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1.
对国产12.9级高强度螺栓的工程力学性能进行全面测定,为其在建筑结构中的设计和应用以及相关标准的制定和修改提供试验依据。分别通过紧固试验、抗拉试验和剪切试验对不同品牌(A、B、C)和规格(M16、M20和M24)的各72套12.9级高强度螺栓连接副的扭矩系数、抗拉强度和剪切强度进行测定;通过抗滑移试验对72个由B品牌M20螺栓连接的、各采用3种方式处理(喷砂、抛丸和钢丝除锈)的Q235B、Q355B、Q420B连接板表面的连接接头的抗滑移系数进行测定;对5个A品牌M20螺栓制成的材性试样进行拉伸试验获得应力-应变曲线。对试验数据进行正态分布检验并根据统计结果给出12.9级高强度螺栓的扭矩系数、抗拉强度和剪切强度的设计参考值,将抗滑移系数和相关规范中给出的相应值(规范值)进行比较并分析测值较低的原因,建立螺栓材料的非线性和多折线应力-应变本构模型并验证模型精度。研究结果表明:国产12.9级高强度螺栓的扭矩系数和抗拉强度均符合性能标准,剪切强度和抗拉强度设计建议值的比值(0.49)高于二者规范值的比值(0.3);抗滑移系数低于规范值的结果有待进一步研究,原因是接触面的粗糙度不足;非线性模型和多折线模型均能较好地拟合12.9级高强度螺栓材料的单向拉伸应力-应变曲线。  相似文献   
2.
 电渣重熔是制备高端特殊钢和合金的关键冶炼工艺,在铸锭质量和成材率方面优势明显。随着中国装备制造业的快速发展,对所用钢及合金的质量和性能要求不断提高,而传统电渣重熔技术面临电耗高、产品质量稳定性差等问题。现代电渣冶金技术的发展核心在于浅平熔池形状的稳定控制和杂质元素的高效去除,目标是更高洁净度、更高凝固质量和更高生产效率。为了让国内冶金工作者了解目前电渣重熔技术的最新发展动态,助力中国电渣冶金技术的开发和应用,综述了近年来国内外相继涌现的先进技术与理论,分析了国内外在相关技术的应用特征和演进方向。中国在电渣炉设备制造、气体保护电渣重熔技术、同轴供电技术和结晶器导电技术方面基本与国际先进水平同步,但尚未形成完善可靠的渣系配置理论、精炼过程的热力学及动力学理论,较国外仍有差距,这已成为限制电渣产品质量提升的主要因素之一。低频电源技术、真空电渣重熔技术和旋转电极电渣重熔技术具有极高的工业化应用前景,需要进一步明确其对工艺过程和产品质量的影响规律。摆动控制已成为国际先进电渣企业的主流控制技术,却是中国电渣炉设备制造的短板,借助在线检测和模拟仿真技术的恒熔池形状控制技术是中国电渣冶金控制技术的发展方向。  相似文献   
3.
 近年来,国内外科研工作者开发的连铸凝固末端重压下技术在改善连铸坯的疏松、偏析等方面取得了良好效果,但仍存在扇形段小辊径压下厚铸坯时,应变难以渗透到铸坯芯部、不利于中心疏松改善等不足。以高效率、低成本、低能耗获得高质量厚铸坯,并实现低压缩比轧制高质量厚规格产品,仍需要进一步探索。为了更加有效地解决厚铸坯连铸凝固过程产生的中心疏松及偏析问题,提出一种全新的宽厚板坯连铸大辊径大压下(BRHR)技术并研制了BRHR设备,在宽厚板坯连铸生产线上安装、调试并运行两年多,同时配套开发了宽厚板坯连铸工艺过程预测与控制系统、二冷水工艺优化控制技术。结果表明,开发的BRHR装备与技术有利于压下应变渗透到铸坯芯部,在连铸生产线上利用凝固末端或刚完全凝固(固相分数fs=1.0)形成的大于500 ℃或大于400 ℃的大梯度温度场实施大直径辊大压下,可以显著改善宽厚板坯中心缺陷。生产实践证明,采用BRHR装备与技术使厚度为400 mm的宽厚板连铸坯缩孔、疏松及偏析得到显著改善,结合轧制工艺优化以1.90~2.53的极低压缩比轧制生产出厚度为150~200 mm的高质量特厚板,这对低成本、短流程生产高质量特厚规格产品及节能减排意义重大。  相似文献   
4.
朱国森  邓小旋  季晨曦 《钢铁》2022,57(11):99-105
 大尺寸非金属夹杂物是引起超低碳钢冷轧钢板表面线状缺陷的重要原因。以IF钢为例,铸坯中大尺寸夹杂物主要有3类,即结晶器保护渣卷入后被凝固坯壳捕获;连铸过程中钢水二次氧化产生且未上浮去除的;钢液中未充分去除的夹杂物在浸入式水口处粘连、堵塞,后续堵塞物脱落被凝固坯壳捕获。钢液一次脱氧生成的夹杂物中,不低于100 μm的夹杂物在RH处理过程中较容易去除,100 μm以下的夹杂物受钢液的流动影响较大,特别是不超过20 μm的夹杂物由于其上浮时间长、钢液流动的跟随性好,去除难度较大。RH是超低碳钢最重要的精炼设备,也是夹杂物去除的关键环节,研究RH去除20 μm夹杂物的新技术具有重要的意义。研究了RH脱碳结束加铝后真空度对夹杂物去除的影响,创新性提出了低真空度去除不超过20 μm夹杂物的新技术。研究结果表明,与高真空度处理工艺(常规工艺)相比,低真空度(压力5 kPa)处理的钢液中夹杂物数量降低更显著,中间包钢液总氧质量分数平均降低0.000 2%,钢液增氮水平相当。冷轧钢板因炼钢原因导致的线状缺陷降级率比常规工艺降低了29%。夹杂物在钢液中的跟随性理论分析表明,低真空度处理工艺下RH内钢液循环流量和钢液流速减小,降低了RH处理过程中夹杂物随钢液的跟随性,提高了不超过20 μm夹杂物的去除效率,有效改善了水口堵塞程度、提高了轧板表面质量。  相似文献   
5.
