摘要：材料基因的识别及显微结构的数字化表征在科技创新、工业制造以及国家安全建设等方面的作用尤为重要。基因结构数据的高质量提取不但关系到重大工程的服役安全,也关系到材料智慧设计及产品终端质量与成本。如何高质量、高效率地提取和分析材料大数据已成为当前制约新材料智慧研发的关键。综合分析数字化时代下材料研发的特点及今后发展方向,针对材料基因库的构建提出了可视化及数字化表征的方法,建立了材料微观基因结构与宏观力学性能的数字化关联。

摘要：随着汽车行业的发展,先进高强钢的研究与应用越来越广泛。设计了低C,以Cr、Mn、Si为基本元素,复合添加Ti、Nb、V、Mo等元素的复相(CP)钢化学成分;通过控轧控冷工艺,充分发挥了马氏体和贝氏体相变强化及合金元素的析出强化、细晶强化的复合作用,成功获得了屈服强度大于680 MPa,抗拉强度大于780 MPa,伸长率大于10%的热轧CP钢。研究了不同终轧温度、卷取温度下钢板的组织形貌和析出物大小对其力学性能和扩孔性能的影响,得到了最佳终轧温度为890℃,卷取温度为490℃。在此工艺下,试制钢板的组织形貌和析出物大小得到了良好的配合,其扩孔率达到47%,扩孔性能最优。

摘要：为了认清焊接过程显微组织的演变过程,对显微组织进行了精细化表征。结合多年来对高性能管线钢的研究实践,认为粗晶热影响区性能较易通过调整热输入量来改善,而对于临界粗晶热影响区,由于二次热循环峰值温度不可避免地会落在Ac1~Ac3的两相区,致使高C含量的脆性链状M-A形成,且其占比含量高,尺寸粗大,极易成为脆性裂纹的起裂源,进而恶化低温冲击韧性。为了改善临界粗晶区韧性,必须严格控制脆性M-A尺寸、分布及含量。有效方案是合理设计管线钢关键合金成分(Nb、Ni等),控制粗晶区奥氏体尺寸,促进二次热循环过程奥氏体相变更完全,以此来抑制链状M-A的形成和改善低温韧性。

摘要：在超音速环境中,构件所产生的辐射噪声往往容易被高强背景噪声所淹没,难以被提取出来,给结构的降噪设计带来困难。因此,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)的构件辐射声场特性分析方法。首先,通过传声器阵列采集气流背景噪声;放入构件后,再次采集新的辐射噪声信号。然后,采用EEMD对采集的信号进行多尺度分解,根据各个尺度信号的相关性大小,提取出气流环境中有无构件情况下的差异性特征成分。最后,通过波束形成方法对提取出的信号成分进行声场重构,确定构件对气流的主要扰动位置和辐射噪声强度。在5Mach气流环境中,对平板件、尖劈件分别进行了实验分析,结果表明,新方法能够有效提取出放入构件后辐射噪声场的变化成分,并重构出构件扰动辐射噪声场的主要噪声源位置和辐射噪声的大小。

摘要：以SWRH82B化学成分为基础,设计2200 MPa级超高强钢绞线用盘条化学成分,采用280 mm×380 mm连铸坯通过二火开坯轧制成Φ14 mm盘条,优化盘条冷却速度使热轧盘条抗拉强度由1150 MPa提高到1450 MPa以上,拉拔后实现了钢绞线的强度达到2200 MPa以上的目标。工业试制结果表明:软吹时间、深真空时间是控制非金属夹杂物尺寸和钢中氧含量的关键,软吹时间、深真空时间要大于15 min;在拉速恒定的条件下,过热度35℃以下,中心宏观偏析指数可控制在1.15以下;控制适中的冷却速度可以得到理想的索氏体组织,最佳冷却速度为4.89~5.62℃/s。