汽车用6082铝合金热处理工艺研究

针对挤压态6082铝合金性能无法达到企业汽车零件加工标准要求的问题,通过OM、SEM、XRD、硬度测试等手段与方法,研究了热处理过程中固溶和时效处理对6082铝合金组织和性能的影响。研究表明:铸态6082铝合金组织主要由Al基、Mg2Si强化相以及α-(Al Mn Fe Si)夹杂相组成,Mg2Si强化相、α-(Al Mn Fe Si)夹杂相大量聚集在晶界处,挤压处理后组织中的金属间化合物发生破碎,沿着挤压方向排列。6082铝合金适宜热处理工艺为:530℃×4 h固溶、水淬+170℃×10 h时效,此工艺下,6082铝合金组织中强化相颗粒弥散析出、均匀细小,硬度值达到104 HBS,达到企业使用标准要求。     

汽车板用铝合金的热处理工艺研究

采用不同的预先热处理工艺对6011铝合金进行冷轧前的热处理,研究其力学性能和疲劳性能。结果表明,在冷轧前采用适当的预先热处理,可显著提高6011铝合金的力学性能和疲劳性能。随着预先热处理温度的提高,其力学性能和疲劳性能而先升高后降低。     

基于神经网络的铝合金汽车轮毂低压铸造工艺优化

以浇注温度、模具初始温度、浇注速度、铸造压力、浇注方式作为输入层函数,以力学性能作为输出层函数,采用5×30×1的三层拓扑结构构建了铝合金汽车轮毂低压铸造工艺神经网络优化模型,并对其进行了训练、预测验证和产线应用。结果表明,铝合金汽车轮毂低压铸造工艺神经网络优化模型具有较强的预测能力,精度较高,相对预测误差2.87%～4.31%,平均相对误差值为3.48%。神经网络优化工艺使试样的抗拉强度、屈服强度比产线原工艺分别增大了7.1%和6.9%,力学性能得到了显著提升。     

基于BP神经网络的汽车轻合金零部件热处理工艺优化

采用5×30×6×2四层拓扑结构,以汽车轻合金零部件、固溶温度、固溶时间、时效温度和时效时间作为输入层参数,以拉伸性能和冲击性能作为输出层参数,构建了汽车常用轻合金零部件热处理工艺神经网络优化模型,并对该模型进行了训练、验证及产线应用。结果表明:该神经网络优化模型具有较好的预测能力和精准的预测精度,输出的拉伸性能和冲击性能平均相对预测误差分别为3.1%和3.2%。热处理工艺神经网络优化,可以明显提高汽车轻合金零部件的拉伸和冲击性能。     

7055铝合金热处理工艺优化研究

采用金相组织观察、SEM分析、硬度测试、导电率测试、室温拉伸性能测试以及拉伸断口分析等方法,研究了不同的双级固溶工艺和双级时效工艺处理对热挤态7055铝合金组织和性能演变规律的影响,优化了7055铝合金的热处理工艺,并获得了3种时效(T76、T74、T73)工艺下的力学性能和导电率。结果表明,最优的固溶工艺为450℃/3 h+475℃/3 h,优化的二级时效温度为160℃。3种时效工艺下的性能表明,经T76工艺处理后的试样可以获得最高的强度,其抗拉强度和屈服强度分别为697 MPa和688 MPa,经T74工艺处理后试样塑性最好,断后伸长率为15.6%。经T73工艺处理后的导电率最高,为41.5%IACS。     

汽车用6061-VIn铝合金的锻造工艺优化

采用不同的始锻温度、终锻温度和锻造速度进行了6061-VIn汽车用铝合金的锻造成形,并进行了磨损性能的测试和分析.结果 表明:随始锻温度、终锻温度和锻造速度的增加,铝合金试样的磨损体积先减小再增大,耐磨损性能先提升后下降.在480℃始锻温度、360℃终锻温度和15 mm/s锻造速度下试样的磨损体积最小,磨损性能最好.优...     

