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摘 要: 通过金属摆锤冲击和显微硬度试验,采用OM、SEM、TEM等表征手段,研究了不同调质工艺对700L汽车大梁钢组织和力学性能的影响。结果表明,随着淬火温度的提高,粒状贝氏体(GB)组织有所减少,板条状贝氏体铁素体(BF)数量逐渐变多,板条宽度增加,铁素体基体及边界上的白色析出物数量增多;随着回火温度的提高,块状铁素体有所长大,马奥岛组织和残余奥氏体分解现象明显,且出现了数量较少的等轴状铁素体,回火析出物数量增多,回火温度超过600 ℃后粒子出现粗化长大现象。低温冲击功在不同淬火与回火条件下均表现为上下波动的状态,这主要与第二相粒子及基体组织规律性的变化有关;试验钢在经600 ℃回火后具有最佳低温冲击韧性,其主要原因是钢基体中存在数量较多的具有高密度位错的贝氏体铁素体(BF)与尺寸合适、分布均匀的第二相纳米粒子。 相似文献
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以700 MPa级Ti强化热轧高强钢为研究对象,从焊接接头强度、硬度、冷弯、冲击性能以及显微组织等方面,对比了分别采用“ER60-G、ER69-G两种高强焊丝以80%CO2+20%Ar做为保护气体”和“挂车改装厂普遍采用的ER50-6焊丝以CO2单一保护气体”的焊接工艺。提出了挂车改装焊接工艺要以提高焊缝质量、延长整车寿命为主的优化建议。 相似文献
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MEBML在优化排样中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
MEBML(Mind-Evolution-Based Machine Leaming,基于思维进化的机器学习)是模仿人类思维进化而提出的一种新型机器学习算法。由于它开创性运用了不同GA(遗传算法)操作方法的趋同与异化操作,大大扩展了GA的性能。MEBML可应用于各种优化领域及非数值问题(如:群体社会行为仿真)。文中在深入研究MEBML的基础上,将MEBML应用于机械领域的优化排样中,提出了一种MEBML应用于排样时的有效的编码方案及辅助算子(如蠕动算子)。 相似文献
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