多组分铜基金属粉末选区激光烧结致密化机理

研究了选区激光烧结专用多组分铜基金属粉末(组分包括纯Cu,预合金CuSn,CuP)的烧结性能.结果表明,通过合理控制激光工艺参数(特别是激光功率和扫描速率),能顺利实现粉末烧结成形,且无明显的"球化"效应和翘曲变形.扫描电镜和X射线衍射分析证实,此组粉末体系的激光烧结是基于液相烧结机制,其中熔点较低的CuSn充当粘结金属,熔点较高的Cu充当结构金属;而添加元素P则起稀释剂的作用,能避免Cu颗粒表面氧化.研究了粉末体系中粘结金属含量对粉末烧结致密化和烧结件微观组织的影响.结果表明,在一定范围内粘结金属含量的提高有利于改善烧结致密度;但若粘结金属过量,则会因"球化"效应而降低致密度.     

316不锈钢粉末直接激光烧结的球化效应

采用直接金属激光烧结的方法,对316不锈钢粉末进行了一系列激光烧结实验。实验发现,由于液相粘度较高、表面张力大以及熔体材料不浸润固相颗粒和基板等因素的影响,导致烧结过程中出现球化现象。球化的出现,一方面导致形成球形的液滴表面和不连续的烧结线,妨碍下一粉末层的铺放,不利于烧结的顺利进行,严重时还将会导致无法烧结成形;另一方面也使得烧结层留有大量孔隙,强度很低,成形质量不高。分析了316不锈钢粉末球化效应产生的原因,讨论了工艺参数对316不锈钢金属粉末烧结成形的影响。     

双脉冲电沉积纳米晶Ni-CeO2复合镀层的微观结构及其高温抗氧化性能

在超声波振荡环境下,用双脉冲电源在Watt-Ni电解液体系中电沉积了纳米晶Ni CeO₂复合镀层,采用E-S:EM,TEM和XRD对镀层的形貌,微观结构及相组成进行分析;通过循环氧化增重曲线和DSC曲线,比较研究了纯Ni镀层和NiCeO₂复合镀层的高温抗氧化性能与热稳定性.结果表明,超声波振荡能有效抑制纳米颗粒在镀液中的团聚;添加20 g/L CeO₂,可使Ni晶粒细化;在873 K空气中退火处理2 h,复合镀层中的CeO₂沿裂纹扩展间隙处析出并形成含有稀土元素的弥散相,可起到钉扎晶界和阻止热裂纹萌生的作用.晶界作为Ni的快速扩散通道,促进稀土弥散相沿晶界析出并形成连续的致密氧化膜,能有效抑制O与Ni原子在氧化膜中互扩散,从而降低镀层的氧化速率.通过测定不同升温速率下镀层DSC曲线的吸热峰对应温度,由Kissinger方程求得Ni CeO₂复合镀层中Ni晶粒长大的表观活化能为243.3 kJ/mol,明显高于纯Ni的晶粒长大表观活化能（159.2 kJ/mol）,吸热峰对应温度也较纯Ni镀层提高约130 K,因此Ni-CeO₂复合镀层具有更高的热稳定性.     

纳林庙灾害治理项目治理首区工作线长度优化

为尽快现实纳林庙煤矿老采空区灾害集中连片综合治理成果,增加露天开采的工作线长度是缩短治理周期最直接、有效的技术措施,在确定经济工作线长度时,必须结合煤层赋藏条件、生产模式、开采工艺、工作帮水平推进速度及内排土运距等因素统筹考虑,利用3DMine三维建模软件计算在不同的4-2~#煤采空工作线长度下形成最终开采边界的工程量,分析不同工作线长度与平均剥采比、剥离费用吨煤成本之间的关系,确定经济工作线长度。     

激光烧结法制备原位增强型多孔镍基复合材料

对自熔性镍基合金和TiH_2的混合粉末进行了激光烧结实验,并采用XRD、SEM、EDX等分析手段对烧结试样的微观组织结构进行了表征,对试样中的孔结构及析出相的成形机制进行了初步探讨.结果表明,烧结后试样中存在原位增强相TiC、TiB_2和孔结构;大量微米级尺寸的圆孔以及呈放射状或针叶状的高温强化相CrB均匀分布于基体中.     

