凝胶注模成型制备微多孔氮化硅陶瓷

采用凝胶注模法,在无其它添加剂的条件下,通过提高单体含量,成功制备出高性能微多孔氮化硅陶瓷,陶瓷抗弯强度高达137 MPa以上,气孔率高达50%以上,孔中径小于1 μm.结果表明:随着有机单体含量的增加,氮化硅微多孔陶瓷气孔率单调增加;随着固含量的增大,氮化硅微多孔陶瓷气孔率单调下降,抗弯强度先上升然后又下降,固含量有一优化值,此时陶瓷体抗弯强度最大;随着烧结温度的增加,氮化硅陶瓷强度单调增加,而气孔率单调下降.     

高强度多孔氮化硅陶瓷的制备及性能研究

以氮化硅为原料,以叔丁醇为溶剂,采用凝胶注模成型工艺和无压烧结工艺,制备出具有高强度和高气孔率的多孔氮化硅陶瓷。在浆料中初始固相含量固定为10vol%的基础上,研究烧结温度和保温时间对多孔氮化硅陶瓷材料的气孔率、孔径尺寸分布、物相组成及显微结构的影响,分析抗弯强度与结构之间的关系。结果表明,通过改变烧结温度和保温时间,可制备气孔率63.3%~68.1%的多孔氮化硅陶瓷;气孔尺寸呈单峰分布,平均孔径为0.97~1.42μm;抗弯强度随烧结温度提高或保温时间延长单调增大,在1750℃保温1.5h下达到最大值(74.2±8.8)MPa。     

利用SiO_2聚空心微球调控多孔Si_2N_2O陶瓷微观形貌

以氧化硅聚空心微球(SPHMs)作为造孔剂,将其添加到氮化硅浆料中,利用高温下氮化硅与氧化硅之间的液相烧结反应生成氮氧化硅相,同时氧化硅聚空心微球中的空隙作为气孔来源以得到多孔氮氧化硅陶瓷。通过调节浆料固相含量对多孔陶瓷的微观形貌及力学性能进行调控。结果表明:氮化硅浆料固相含量的增加使得多孔陶瓷的氮氧化硅相含量增加,孔形貌发生了显著改变,开孔气孔率由65.4%降低至51.7%,抗弯强度则由10.55 MPa增加到26.74 MPa。     

凝胶注模法制备微多孔氮化硅陶瓷及性能（英文）

通过提高凝胶注模工艺中有机单体含量,制备孔中径约为0.6008μm的微多孔氮化硅陶瓷。研究单体含量、烧结温度和固含量对微多孔Si3N4瓷烧结体性能的影响,并获得了高气孔率、高强度的多孔氮化硅陶瓷。结果表明,随单体含量的增加(25%~55%),多孔氮化硅的气孔率增加(51.2%~61.6%),强度为234.2~54.5 MPa;烧结温度对孔Si_3N_4陶瓷的气孔率和比表面积有一定的影响:通过降低高气孔率多孔Si_3N_4陶瓷的孔尺寸可改善多孔Si_3N_4陶瓷的强度。     

部分热压法制备氮化硅多孔陶瓷研究

采用部分热压法,以Y2O3,MgO和CaO为添加剂,制备了气孔率在0.009～0.236的氮化硅多孔陶瓷.结果表明:制备的氮化硅多孔陶瓷是由众多长柱状的β-Si3N4晶粒及部分残余的α-Si3N4构成,气孔由长柱状的β-Si3N4搭接形成,其形状不规则.同时分析了氮化硅多孔陶瓷的力学性能与气孔率的关系,得出了气孔率与抗弯强度及断裂韧性的关系.     

氮化硅粉添加剂对反应烧结氮化硅的影响

以Mg(OH)2·4MgCO3·6H2O和Al(OH)3为烧结助剂,在起始原料硅粉中添加等轴状α-Si3N4和纤维状β-Si3N4,通过调整原料配比,采用反应烧结制备了不同气孔率和抗弯强度的氮化硅陶瓷.考察了氮化硅粉体形貌和添加量对多孔氮化硅陶瓷微观组织和力学性能的影响.借助X射线衍射(XRD),扫描电子显微(SEM)和三点弯曲法对氮化硅陶瓷的微观组织和力学性能进行了研究.XRD分析表明适量氮化硅的添加有利于提高硅粉氮化率,但同时抑制了新生成的氮化硅从α相向β相的转变.SEM表明β-Si-N4纤维的添加造成了陶瓷显微结构不均匀,因而导致陶瓷抗弯强度下降.     

