基于BP神经网络的球墨铸铁组织和力学性能预测

以合金化元素与组织和性能关系为研究对象,从42组实验数据中,选取33个作为训练样本,9个作为验证样本,采用BP神经元网络原理,以珠光体球墨铸铁组织和力学性能的主要影响元素作为输入量,模型由3层神经元组成,分别为输入层、隐含层和输出层,建立了合金成分对珠光体含量的影响规律的神经网络模型,珠光体含量、铁素体含量及球化率和硬度及强度关系的神经元网络模型.用建立的网络模型预测结果表明,该方法对球墨铸铁的珠光体含量和力学性能预测具有很好的准确性,有效地解决了球墨铸铁化学成分、显微组织与力学性能之间的关系难于描述的问题.     

铸态珠光体球墨铸铁组织形态与性能

在普通球墨铸铁的基础上，加入Cu、Sb合金元素，通过余温正火工艺，获得铸态珠光体球墨铸铁。该铸铁的珠光体含量大于（等于）95％，渗碳体小于（等于）5％，抗拉强度可达700-850MPa，硬度为280-350HB，延伸率为3％～5％。扫描电镜及透射电镜分析表明，当加入0．5％Cu、0．02％Sb时，合金主要由珠光体与球状石墨组成，其中铸态珠光体层片间距变小，石墨球细小而均匀，铁素体的形成受到抑制。     

Ho对AZ91镁合金显微组织和力学性能的影响

采用扫描电镜观察、X射线衍射和拉伸试验等方法对稀土钬(Ho)改性Mg-9Al-1Zn (AZ91)镁合金的显微组织和力学性能进行了研究.结果表明:Ho能够充分细化AZ91镁合金中的α-Mg和β-Mg17Al12晶粒,抑制二次β-Mg17Al12的析出,使不完全离异共晶转化为离异共晶,并在合金中生成颗粒状Al2Ho金属间化合物.Ho通过细晶强化增加了合金强度,改善了塑性,使合金的断裂机制从脆性解理断裂转变为准解理断裂.