汽车缸盖用新型铝合金的铸造工艺优化

采用不同的熔炼温度和浇注温度进行了汽车缸盖用新型铝合金的铸造,并进行了力学性能和磨损性能的测试与分析。结果表明,随熔炼温度从700℃升高到760℃,浇注温度从690℃升高到740℃,试样的抗拉强度和耐磨损性能均先提高后下降。汽车缸盖用新型铝合金的工艺优选为:750℃熔炼和720℃浇注。     

汽车用6063铝合金散热器的挤压工艺优化

采用不同的挤压温度、挤压速度和挤压比,进行了汽车6063铝合金散热器的挤压成型试验,并进行了力学性能测试与分析。结果表明,挤压温度、挤压速度和挤压比对散热器的抗拉强度和屈服强度产生明显影响,对其断后伸长率影响不明显。随挤压温度从460℃提高至540℃、挤压速度从0.5 m/min增大至2.5 m/min、或挤压比从10增大至14,散热器的抗拉强度和屈服强度均先增大后减小,断后伸长率变化幅度较小。挤压温度、挤压速度和挤压比,分别优选为520℃、1.5 m/min和13。     

体育器材用细晶镁合金的热处理工艺神经网络优化

以镁合金牌号、固溶温度、固溶时间、时效温度和时效时间为输入层参数,以抗拉强度为输出层参数,采用5×40×15×1四层拓扑结构构建了体育器材用细晶镁合金热处理工艺优化神经网络模型。结果表明,模型具有较佳预测能力和较高预测精度,经过5972次迭代计算后收敛,预测误差在-3%~3%。与采用原工艺处理的细晶镁合金的抗拉强度相比,使用神经网络模型优化的热处理工艺明显提高了细晶镁合金的抗拉强度。     

基于神经网络的建筑用高性能铜合金热处理工艺优化

以合金成分、固溶温度、固溶时间、固溶冷却方式、时效温度、时效时间、时效冷却方式作为输入参数,并以抗拉强度和导电率作为输出参数,构建7×42×8×2四层拓扑结构的建筑用高性能铜合金热处理工艺优化神经网络模型,并进行了试验验证和生产线应用。结果表明,神经网络模型具有较好的预测精度和工艺优化能力,其相对预测误差在1.9%~4.7%;与神经网络优化前铜合金相比,经神经网络优化后铜合金抗拉强度和导电率得到了明显提高。     

基于神经网络算法的高强镁合金热处理工艺优化

以高强镁合金成分、固溶温度、固溶时间、时效温度和时效时间为输入层参数,以高强镁合金的抗拉强度为输出层参数,采用5×35×7×1四层结构构建出高强镁合金热处理工艺优化神经网络模型。并对模型进行了学习训练和预测验证。结果表明,该模型具有较好的预测能力和预测精度,预测误差小于4%,平均预测误差为2.6%。与试验优化的热处理工艺相比,采用神经网络优化的热处理工艺可以提高Mg-2Zn-2Y和Mg-10Gd-2.5Y-1.5Zn高强镁合金的抗拉强度。     

汽车用铝合金材料及热处理进展

介绍了铝合金在汽车工业中的应用前景,简述了国内外在铸造铝合金、高强度铝合金、铝基复合材料、非树枝晶铝合金等新材料应用研究动向及回归热处理、形变热处理、半固态成形等新技术、新工艺方面开展的研究工作。     

基于蚁群神经网络的耐热钢管热处理工艺优化

提出了一种神经网络与蚁群算法相结合的91耐热钢管热处理工艺参数优化方法.以4个主要热处理工艺参数为优化对象,5个材料力学性能指标为优化目标.首先进行正交试验,以试验数据为样本通过神经网络建立优化参数与优化目标之间的非线性映射模型,然后用蚁群算法对模型进行优化获取最佳热处理工艺参数.神经网络的非线性映射能力解决了优化建模困难问题,蚁群算法的智能化寻优能力克服了优化求解复杂的缺点.仿真试验显示热处理工艺参数优化精度高,材料力学性能指标预测误差小.     

