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1.
研究了镦拔工艺、挤压温度以及热处理对β-CEZ钛合金挤压管材显微组织和力学性能的影响,并讨论了热加工工艺与合金组织性能之间的联系规律。结果表明:多次镦拔细化了棒坯的显微组织,且相变点之下挤压获得的β-CEZ钛合金管材具有更好的强塑性匹配。随着固溶温度的升高,β-CEZ钛合金管材的强度增大、塑性降低,尤其断面收缩率下降明显;随着时效温度的升高,管材的强度降低,塑性增大。830℃挤压获得的β-CEZ钛合金管材经800℃×1 h/AC+600℃×8 h/AC热处理后,显微组织为细小均匀的等轴组织,且拉伸强度大于1 250 MPa,延伸率大于15%,强塑性匹配良好。 相似文献
2.
3.
利用ABAQUS软件,建立了含孔复合材料层合板的有限元模型,在层合板四边简支,承受轴向压力载荷作用下,分析讨论了孔径/板宽比、铺层比例、铺层角度、材料性能等结构参数对层合板的线性屈曲的影响。结果表明,孔径/板宽比d/w越大,屈曲载荷越小,当d/w≤0.1时,可认为是小孔洞情况,可近似按无限大层合板处理;90°铺层(与载荷受力方向一致)比例越大,或0°铺层(与载荷受力方向垂直)比例越小,屈曲载荷越大,增加±45°铺层比例,有利于降低层合板各向异性程度;对于斜交对称铺层的层合板,铺层角度对其屈曲载荷影响很大,最大值与最小值相差13.05N;材料主方向结构性能参数差别较大时,屈曲载荷也相差较大,材料的结构性能参数对屈曲承载力具有明显的影响。 相似文献
4.
研究了热处理对TA34钛合金管材显微组织、力学性能及成材率的影响。结果表明,TA34钛合金管材冷加工态组织为细小模糊晶,纵截面呈现金属流线;经道次间普通退火+成品等温分级退火(T1制度)处理后,组织形貌为等轴α相,晶粒平均尺寸约为12μm;经道次间普通退火+最后一道次轧制前等温分级退火+成品普通退火(T2制度)处理后,组织形貌为等轴α相伴随有少量变形的片状α相,晶粒尺寸为12~18μm。经不同热处理获得的管材在293、77、20 K的测试温度下强度相当,且强度均随着测试温度的降低而上升;T1制度下管材的塑性随着测试温度的降低下降不明显,其塑性明显优于T2制度管材;T2制度管材的成材率为44.9%,相比T1制度(成材率为39.5%)提高5.4%。 相似文献
5.
为了比较三维编织复合材料阶梯型和嵌套式搭接接头的胶接修复效果,对搭接长度相同的两种接头进行了拉伸和弯曲力学性能研究。通过实验得到两种接头及完好试件的载荷-位移曲线,对比了修补后的试件强度与完好试件的强度,得到了接头试件的修复效率,并分析和总结了拉伸与弯曲试验试件的损伤过程及损伤形貌。实验结果显示:阶梯型胶接接头拉伸载荷作用下的修复率为37.75%,弯曲载荷作用下的修复率为66.25%;嵌套式胶接接头拉伸载荷作用下的修复率为18.97%,弯曲载荷作用下的修复率为21.44%。对比试验结果得出阶梯型胶接接头力学性能较好。 相似文献
6.
对碳纤维织物、玻璃纤维织物和芳纶织物的性能进行测试,采用热熔法分别制备了一种增韧中温固化环氧碳纤维织物预浸料、玻璃纤维织物预浸料和芳纶织物预浸料。预浸料以单种预浸料铺层和不同纤维织物预浸料混合铺层方式铺贴组合,通过模压法成型复合材料层合板,进行性能测试并对比。结果表明,增韧中温固化环氧树脂的不同纤维织物预浸料混合铺层成型的层压板力学性能可以根据铺层设计优化,并不损失不同纤维铺层之间的界面性能。 相似文献
7.
为解决传统水酶法提取葡萄籽油前处理复杂、耗水量大、耗酶量大及提取时间长等问题,采用乙醇水提法提取葡萄籽油。结果表明,葡萄籽原料无需预处理,可经粉碎后直接进行油脂提取。通过对影响乙醇水提法提取葡萄籽油的因素研究,确定较优的提取条件为:乙醇体积分数45%,料液比1∶3,提取温度60℃,pH 9,提取时间1 h,收集清油后在提取温度60℃、p H 9条件下水相重复提取渣相1 h。在优化条件下,葡萄籽油提取率为86. 57%。所得葡萄籽清油经简单精炼,各项指标达到一级葡萄籽油国家标准,油中γ-生育酚、甾醇、总酚含量分别达到52. 70、2 120. 23、195. 5mg/kg,且反式脂肪酸含量为0. 763 g/kg。乙醇水提法工艺中,原料无需前处理,无需酶制剂辅助,提取时间由水酶法的3 h以上缩短至2 h,耗水量由6 t/t(以葡萄籽质量计)以上降至3 t/t(以葡萄籽质量计),其水相可循环、油品质较高,为葡萄籽油高效提取提供一种新思路。 相似文献
8.
9.
10.
前列腺核磁超声图像配准融合有助于实现前列腺肿瘤的靶向穿刺。传统的配准方法主要是针对手动分割的前列腺核磁(Magnetic resonance, MR)和经直肠超声(Trans-rectal ultrasound, TRUS)图像上对应的生理特征点作为参考点,进行刚体或非刚体配准。针对超声图像因成像质量低导致手动分割配准效率低下的问题,提出一种基于监督学习的前列腺MR/TRUS图像自动分割方法,与术前核磁图像进行非刚体配准。首先,针对图像分割任务训练前列腺超声图像的活动表观模型(Active appearance model, AAM),并基于随机森林建立边界驱动的数学模型,实现超声图像自动分割。接着,提取术前分割的核磁图像与自动分割的超声图像建立轮廓的形状特征矢量,进行特征匹配与图像配准。实验结果表明,本文方法能准确实现前列腺超声图像自动分割与配准融合,9组配准结果的戴斯相似性系数(Dice similarity coefficient, DSC)均大于0.98,同时尿道口处特征点的平均定位精度达1.64 mm,相比传统方法具有更高的配准精度。 相似文献