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1.
陶瓷传感器在石油测井行业中有着广泛应用,其在烧结过程中容易产生裂纹而达不到使用要求。针对陶瓷传感器烧结过程中的开裂问题,应用 Ansys 软件模拟了陶瓷传感器烧结升温过程,并将模拟结果进行了对比分析。研究结果表明,不同等斜率的温度曲线对陶瓷传感器烧结性能有显著影响,主要体现在采用斜率大(即升温速率快)的烧结曲线能减少烧结时间,但会增加烧结过程中的温度梯度并降低陶瓷的烧结性能,综合考虑,采用30°的烧结曲线较为合适;变斜率的升温曲线会对陶瓷传感器烧结产生明显影响,采用上凸斜率的温度曲线能大大降低温度梯度,提高烧结性能。 相似文献
2.
为解决在研究铁矿粉烧结液相流动性能时通常只考虑面积增长率这一终点信息,而没有考虑过程信息的缺陷以及采用多个指标来表征流动性能在使用上的不便,对影响流动性的因素进行了分析,结合量纲分析和白金汉定理推导出了能定量表征流动性强弱的流动性特征数(LD),简化特征数方程后得到等效流动性特征数(Ld Θ)。试验采用了可视卧式高温炉,记录了铁矿粉烧结液相流动的整个过程信息,通过基础实验和对照实验确定液相流动的起点和终点之后,可以得到每一种矿粉相应的等效流动性特征数数值。测量5种铁矿粉在两种方法下的流动性指标,当只考虑面积增长率时的流动性强弱顺序为A>C≈D>B>E,新方法下为Ld ΘA>Ld ΘD>Ld ΘC≈Ld ΘE>Ld ΘB,两种方法下的指标相近,但是综合了各种重要信息的新指标能进一步区分出各个因素对流动性能的影响程度。 相似文献
3.
在铁矿粉烧结过程中,初始液相流动行为是烧结矿固结效果的重要影响因素。采用微型烧结法,探讨了Al2O3含量对初始液相流动行为的影响,并通过对初始液相微观结构的解析,揭示了Al2O3含量对初始液相气孔分布和结构的影响规律。实验结果表明,初始液相的流动性指数随着Al2O3含量提高而降低。水淬试样的XRD实验结果结果证实,Al2O3含量的增加提高了复合铁酸钙的稳定性,降低了初始液相的流动能力。此外,初始液相流动性亦会对气孔性质产生影响。高Al2O3初始液相中气孔结构不规则程度提高,且小于50 μm气孔数目也随之增多。 相似文献
4.
柴油机的气缸盖、缸套、活塞,活塞环、气门、喷油器等零件以及燃烧室,在使用一段时间后,表面会黏着一层积炭.积炭是由于柴油及渗入气缸中的机油燃烧不完全而形成的一种复杂的混合物,它具有密实、疏松、柔软等形态,颜色从黑至灰白,形成部位的温度约为200℃.由于积炭的导热性较差,零件表面大量积炭,将导致零件局部过热,使其刚度、强度下降,严重时还会造成喷油器偶件烧结、气门烧蚀、活塞环卡死和拉缸等严重事故. 相似文献
5.
6.
氮化处理粉末烧结材料耐磨性研究 总被引:2,自引:0,他引:2
利用MM-200磨损试验机研究了气体氮碳共渗和离子氮化处理铁基粉末烧结材料的氮化层对基磨损特性的影响,同时对其磨损机理进行了分析,研究结果表明,气体氮碳共渗和离子氮化处理改善了铁基粉末冶金材料的耐磨性,提高了磨损过程中的承载能力,离子氮化粉末冶金材料比气体氮碳共渗的粉末冶金材料具有更好的耐滑动磨损性能,氮碳共渗的粉末冶金试样在低于200N载荷对主要为氧化磨损,在高于200N载荷时为剥层磨损,离子氮化处理的铁基粉末冶金材料在给定试验条件下主要为氧化磨损。 相似文献
7.
本文以烧结生产过程中的电气和仪表控制系统PLC改造为研究对象,首先针对PLC改造基本工艺要求进行了简要分析,在此基础之上研究了PLC改造过程中的关键结构以及应用功能,旨在于引起各方工作人员的特别关注与重视。 相似文献
8.
介绍石英管烧成型设备--气炼机的微机控制系统,系统采用双CPU单片微机微机控制四台步进电机以完成气炼机的多种复杂运动,文中介绍了控制系统的硬件和软件结构。 相似文献
9.
以松木粉、聚醚砜树脂为材料,用SHR-10A型高速混合机制备松木粉/聚醚砜树脂复合粉末;用HRPS-ⅢA型激光粉末烧结快速成型机,遴选出复合粉末可用于选择性激光烧结工艺参数及适宜的预热温度,烧结成型。测量了不同松木粉质量比对复合粉末力学性能的影响,观察并测量了输入不同的能量密度时,烧结试件的成型效果和力学性能。结果表明:随着松木粉质量比的增加,木塑复合材料的力学性能降低。对于松木粉质量比为20%的木塑复合粉末,当输入的能量密度为0.128 J/mm3时,复合粉末即可成型;当输入的能量密度为0.312 J/mm3时,木塑复合材料的拉伸强度达到4.8465 MPa,弯曲强度为8.2152 MPa,冲击强度为1.2574 MPa,此时力学性能最强;若输入的能量密度大于0.312 J/mm3时,出现过烧现象,力学性能下降。采用扫描电镜对烧结件断面的形貌进行了表征。 相似文献
10.
选择性激光烧结(selective laser sintering,SLS)强度预测具有多参数、非线形的特点,采用传统的预测方法准确性较低,用神经网络方法,在试验基础上,建立了加工工艺参数与烧结强度之间的神经网络预测模型,并分析了加工工艺参数对烧结强度的影响.试验结果表明该模型能定量地反映加工工艺参数与烧结强度之间的关系. 相似文献