AerMet100钢拉伸断口形貌仿真

研究了时效工艺对AerMet100钢延性断口形貌的影响.基于图像处理技术实现了对试验用钢拉伸断口微观形貌的模式识别,提取韧窝的面积和深度作为特征矢量,并应用自组织映射(SOFM)神经网络将韧窝形貌分成特点不同的6组.基于BP神经网络原理,建立了由时效工艺预报试验用钢各组韧窝的数量的数学模型.根据预报结果通过图像处理过程,实现了不同时效工艺下的AerMet100钢拉伸断口的仿真,模拟结果与试验结果基本吻合.     

轧/锻态高品质特殊钢退火软化工艺与布料方式

针对高品质特殊钢(如CTHQ25、1Cr11Ni2W2MoV、30CrNi4Mo等)现有轧/锻棒料工艺退火后硬度(HB)超标(＞270)、同炉硬度不均匀(270～290),退火周期长(不同直径棒料退火40～60 h不等)等难题,开展短周期退火软化工艺及设备工装设计应用研究.以轧/锻态CTHQ25钎具钢为例,基于热力学计...     

AerMet100钢热压缩过程流变应力的神经网络预报

本文研究了变形温度、应变速率和应变量对固溶和轧制态的AerMet100钢热压缩变形过程流变应力的影响规律.结果表明:变形温度、应变速率和应变量对流变应力有显著影响,预处理方式对流变应力的影响不大.基于人工神经网络原理,建立了流变应力与变形温度、应变速率和应变量的数学模型,由此预报的AerMet100钢热压缩过程流变应力与实测结果相吻合.