振动冷却通道对Sn-15%Pb合金凝固组织的影响

对传统冷却斜板铸造法进行了改进，在冷却通道上设置振动源对Sn-15wt%Pb熔体施加机械振动，并以表观晶粒形态和尺度来描述凝固组织特征，研究工艺参数对凝固组织的影响。结果显示：对冷却通道施加振动可以改变表观晶粒形态和特征尺度；较高的振动加速度有助于表观晶粒细化；较高的冷却速率有助于减小表观晶粒特征尺度，但其形态圆整度降低。     

连铸空心管坯内置行波磁场对凝固组织的影响

利用低熔点Sn-3．5％Pb合金进行了空心管坯内置行波磁场的静态模拟实验研究。结果表明：管坯内置行波磁场可以引起金属熔体内部纵截面上的大环流，减小了熔体凝固前沿的温度梯度，降低了金属熔体的冷却速率，抑制了熔体的枝晶生长，从而促进了晶粒的球化，改善了管坯的凝固组织。     

半固态A356铝合金流变特性研究

用自行研制的同轴圆柱旋转流变仪对半固态A356铝合金浆料的流变特性及组织演变进行研究.结果表明:等温剪切时,浆料稳态表观粘度随着剪切速率的增大而下降,半固态A356铝合金具有明显的触变性.在连续冷却条件下,半固态浆料的表观粘度随着温度的降低而先缓慢后迅速增大,冷却速度显著影响半固态A356铝合金的表观粘度,降低冷却速度,由于搅拌充分而导致表观粘度明显下降.显微结构分析也可以反映出剪切速率、温度和冷却速度对表观粘度的影响规律.     

快速凝固Al-Pb合金的显微组织

采用单辊旋铸法分别制备了Al-5%Pb, Al-8%Pb和Al-15%Pb三种合金条带, 并利用TEM分析其显微组织. 结果表明 在快速凝固下, Al-Pb合金中的第二相(f.c.c. Pb)在基体中分布均匀, Pb颗粒尺寸随Pb含量增加而增加, 随冷却速度的增大而减小, Pb颗粒的尺寸呈双峰或三峰分布特征. 此外, 还分析了快速凝固下偏晶合金的凝固过程, 对上述现象进行了解释.     

基于BP神经网络的TA15钛合金热变形工艺-性能预报

将经过热约束变形的TA15钛合金进行力学性能测试,获得了工艺(温度、应变、应变速率及冷却方式)、性能(抗拉强度、延伸率)参数数据,利用BP人工神经网络建立起其间的关系网络模型.研究表明:所建立的网络可以很好地反映出本材料的工艺-性能之间的关系并且具有一定的精度,网络模型可以用来预测不同变形条件下TA15钛合金的性能.     

基于BP神经网络的TA15钛合金流动应力预测

利用Gleeble 1500热模拟机进行了TA15钛合金不同变形温度、变形程度和应变速率条件下的热压缩试验.在试验数据基础上,应用BP神经网络建立TA15钛合金高温变形本构关系.研究结果表明,通过BP神经网络得到的流动应力具有较高的精度,能够客观地反映TA15钛合金在塑性加工过程中的动态行为,具有重要的工程应用价值.     

电磁铸造液柱高度数学模型的建立及应用

为了研究熔体金属电磁立柱成形能力并计算电磁作用下的液注高度,从电磁铸造立柱成形的基本原理出发,建立了电磁场作用下金属立柱成形时液柱高度数学模型,并试验验证了模型的准确性.利用液柱高度数学模型对铝、钢、锡铅合金等金属的电磁铸造可行性,以及电力参数对液柱高度的影响进行研究.结果表明:铝电磁无模成形能力最强,而钢及锡铅合金电磁无模成形能力则基本相同;钢及锡铅合金电磁立柱成形所需的磁感强度约为0.08～0.10 T,而铝则只需约0.04T.     

