耐事故UO2基复合燃料芯块的研发进展

对先进耐事故燃料（ATF）芯块的研发背景进行了概述,重点讨论了耐事故UO₂基复合燃料芯块的国内外研究现状,认为UN、U₃Si₂和ThO₂等燃料相是耐事故UO₂基复合燃料芯块中最具发展潜力的掺杂相,然而其最佳添加量及分布状态尚需结合多尺度数值模拟和实验研究的方法开展深入探索。      

点缺陷和Nb掺杂对α-Zr弹性模量各向异性影响的第一性原理研究

基于密度泛函理论的第一性原理方法,研究了点缺陷和Nb原子掺杂对α-Zr力学性质的影响。结果表明,单空位引入使得α-Zr的剪切模量增大,Nb原子掺杂使得α-Zr的剪切模量下降。通过计算含不同点缺陷的α-Zr三维杨氏模量,得到点缺陷引入和Nb掺杂均会使α-Zr结构的各向异性减弱,从而可以在一定程度上缓解因各向异性导致的锆合金辐照效应。     

碳化硼基复合材料制备研究进展

碳化硼断裂韧性低、烧结温度高、抗氧化能力差、对金属的稳定性差,限制了其在工程上的进一步应用。综述了碳化硼粉末的成型方法以及碳化硼基复合材料的烧结方法,总结了碳化硼陶瓷的增韧及烧结过程中的氧化行为。     

LOCA条件下包壳材料感应和电阻加热温升行为的对比研究

目的使有限元模拟技术成为一种切实有效的研究方法,进而为高性能反应堆包壳材料的设计以及可能发生的LOCA(Loss of Coolant Accident)事故下的应急措施等提供理论依据。方法基于COMSOL软件模拟分析典型锆合金核材料在LOCA条件下分别经感应加热和电阻加热后的温升行为。结果感应加热条件下,锆材的体积内最高温度、体积平均温度与表面中心点温度的差值随着温度上升逐渐增大,在1200℃瞬时温度下,温度差值最高,约为41℃。电阻加热条件下,锆材的体积内最高温度、体积内中心温度与表面中心点温度在加热的整个阶段近乎重合,最大差值约为3℃;锆材的体积平均温度、表面平均温度与表面中心点温度的差值出现负值,最大差值约为30℃。结论电阻加热和感应加热虽均适用于堆外研究反应堆失水事故下包壳材料所面临的超高温度及超快升温速率的工况模拟,但限于实际工况下电阻加热速率的滞后性,推荐使用感应加热进行后续的模拟研究工作。相关结果可为高性能反应堆包壳材料的设计提供必要的理论依据。     

双模晶体相场研究六方四方相变过程晶界和位错演化

对于晶粒,晶界,应力和位错的交互作用的深入理解有助于优化材料组织和提升材料性能。本文采用双模晶体相场法研究六方相向正方相的转变。分别针对倾侧角为0°,15°,30°,和 45°,晶粒取向差为6°的六方相体系做了系统研究。六方晶粒长大、溶合、并形成共格晶界,位错组沿六方晶界均匀分布,并有两种取向。正方相在位错组处形核,并且其取向取决于位错组取向。每一种倾侧角的体系种均形成两个取向正方相的变体。针对倾侧角为0 °,15°,30°,和 45°的六方相体系生成的四方相相变体之间的取向差分别为30°, 30°, 10°, 和5°。不同取向的正方相晶粒长大熟化的方式有差异,位于有利取向的晶粒将会优先生长占据主导地位。以共格晶界形式长大的晶粒,晶界处有位错组生成以松弛晶粒长大的应力集中。     

二氧化铈在铁氦双离子束协同辐照下的缺陷演化行为与机制

由于二氧化铈(CeO₂)与二氧化铀(UO₂)具有相同的立方萤石晶体结构、几乎相同的晶格参数和相似的物理性质,其常被用作UO₂的非放射性模拟燃料,以研究UO₂的辐照性能。本论文利用厦门多离子束与透射电镜联机设施,在650℃下采用400 keV Fe⁺&30 keV He⁺双离子束对CeO₂进行协同辐照;同时在辐照过程中,利用透射电镜(TEM)原位观察和分析了辐照缺陷(位错环和气泡)的演化特征与行为。结果表明：Fe⁺&He⁺双束协同辐照导致在CeO₂基体中形成了大量的位错环和气泡。在原位研究位错环的萌生、生长、湮灭与合并等行为基础之上,探究了相关机制。随辐照剂量增加,位错环的面密度先增加至峰值后降低,然后达到饱和、趋于稳定;而位错环的平均尺寸随辐照剂量增加总是增大。气泡的平均尺寸先出现一个快速增加,然后保持一个稳定值,随后再增大;而气泡的面密度则是先增加到峰...     

基于拓扑优化的高强钢冲压凸模设计方法

由于高强钢零件有着更高的屈服、抗拉强度,在冲压生产时需要更大的成形力,因此,在设计模具时会放大安全系数,使结构强度得到提升。针对目前高强钢冲压模具结构设计经验不足,造成模具设计质量增大、成本增加的问题,采用有限元的方法,对高强钢复杂板冲压模具凸模的结构进行了刚强度分析,结合工程经验与拓扑优化技术,将凸模结构进行了优化,使模具整体的刚度提高并且模具质量减轻了10%,实现了轻量化设计。结合冲压成形模拟仿真技术,将凸模关键结构的应力状态与模具结构特点综合考量,提出了新的针对于高强钢冲压模具的设计思路。     

云制造环境下基于SVM的加工设备资源分类研究

云制造资源的有效分类是资源服务化封装及后续制造资源服务检索的前提条件,针对高维度特征、多类别加工设备资源的分类问题。依据描述云制造加工设备资源属性特征的XML文档,提取资源属性特征并进行向量化处理。基于SVM算法建立制造资源自动分类预测算法模型,引入SMO算法提升SVM分类算法的分类效率,并利用网格搜索寻求SVM算法的最优参数从而优化SVM算法效果。最后基于某设备资源集的原始设备信息对不同加工设备进行分类实验,验证了该分类模型的有效性以及可行性。