造孔剂添加量对凝胶注模成型工艺制备8YSZ多孔陶瓷性能的影响

采用叔丁醇基凝胶注模成型工艺结合添加造孔剂法制备了高固相含量的YSZ多孔陶瓷。研究了固相含量为50%(体积分数)时,不同造孔剂添加量对烧结8YSZ多孔陶瓷的孔径及其分布、气孔率、抗弯强度以及热导率的影响。研究结果显示:8YSZ多孔陶瓷的气孔分布均匀,孔径在10μm左右,孔壁致密;气孔率在22.9%～39.8%之间,且随着造孔剂添加量的增加而增加;抗弯强度随着造孔剂添加量的增加而减小,最高可达(85.24±2.31)MPa;热导率在0.735～1.108W/m·K之间,且随着造孔剂添加量的增加而降低。上述结果表明,凝胶注模工艺中同时添加造孔剂不仅可以实现高固相含量多孔陶瓷的制备,而且可以同时实现孔结构可控,最终得到兼具有高强度、高气孔率和低热导率的8YSZ多孔陶瓷。     

成孔剂和硅粉粒度对反应烧结氮化硅性能的影响

以硅粉为原料，通过添加不同含量的成孔剂，反应烧结制备出具有不同气孔率的低密度多孔氮化硅陶瓷，研究了成孔剂含量和硅粉粒度对反应烧结氮化硅性能的影响。结果表明，随着成孔剂含量的增加，试样气孔率变大，强度随之减小，烧结后试样中的α-Si3N4相增多，介电常数实部和介电损耗降低，最低介电常数实部可达到2．4左右；不同粒度硅粉中添加30％（质量分数，下同）成孔剂的坯体烧结，在气孔率保持不变的条件下，初始硅粉粒度越小，烧结后试样强度越大，介电常数实部和介电损耗明显减小。     

凝胶注模成形空心叶片用氧化铝陶瓷型芯性能研究

采用凝胶注模成形方法制备氧化铝陶瓷型芯材料,研究其气孔率、体积密度和室温抗弯强度随固相体积含量和烧结温度的变化规律。结果表明,在所研究的固相含量范围内,随着固相含量的不断增加,氧化铝陶瓷型芯的气孔率逐渐减小,体积密度和抗弯强度逐渐增大。在所研究的烧结温度范围内,随着烧结温度的不断升高,氧化铝陶瓷型芯的气孔率逐渐减小,体积密度和抗弯强度逐渐增大。当固相含量为50vol.%,在1 300℃烧结后,型芯样品的抗弯强度为13.3 MPa;在1 600℃烧结后,型芯样品的抗弯强度增加到57.6 MPa。     

氮化硅多孔陶瓷的制备及微波介电性能研究

通过添加成孔剂,采用反应烧结工艺制备出具有不同气孔率的氮化硅多孔陶瓷.采用阿基米德法、三点弯曲法测试了材料的密度、气孔率及抗弯强度.用XRD及扫描电镜对相组成和显微结构进行了研究,用谐振腔法测试了该氮化硅陶瓷在9360 MHz频率的微波介电特性.结果表明,随着试样中气孔率的增加,试样的介电常数下降;在Si粉中添加α-Si3N4粉后,虽能提高氮化率,改善组织结构,但外加Si3N4和基体生产的Si3N4存在活性差异,两者结合不紧密,使强度降低;加入α-Si3N4粉使晶相组成中Si2ON2的含量降低,能够改善试样的介电性能.     

冷冻-凝胶成形法制备定向通孔氧化铝陶瓷

由叔丁醇、氧化铝、丙烯酰胺组成的20%(体积分数,下同)陶瓷浆料,在温度梯度的诱导下,用冷冻-凝胶成形法制备了具有定向通孔结构的氧化铝陶瓷坯体.经过烧结后,制备出了高孔隙率、高强度的定向通孔陶瓷,50%气孔率的陶瓷体具有110 MPa的轴向压缩强度.还研究了距离冷端不同位置孔隙的孔径、开孔率变化规律.     

Comparison of Some Neural Network and Multivariate Regression for Predicting Mechanical Properties of Investment Casting

Investment casting enables producing complex shapes with good accuracy and surface finish. A key goal for investment castings used in automobile, aerospace, chemical, biomedical and other critical applications is to be free of internal defects and to possess mechanical properties within the desired range. At present, casting quality is ascertained by destructive testing at the end of production cycle, leading to the possibility of scrapping the entire batch. In this work, the mechanical properties of investment castings have been predicted based on process parameters and chemical composition, by employing artificial neural network (ANN) and multivariate regression (MVR). The data of related process parameters (wax making, shell making, dewaxing, melting etc.), chemical composition of the alloy, and the resulting mechanical properties (ultimate tensile strength, yield strength, and percentage elongation) for 800 heats were collected in an industrial investment casting foundry. Three different ANN models: back propagation, momentum and adaptive, and Levenberg-Marquardt, with varying number of neurons in the hidden layer (from 20 to 45 in steps of 5) were trained using a portion of the data and tested with remaining data. A prediction penalty index (PPI) was developed to compare the relative predictive capability of various neural network and MVR models. It is observed that both ANN and MVR could predict the mechanical properties well, though MVR gave slightly better results. For the ANN model, better results were produced when the number of neurons in the hidden layer was equal or slightly higher than the number of input parameters.     

