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研究了时效强化状态0Cr15Ni70Ti3AlNb(X-750)镍基合金材料在300~600℃内的高温弹塑性特征。采用Johnson-Cook本构关系式模型对该合金的高温力学性能进行了分析。结果表明:经过两步法时效强化处理后的X-750镍基合金材料在0.006~0.3 min~(-1)的不同应变速率条件下,其高温抗拉强度随测试温度的升高从约1113 MPa显著降低至825 MPa。然而高温屈服强度的变化幅度仅为约50 MPa,且受测试温度的影响不规律,导致热软化因子m的拟合结果不规则。另外,应变硬化因子B、加工硬化指数n和应变速率硬化因子C在内的其他参数的拟合一致性显著优于热软化因子m,这表明热变形对X-750合金高温强度的影响较为规律。 相似文献
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由于受到严苛的服役环境和中子辐照的影响,核动力装置用奥氏体不锈钢作为结构材料应用时对力学性能要求较高,因此对于奥氏体不锈钢力学性能的预测很值得关注和研究。将机器学习算法应用于材料信息学并对机器学习的方法和原理作了简要说明,重点介绍了基于奥氏体不锈钢力学性能数据库,以奥氏体不锈钢力学性能预测为应用实例建立了机器学习模型和系统平台,最后通过预测值与真实值的对比验证对模型进行了评估。研究结果表明,构建的相关模型可以对奥氏体不锈钢的抗拉强度和屈服强度进行有效预测,R2均在0.90以上。对现阶段机器学习在性能预测和材料研发领域急需解决的问题进行了探讨,并对其未来的发展方向进行了展望。 相似文献
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以一种新型控制棒驱动线水力缓冲器为研究对象,根据流体力学及动力学的基本原理,建立驱动线缓冲器缓冲过程的数学模型。利用MATLAB计算软件及所建立的数学模型建立控制棒驱动线水力缓冲器的仿真模型,对控制棒驱动线水力缓冲动态特性进行仿真分析,并根据仿真结果优选出合理的结构参数。同时为验证建模思路及方法的正确性,以某一核电堆型控制棒驱动线作为比对对象,对其进行仿真建模及分析,并将仿真结果与试验实测值进行了对比验证。验证结果表明:驱动线水力缓冲特性仿真结果与试验数据一致性较好,仿真模型可用于指导水力缓冲参数的选取和优化。 相似文献
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