摘要:利用SEM、TEM、XRD、EPMA等手段,研究了水冷、空冷和炉冷对奥氏体基FeMnAlC钢微观组织和力学性能的影响。研究结果表明,3种冷却工艺都获得了以奥氏体为基体的微观组织,均含有大量孪晶,随冷却速度的降低,沿晶界析出的铁素体和κ碳化物逐渐增多,微观结构呈现出从以位错为主到调制结构再到矩形畴界的转变过程,组织演变受合金元素的配分行为控制。与水冷样品相比,κ碳化物的析出导致炉冷和空冷样品的强度提升约200MPa,铁素体和κ碳化物的晶界析出行为导致冲击吸收能量降低约100J。  相似文献   
6.
摘要:为探索低温贝氏体钢的断裂行为,研究应变速率对低温贝氏体钢TRIP效应的影响,采用不同应变速率的拉伸试验对低温贝氏体钢的强塑性进行研究。利用扫描电镜(SEM)、透射电镜(TEM)及X射线衍射(XRD)等试验方法对低温贝氏体钢的微观组织、断口形貌及裂纹走向进行表征。结果表明,随着应变速率的提高,试验钢的屈服强度由771MPa上升至806MPa,抗拉强度由1554MPa上升至1606MPa,断后伸长率由13.5%下降至9.0%。主要原因是高应变速率拉伸引发的绝热温升抑制了残余奥氏体的马氏体相变,对试验钢塑性造成负面影响。  相似文献   
7.
摘要:试验以锰品位27.7%,铁品位18.1%的低锰高铁矿为研究对象还原制备富锰渣,生产得到的富锰渣可用于冶炼硅锰合金,以达到高效利用低品位锰矿的目的。根据该矿的成分分析、XRD分析和粒度检测分析结果,采用还原 熔分法对低锰矿进行还原制备富锰渣试验,试验结果表明:单因素试验下各参数对低锰高铁矿的还原-熔分后渣中Mn、Fe元素的含量和Mn元素的回收率均有较大影响,同时结合Box-Behnke原理设计方案,选取温度、碱度以及配碳量3个试验因素,通过响应曲面法研究各因素交互作用下对Mn元素回收率的影响规律,对试验因素进行优化分析,建立相应的多项式模型。模拟优化得到最优的工艺条件为:还原温度1402℃,碱度0.10,配碳量10.04%,Mn元素回收率为97%。在最佳条件下做验证试验得出Mn元素回收率为95.80%,误差1.24%,证明响应曲面法预测模型具有可靠性,同时对低锰高铁矿的应用有重要指导意义。  相似文献   
8.
介绍了针对不锈钢产业发展对于高品质铬铁合金需求的增加,提出了铬系特种合金全产业链的生产工艺,生产涵盖高碳铬铁、中碳铬铁、低碳铬铁、硅铬合金。经过设备之间的相互配合,工艺流程简短,工序简化,设备投入降低,易于管理,成本降低。  相似文献   
9.
为了更加准确地预测硫化矿自燃安全性,综合考虑硫化矿自燃倾向性及火灾后果严重性,将硫化矿自燃安全性划分为9个等级,并选取矿山含硫量、矿山含碳量、矿石温度、矿石堆放时间、采场人员数量、氧气浓度和采场矿层厚度作为评价因素集。利用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)对94个采场样本数据进行降维处理,得到包含70%以上原始信息的3个主成分。将降维后的84组数据作为基于径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBF)预测模型的训练样本,10组数据作为检验样本进行硫化矿自燃安全性预测。最后分别利用十折交叉验证法和留一法对94组检验样本的自燃安全性预测结果进行检验,得到硫化矿自燃安全性预测准确率分别为92.55%和91.49%。研究结果表明:PCA-RBF网络模型对硫化矿自燃安全性的预测性能良好,且优于未经主成分分析的结果。  相似文献   
10.
This paper plans to develop an intelligent super resolution model with the linkage of Wavelet lifting scheme and Deep learning algorithm. Before initiating the resolution procedure, the entire HR images are converted into Low Resolution (LR) images using bicubic interpolation-based downsampling and upsampling. Further, the Wavelet lifting scheme helps to generate the four subbands of each image like LR wavelet Sub-Bands for LR images, and High Resolution (HR) wavelet Sub-Bands for HR images. The residual image is generated by taking the difference between the LR wavelet Sub-Bands and HR wavelet Sub-Bands images. The proposed model involves two main phases: Training phase and Testing. The training phase trains the residual image of all images by Deep Convolutional Neural Network with LR wavelet Sub-Bands as input and residual image as target. On the other hand, in testing phase, the LR wavelet Sub-Bands query image is subjected to Deep Convolutional Neural Network, which outputs the concerned residual image. This generated residual image is summed with LR wavelet Sub-Bands image, followed by inverse wavelet lifting scheme to obtain the final super resolution image. The main contribution of this paper is to improve the conventional Deep Convolutional Neural Network by optimizing the number of hidden layer, and hidden neurons using modified Whale Optimization Algorithm called Average Fitness Enabled Whale Optimization Algorithm by considering the objective of maximizing the Peak Signal-to-Noise Ratio. Finally, the proposed method achieves an improved quality of the results which is comparable the existing models.  相似文献   
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