Influence of submicron SiC particle addition on porosity and flexural strength of porous self-bonded silicon carbide

In the present study, porous self-bonded silicon carbide (SBSC) ceramics were fabricated at temperatures ranging from 1700 °C to 1800 °C using SiC powders, silicon and carbon as starting materials. The amount of (Si + C) powders is fixed and the influence of submicron SiC particle content (0 wt.% to 80 wt.%) on the porosity and strength of the ceramics was studied. The experimental results illustrate that the packing efficiency increased with the increase in submicron particle content to 40 wt.%, and thereafter decreased. The green porosity largely determines the final porosity of the sintered specimens, irrespective of the submicron SiC particle content. The flexural strength increased with the addition of submicron particle content and sintering temperature. Typically, SBSC ceramics prepared using 80 wt.% submicron SiC particle content possess 46% porosity and 42 MPa flexural strength when sintered at 1800 °C.     

Fabrication and flexural strength of multi-layer alumina with aligned acicular pores

Multi-layer alumina with alternating dense and porous layers with aligned acicular pores was successfully prepared by tape casting the slurry with chopped carbon fibers followed by pressureless sintering. As the content of the chopped carbon fiber increased, the open porosity was increased, in part due to impingement among the carbon fibers inside the sample. The three-point flexural strength of the sample with total porosity of 11% was approximately 80% that of a dense sample. However, a sample with a porous layer with 5% chopped carbon fiber exhibited only 60% flexural strength of the dense sample, in part due to a low degree of alignment among the chopped fibers.     

三维网络SiC多孔陶瓷增强铝基复合材料的制备

以中间相沥青添加质量分数为50%的Si粉制备的炭泡沫预制体为坯体,在高温感应烧结炉中结合反应烧结工艺制备了SiC多孔陶瓷预制体.利用挤压铸造工艺制备了SiC多孔陶瓷增强铝基复合材料.采用扫描电子显微镜(SEM)观察了SiC多孔陶瓷骨架及复合材料的微观形貌和界面结构,通过X射线衍射分析仪(XRD)对多孔陶瓷预制体物相组成进行了分析.利用阿基米德排水法,测试了多孔陶瓷的孔隙率和复合材料的密度.结果表明:添加Si的质量分数为50%的炭泡沫预制体反应烧结后获得的SiC多孔陶瓷具有三维连续通孔结构,孔筋致密并且具有较高的开口孔隙率.通过挤压铸造工艺制备的SiC多孔陶瓷增强铝基复合材料界面结合良好,无明显缺陷.     

初始浆料中固相含量对莫来石多孔陶瓷显微结构和性能的影响

以叔丁醇为溶剂,采用凝胶注模工艺制备莫来石多孔陶瓷,研究不同固相含量对莫来石多孔陶瓷的显微结构、气孔率、气孔尺寸及分布、压缩强度和室温热导率的影响。实验结果表明,莫来石多孔陶瓷的气孔率和开气孔率分别在54.9%~61.2%和50.8~55.5%;气孔分布均匀且呈单峰分布,气孔孔径为2.34~3.52μm;在相同的烧结制度下,固相含量升高,莫来石多孔陶瓷的收缩率变小,气孔率降低,压缩强度和热导率明显升高,最高强度达59.5MPa,最低热导率为0.408W/m·K。     

用BP算法建立ANN模型时学习率的选取

对于用BP算法学习的神经元网络,不同层中神经元进入饱和状态后对网络学习过程的危害程度是不同的。以3-3-1结构的网络及其用BP算法修正连接权值的过程,对比分析了输出层和隐含层神经元进入饱和后对网络学习过程的影响。并对实验证明了不同层采用不同学习率可以改善网络学习收敛速度。     

基于BP神经网络的新零件材料消耗定额预测方法研究

为精确地预测熔模铸造中新零件材料消耗定额，采用了BP神经网络的方法进行建模。在分析影响各工序零件材料消耗主要因素的基础上，确定了BP神经网络模型的特征参数，并根据实际情况确定了输入层和隐含层的神经元个数，从而确定了模型的结构。用试验数据对模型结构进行训练，最终建立了一个用于新零件材料消耗定额预测的BP神经网络模型。