碳化钨钢结硬质合金渗硼层热疲劳特性的研究

本文对GJW50碳化钨钢结硬质含金进行了粉末渗硼处理，在自约束型热疲劳试验机上进行了25－680℃的效疲劳试验．用光学显微镜和扫描电镜观察了在突变热应力的作用下，热疲劳裂纹在渗硼层萌生、扩展的全过程．试验结果为表面硬化处理在碳化钨钢结硬质含金热作模具上的应用提供了理论依据．     

形变诱导法半固态加热工艺参数对LY12合金组织和晶粒尺寸的影响

对LY12合金采用形变诱导法制备半固态合金料坯的组织演变过程进行了观察，对变形率、半固态温度、半固态保温时间对合金半固组织和晶粒尺寸的影响进行了研究。组织演变过程观察表明：用形变诱导法制备该合金半固态坯料的合适的半固态重熔温度为618℃；合金在该温度重熔过程中，形变带状组织首先分解为细小的a多边形晶粒，随保温时间的延长，晶粒尺寸逐渐变大，同时a相逐渐球化；在相同的半固态温度和相同的保温时间下，宏观变形率大的晶粒尺寸要比变形率小的合金组织晶粒尺寸小；变形率大的试样比变形率小的液相出现时间早；在同一宏观变形率下，试校内部微观形变大的部位晶粒尺寸要比形变小的部位晶粒尺寸小。     

淬火温度对Cr-Mo-V系低合金高强度钢力学性能的影响

研究了改变淬火温度对Cr-Mo-V系高强度力学性能的影响。结果表明，随着淬火温度的升高，硬度和强度逐渐提高，但当淬火温度超过1000℃后，硬度和强度的变化不明显。在所研究的整个淬火温度范围内，随着淬火温度的升高，塑性和韧性逐渐降低，且韧性的降低幅更大。由于添加了微合金元素V和Nb，当淬火温度低于1000℃，试验钢具有细小的奥氏体晶粒，逐渐降低，且韧性的降低幅度更大。由于添加了微合金元素V和Nb，当淬火温度低于1000℃，试验钢具有细小的奥氏体晶粒。     

计算机辅助组合夹具设计系统的研究与实现

组合夹具是解决小批量多品种、生产柔性化的有效手段,计算机辅助组合夹具设计是先进制造系统发展的必然要求.在现有夹具设计方法的基础上,建立计算机辅助组合夹具设计(CAMFD)系统的架构,并提出参数化的组合夹具元件建模技术以及基于粗糙集知识发现的组合夹具设计技术.并以槽系要素的组合夹具为实例证明了系统的实用性和有效性.     

Ti-Ni-Si纳米合金的制备和特性

Ｔｉ（７０）Ｎｉ（２０）Ｓｉ（１０）非晶合会在５００－８００℃范围内经１ｈ退火后。可形成平均晶粒度为８－１２０ｎｍ的纳米合金．Ｘ射线衍射（ＸＲＤ）和透射电镜（ＴＥＭ）的结果表明。不同平均晶粒度的纳米合金样品中，相的组成相同．即Ｔｉ２Ｎｉ和Ｔｉ５Ｓｉ３以及少量的α－Ｔｉ晶体相．显微硬度（ＨＶ）的测量表明，纳米合金样品的显微硬度值比铸态或非晶态样品高一倍左右，但是，随着平均晶粒度的减小，硬度值的变化并不满足线性的Ｈａｌｌ－ｐｅｔｃｈ关系。     

钛合金表面电火花沉积强化研究现状

介绍了电火花表面沉积工艺的基本原理和技术特点，以及国内外电火花沉积技术在钛合金表面强化领域的研究现状。在钛合金表面进行电火花沉积，可得到具有高硬、耐磨、耐高温氧化、低摩擦系数的特殊表面涂层。虽然电火花表面强化技术具有特殊的强化效果，但存在着电火花强化层的表面粗糙度不容易控制、生产效率低、强化工艺不稳定的缺点。因此，今后要深入研究电火花放电机理，进一步提高强化效率，研究不同电极、基体材料的强化工艺。     

板料成形数值模拟的关键技术及难点

本文结合国内外板料成形数值模拟的最新研究动态，从关键算法、屈服函数、本构方程、有限元列式、接触问题、破裂准则、回弹计算、起皱分析八个方面叙述了板料成形有限元计算的关键技术及主要难点。     

液压爆膜信号发生器的设计

介绍一种液压爆膜信号发生器的应用设计。     

VC, M_(23)C_6 PRECIPITATES AND STRESS RUPTURE NOTCH SENSITIVITY IN GH36 SUPERALLOY

使用薄膜TEM(透射电镜)直接观察了成分相近但热处理制度不同的两个炉号GH36合金的显微组织,使用SAD(选区电子衍射)和DF(暗场)技术做物相分析。结果表明,合金经正常热处理后析出细小弥散分布的VC,尺寸约为几nm至十几nm,由Moire干涉纹计算出最小的VC颗粒尺寸只有2.8nm。此外还有M_(23)C_6和NbC。其中VC和M_(23)C_6与合金基体的取向关系是[011]_(VC)//[11]_M//[011]_(M_(23)C_6),(111)_(VC)//(111)_M//(111)_(M_(23)C_6),(200)_(VC)//(200)_M//(200)_(M_(23)C_6)。通过补充时效后合金中VC颗粒聚集长大,晶界析出的M_(23)C_6更多,这种组织及晶界状态有利于改善合金的持久缺口敏感性。     

氢化锂材料车削表面粗糙度预测模型的建立

文章主要介绍了运用回归分析方法建立氢化锂车削表面粗糙度预测模型的方法。通过所建立的粗糙度预测模型，研究了车削过程中切削速度、进给量、切削深度对表面粗糙度的影响。经加工试验证明了该表面粗糙度预测模型的有效性，从而实现加工前在确定切削条件下预测和控制表面粗糙度的目的。