Ni-SiO2纳米复合材料的制备及磁学性质

以正硅酸乙酯和硝酸镍为原料,利用溶胶-凝胶法制备了纳米NiO-SiO2复合体,再通过氢气还原得到Ni-SiO2纳米复合材料。利用X射线衍射(XRD)确定了样品的相组成,利用透射电子显微镜(TEM)观察了样品的微观结构,利用振动样品磁强计测定了样品的磁性能。研究了成分和焙烧温度对纳米复合颗粒微观结构和性能的影响。研究发现,所形成的纳米颗粒是以Ni为核心,外面包裹着非晶态SiO2层的核壳结构。随着硅含量的增加,包裹层变厚,随着焙烧温度升高颗粒直径增大。讨论了制备条件和SiO2含量对材料的微观形貌和磁学性能的影响。     

铝合金空心型材挤压截面内凹变形有限元分析及模具结构优化设计

截面变形是复杂空心型材挤压过程中经常遇到的难题,实际生产中需通过反复试模、修模才能得到合格的产品。针对6063铝合金空心型材截面内凹问题,采用数值模拟方法获得了挤压过程中不同方向上的金属流速及模具焊合室内不同高度的压力分布,分析与讨论了产生缺陷的原因,并优化了模具结构。模拟仿真结果表明,添加阻流块后挤压过程中型材不同位置和不同方向上的流动速度更加均匀,挤出型材向内凹的现象得到改善。实测结果显示,采用改进后的模具结构,挤压型材最大内凹量减小为0.15 mm,可以满足实际应用要求。     

采用BP神经网络和挤压形状因子 预测挤压力与挤压出口温度

结合数值模拟和BP神经网络, 研究了挤压形状因子对挤压过程中挤压力和挤压出口温度的影响规律。采用DEFORM-3D软件模拟了14组不同挤压形状因子的镁合金型材挤压变形过程, 得到挤压力和挤压出口温度变化曲线。采用MATLAB软件建立了挤压力和挤压出口温度预测BP神经网络, 选取5组数值模拟结果作为训练样本, 以挤压形状因子和挤压行程为输入变量, 挤压力和挤压出口温度为输出变量, 对网络进行训练。采用训练后的网络对训练样本以外的4组挤压形状因子下的挤压力和挤压出口温度进行预测, 结果表明预测得到的结果与数值模拟得到的结果相吻合, 最大误差小于2%。     

镁合金薄壁空心型材挤压壁厚减薄问题的有限元分析及解决方案

对镁合金薄壁空心型材在实际生产过程中出现壁厚减薄的缺陷,采用数值模拟方法进行研究,分析了挤压过程中金属流速和压力分布情况,模拟结果表明,焊合室内压力不均及出模口处沿挤压方向金属流动速度差异,是导致型材壁厚减薄的主要原因,且模拟得到的壁厚值与实际测量值基本吻合。提出了控制型材壁厚的改进方案,对型材挤压模具结构进行改进,即增加焊合室高度和修改分流孔尺寸。其中修改分流孔尺寸的方案能得到壁厚较均匀的型材,是可行的方案。研究结果表明,有限元方法对复杂型材挤压生产中挤压模具和挤压工艺的优化有直接的指导意义。