氧化铝层状复合陶瓷的断裂机理

在最佳配比及烧结制度下，将一定比例的含氟金云母与氧化铝混合料辊轧后的薄片同氧化铝基体薄片交替地作层状叠台，经１６００℃烧结后，在含氟金云母层内形成了Ｋ２Ｏ－ＭｇＯ－Ａｌ２Ｏ３－ＳｉＯ２系的玻璃陶瓷，复合后的层状陶瓷其断裂途径呈台阶状。同无层的化铝基体相比，其弯曲强度基本相同，但其断裂韧性Ｋｌｃ值却提高了近６０％。     

奥氏体化温度对低碳低裂纹敏感性海工钢组织与性能的影响

研究了不同奥氏体化温度对690 MPa低碳低裂纹敏感性海工钢的奥氏体晶粒度、变体选择和韧脆转变温度的影响。结果表明:当奥氏体化温度大于930℃时,韧脆转变温度与奥氏体晶粒尺寸呈Cottrell-Petch关系,具体为:TB=-0.46-521.56d^-1/2,原始奥氏体晶粒可代表有效晶粒;当奥氏体化温度为880℃时,原奥氏体内部的变体选择对大角度晶界密度有明显贡献,Block界面和Packet界面所影响的晶体结构单元(有效晶粒)与韧脆转变温度呈现对应关系。临界奥氏体化温度(880℃)明显地影响了相变组织的变体选择,提高了Block和Packet晶界密度,使得韧脆转变温度明显降低。     

碳含量和组织类型对低合金钢耐蚀性的影响

 研究了碳含量不同和显微组织不同的低合金钢的耐腐蚀性能和腐蚀行为,并和商业耐候钢09CuPCrNi做了相应的比较。在碳含量比较低的情况下,组织类型对试验钢的耐蚀性影响不大;碳含量比较高时,单相贝氏体钢的耐蚀性优于由铁素体、渗碳体(珠光体)等构成的复相组织钢。轧后水冷时,不同碳含量的钢耐蚀性差别不大;轧后空冷时,碳含量低的钢的耐蚀性优于碳含量较高的钢。用扫描电镜对锈层进行观察,可以看出耐蚀性较好的试样在腐蚀后期形成了较致密的内锈层。碳的质量分数分别为0.03%和0.1%的钢水冷后的平均腐蚀速率相差很小,但从微观角度看其点蚀发展趋势不同。加速腐蚀5个周期后,w(C)为003%的水冷钢中蚀坑尺寸不再增加,而w(C)为01%的钢中蚀坑尺寸仍有增加趋势。     

Fe-2.0Cu合金连续冷却过程中Cu的析出行为

利用光学显微镜及高分辨透射电镜研究了Fe-2.0Cu合金连续冷却过程中的微观组织与沉淀析出,分析了不同冷速对沉淀析出的影响、硬度与组织及析出物三者之间的关系.结果表明,Fe-2.0Cu合金在连续冷却过程中,大量析出物以相间沉淀方式析出,随着冷却速度的增大析出物逐渐减少,对材料形成更强的强化作用.经过透射电镜能谱和衍射分析,确定析出物为富铜过渡相,这种富铜过渡相所形成的G.P区对合金起强化作用.     

低碳微合金钢中针状铁素体的微观力学性能及其组织稳定性

利用纳米力学探针和扫描电子显微镜对低碳微合金钢中针状铁素体的微观力学性能和组织稳定性进行了研究．微合金钢在850℃变形弛豫一定时间后水冷得到了针状铁素体、粒状贝氏体和板条状贝氏体的复合组织．板条状贝氏体、粒状贝氏体和针状铁素体的微观力学性能依次降低,回火稳定性依次升高．弹性模量依次降低约15GPa,硬度依次降低约0．6GPa．     

低碳微合金钢中针状铁素体的形成与控制

低碳微合金钢连续冷却时都会产生多种类型的中温转变组织,低冷速下主要得到粒状贝氏体组织,高冷速下主要得到板条贝氏体组织．连续冷却时,在较高中温转变温度范围可形成针状铁素体,其转变受冷却速度和过冷温度影响．通过控冷可以在低碳微合金钢中得到贝氏体和针状铁素体多相组织,利用针状铁素体能改善高强度低碳微合金钢的综合力学性能．     

组织细化的控制相变技术机理研究

在Gleeble-1500热模拟机上模拟了不同的弛豫析出控制相变（RPC）工艺过程，结合金相、SEM、TEM以及EBSD技术研究了不同变形温度，变量量以及弛豫时间对含Nb,Ti低碳微合金钢最终组织细化的影响。此外Fe-Ni合金被用来研究弛豫过程的位错亚结构变化以析出行为。结果表明，经RPC工艺处理后，贝氏体束可得到明显的细化。弛豫过程中同时存在位 错弛豫，多边形化形成位错胞状亚结构以及应变诱导析出，这两者是引起最终贝氏体组织细化的主要原因。当两种因素互相协调并促进时，细化效果最佳，在本模拟条件下，最佳控制工艺为850℃变形后弛豫60－200s左右。     

基于机器学习的石油装备用大截面高强韧马氏体钢智能设计与性能研究

为了满足超深层油气资源开发需求,针对石油装备用强度等级最高的低碳马氏体钢,结合成分性能大数据,基于四种不同机器学习方法分别建立了大截面高强韧低碳马氏体钢成分-强度和成分-硬度预测模型,分析表明,神经元层数为4、层深为64的人工神经网络模型的性能预测精度和拟合程度最好。采用遗传算法对材料成分进行智能最优化设计,获得CrNiMo和SiMnCrNiMo两种材料系中屈服强度大于1100 MPa、硬度大于42HRC、碳含量小于0.22%的最优成分,材料的端淬硬度分布曲线与预测值基本一致,最大误差小于3HRC。依据优化设计成分进行多批次产品生产制造后结果表明,150 mm直径的构件全截面获得95%以上的细小针状马氏体组织,屈服强度大于1100 MPa,低温冲击吸收能大于45 J,满足服役性能要求,预测结果与生产实验结果具有较高的一致性。将材料大数据与机器学习相结合实现了材料的智能化设计开发,为高性能材料的开发提供了新途径。