基于BP神经网络的TA15钛合金本构关系建立

本构关系体现了材料在热态塑性加工过程中对热力参数的动态响应,关系到有限元模拟的准确性与精度。文章以TA15钛合金等温压缩实验数据为基础,构造一个3×10×10×1四层BP神经网络结构形式的本构关系模型,采用Bayesian规则化调整法训练网络以提高网络的泛化能力。预测结果、外推结果和实验结果对比表明,利用Bayesian规则化调整法训练的BP神经网络结构形式的TA15钛合金本构关系能够描述其高温变形力学行为,适用于热变形过程的数值模拟。     

热变形参数对Ti-15-3合金显微组织的影响及预测

通过等温压缩试验和金相分析研究了热变形参数对Ti-15-3(Ti-15V-3Cr-3Sn-3Al）合金固溶处理后显微组织的影响，等效晶粒尺寸随变形温度升高而增大，随变形程度和变形速率增加而减小，再结晶程度随变形温度升高而减小，随变形程度和变形速率增加而增大，采用人工神经网络的方法建立了等效晶粒尺寸及再结晶晶粒体积百分数与变形程度，变形速率和变形温度间的数学模型，预测值与实测值吻合较好，表明该方法很好地预测热变形参数对Ti-15-3合金固溶处理后显微组织的影响。     

应用人工神经网络建立Ti-22Al-25Nb合金高温本构关系模型

本构方程是描述材料变形的基本信息和有限元模拟中不可缺少的数学模型,反映了流动应力与应变、应变速率以及温度之间的相互关系。文章运用Gleeble-1500热模拟机对Ti-22Al-25Nb钛合金试样进行等温压缩变形试验,以试验所得数据(变形温度940℃～1030℃,应变速率0.001s-1～1s-1)为基础,采用BP神经网络的方法建立了该合金的高温本构关系,并与传统回归拟合的方法计算出的结果进行了对比。结果表明,BP神经网络本构关系模型的预测精度明显优于传统公式的计算结果,而且模型还可以很好地描述该合金在高温变形时,各热力学参数之间的复杂非线性关系,为该合金本构关系方程模型的建立,提供了一种便捷有效的方法。     

Fe-Mn-C-Al系TWIP钢热处理工艺参数优化

为提高TWIP钢的屈服强度同时保留较好的塑性,利用BP神经网络和遗传算法对热处理工艺参数进行优化。以退火温度、保温时间和冷却方式为输入,屈服强度和伸长率的乘积为输出,建立3-4-1的BP神经网络模型,再通过遗传算法寻优,得到屈服强度和伸长率的乘积最大时TWIP钢的热处理工艺参数组合。结果表明,优化后的热处理工艺为:退火温度768 ℃、保温时间35 min、冷却方式为炉冷,并通过试验验证了预测结果的准确性。     

基于 BP 神经网络的 Fe 基合金粉末喷涂工艺参数优化

目的基于BP神经网络具有自学习、自训练和输出预测的功能,将其应用于热喷涂过程中的参数优化问题。方法依托高效能超音速等离子喷涂系统实验平台,以Fe基合金粉末为喷涂材料,将等离子喷涂中的主气流量、电功率和喷涂距离作为模型输入,涂层沉积速率和硬度作为模型输出,不断调整隐含层节点个数,最终建立3-7-2网络结构的BP神经网络以优化工艺参数。利用优化出的工艺参数制备Fe基合金涂层,测试其性能,并计算误差。结果神经网络优化出的最优喷涂工艺参数为:主气流量96L/min,电功率56 k W,喷涂距离95 mm。采用该工艺参数制备涂层,涂层增厚实测平均值为360μm,硬度为672HV0.3,而模型的预测值分别为332μm和611HV0.3,与预测值的相对误差分别为7.8%和9.1%。结论 BP神经网络对等离子喷涂参数优化问题的拟合精度比较高,误差在可以接受的范围之内。将BP神经网络运用于热喷涂工艺参数的优化具有科学性和可操作性。     

A response to numerical benchmark for solidification of binary alloys: macro-segregation with thermo-solutal convection

As a necessary step toward the quantitative predictions of macro-segregation commonly found in metal castings,classical experiments and numerical benchmarks have been used to validate a simplified bina...     

