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鎂鋁合金材料研究β顆粒與鋁網絡相結合的硬化機理。本研究以6060合金為研究對象，研究了位錯晶格與析出的相互作用。由于熱處理的可能性，鎂鋁合金材料具有很高的建模其組織和性能的潛力。通過分析該合金的過飽和過程和隨后的時效過程，可以獲得所假定的性能。鎂鋁合金材料硬化相在晶界處非均勻成核，析出鐵元素，這在AlMgSi合金中一直存在。鎂鋁合金材料硬化相β″析出。它們的長大與Mg2Si相的形成有關。大的Mg2
2021-04-14 11:59:00
合金材料采用均勻化工藝對坯料進行均勻化處理。在一臺35 MN壓力機上進行型材(四孔模具)的擠壓，擠壓過程如下:每一種合金中，有3個鋼坯按該形狀的擠壓柱的標準速度擠壓，其中合金材料3個鋼坯的擠壓柱速度提高了20%。擠壓鋼坯的溫度和擠壓容器的溫度都是相同的。所有擠壓型材在壓力機跳動臺上飽和，然后在爐中人工老化至T66。合金材料對每個孔分別取三個擠壓斷面樣品，檢查截面的強度性能和材料硬度。在疲勞試驗機上
2021-04-14 11:56:28
鋁合金材料在0.5% HF酸溶液中蝕刻——這種方法突出了微結構中存在的粒子。用1.8 ml HBF4 + 100 ml水彩對比劑組成的巴克試劑對單個晶粒進行偏振光觀察。在SHIMADZ HMV-G硬度計上，鋁合金材料采用維氏法進行顯微硬度測量。對金相試樣進行100 g (HV0.1)載荷下的顯微硬度測試，承受載荷的時間為10 s。利用JEOL JSM-6460LV掃描電子顯微鏡和EDS顯微分析儀觀
2021-04-14 11:51:31
鋁合金材料的亞晶粒尺寸通常達到幾個微米的限值。隨著繼續變形，亞晶粒尺寸通常不會進一步減小。對于熱擠壓，擠壓壓力p與染色率成正比。隨著應變速率的增加，擠壓壓力也呈近似線性增加。隨著沖壓速度的增加，擠壓壓力也隨著應變速率的增加而增加。然而，熱擠壓時，隨著工作溫度的升高，擠壓壓力降低。鋁合金材料擠壓速度受坯料溫度的影響有一定的限制。這意味著高速合金的技術應用需要一些實驗開發的擠壓參數。溫度與擠出速度的關
2021-04-13 15:54:52
金屬合金材料這導致擠壓結構要么包含亞晶粒，理想情況下不發生靜態再結晶，要么由連續的動態、元動態和靜態再結晶形成晶粒。結果表明，這兩種結構都與流行的齊納-霍洛蒙(Z- h)參數Z有關，也可以由Z控制。因此，金屬合金材料性能與Z也有一定的關系其中e˙為應變率，Q為活化能，R為氣體常數，T為溫度。參數隨應變速率的減小和溫度的升高而減小。在實際工業生產中，為了避免裂紋的發生，通常首選低Z條件(低應變速率和
2021-04-13 15:53:05
合金材料對所得數據的分析表明，合金材料在熱處理的變體19中，屈服點達到了標準中假定的水平。取得的成果是一項重大的技術成果，有望取得較好的經濟效益。研究表明，可以生產一種更便宜的合金基合金元素含量較低，這種合金可以提高60%的擠壓速率，并且通過適當的熱處理，合金材料可以達到與含有較高Mg和Si元素的合金相當的性能水平。與目前使用的合金相比，新型高速擠壓合金具有更高的延展性，可以在單位時間內生產更大噸
2021-04-13 15:50:05
研究擠壓速率對鋁合金材料元素含量最低合金的性能、組織和相組成的影響，使用最低鋁合金材料成分含量、最便宜的合金1，同時優化擠壓速率以獲得最高效的工藝，這一潛在可能性為研究熱處理優化以達到標準要求的性能奠定了基礎。對鋁合金材料的組織、性能和相組成進行了測試。隨著擠壓速率的增加，擠壓態合金1的宏觀組織和顯微組織。其特征為中等尺寸(中弦參數)的等軸晶粒，尺寸在46 ~ 54 μm之間。熱加工使組織和晶粒均
2021-04-13 15:46:55
鋁合金材料通過人工神經網絡(ANN)、自適應神經模糊推理系統(ANFIS)和田口變異數分析來確定關鍵參數。工程應用中的非線性問題，如函數逼近、數據分類、數據處理和系統控制等，都可以用軟計算方法輕松地解決。盡管鋁合金材料許多不同的方法被用于這個目的,我們可以說最受歡迎和最廣泛使用的方法是田口,安和簡稱ANFIS方法由于最小誤差等因素,最大的精確度,快,成本,和時間預測,決策分析,優化、建模和復雜問題
2021-04-12 11:59:07
