时效制度对Al-CU-Mg-Ag合金组织和性能的影响

通过室温力学性能检测、扫描电镜和透射电镜观察，研究了不同时效制度对Al-Cu-Mg-Ag合金组织和性能的影响。结果表明，在145～185℃进行人工时效时，同一时效温度下，随时效时间的延长，抗拉强度在165℃出现峰值．随时效温度的升高峰值左移，即达到峰值的时效时间缩短。合金在165℃时效时，其峰值时效时间为6h．纵向和横向性能较为接近，其纵向强度σb为472MPa，σ0.2为455MPa，对应的伸长率为12．68％。     

高温持久对Al-Cu-Mg-Ag铝合金的组织和性能的影响

利用透射电镜、SEM形貌观察、剩余强度的测定等试验手段,研究了AlCuMgAg铝合金在欠时效状态下的高温持久对合金的微观组织和力学性能的影响。结果表明,165℃×4h欠时效状态的合金在高温高压持久(200℃、220MPa)条件下,强度逐渐增加,持久时间为20h时,强度达到最大值,而后缓慢下降;持久时间为100h的断裂仍为韧性断裂,只是无析出带的宽度增加。     

预拉伸对Al-Cu-Mg-Ag合金室温性能的影响

研究了时效前的预拉伸对高Cu/Mg比值的Al-Cu-Mg-Ag合金室温力学性能的影响.结果表明,预拉伸引起的位错促进θ′相的析出,同时位错在低温时效时不利于Ω相的析出,而高温时效则能够消除位错带来的不利影响.     

Cu和Mg含量对Al-Cu-Mg-Ag合金组织与性能的影响

通过力学试验及透射电镜研究了不同Cu和Mg含量对Al-Cu-Mg-Ag合金室温、高温力学性能以及显微组织的影响.结果表明,提高Cu和Mg的含量可以提高合金在室温及高温条件下的屈服强度和抗拉强度,但伸长率下降.透射电子显微分析表明,增加Cu和Mg的含量将提高时效过程中强化相的形核密度与体积分数,从而提高合金的强度.     

Al-Cu-Mg-Ag铝合金高温持久过程中组织与性能的演变

利用透射电镜、拉伸试验机等研究了高温持久试验对不同时效状态下的Al-Cu-Mg-Ag铝合金微观组织和力学性能的影响.结果表明:165℃×4 h欠时效状态的合金在高温持久(200℃、200 MPa)试验后,剩余强度先随着持久时间延长而逐渐增加,20 h时强度达到最大值,而后缓慢下降;伸长率变化与强度变化基本相似.合金欠时效高温持久后的性能优于峰时效态.随持久时间延长,欠时效状态合金中弥散分布的Ω相逐渐长大,有θ'相析出.     

Si含量对Al-Cu-Mg-Ag合金微观组织与力学性能的影响

通过室温拉伸、高温拉伸,研究了固溶时效态Al-Cu-Mg-Ag合金力学性能随Si含量的变化关系; 利用扫描电镜、透射电镜和高分辨投射电镜观察不同Si含量合金峰时效态下的微观组织特征变化。研究结果表明: 合金中Si含量增多,会导致Al-Cu-Mg-Ag合金拉伸强度尤其是高温拉伸强度下降; Si含量从0.03%增加到0.20%,合金固溶时效后残余大尺寸第二相粒子(AlFeMnSi)数量增多,合金延伸率明显下降; 当Si含量大于0.10%时,合金基体中开始有β″(MgSi)相析出,影响时效初期析出过程中Mg-Ag团簇的形成,抑制了Ω相的析出,θ'相密度随之增加。     

Cu/Mg比对Al-Cu-Mg-Ag合金耐腐蚀性能的影响

对Al-Cu-Mg-Ag合金进行了中性盐雾试验,并采用扫描电镜、透射电镜以及电化学测量等方法研究了合金的腐蚀行为及其腐蚀机理。结果表明,在欠时效状态下,各合金均无PFZ,且晶内均无析出相; 随着Cu/Mg比升高,合金中S相粒子逐渐增多,且晶界处析出相随之增加,并由不连续变成连续; 合金耐腐蚀性能随Cu/Mg比增加逐渐恶化。     

Mg含量对Al-4.8Cu-xMg-1.0Ag合金组织与力学性能的影响

通过对显微硬度与疲劳裂纹扩展速率的测试以及扫描电镜和透射电镜观察等实验手段,研究Mg含量对Al-Cu-Mg-Ag合金时效析出过程与力学性能的影响.结果表明:随着Mg含量的上升,合金的时效响应速率加快,而硬度则先上升后下降,在Cu/Mg质量比接近6时,合金硬度最高;Mg含量的提高可为主要析出相Ω相提供更多的形核位置,使得...     

Al-Cu-Mg-Ag合金热压缩变形行为的预测

采用了热模拟实验机研究了Al-Cu-Mg-Ag耐热铝合金的热压缩变形行为。实验的温度和应变速率分别为340～500℃,0.001～10 s-1。分别用了本构方程和人工神经网络来对Al-Cu-Mg-Ag合金的流变行为进行了分析和模拟。神经网络的结构是3-20-1;输入参数是温度,应变速率和应变;输出参数是流变应力。结果表明该合金的流变曲线出现加工硬化、过渡、软化和稳态流变这4个阶段,流变应力随着应变速率的增加而增大,随着变形温度的下降而减少。用所建立的神经网络模型预测了变形温度和应变速率对流变应力的影响,预测的结果与热压缩变形的基础理论吻合得很好,而且该模型可以很好地描述Al-Cu-Mg-Ag合金的流变应力,在应变速率为0.001～10 s-1的条件下,其平均相对误差分别为3.68%,3.98%,1.53%,3.53%和2.04%。这表明神经网络的预测性能优良,具有很强的推广能力。同时通过本构方程和神经网络的预测结果比较看出神经网络模型的相关系数比较高,而且神经网络比本构方程有更好的预测性能。神经网络可以预测不同应变下的相应的流变应力,但是本构方程只可以根据不同的应变速率和温度来预测峰值应力。