半固态金属流变仪的研制

根据同轴圆筒旋转法粘度测量原理自行研制了1台半固态金属流变仪，并通过测量甘油的粘度来检验流变仪的测量精度。在3个不同温度下测得的甘油绝对粘度值与标准值接近。用该台流变仪研究半固态A356铝合金的流变特性表明：半固态浆料稳态表观粘度随着剪切速率的增大而下降，且浆料温度越低，伪塑性越明显；当固相率小于10％时，在高剪切速率下浆料呈现出牛顿流体的特征；在连续冷却条件下，半固态浆料的表观粘度随着温度的降低而先缓慢后迅速增大，冷却速度显著影响半固态合金的表观粘度。     

Neural Network Prediction of Conversion Rate of TbFe2 Alloy Prepared by Reduction-Diffusion Process

针对还原扩散法制备TbFe2合金的主要实验参数：反应温度、保温时间、Ca的加入量及Fe的粒度,建立BP神经网络,进行仿真,预测TbFe2合金的转化率。以44组实验数据作为训练样本,进行了网络设计。通过测试及对网络的性能分析,证明了该网络能够准确预测不同实验参数下TbFe2合金的转化率,并具有良好的性能。该网络的设计可以缩短实验周期,节约实验成本,并对反应的机理及工艺研究有一定的价值。     

过共晶铝硅合金半固态浆料表观粘度研究

通过自制的双筒旋转粘度计对过共晶ZL117合金的表观粘度进行了研究。结果表明,随着保温温度的降低,即固相率的升高,ZL117合金浆料的表观粘度随之增加;随着搅拌电流的增加,其表观粘度先降低,在搅拌电流为14A左右时达到最低,然后增大;随着冷却速度的增大,其表观粘度增大。     

磁场对Cu-Pb-La过偏晶合金液-液分离的作用

本实验在Cu-80%Pb过偏晶合金凝固过程中添加稀土元素La,研究不同冷却速度下稀土元素在过偏晶合金凝固制备中的作用,并研究施加磁场对Cu-Pb过偏晶合金液-液分离区凝固组织的影响,探讨了磁场下第二相的迁移和分布规律,为均质偏晶合金制备技术的改进提供参考。结果表明,添加La元素可显著降低Cu-80%Pb凝固组织中的宏观偏析,促进第二相颗粒的均匀分布和细化。较快的冷却速度下添加La元素的作用更加明显,偏析程度显著降低,在此冷速下进一步施加1 T水平方向磁场,Cu-Pb-La合金凝固过程中宏观偏析得到了抑制,富Cu相颗粒弥散,组织分布均匀。     

基于数值模拟的定向连续铸造固液界面位置人工神经网络模型的研究

基于人工神经网络原理及数值模拟技术，对定向凝固连续铸造过程中控制参数的选取进行了研究。利用自行设计的上引式定向凝固连铸机，结合数值模拟，提取了引晶速率、熔体温度、结晶器温度、冷却水温度、冷却水流量、冷却距离等控制参数值及相应目标参数值的固液界面位置。通过归一化处理所得数据，采用BP算法训练网络，对定向凝固连铸控制参数与固液界面位置之间的映射关系进行了函数逼近，建立了固液界面位置神经网络模型，依据该模型，可定量预测定向凝固连铸过程的工艺状态，并可为将来的定向凝固连铸神经网络控制提供可行的控制模型。     

半固态固相体积分数的拟合公式

提出了先用抛物线拟合合金液相线和固相线、再用杠杆定律求合金半固态固相体积分数公式的新方法.用新方法求得的Mg-Pb合金半固态固相体积分数公式不仅计算精度高,如Mg-40%Pb合金半固态固相体积分数公式的计算值与测量值的最大绝对误差仅为0.022,而且,因为半固态固相体积分数公式中包含温度和合金元素含量两个自变量,所以扩大了半固态固相体积分数公式的应用范围.     

热历史对In-55wt%Sb亚共晶合金熔体粘度的影响

利用回转振动粘度仪在液相线以上较大温度范围内,测量了In-55%Sb（质量分数）亚共晶合金熔体在不同的升降温过程中的粘度.实验结果表明,熔体经历的热历史对其粘度具有显著的影响.熔体在降温过程中的粘度高于升温过程中,在过热100℃后的降温过程中熔体的粘度较之无过热的降温过程中要低.在不同的热过程中,粘度发生转折变化的温度不同,在升温过程中,发生在850℃左右,在过热100℃和无过热的降温过程中,分别发生在750℃和650℃左右.熔体粘度的突变反映了熔体结构在相应温度的突然变化.