铜基金属粉末直接激光烧结工艺及成形件显微组织研究

对多组分铜基金属粉末(组分包括Cu、Cu-10Sn、Cu-8.4P)进行了直接激光烧结实验。优化激光功率和扫描速率,以实现粉末部分熔化状态下的液相烧结,其中Cu作为结构金属,Cu-10Sn作为粘结金属,而P元素则作为脱氧剂。激光烧结直接成形了尺寸为210mm×70mm×9mm的复杂形状铜基金属零件,在零件底部设置了预烧结层,以保证良好的激光烧结过程及成形精度。烧结致密度达理论密度的94.7%,而最大尺寸误差仅为0.78%。     

多组分铜基合金粉末选区激光烧结的组织形成机制

对多组分铜基金属粉末(组分Cu、CuSn、CuP,质量比为55:35:10)进行了选区激光烧结试验,其中熔点较低的CuSn充当粘结金属,熔点较高的Cu充当结构金属,CuP则作为脱氧剂而改善润湿性。粉体激光烧结的主导成形机制为液相生成和颗粒重排。合理调控激光工艺参数(激光功率275～400 W,扫描速率0．03～0．06 m·s-1),以使粘结金属CuSn发生熔化,而结构金属Cu保持未熔状态。在保证粉末部分熔化的液相烧结机制的前提下,适当增加激光功率或减小扫描速率,有利于提高烧结致密度及组织均匀性。     

医学图像分析深度学习方法研究与挑战

深度学习（Deep learning,DL）,特别是深度卷积神经网络（Convolutional neural networks,CNNs）,能够从医学图像大数据中自动学习提取隐含的疾病诊断特征,近几年已迅速成为医学图像分析研究热点.本文首先简述医学图像分析特点;其次,论述深度学习基本原理,总结深度CNNs在医学图像分析中的分类、分割框架;然后,分别论述深度学习在医学图像分类、检测、分割等各应用领域的国内外研究现状;最后,探讨归纳医学图像分析深度学习方法挑战及其主要应对策略和开放的研究方向.     

选区激光熔化工艺参数对燃料电池316L不锈钢双极板性能的影响

316L不锈钢材料具有耐蚀性好、成形性好、成本低等优点,在燃料电池金属双极板领域有着良好的应用前景.基于传统等材、减材加工方法难以成形复杂结构燃料电池双极板的瓶颈,使用选区激光熔化技术可实现复杂结构316L不锈钢双极板的成形制造.针对燃料电池不锈钢金属双极板的应用背景,系统研究了不同激光工艺参数(激光功率、激光扫描速度)对所成形316L不锈钢材料微观组织及双极板所需耐蚀性和表面接触电阻的影响,并对比了传统锻造316L不锈钢与选区激光熔化316L不锈钢在显微组织和性能上的差异.结果 表明,选区激光熔化成形316L不锈钢的致密度随着激光功率的增大而增大,随着扫描速度的增大而减少,并在激光功率为300W,扫描速度为1500～2000 mm/s时达到最大值.相比于具有等轴晶特征的锻造不锈钢试样,选区激光熔化成形不锈钢试样柱状晶组织有利于降低晶界对电流的阻碍作用,从而降低了表面接触电阻;同时,随着样品表面粗糙度的提高,选区激光熔化成形不锈钢试样的表面接触电阻降低.致密度高的选区激光熔化成形不锈钢试样的耐蚀性优于锻造成形不锈钢试样,且随着致密度的减小,选区激光熔化成形试样的耐蚀性逐渐降低.本研究结果表明选区激光熔化成形316L不锈钢材料可用于燃料电池金属双极板.     

选区激光熔化成形碳纳米管增强铝基复合材料成形机制及力学性能研究

铸造铝合金具有优良的铸造焊接性能等优点,但是低硬度和较差的耐磨性能限制了其应用的范围,成形铝基复合材料构件是一种有效途径。采用选区激光熔化(Selectivelasermelting,SLM)增材制造技术成形碳纳米管增强铝基纳米复合材料(CNT/Al)构件,通过设置不同的激光参数,研究不同激光能量密度(η)下试样的致密化行为、物相和显微组织及其力学性能。研究表明:随着η从150J/m增加至187.5J/m,致密度从94.49%上升至99.83%。高能量密度增大了熔池的尺寸和温度,导致液相的黏度下降和润湿性能提高,使得液相均匀铺展,熔池间搭接程度上升以及孔洞等冶金缺陷减少,致密化程度上升。成形试样的主要物相为Al9Si和Si,碳纳米管(CNTs)外壁与基体发生原位反应生成了Al_4C_3,提高了界面稳定性。成形试样的硬度和耐磨性能与致密度变化表现为正相关。当η=187.5 J/m时,成形试样的平均显微硬度为164.3 HV_(0.2),摩擦因数下降至0.21,强度和延伸率分别为452 MPa和9.0%,表现出优良的力学性能。