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通过硬度、拉伸、冲击测试,以及光学显微镜(OM)、扫描电镜(SEM)等分析手段研究了C64钢在不同温度淬火过程中的显微组织和力学性能的变化。结果表明:当淬火温度低于950 ℃时,C64试验钢的显微组织中板条马氏体较为细小;当温度高于950 ℃时,板条马氏体急剧长大。随着淬火温度的升高,碳化物开始逐渐溶解,950 ℃时几乎全部溶解。钢的强度、硬度随着淬火温度的升高呈现下降的趋势;钢的伸长率、断面收缩率、冲击吸收能量随着淬火温度的升高表现出先升高后下降的趋势,并在950 ℃时达到最大值。试验钢最佳淬火温度为950 ℃,能够获得组织均匀、细小的板条状马氏体组织。此时,试验钢的抗拉强度为1122 MPa,屈服强度为1106 MPa,伸长率为11.40%,断面收缩率为25.20%,冲击吸收能量为191.0 J,能达到强韧化的最佳匹配。 相似文献
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针对中沙乙烯冷箱系统低压甲烷侧冻堵情况,基于乙烯装置因氮氧化物(NOx)导致冷箱冻堵,检测了在不同复热时期不同取样点的NOx、形态氮、总氮以及裂解原料中氮和氧含量。分析认为,冷箱中NOx的形成原因为进入深冷系统的裂解气从裂解单元带入NO,在冷箱中与O2反应,原料中的氮化物形成了NOx。 相似文献
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齿轮退化状态的准确评估对于设备安全运行具有重要意义。常规的齿轮退化状态评估方法的效果受特征提取、预处理等因素的影响。基于生成模型的状态评估方法利用原始观测进行评估,能够降低人为因素的影响。但传统生成模型如变分自编码器(VAE)存在边缘估计不准确的缺点。本文提出了多元可逆深度概率学习(MIDPL),通过叠加可以被优化的可逆变换实现从既定初始分布到未知观测分布的转换,将分布特性复杂的多观测序列转换至既定初始分布进行边缘概率计算继而实现状态评估。本文通过齿轮退化实验验证了MIDPL的有效性,与VAE相比,MIDPL在点蚀和断齿数据集下的评估误差分别降低了30.92%和69.25%,MIDPL能够实现更为稳定和准确的齿轮退化过程评估。 相似文献