413MPa;并测得合金的抗软化温度约为600℃。 相似文献
10.
Cu-Cr-Zr合金时效强化机理 总被引:5,自引:0,他引:5
研究了不同时效工艺对Cu-0.7Cr-0.13Zr合金硬度、强度和导电率性能的影响,利用透射电镜分析合金时效后的微观形态和析出相。结果表明:在500℃时效30min析出相为Cu5Zr,硬度和导电率可达116.7HV和47%IACS。500℃时效6h后,硬度和导电率为140HV和76%IACS,强度达到峰值430MPa,弥散共格的析出相Cr是强度提高的重要原因,强化效应与采用共格强化机理计算的结果非常接近。合金在500℃时效8h硬度和强度仍具有135.6HV和410MPa,导电率为77%IACS,析出相仍较细小但与基体失去共格关系。 相似文献