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基于人工神经网络的铜合金形变热处理工艺和性能 总被引:6,自引:0,他引:6
利用神经网络对Cu-Cr-Zr合金变形量、时效温度和时间与硬度和电导率样本集进行训练和学习,采用改进的BP网络算法-Levenberg—Marquardt算法,建立了形变热处理工艺BP神经网络模型,得出了具有较高综合性能的最佳工艺参数:在80%变形量,450-480℃,2~5h形变热处理条件下,硬度和电导率分别可达HV150~157和74%~77%(IACS)。 相似文献
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采用真空热压烧结工艺制得Al2O3弥散强化Cu-25%Cr复合材料,分析了其显微组织与性能。经冷轧变形,研究了显微组织及性能变化,并测定了该复合材料的软化温度。结果表明:Cu-Al2O3/Cr复合材料的电导率随着轧制变形程度的增大,开始上升,然后下降。其导电率未变形时为18.3mS.m^-1,经60%变形后,导电率达到最大,为23mS.m^-1;Cu-Al2O3/Cr复合材料的硬度和抗拉强度随变形量的增加不断上升,80%变形后,硬度增加了55HV,达到150HV,抗拉强度增幅达80%,达到413MPa;并测得合金的抗软化温度约为600℃。 相似文献
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Cu-Cr-Zr-Mg合金的变形时效行为 总被引:2,自引:0,他引:2
通过对Cu-0.3Cr-0.15Zr-0.05Mg合金硬度、导电率分析和显微组织观察。研究冷变形和时效处理对合金组织和性能的影响。结果表明,冷加工变形产生的位错。加速Cu-0.3CF0.15Zr-0.01Mg合金的时效过程。大幅度提高合金的导电率和硬度.在时效的初期尤为明显。合金固溶并80%形变后在470℃时效2h导电率和硬度分别达75.1%IACS和156.1Hv,60%变形500℃时效0.5h导电率和硬度分别达73.3%IACS和165.7Hv。 相似文献
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Cu-3.2Ni-0.75Si-0.30Zn合金时效过程的动力学分析 总被引:7,自引:0,他引:7
通过研究时效过程中电阻率的变化规律 ,分析了Cu 3.2Ni 0 .75Si 0 .30Zn合金的时效析出特性及其动力学过程。结果表明 :低温时效时扩散作用是合金析出过程的主要控制因素 ,时效早期通过调幅分解形成溶质原子的富集区 ,然后在溶质富集区发生失稳有序化 ,最后生成δ Ni2 Si相 ;高温时效时相变驱动力成为主要控制因素 ,由于生成δ Ni2 Si相的驱动力较大 ,所以直接析出δ Ni2 Si相。结合透射电镜研究了合金时效过程中显微组织的变化 ,并得出了合金的时间—温度—转变曲线 (即TTT曲线 )。 相似文献
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采用Gleeble-1500D热模拟机对AZ31B-0.8Nd稀土镁合金在应变速率为0.01~1s-1,温度为300~450℃,最大变形量约为70%的条件下,进行了恒应变速率高温压缩模拟实验,研究了实验合金在高温变形时的流变应力与应变速率及变形温度之间的关系和组织变化。结果表明:合金的流变应力随应变速率的增大而增加,随应变温度的升高而减小;在应变速率和变形温度相同时,挤压态试样的流变应力明显低于铸态试样的流变应力,压缩变形量对应力应变关系的影响很小。探明了镁合金变形软化的主要机制是动态再结晶。根据实验分析,合金的热加工宜在400~450℃温度范围内进行,并且挤压态较铸态更易热挤压成型,更有助于晶粒细化。 相似文献