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961.
962.
本文研究了焦耳处理工艺的处理电流密度对Co68.15Fe4.35Si12.5B15和Co71.8Fe4.9Nb0.8Si7.5B15非晶薄带巨磁阻抗效应的影响。样品在不同电流密度下进行了处理。实验结果表明:焦耳处理存在最佳电流密度,对Co68.15Fe4.35Si12.5B15窄带来说,最佳处理电流密度为30A/mm^2,处理后样品的阻抗变化率峰值和灵敏度分别为119%和73%/Oe;对Co71.8Fe4.9Nb0.8Si7.5B15窄带来说,最佳处理电流密度为35A/mm^2,处理后的阻抗变化率峰值为232%,灵敏度在30A/mm^2时达到42%/Oe。处理后样品的内应力得到有效释放,软磁性能提高,使薄带的巨磁阻抗效应较淬态时有了明显提高。处理电流密度是焦耳处理方法中影响钴基非晶薄带巨磁阻抗效应的一个重要参数。 相似文献
963.
采用Al-28Cu-5Si-2Mg钎料,在真空高频感应条件下对SiCp/LY12复合材料进行了钎焊连接。试验结果表明:钎焊温度、保温时间、SiC颗粒的体积分数以及焊后时效处理均会影响SiCp/2024Al复合材料钎焊接头的连接强度:钎缝中有少量SiC颗粒存在,且分布不均匀。在靠近母材处出现贫化区,在钎缝中心两侧有较小的集聚区。SiCp/LY12复合材料钎焊接头的断裂是由于钎缝金属中的SiC颗粒成为裂源,裂纹沿钎缝作低能量撕裂所致。 相似文献
964.
采用B或B2O3、TiO2和Al粉反应热压制备了原位 (Al2O3 TiB2 Al3Ti)/Al复合材料,采用光学显微镜、扫描电镜和透射电镜分析了原位复合材料的显微组织.热压状态下,反应生成相Al3Ti呈大块不规则形状,尺寸约几十微米; Al2O3和TiB2为细小弥散质点,TEM分析发现TiB2颗粒呈六边形,而Al2O3颗粒呈等轴状.在以Al粉、TiO2粉和B粉为原料制备的复合材料中,除反应生成了大块的Al3Ti相外,还有细小针状Al3Ti相沉淀析出,且呈弥散分布.热挤压后大块的Al3Ti被破碎成细小弥散质点.Al2O3在TiO2和B2O3粉末表面生成; TiB2在B或B2O3粉表面形成,因而均呈弥散分布,且尺寸细小.自TiO2中还原出的Ti溶入液态Al中形成Al3Ti时,Ti可在液态Al中长距离扩散,因而Al3Ti呈大块不规则状. 相似文献
965.
966.
金属基复合材料力学性能分散性影响其性能评价和广泛应用.本文研究了测量方法和组织缺陷对SiCw/Al复合材料力学性能统计分布规律的影响.结果表明,复合材料的弹性模量、强度和延伸率等性能均存在分散性,高性能数据出现频率最高,向低的性能值分散.弹性模量分散性受测量方法影响很大,直线段扩大法可以减小性能分散范围.强度和延伸率性能高的试样中发现夹铝区或未浸渗区等缺陷的概率远低于低性能试样,微观缺陷是造成强度和延伸率向低值方向分散的主要原因.为此减少组织缺陷并合理选择实验方法对复合材料的性能评价和应用是必要的. 相似文献
967.
以Hf和Ti作为替换元素对Zr60Cu20Nil0Al10非晶合金进行了掺杂(替换法)研究.结果表明,掺杂元素含量有一最佳范围,其中,Ti的最佳含量约为2%(原子分数)左右,而Hf的最佳含量为3%.在最佳含量时二者都具有明显的扩大合金过冷温度区间ΔTx的作用.超过最佳掺杂量,会使非晶相变得不稳定,促进某些晶化相的形成,从而降低ΔTx.当采用Hf和Ti两种元素的最佳含量联合掺杂时,稳定非晶相的作用更加明显,并且ΔTx提高的幅度大于两种元素单独掺杂时的效果.ΔTx最大(144℃)的成分为:Zr60Cu20Ni8Al7Hf3Ti2,该合金Tg=357℃,Tx=501℃,Trg=0.59. 相似文献
968.
随着航空发动机及工业用气体涡轮零件的高性能化,对其所用的叶片以及活阀,均采用高温性能优异的Ni基超耐热合金定向凝固材料及单晶材料。众所周知,这些合金在高温下,耐高温的γ′相产生粗大化,引起了材料性能的恶化。可是,实际应用的合金中,关于γ′相的长大及加热条件定量分析报告的实例很少。本文采用已实际应用的CM-247LC(定向凝固材料),CMSX-2(单晶材料)及CMSX-4(单晶材料)三种材料,探讨了关于这三种合金在高温加热下γ′相的粗大化。从而得出,γ′相的粗大化和表示体积扩散率的LSW理论相一致。 相似文献
969.
本文研究了等温热反挤压工艺参数对铝基复合材料超塑性的影响,并就模具、工装设计进行了论述。实验结果表明,等温热反挤压工艺可使铝基复合材料获得超塑性。 相似文献
970.
为解决柴油机故障诊断这一复杂问题,提出了一种基于智能互补融合的智能诊断方法.采用蚁群算法(ACA)对反映运行工况的特征参数进行属性约简,剔除不必要的属性.根据约简结果,建立了基于径向基函数(RBF)神经网络的故障诊断系统.网络的训练对比结果表明,基于蚁群算法的约简处理简化了输入神经网络的数据维数,提高了网络的训练效率和故障分类准确性. 相似文献