汽车空调新型铝合金的热处理工艺优化

采用不同的固溶温度、固溶时间、时效温度和时效时间对汽车空调新型铝合金Al-Si-Cu-Mg-Ti-In进行了热处理,并进行了试样拉伸性能和耐磨损性能的测试与分析。结果表明:在试验条件下,随固溶温度从500℃增加到530℃,固溶时间从4 h增加到12 h,时效温度从160℃提高到190℃,或时效时间从5 h提高到9 h,该合金的抗拉强度均先增大后减小,磨损体积先减小后增大,拉伸性能和耐磨损性能均先提高后下降。合金的固溶温度、固溶时间和时效温度、时效时间分别优选为525℃、10 h和185℃、8 h。     

基于BP神经网络的齿轮材料热处理工艺优化

以齿轮材料型号、退火温度、退火时间、淬火温度、淬火时间、回火温度和回火时间7个参数作为输入参数,以耐磨损性能为输出参数,构建出7×35×1三层拓扑结构的齿轮复合材料热处理工艺BP神经网络优化模型,并进行了学习训练、预测验证与应用验证。结果表明,BP神经网络优化模型的预测能力强,预测精度高,平均预测相对误差为3.6%。与原用热处理工艺相比,齿轮材料在采用BP神经网络优化的热处理工艺后耐磨损性能得到明显提高,其中42CrMo-15%WC磨损体积减小44%,42CrMo-50%WC磨损体积减小58%。     

基于BP神经网络算法的耐磨钢热处理工艺优化

以耐磨钢牌号、淬火温度、淬火冷却方式、回火温度和回火冷却方式作为输入层参数,以硬度作为输出层参数,采用BP神经网络算法构建了耐磨钢热处理工艺优化的BP神经网络模型,并进行了模型的预测和应用验证。结果表明,该模型的输出参数平均相对预测误差为2.2%,具有较好的预测能力和较高的预测精度。与生产线现用工艺相比,采用BP神经网络模型优化工艺热处理后的NM360、NM400、NM500耐磨钢的磨损体积分别减小26%、26%、28%。     

基于神经网络的铝合金电器罐体铸造工艺优化

以浇注温度、模具温度、充型压力为输入参数,以抗拉强度、伸长率、硬度为输出参数,构建了3×12×3三层拓扑结构的铝合金电器罐体铸造工艺优化的神经网络模型,并进行了试验验证和生产线应用研究。结果表明,神经网络模型具有较好的预测精度和工艺优化能力,抗拉强度预测的相对误差是4.1%～5.7%,预测平均相对误差为4.9%;伸长率预测的相对误差是3.1%～3.7%,预测平均相对误差为3.4%;硬度预测的相对误差是4.5%～5.4%,预测平均相对误差为4.9%。与神经网络优化前相比,经神经网络优化后的铝合金电器罐体的强度得到了提高。     

7075铝合金汽车发动机摇臂的热处理工艺

通过对7075铝合金汽车发动机摇臂进行热处理工艺优化,并对3种时效状态下的7075铝合金汽车发动机摇臂的显微组织、力学性能及抗应力腐蚀性能进行了分析。结果表明,经过T6处理后,摇臂的强度达到了峰值,但电导率较低,即抗应力腐蚀性能较差;经过双级时效正交试验优化,合金强度稍有降低,电导率大幅提高,合金抗应力腐蚀性能得到改善的同时减少了生产时间及成本;该摇臂的最佳热处理制度为(460℃×1 h)固溶+(105℃×8 h+160℃×8 h)时效。     

热处理工艺对汽车用铸造铝合金组织与性能的影响

以汽车用A354铸造铝合金为对象,通过微观组织观察、硬度测试等方法研究了固溶处理与时效处理中的温度与时间对铝合金微观组织与力学性能的影响。结果表明,铸造铝合金A354最佳热处理工艺为:固溶处理525℃×10 h,时效处理175℃×6 h。在此工艺下,A354合金的布氏硬度值达到129 HB。