合金材料采用田口試驗設計和方差分析，對攪拌鑄造工藝制備的LM25/粉煤灰合金材料的磨損性能(SWR:比磨損率)進行了優化。以滑速、荷載、配筋和滑距為輸入因素，采用L27正交設計(三層四因素)“越小越好”的準則進行試驗設計。與其他輸入變量相比，負載的變化對SWR的影響更大。結果表明，優化模型降低了合金材料的比磨損率，并證實了優化參數提高了合金材料的耐磨性。他們還說田口法在優化特定磨損率方面很有用，所
2021-04-12 11:56:13
用ANFIS預測了6061 Al-15% SiC金屬基合金材料的流變應力值。在不同應變速率和溫度下對金屬基合金材料進行熱壓縮試驗。在所使用的ANFIS模型中，有17條規則，17個隸屬函數(MF)，輸入MF為高斯型，線性參數為68，非線性參數為102。訓練數據樣本88個，檢驗數據樣本12個。采用平均誤差百分比(PME)和均方根誤差(RMSE)作為性能指標。ANFIS預測流變應力PME值小于1.4%。
2021-04-12 11:51:15
復合金材料是當前市場上非常熱銷的一種新型材料，在很多領域都可以看到復合金材料的使用。對于很多高科技領域來說，復合金材料的使用可以有效的提高科技水平。目前采用人工神經網絡和田口對Al5059/SiC/MoS2復合金材料的工藝參數和實驗變量進行了優化。5個輸入變量和6個輸出變量以及27個數據被用于神經網絡模型的訓練和測試。輸出變量的性能由R2決定:表面粗糙度為98.12%，溫度為98.63%，徑向力為
2021-04-12 11:47:17
銅鎳合金材料在設計階段考慮到材料和制造過程的內在可變性。銅鎳合金材料沒有給實驗設計帶來理論創新。然而，它在生產應用方面進行了創新，并使該方法在制造部門獲得了成功的應用。傳統的實驗設計難以使用，特別是在需要進行大量實驗和增加加工參數時。因此,銅鎳合金材料實驗設計方法確保多個因素同時考慮,但也確保獲得最優的結果通過執行更少的實驗實驗設計(DOE)田口是用來設計實驗運行布局,研究水平的變化過程的影響參數
2021-04-09 11:48:58
金屬合金材料在田口技術可用于任何情況下，有檢查操作。可檢查的操作可以是一個真實的設備測試，數學方程，或計算機模式，可以充分模式的許多產量或操作的答復。金屬合金材料實驗完成后，應指定DOE中最合適的參數配置。為了檢查結果，在田口技術中，信噪比(S/N ratio)是一種性能計算，用于選擇可以處理噪聲并考慮平均和可變性的檢查水平，作為性能標準。作為最后一步，金屬合金材料使用對檢查變量的最佳預測水平進行
2021-04-09 11:45:57
推導并給出了計算復合金材料磨損體積損失的數學公式。利用所制備的復合材料配方，研究了輸入變量對復合金材料磨損體積損失的影響。復合金材料的磨損體積損失隨滑動距離、刀具橫移和旋轉速度的增加而顯著增加。當夾雜比為50% TiC +50% Al2O3時，復合增強復合金材料的磨損體積損失最小。結果表明，該配方可用于預測復合材料的磨損量，從而降低時間和生產成本。詳細研究了FSP參數和雜化比對Al基5083雜化復
2021-04-09 11:43:20
鎂鋁合金材料優化的體系結構為帶有邏輯s型傳遞函數的12-12-1體系結構。鎂鋁合金材料采用R、MSE和MAE值作為誤差標準。在測試集中得到最小的MSE和MAE值以及最大的R值。輸入矢量對Al-Mg2Si復合材料UTS的靈敏度如圖8所示。Mg對Al-Mg2Si復合材料的抗拉強度影響較大，因為鎂鋁合金材料相的尺寸和形貌與含Mg和Si元素復合材料的力學性能呈線性關系。結果表明，所有的數據集都具有較高的相
2021-04-09 11:40:49
采用金屬基復合材料設計神經自適應學習技術能夠開發一個模型，通過使用模糊建模過程的數據集來“學習”系統。換句話說，ANFIS通過單獨使用輸入/輸出數據集反向傳播(BP)算法或結合最小二乘法編輯隸屬度函數參數來創建模糊推理系統(FIS)。采用金屬基復合材料設計這樣的安排使得系統可以借助我們的模糊系統所建模的數據來學習相關的系統。換句話說，它會根據將要建模的數據進行調整。因此，它具有很強的適應性。由于自
2021-04-08 11:56:22
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