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1.
Mn,Zr对Mg-Gd-Y合金组织与力学性能的影响 总被引:18,自引:6,他引:18
研究了微量Mn、Zr对Mg-13%Gd和Mg-9%Gd-4%Y合金铸态和挤压后的微观组织及力学性能的影响.结果表明:在铸态,含Zr合金的晶粒明显小于不含Zr的合金,而Mn对合金的铸态显微组织影响不大;将Mg-9%Gd-4%Y-0.6%Mn和Mg-9%Gd-4%Y-0.6%Zr合金挤压后,都可以得到非常细小均匀的等轴晶,晶粒尺寸约14 μm;这两个合金在挤压时效态(T5)的力学性能都明显优于WE54合金的,且Mg-9%Gd-4%Y-0.6%Zr合金比Mg-9%Gd-4%Y-0.6%Mn合金性能更好. 相似文献
2.
热处理对Mg-Y-Mn-Sc合金显微组织演变的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
采用光学显微镜、扫描电子显微镜和X射线衍射分析等研究了MgY5Mn1Sc0.3镁合金的显微组织特征及热处理条件下的组织结构演变行为。结果表明:铸态组织由粗大的晶粒构成,晶内出现大量“辫子”状孪晶和呈线状排列的颗粒相,晶内和晶界上没有观察到枝晶和共晶组织,Y元素出现严重偏聚,主要富集在颗粒相中。在固溶处理条件下,组织结构演变和再结晶同时发生,伴随发生组织“球化”、分散相的溶解和聚集以及晶粒由大变小再由小变大。通过维氏硬度HV10的测定,探讨了试验合金的热处理行为。 相似文献
3.
Mg-15Gd-0.6Zr合金的组织与力学性能 总被引:1,自引:1,他引:1
通过在Mg-Gd二元合金中添加少量的Zr后制备一种新型的Mg-15Gd-0.6Zr合金,并对合金的微观组织、时效特性和不同温度下的力学性能及拉伸断裂方式进行研究。合金在非平衡凝固过程中容易形成MgxGd(x=2,3,5)相,但用热处理的方法几乎不可能消除。在合金的Cast-T5、Cast-T6、Ext-T5和Ext—T6的4种时效状态中,Ext—T5态达到峰值硬度的时间最短,峰值硬度值最高;而Cast-T5态的则相反。合金具有较高的耐热强度和延伸率,其在不同温度下的抗拉强度与WE54的相当,而延伸率明显优于WE54及其它耐热镁合金的。合金在25℃时的断裂方式以准解理断裂为主,而250℃时的断裂方式以微孔聚集型断裂为主,300℃和350℃时的断裂方式以典型的微孔聚集型断裂为主。 相似文献
4.
基于有记忆的模拟退火算法的配电网电容器优化配置 总被引:3,自引:1,他引:3
给出一种求解组合优化问题的全局搜索算法——有记忆的模拟退火算法解决放射性配电网中电容器的优化配置问题。该算法获得全局最优解的几率大大高于单纯的模拟退火算法,且计算时间上几乎没有增加。通过一种较为精确的计算方法——阻抗矩阵法求解网损微增率,从而确定无功补偿的最优点。潮流计算采用前推回代法。应用于IEEE69和IEEE33母线系统获得了满意的结果。 相似文献
5.
6.
用擂台赛法则构造多目标Pareto最优解集的方法 总被引:14,自引:0,他引:14
针对多目标进化的特点,提出了用擂台赛法则(arena's principle,简称AP)构造多目标Pareto最优解集的方法,论证了构造方法的正确性,分析了其时间复杂度为O(rmN)(0<m/N<1).理论上,当AP与Deb的算法以及Jensen的算法比较时(它们的时间复杂度分别为O(rN2)和O(Nlog(r-1)N)),AP优于Deb的算法;当目标数r较大时(如r≥5),AP优于Jensen的算法;此外,当m/N较小时(如m/N≤50%),AP的效率与其他两种算法比较具有优势.对比实验结果表明,AP具有比其他两种算法更好的CPU时间效率.在应用中,AP可以被集成到任何基于Pareto的MOEA中,并能在较大程度上提高MOEA的运行效率. 相似文献
7.
挤压温度对Mg-9Gd-4Y-0.6Zr合金组织与力学性能的影响 总被引:8,自引:0,他引:8
为提高Mg-9Gd-4Y-0.6Zr合金的强度,研究了不同温度下的挤压组织对合金力学性能的影响。结果表明,随着挤压温度从500℃降低到400℃,其晶粒度也从126μm细化到7.4μm,抗拉强度和延伸率分别从200.1MPa和2.93%提高到312.4 MPa和5.6%。通过力学性能和晶粒尺寸之间的关系计算出该合金的Hall-Petch常数Ky为327.6 MPa.μm1/2,明显高于纯镁及常规镁合金的Ky。大量稀土元素的固溶及其第二相粒子对晶界和位错运动的阻碍作用是合金Ky值较高的主要原因。 相似文献
8.
9.
10.
量子多目标进化算法研究 总被引:3,自引:2,他引:1
本文首次将量子计算的理论用于多目标优化,提出量子多目标进化算法(QMOEA),其采用量子位染色体表示法,利用量子门旋转策略和量子变异实现群体的进化,使用ε支配关系构造外部种群以此保持算法的较好分布性,提出基于快速排序的非劣最优解构造方法加快算法运行效率,实验表明,这种方法与经典的多目标进化算法SPEA2相比,其收敛性更好且分布更均匀 相似文献