20CrMnTi齿轮钢热塑性的研究

在Gleeble-1500热模拟试验机上进行拉伸试验，研究了20CrMnTi齿轮钢的高温塑性及变形断裂机理。结果表明，20CrMnTi钢在溶点－1350℃和975－600℃温度区间塑性较差，1350－1000℃温度范围内塑属于 得到改善，晶界滑移是γ单相区低混域塑性恶化的主要原因，γ＋α两相区的脆化主要由γ晶界有先共析铁素体析出引起的。     

南海枫丹白鹭酒店国际会议中心--建筑声学设计

本文介绍南海枫丹白鹭酒店国际会议中心两个会议厅的建声设计，根据国家标准中的相关参数要求，对于整个室内的装修材料及做法作出了详细的阐述。     

无抑制剂取向硅钢概述

概述了无抑制剂法生产取向电工钢的特性及其用途;总结无抑制剂生产取向电工钢的原理及工艺方案.重点讨论了成分方案,即元素对磁性能的影响和最终高温退火方案对二次再结晶的影响.研究结果表明,无抑制剂取向硅钢化学成分范围没有普通取向硅钢和高磁感取向硅钢严格,提高了成材率;最终高温退火决定了二次再结晶的好坏,从而最终决定成品磁性能,最佳的高温退火温度在850～950℃之间.     

解决ACP高维优化问题的自适应多粒子模拟退火算法

提出了一种改进的针对高维优化问题的自适应多粒子模拟退火(AMSA)算法,通过多个粒子对整个高维空间进行随机分割和相对独立的局部退火. 当每个局部于当前温度下达到稳态后,随着温度的降低,粒子依据自身状态和相互之间的关系自适应地减少粒子数目,以降低复杂度. 该算法用于解决通用移动通信系统自动小区规划问题. 仿真结果显示,对比其他用于解决高维优化问题的启发式算法,AMSA算法能在预定的时间内取得更理想的结果.     

SCM420钢在600℃至熔点温度范围内的热塑性

通过在Ｇｌｅｅｂｌｅ－１５００热模拟试验机上进行热拉伸试验,研究了ＳＣＭ４２０齿轮钢在高浊罡的热塑性及变形断裂的行为与机制。结果表明,ＳＣＭ４２０钢在７５０－９００℃和在１３５０℃以上时出现沿晶脆性断裂,在９５０－１３００℃为穿晶断裂;     

汽车用高强度钢板的最新研究进展

应用高强度、高性能钢板是汽车减轻质量、提高安全性的基础。为适应汽车工业发展的需要，利用各种强化机制的多种组合开发出具有各种不同性能的高强度钢板。简述了高强度汽车用钢板的最新研究进展，包括热轧钢板、冷轧与热镀锌钢板、以及TWIP钢等。     

广义帕累托分布在轴承钢夹杂物评价方面的应用

通过ASPEX试验检测技术与广义帕累托分布(GPD)模型,分析了中国和日本4批超洁净GCr15轴承钢中的TiN夹杂、氧化物夹杂与硫氧复合夹杂3种类型夹杂物的数据。发现所有钢中TiN夹杂物均可通过GPD模型计算出最大夹杂物极限尺寸,但氧化物夹杂、硫氧复合夹杂则在某些情况下由于数据中存在少量远大于平均值的极端值而无法得到极限尺寸;这是由于氧化物夹杂在产生后上浮的过程中可能由于偶然的碰撞、聚集长大至很大尺寸,硫化物容易包裹氧化物形成较大的硫氧复合夹杂物,而微米级的TiN多是在钢水凝固过程中析出的,聚集长大可能性小。另外,GPD模型计算结果表明,转炉工艺对于氧化物夹杂的尺寸控制较电炉工艺为优;但硫氧复合夹杂物的尺寸与冶炼工艺的关系更为复杂,无明显规律。     

超高强高韧化钢的研究进展和展望

超高强韧钢同时拥有超高强度和优良韧性,因而在国防和民用工程机械领域中广泛应用。本文首先综述了各类型传统超高强韧合金钢的典型钢种、成分、性能及应用和发展历程,并重点阐述了各典型钢种的组织和强韧化机理;然后介绍了近年所研发的具有代表性的新型超高强韧钢的成分、组织、强韧化机理及力学性能;接着梳理了我国近年来由于快速发展的经济需求和地理、资源等特点,出现了对现役超高强韧钢进行升级换代的迫切需求,包括新型轻质装甲防护钢、大型球磨机用钢、高山隧道挖掘的盾构机刃具用钢以及石油工程机械中的高压压裂泵用钢等;最后介绍了作者团队近期在超高强韧钢的一些最新研究成果,并据此提出超高强韧钢未来发展的思路。     

超洁净轴承钢中夹杂物与滚动接触疲劳寿命的关系

以3种不同工艺工业生产的总O含量均≤6×10~(-6)的超洁净GCr15轴承钢为研究对象,通过推力片实验测试这3种钢的滚动接触疲劳寿命并获得额定寿命(L_(10))和中值寿命(L_(50)),通过ASPEX扫描电镜获得各工艺下的夹杂物样本数据并进行统计分析,使用极值法(SEV)和广义Pareto分布法(GPD)估算出样品中最大夹杂物特征尺(CSMI),然后将其与实测L_(10)和L_(50)进行对比和分析。结果表明,SEV法仅检测每个样品的最大夹杂物,无法通过其获得的CSMI来合理解释3种钢L_(10)和L_(50)的变化,2者之间相关性较差;而GPD法分析夹杂物时,需要对阈值尺寸以上的所有夹杂物进行表征和统计分析,可以获得夹杂物的数量密度以及不同类型夹杂物的CSMI,GPD法所预测出的最危险类型TiN夹杂物的CSMI可以合理解释L_(10)的变化,2者之间有较好相关性,但无法据此解释L_(50)的变化;但将总的夹杂物数量密度与TiN夹杂物最大特征尺寸相结合,能合理解释3种钢的L_(50)差异,这是因为当更多样品失效时,裂纹萌生位置将不再仅仅局限于最危险类型夹杂物。因此,最危险类型夹杂物的CSMI与超纯净轴承钢中的早期疲劳失效的L_(10)相关性最强,而夹杂物的数量密度对高概率的中值疲劳寿命L_(50)也有重要影响。