【摘 要】
：
本文选取Weldalite-049、2A97、1420三种典型铝锂合金作为研究对象,通过改进后的AAEC制备铸锭方法,结合金相显微镜、场发射电子探针、扫描电镜和拉伸试验等手段,研究了低频电磁场参数对半连续铸造铝锂合金锭坯组织及缺陷的影响;详细讨论了电磁场对Cu元素或Mg元素及Li元素的分布、宏观偏析行为及共晶相的影响;测试了加工后及T6、T8热处理后铸锭的力学性能;开拓了 AAEC（氩气保护-电磁
【基金项目】
：
国家自然科学基金重点项目《洁净、细晶、均质铝锂合金锭坯制备基础研究》（U1608252）；
论文部分内容阅读
本文选取Weldalite-049、2A97、1420三种典型铝锂合金作为研究对象,通过改进后的AAEC制备铸锭方法,结合金相显微镜、场发射电子探针、扫描电镜和拉伸试验等手段,研究了低频电磁场参数对半连续铸造铝锂合金锭坯组织及缺陷的影响;详细讨论了电磁场对Cu元素或Mg元素及Li元素的分布、宏观偏析行为及共晶相的影响;测试了加工后及T6、T8热处理后铸锭的力学性能;开拓了 AAEC（氩气保护-电磁连铸）铸造铝锂合金高质量铸锭的新方法。主要结果如下:（1）采用AAEC方法可以减少铸锭表面的缺陷区,提高铸锭表面质量,提高铸锭成材率;（2）采用AAEC方法可以促进合金凝固时的结晶形核,抑制了晶粒长大,显著细化合金铸态组织;（3）AAEC方法可以改善铸锭内部合金元素的宏观偏析,但会强化铸锭表面的反偏析;（4）AAEC方法可以显著减少铸锭中共晶组织的面积分数和宽度,提高合金元素在晶内的固溶量;（5）由于上述组织的改善,显著提高了铝锂合金加工、热处理后的力学性能。
其他文献
多智能体（Multi-Agents）系统及其协同控制在网络资源优化、交通车辆编队、环境监测、目标搜索等领域应用广泛,已经成为当前控制学科的一个热点问题。而一致性问题是多智能体系统的基础和核心,一致性算法收敛速度起着至关重要的作用。因此本文在已有研究工作的基础上,运用控制理论、代数图论、矩阵理论及稳定性理论等知识,设计多智能体系统一致性算法,提高算法收敛速度,并将算法应用于多机器人编队系统中,具体内
连铸生产中,结晶器电磁搅拌技术已成为改善铸坯质量的重要手段。钢水在电磁力矩的驱使下旋转,实现对铸坯凝固组织、中心疏松、中心偏析、内部裂纹及夹杂物和皮下气泡的有效控制,从而提高铸坯质量。因此研究电磁搅拌参数对结晶器内磁场和流场分布的影响具有重要意义。本文以某钢厂160mm×160mm小方坯连铸机为研究对象,采用数值模拟和现场实验的方式,分析了在电磁搅拌作用下结晶器内磁场的分布规律以及流场流动形态的变
热轧是金属冶炼生产流程中非常关键的生产工序,热轧过程既与前面的连铸工序紧密联系,同时为后续的冷轧过程提供原料,因此对热轧生产调度方案的优化不仅能节约能源消耗、降低生产成本,还对产品质量有重要影响。热轧生产调度问题的重要内容包括热轧生产计划优化问题和加热炉-热轧的区间调度问题。本文针对热轧生产中热轧生产计划编制和加热炉-热轧区间调度两个问题,分别以钢铁企业和铝企业的实际生产过程为背景,进行数学建模和
电机故障诊断一直是设备诊断领域的研究热点,由于电机结构复杂、运行环境恶劣,使故障特征受干扰因素较多,基于传统方法无法准确地从原始数据获取故障特征,从而导致诊断结果的准确度较低。随着信号处理技术的日益成熟以及人工智能方法的快速发展,原本难以获取的故障信息可以利用先进的方法被有效提取。本文针对电机故障数据特征,基于信号处理和智能方法进行故障诊断方法研究,重点研究内容如下:首先对电机故障进行建模,通过机
由于堆取料机不仅在冶金行业应用,而且在其它各行各业都有广泛应用,但设备价值昂贵,堆取料机钢结构腐蚀失效将会带来具有巨大的经济损失以及造成生产安全隐患,延缓和控制设备的锈蚀进程有巨大的经济价值。该项目以宝钢原料厂堆取料机为载体,探索新型防腐蚀工艺,研究采用电化学保护法的可行性。在此基础上,开展了一系列的研究工作,按照研究提出的新型冷镀锌电化学牺牲阳极保护方法以及配套的重防腐复合涂层方案,经炼铁厂确认
人脸超分辨率重建是人脸图像研究领域的热点之一,虽然已经取得了较好的成果,但是对于输入图像分辨率极低,姿态变化大,含有大面积遮挡的条件设置,还是不能很好的进行重建。为了解决以上三个问题,本文提出了一种新的基于深度学习的超分辨率重建算法,主要内容如下:本文的超分辨率重建算法分为两步,首先利用一个低分辨率人脸图像修复网络对输入图像进行修复。由于低分辨率修复网络是采用编码-解码结构,且中间的特征层采用全连
3D打印技术是一种快速自由成形、制造三维实体零件或比例模型的技术,也称为增材制造（Additive Manufacturing,AM）技术。其中,熔融沉积成型（Fused Deposition Modeling,FDM）技术,因为成本低廉、原材料范围广、环境污染小以及后处理简单等优势,是目前应用最为广泛的3D打印技术。然而,材料逐层累加的制造工艺致使FDM零件存在很多诸如气孔、夹杂、裂纹、层间分离
ZnO是第三代宽禁带半导体的杰出代表,室温下的禁带宽度为3.37 eV,具有很高的激子束缚能60 meV,发光波长范围覆盖了从紫外到红外的整个区域,透光率可高达90%。同时,制备ZnO薄膜的原料来源丰富且价格低廉,生长温度相对较低,成膜的质量高,这些都使得ZnO在未来的光电领域中是一种优先考虑的材料。然而,要实现ZnO在光电领域的广泛应用,关键是通过掺杂的方式获得高质量的ZnO薄膜,并以此为基础制
灵长类仿生机器人的仿生悬臂运动控制是仿生控制领域极具挑战性的研究热点,具有非常重要的研究意义。本文利用深度强化学习算法,将深度神经网络模型作为机器人控制器,并在机器人仿真环境中对控制器进行训练。主要研究工作如下:针对灵长类仿生机器人的悬臂运动控制问题,设计了面向机器人悬臂运动的深度强化学习算法,并在机器人仿真环境中完成控制器的训练和控制效果的测试。深度强化学习是一种在未知环境中进行学习的算法,需要
石墨材料作为目前商业化最成熟的锂离子电池负极材料之一,仍然面临着理论容量较低（372 mAh/g）等问题。因此,寻找和发开新型的负极材料,仍是一项极有意义的研究。生物质具有来源广泛、成本低廉、绿色环保、可再生等优点,用其制备的碳材料已被广泛用于水处理、气体吸附、超级电容器等领域。另外,过渡金属氧化物作为锂离子电池负极材料,具有较高的理论比容量,但循环性能差。本文以此为思路,将生物质碳材料和金属氧化