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铸坯作为钢铁生产的中间产品,其内部质量对下游产品质量有重要的影响。传统铸坯质量检测多采用金相法和金属原位分析等方法对表面缺陷进行检测,而无法检测内部缺陷。针对工业生产中对铸坯内部质量控制的需求,提出了基于分层聚焦扫查的超声显微无损检测方法。首先,利用超声检测设备对试样进行分层聚焦扫查,得到试样厚度方向上多张超声图像,然后,对所得超声图像进行三维重构,并分析重构结果,得到铸坯内部缺陷尺寸、数量、空间分布等特征,进而得到铸坯致密度、均匀度等评价指标。利用新方法评价不同压下量处理的42CrMo钢铸坯,发现压下量为16 mm时,对铸坯质量改善最为明显,辅以金属原位分析的结果,验证了该方法的有效性。 相似文献
4.
Zn-Al-Mg镀层钢板具有优异的切口保护性能和耐大气腐蚀性能,但Zn-Al-Mg镀层的相组成至今尚存在争议。为了更好地控制Zn-Al-Mg镀层结构、镀层钢板的成形性和耐蚀性,利用SEM、XRD、GDS和TEM等设备分析了Zn-Al-Mg镀层钢板的微观组织,确定了Zn-Al-Mg镀层是由Zn、Al和MgZn2三相组成。通过TEM分析发现,Zn-Al-Mg镀层与钢板的界面存在厚度为0.01 μm的Al-Fe合金层和厚度为0.1 μm的Zn-Mg合金层。 相似文献
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提出一种基于函数型数据分析的非平稳生产状态下的多批次生产过程监控方法。引入函数型数据分析方法将三维数据中的每个变量沿时间方向进行函数拟合,从而将三维离散数据矩阵转化为二维函数矩阵。对各个变量曲线求取二阶导数,消除非平稳生产状态所导致的均值波动现象,增加建模的准确性。在此基础上,利用函数型主成分分析方法对各个变量的导数曲线进行特征提取,并使用基于权重的主成分融合方法,获得函数型主成分矩阵。利用支持向量数据描述方法对函数型主成分矩阵进行监控,并将其应用于工业半导体生产过程的监控中。结果表明,基于函数型数据分析的监控方法与传统方法相比,具有更低的漏检率,验证了新方法的有效性。 相似文献
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目的确定高强双相钢表面Si、Mn元素选择性氧化行为对磷化性能的影响,以改善高强双相钢的磷化性能。方法在具备不同表面选择性氧化行为的试样表面制备磷化膜。采用X射线光电子能谱仪(XPS)、辉光光谱仪(GDS)、透射电镜(TEM)等手段,分析高强双相钢表面Si、Mn元素的选择性氧化行为,通过扫描电镜观察磷化膜的结晶状态,并采用电化学技术分析钢板在磷化液中的反应过程。结果当高强钢表面Si含量较少时,表面氧化物主要以弥散分布的小颗粒状Mn Al_2O_4形态存在,能够加快在磷化液中酸蚀反应速度,磷化晶粒均匀、致密,尺寸小于4mm,覆盖率为100%。当高强钢表面Si含量较高时,形成的Mn_2SiO_4容易在晶界聚集,颗粒尺寸较大,减慢了酸蚀反应速度,磷化晶粒尺寸大于8mm,均匀致密性差。而提高材料表面Mn元素的富集程度,可以减轻Mn_2SiO_4聚集的现象,提高酸蚀反应速度,磷化晶粒均匀、致密,尺寸小于4mm,覆盖率100%。结论减轻双相高强钢表面Si元素的富集程度,而提升Mn元素的富集程度,可以加快钢板在磷化液中的酸蚀反应,进而改善磷化性能。 相似文献
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