碳/环氧复合材料钻孔刀具磨损机理研究

对高速钻削碳／环氧复合材料的刀具磨损特性、刀具磨损对钻削力的影响等进行了研究。结果表明：钻削彬环氧复合材料时，刀具磨损的原因主要是磨粒磨损（或质点磨损），随着刀具磨损的加剧，轴向力持续增加，扭矩的增加逐渐趋于平缓，因此控制刀具磨损是减小轴向力最有效的手段之一。     

熔体混合对Al-5％Fe合金组织的影响

为细化Al-5%Fe合金中的初生Al3Fe相,研究了高、低温熔体混合工艺对合金组织的影响。实验结果表明,高低温熔体混合处理工艺能在较大程度上改善Al3Fe相的形貌和尺寸:未经熔体混合工艺处理的合金组织主要为粗大的长针状Al3Fe相,组织分布稀疏且不均,熔体混合处理后,粗大的针状相转变为小针状和颗粒状,组织分布的均匀性和致密性大大提高。研究结果还发现,熔体混合工艺存在一个最佳的高温熔体温度,过高的高温熔体温度反而导致组织粗大。经X衍射物相分析发现,熔体处理前后的物相并没有发生变化,仍为-αAl和Al3Fe相。研究认为,熔体混合细化组织的主要原因一是提高了形核率,二是抑制了Al3Fe相沿择优取向的生长。     

热处理对二次锻造高Nb-TiAl基合金组织的影响

研究了热处理对二次锻造高Nb-TiAl基合金组织的影响。通过对Ti-45Al-9(Nb,W,B,Y)金属间化合物进行不同的热处理,得到不同的显微组织。结果表明,经1310℃/20min+1250℃/2h/AC热处理后,β相被有效地消除,得到细小均匀的双态组织。此后直接加热到α单相区,得到条带状的全片层组织。增加在两相区的停留,得到相对比较均匀细小的全片层组织。将锻造组织先转变为近γ组织再进行全片层组织处理,得到最均匀细小的全片层组织。     

超声处理对酚醛树脂及纳米分散的影响

分别研究了超声处理技术对碳纳米粉在酚醛树脂中的分散和对树脂粘度、表面张力及体系电导率的影响,分析了超声空化、声流及激波作用机理,并对分散机理进行了分析;采用AFM方法对分散效果进行了表征,证明超声分散是降低纳米粒子团聚的有效方法。     

新型高温黏结剂的制备及性能研究

采用聚碳硅烷作为黏结剂主体,添加陶瓷组元的方法制备了新型耐高温黏结剂。采用流变仪研
究了黏结剂的流变性能,采用TGA、XRD 及SEM 等方法研究了黏结剂的性能以及各组分含量与黏结剂性能之
间的关系。结果表明:高温黏结剂具有良好的高温热稳定性及粘结强度,1 200℃质量损失为16%,平均粘结强
度为23. 4 MPa。     

GH4169合金超塑性变形及其力学行为的研究

GH4169高温合金经超细化预处理工艺后,在变形温度T为1000℃、初始应变速率5为1．14×10－3s－1的拉伸变形条件下,得到了良好的超塑性,其最高延伸率8max为467％,最低流动应力amin为43．1MPa。合金在较宽的变形温度范围（T为940～1020℃）和应变速率范围内（10－4～10－3s－1）显示出良好的超塑性。这对实际生产中工艺参数的选择及控制提供了很大的方便。应变速率敏感性指数m值可以表征材料超塑性性能的高低,但不能完全衡量超塑性能。     

超塑变形对TC4 室温力学性能的影响

在T=880℃和ε=9.8 ×10-4 s-1下,进行了TC4圆筒件超塑成形试验,研究了超塑变形量对TC4室温强度、疲劳性能和金相组织的影响.结果表明:随着变形量的增加,晶粒尺寸增大.当超塑胀形延伸率e为55％时,晶粒尺寸由供应态的约8μm增加为约20 μm.随着e增加,TC4室温下的屈服强度、抗拉强度和条件疲劳强度降低.当e为55％时,材料的屈服强度、抗拉强度下降约7％;循环周期为106下的疲劳强度下降约10％.     

核壳结构Fe/Al复合粉体的制备及其放热性能分析

为了解决微米铝粉燃烧动力学慢、点火延迟长、燃烧不充分等问题,以羰基铁为前驱体,用流化床化学气相沉积(FB-CVD)法对两种不同粒径的微米铝粉进行了包覆,利用SEM,XRD和TG-DSC对所制得的Fe/A1复合粉体进行了表征.结果表明铁层均匀致密地包覆在铝颗粒表面,由Q1铝粉所制备的样品中铁的含量分别为3.62％,7.82％,12.83％.铁的包覆对铝的放热性能有很大影响,复合粉体的高温放热峰温度相对于原始铝粉虽有所升高,但是其放热过程更迅速、更集中,氧化得更充分,1500℃时其增重由原始铝粉的20.74％提高到75.74％以上,铁的包覆量为7.82％的复合粉体增重可达到80.71％,其放热性能最优.     

陶瓷刀具车削GH4169表面粗糙度研究

采用单因素试验法,使用陶瓷刀片进行GH4169高温合金的车削试验,分析了各切削参数对表面粗糙度的影响规律,结果表明:进给量是影响高温合金车削加工中表面粗糙度的最主要因素,其次是切削速度,切削深度的影响最小;切削速度在190～230m/min范围内,进给量在0.1～0.2mm/r范围内,可以保障表面粗糙度在1.2μtm以内;进给运动轨迹构成了试件已加工表面形貌轮廓的主要特征     

Al-Cu-Mg-Ag合金强度性能的支持向量回归预测

为了研究不同时效工艺下Al-Cu-Mg-Ag合金强度性能,根据实测数据集,应用基于粒子群算法(PSO)寻优的支持向量回归(SVR)方法,建立了SVR预测模型.模型以Al-Cu-Mg-Ag合金时效温度与时效时间为输入,合金的抗拉强度、屈服强度为输出.经过与BP神经网络模型进行比较,结果表明:对于相同的训练样本和检验样本,支持向量回归模型比BP神经网络模型具有更高的预测精度.