简介:对冷拉弹簧钢丝卷制过程中发生断裂的原因进行分析,对其卷制工艺性的影响因素进行总结.通过扫描电镜、能谱仪、光学显微镜、显微硬度测试仪、拉伸试验机等设备对多件卷制过程中发生断裂的lCrl8Ni9Ti冷拉弹簧钢丝的断口形貌、微观组织和力学性能进行对比和分析.结果表明冷拉弹簧钢丝的断裂模式为塑性断裂,断口形貌呈韧窝特征,断裂原因与材料的卷制工艺性有关;钢丝表面机械损伤会提供初始裂纹扩展源区,组织中的氮化物聚集会破坏材料的连续性,材料强度过高会降低材料的塑性余量,该3类缺陷均会加大钢丝的断裂倾向,给钢丝的卷制加工带来不利影响.因此,需要尽量避免材料表面缺陷、组织缺陷以及性能缺陷,以便提高材料的卷制工艺性.
简介:采用直接冷却铸造法制备6009/7050复层板坯。通过对该板坯先后进行均匀化退火、热轧和T6热处理,研究其对复层板坯组织和性能的影响。研究结果表明,铸态下该复层板坯的平均扩散层厚度约为400μm,扩散层厚度是由锌、铜、镁和硅的互扩散决定的。拉伸试验表明,复层板坯实现了良好的冶金复合,因为均匀化后的拉伸试样全部在较软的6009合金侧发生断裂。经过均匀化退火加热轧处理,平均扩散层厚度降低到100μm,同时7050合金侧的网状结构转变为分散的块状相。再经过T6热处理后,平均扩散层厚度增加为200μm,并且7050合金侧和6009合金侧的维式硬度均有明显地提高。经过热轧和T6热处理后,6009/7050复层铸坯的层状结构被保留下来。
简介:针对激光直接沉积修复的1Cr15Ni4Mo3N钢零件在磁粉检测时出现的磁痕现象,采用接触通电、湿磁粉连续法,对设计的试样进行磁粉检测,确定磁痕显示位置;利用光学显微镜对磁痕显示处形貌及修复接头和组织进行观察和研究,分析磁痕的性质和形成原因。研究发现:激光直接沉积修复1Cr15Ni4Mo3N钢在磁粉检测过程中与修复区外轮廓完全重合的磁痕显示是伪磁痕显示,主要是由修复区与基体中奥氏体含量的差异造成的。
简介:为实现飞机碳纤维复合材料(CarbonFiberReinforcedPlastics,CFRP)层板在役检测,采用同侧空气耦合超声兰姆波特征成像检测的方法对其缺陷进行检测。将非接触空气耦合超声传感器置于CFRP层板同侧,激发A0模态兰姆波,对其冲击损伤进行D扫描检测。引入时间反转损伤指数表征复合材料层板的冲击损伤。结合概率损伤算法,以该指数作为损伤重构成像的特征值,将不同扫描路径上的特征值数据进行融合,得到CFRP层板冲击损伤缺陷的兰姆波图像。结果表明,基于时间反转的兰姆波图像不仅能够直观地呈现损伤缺陷的位置和形状,而且能够通过避免基准信号选取和减少扫描步进次数显著提高检测效率。
简介:采用超音速火焰(HVOF)喷涂制备了一种新型的由纳米、亚微米、微米WC颗粒和CoCr合金组成的多尺度WC-10Co4Cr金属陶瓷涂层,对比了双峰和纳米结构WC-10Co4Cr涂层,在分析了涂层组织的基础上,研究了多尺度涂层的孔隙率、显微硬度、开裂韧性和抗空蚀性能,并分析了多尺度WC-10Co4Cr涂层的空蚀行为和机理。结果表明,HVOF喷涂制备的多尺度WC-10Co4Cr涂层具有≤0.32%的孔隙率和高的开裂韧性,涂层中未发现明显的纳米WC脱碳现象。与双峰与纳米结构涂层相比,多尺度WC-10Co4Cr涂层表现出最优异的抗空蚀性能,在淡水中的抗空蚀性能分别比双峰涂层和纳米结构涂层提高了大约28%和34%。多尺度WC-10Co4Cr涂层的优异抗空蚀性能归结于其独特的微纳米结构和优良的性能,能有效阻碍空蚀裂纹的形成和扩展。
简介:高铬型钒钛磁铁精矿的煤基直接还原过程中·V2O3和FeO·Cr2O3的还原行为对其高效综合利用产生决定性的影响。采用XRD、SEM及EDS等手段对直接还原产物进行分析,分别考察碳铁摩尔比和温度对煤基直接还原-磁选分离过程中钒和铬行为的影响。结果表明:当碳铁摩尔比(n(C)/n(Fe))从0.8增大到1.4时,V和Cr的回收率分别从10.0%和9.6%增大到45.3%和74.3%。当n(C)/n(Fe)为0.8时,在1100~1250°C的温度范围内,V和Cr的回收率始终低于10.0%;而当n(C)/n(Fe)为1.2时,随着温度从1100°C升高到1250°C,V和Cr的回收率分别从17.8%和33.8%增大到42.4%和76.0%。当n(C)/n(Fe)低于0.8时,由于含碳还原剂的量不足,绝大多数FeO·V2O3和FeO·Cr2O3不能被还原成碳化物,且温度(1100~1250°C)对其还原行为的影响甚微。在更高的n(C)/n(Fe)下,由于含碳还原剂的量充足,FeO·V2O3和FeO·Cr2O3的还原率大幅提高,且更高的温度能有效地促进碳化物的生成。新生成的碳化物溶解在γ(FCC)相中,并在磁选过程中与金属铁同时回收。
简介:风电机组状态监测部位多,数据分析工作量大,人工故障识别的方式使得风电机组状态监测报告滞后.本研究提出一种基于幅值调制比率的风电机组齿轮箱失效自动识别方法,针对风电机组转速不平稳的特点首先对齿轮箱振动加速度信号进行时频分析得到机组的瞬时转速,然后进行阶比处理将等时间间隔信号序列重采样转换成等角度间隔信号序列,频域变换后选择一倍啮合频率和两倍啮合频率幅值较大值,计算调制间隔为转频的多频率点幅值累加和,再将与较大啮合频率处的幅值调制比率作为特征值表征齿轮箱的失效状态.恒速和变速风电机组齿轮箱振动数据分析结果都表明该特征值具有良好的故障与正常状态区分能力,且不同转速下该特征值具有稳定性.