退火对热老化308L不锈钢焊材显微结构的影响

对410℃下热老化7000 h的308L不锈钢焊材进行了550℃、1 h的退火处理,利用TEM和三维原子探针研究了退火对热老化焊材显微结构的影响,并与未热老化试样进行比较,评价退火回复效果。结果表明,退火后奥氏体无明显变化,而δ铁素体内由热老化导致的调幅分解完全消失,且G相显著减少。此外,热老化导致Ni、Mn、C在δ铁素体/奥氏体相界处发生偏聚,而对相界处Cr、Si、P元素的含量无明显影响。退火后相界处所有元素均无偏聚,但会导致Ni、Mn在靠近相界的奥氏体一侧发生富集。退火后308L不锈钢焊材的显微结构接近于未热老化状态,表明退火回复效果显著。     

镍基合金材料塑性对应力腐蚀裂纹尖端应力应变场影响的研究

为了解材料塑性对高温水环境下核电关键结构材料应力腐蚀裂纹扩展的影响,利用大型非线性有限元软件,对镍基合金中由氧化膜和基体金属构成的应力腐蚀裂纹尖端应力应变场进行了分析,得出了材料屈服应力对应力腐蚀裂纹尖端应力应变场的影响规律.结果表明:在同样的外载条件下,随着材料屈服应力的增大,裂尖基体金属的应力增大而塑性应变减小;而...     

热预应变对反应堆压力容器材料断裂行为影响研究

压水堆核电站反应堆压力容器（RPV）辐照脆化问题是制约其长期安全服役的主要因素,现有的美国ASME和法国RCC-M规范尚未充分考虑RPV用钢（铁素体材料）的热预应力（WPS）对断裂评价的有益影响。针对某RPV材料（16 MND 5）,采用标准CT试样进行室温加载（L）、保持载荷降低测试温度（C）,最后加载直至断裂（F）的测试方案（LCF的测试过程）。试验结果表明,在LCF的最后低温断裂阶段,RPV材料实际断裂韧度为基于RCC-M规范预测结果的两倍左右,也明显高于主曲线预测的断裂失效概率为95%对应的材料断裂韧度。因此,在RPV寿期末的脆性断裂评价中,考虑WPS效应会显著提高其安全性能评估裕量。     

磨损对蒸汽发生器690合金传热管应力腐蚀裂纹萌生行为的影响

传热管是蒸汽发生器（SG）最关键的部件,起到一、二回路换热的作用,是防止放射性泄漏的重要安全屏障。在高温碱性溶液中进行了磨损690合金传热管的慢应变速率拉伸试验（SSRT）。采用扫描电子显微镜、电子背散射衍射和透射电子显微镜分析了690合金传热管的微动磨损和应力腐蚀裂纹（SCC）萌生行为。结果表明,SSRT试样呈现出典型的穿晶SCC特征,且随磨损深度增加,裂纹萌生数量和平均深度均增加,这可能与磨损表面留下的犁沟、剥层、微裂纹以及数十微米厚的残余应变层有关。基于SCC的滑移溶解/氧化机制,对磨损促进SCC裂纹萌生的过程进行了分析。     

基于热缩材料的气动柔性机器人转向机构设计

气动柔性机器人具有质量轻、环境适应性强、无需元件驱动、在恶劣条件下拥有较好的可靠性等优点。然而,转向运动控制一直是气动柔性机器人开发的最大难题并制约其大规模应用。针对此问题,设计一种通过电控加热使得热收缩膜实现主动转向的充气臂式柔性机器人,对其端部执行机构进行建模设计,对充气壁材料和热缩膜材料进行了实验选择;在此基础上,构建热致收缩的转向控制数学模型,搭建实验样机,并对转向效果进行验证。得到结论如下：充气壁带膜选择0.08 mm厚的PE筒膜,热缩膜选取厚度0.075 mm、宽度20 mm的PVC热缩膜,最佳的热缩温度为80℃。通过脉冲控制,实现了直角转向。该柔性机器人在管道检测方面具有良好的应用潜力。     

基于TPE-XGBoost算法的镍基600合金应力腐蚀裂纹扩展速率预测模型

运行经验表明,应力腐蚀开裂(SCC)是镍基600合金在压水堆核电站一回路高温高压水环境中的主要失效形式.针对镍基600合金SCC影响因素多、机理复杂,现有预测模型应用性不高的问题,利用TPE-XGBoost算法,通过机器学习挖掘应力强度因子、温度、屈服强度、溶解氢含量、裂纹扩展方向、载荷类型、热处理工艺等影响因素与裂纹...     

基于试样重组技术的RPV钢断裂性能研究

反应堆压力容器（reactor pressure vessel,RPV）的辐照脆化程度主要通过定期取出的辐照监督试样的试验结果进行评价,由于受辐照监督管空间的限制,监督样品的尺寸和数量非常有限,试样重组技术可高效率利用有限的辐照监督材料获取可靠的材料断裂韧性数据。该文针对反应堆压力容器原始态材料16MND5,开展基础力学性能测试,包含拉伸、冲击及断裂韧性,确定材料基本力学性能。在开展RPV材料断裂韧性试验时利用数字图像相关（digital image correlation,DIC）技术获取试验过程中试样表面应变演化规律和塑性区范围,基于ANASYS有限元分析软件计算加载过程中最大塑性区范围,有限元分析结果与试验结果较为吻合,为后续试样重组确定其可再次利用的材料范围。     

基于KBRF算法的镍基690合金应力腐蚀裂纹扩展速率预测模型

镍基690合金广泛用于压水堆核电站核岛主设备关键部件及焊缝,高温高压水环境应力腐蚀开裂(SCC)是其潜在的失效机理。由于SCC行为影响因素多达二十余种,因此存在参数化模型预测精度不高的问题。本文通过融合随机森林机器学习算法(Random Forest, RF)与基于领域知识的MRP-386参数化模型,建立了镍基690合金SCC裂纹扩展速率KBRF(Knowledge-Based Random Forest)预测模型,结果表明,领域知识的引入增强了KBRF模型的鲁棒性,准确性较MRP-386参数化模型和RF等机器学习模型显著提高,预测结果与实验值较为接近,将应用于我国压水堆核电站镍基690合金部件及焊缝在反应堆冷却剂中的应力腐蚀裂纹扩展工程预测。