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原位观察不同冷却速率下GH3625合金的凝固过程 被引量：8
1
作者 丁雨田 豆正义 +3 位作者 高钰璧 高鑫 李海峰 刘德学 《材料导报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第24期150-155,共6页
利用带有红外加热炉的共聚焦激光扫描显微镜(CLSM)对GH3625高温合金在不同冷却速率(30℃/min、100℃/min和200℃/min)下的凝固过程进行了动态原位观察,通过差示扫描量热分析仪(DSC)、扫描电镜(SEM)和能谱仪(EDS)研究了凝固后的组织形态... 利用带有红外加热炉的共聚焦激光扫描显微镜(CLSM)对GH3625高温合金在不同冷却速率(30℃/min、100℃/min和200℃/min)下的凝固过程进行了动态原位观察,通过差示扫描量热分析仪(DSC)、扫描电镜(SEM)和能谱仪(EDS)研究了凝固后的组织形态及相的析出规律。结果表明,GH3625合金的液相线温度在1 356.5℃,在凝固过程中自由表面液相分数随温度和时间的变化关系满足Avrami方程;凝固过程中主要相的析出顺序依次为γ基体相、碳化物和Laves相;在GH3625合金凝固过程中,随着冷却速率的增大,枝晶细化,枝晶间距减小,成分偏析减轻,Laves相分布更加弥散,且以析出共晶Laves相为主;凝固末期大量的Nb元素富集在枝晶间和晶界,这是形成Laves相的主要原因。 展开更多
关键词 gh3625高温合金 共聚焦激光扫描显微镜 冷却速率 凝固 LAVES相
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形变诱导GH3625合金热挤压管材d相的析出行为 被引量：5
2
作者 丁雨田 高钰璧 +3 位作者 豆正义 高鑫 刘德学 贾智 《金属学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2017年第6期695-702,共8页
采用XRD、SEM、EDS和Image-Pro Plus金相分析等方法测定了GH3625合金热挤压管材在不同冷变形量e下经过800℃时效后d相的析出含量,研究了冷变形对d相的析出规律及析出动力学的影响。结果表明,d相首先在形变孪晶界、晶界以及变形带上形核... 采用XRD、SEM、EDS和Image-Pro Plus金相分析等方法测定了GH3625合金热挤压管材在不同冷变形量e下经过800℃时效后d相的析出含量,研究了冷变形对d相的析出规律及析出动力学的影响。结果表明,d相首先在形变孪晶界、晶界以及变形带上形核并析出,随后在晶内形核长大,并且随冷变形量的增加,d相在变形带上析出量增加;随冷变形量的增加,d相的形貌从针状向棒状或颗粒状转变;随着时效时间的延长,d相的平均尺寸不断增大,长大规律符合LSW理论。当时效温度为800℃时,d相的析出含量与时效时间的关系满足Avrami方程,且随冷变形量的增加,d相的含量增加,时间指数n减小,d相析出速率a增加,冷变形促进d相的析出。Nb的溶质拖曳与d相的钉扎共同作用抑制晶粒长大。e=35%时,合金的硬度随保温时间的延长而增加,e≥50%时硬度未发生明显变化。 展开更多
关键词 gh3625高温合金 冷变形 Δ相 析出行为 动力学
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基于GA-BP和PSO-BP神经网络的SLM GH3625高温合金残余应力预测研究
3
作者 曾权 李鑫 +5 位作者 王克鲁 鲁世强 刘杰 黄文杰 周潼 汪增强 《塑性工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期193-199,共7页
采用PSO-BP和GA-BP混合算法的人工神经网络模型预测了选区激光熔化成形GH3625高温合金的残余应力。通过响应面法为实验设计生成样本集,以激光功率、扫描速度和扫描间距作为模型的输入层,以残余应力作为模型的输出层进行预测优化。采用... 采用PSO-BP和GA-BP混合算法的人工神经网络模型预测了选区激光熔化成形GH3625高温合金的残余应力。通过响应面法为实验设计生成样本集,以激光功率、扫描速度和扫描间距作为模型的输入层,以残余应力作为模型的输出层进行预测优化。采用相关系数R^(2)和平均绝对相对误差e_(AARE)评价指标对预测模型进行了验证和对比分析。结果表明:BP、 GA-BP和PSO-BP神经网络模型均能够较好地预测不同工艺参数下GH3625高温合金的残余应力,且通过算法优化后的BP神经网络具有更高的预测精度。其中GA-BP神经网络对选区激光熔化成形GH3625高温合金残余应力的预测精度最高,模型性能更优越,其相关系数R^(2)和相对平均绝对误差e_(AARE)分别为0.909和2.06%。 展开更多
关键词 选区激光熔化 gh3625高温合金 残余应力 GA-BP神经网络 PSO-BP神经网络
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基于集成RSM和NSGA-Ⅱ的SLM成形GH3625高温合金尺寸精度优化研究
4
作者 曾权 王克鲁 +4 位作者 鲁世强 鲁翠媛 李鑫 周潼 汪增强 《稀有金属材料与工程》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期2624-2632,共9页
为了提高选区激光熔化(SLM)成形零件的尺寸精度,本研究提出了一种集成响应面法(RSM)和非支配排序遗传算法-Ⅱ(NSGA-Ⅱ)的方法来优化SLM成形GH3625高温合金的尺寸精度。首先采用响应面法建立了SLM工艺参数与X、Y和Z方向的尺寸误差模型,... 为了提高选区激光熔化(SLM)成形零件的尺寸精度,本研究提出了一种集成响应面法(RSM)和非支配排序遗传算法-Ⅱ(NSGA-Ⅱ)的方法来优化SLM成形GH3625高温合金的尺寸精度。首先采用响应面法建立了SLM工艺参数与X、Y和Z方向的尺寸误差模型,然后通过NSGA-Ⅱ对模型进行多目标优化。结果表明:响应面法构建的模型具有较高的预测精度,其相关系数R^(2)依次为0.9456、0.9842、0.9704;优化算法在迭代1500次时,能够获得最优的加工参数区间:激光功率250.8~310 W、扫描速度1028~1400 mm/s、扫描间距0.071~0.084 mm;最终,试验验证结果表明该集成方法具有较高的可靠性,其X、Y、Z方向尺寸误差的ARE依次为5.95%、4.92%、3.97%。 展开更多
关键词 选区激光熔化 gh3625高温合金 尺寸精度 响应面法 非支配排序遗传算法-Ⅱ
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