简介：采用末端淬火实验、光学显微镜（0M）、扫捕电镜（SEM）和透射电镜（TEM）研究均匀化时间对7085铝合金淬火敏感性的影响。结果表明，均匀化时间从48h延长至384h，淬火敏感性有所增加，端淬试样经人工时效后硬度的最大差值从5．2％增加到6．9％。均匀化时间延长对晶粒组织没有影响，但促使丁相的溶解，增加Al3Zr弥散粒子的尺寸，减小其密度。慢速淬火时，在晶内的Al3Zr弥散粒子上能观察到一些尺寸较小的淬火析出η相，这降低了时效后的硬度。Al3Zr粒子特征的变化对淬火敏感性影响很小。

简介：采用标准的剥落腐蚀浸蚀实验、剥落腐蚀后样品的强度损火测量以及电化学阻抗谱等技术，对固溶后经不同淬火转移时间处理的7050-T6态样品的剥落腐蚀行为进行研究。结果表明，7050-T6铝合金的抗剥落腐蚀性能随着淬火转移时间的延长而减小。背散射电子扫描连同透射电镜观察揭示，影响合金腐蚀性能的最主要因素是晶界的析出相覆盖率和析出相的微观组织，而晶界附近的贫溶质区对其不产生影响或影响较小。通过对合金进行静电势扫描发现，合金的剥落腐蚀敏感性与瞬态电势之间有很好的对应关系，即可以测试瞬态电势变化的数量来表征材料的剥蚀性能。

简介：对自然时效1、3、5、7个月的ZnAl15钎料进行了显微组织和力学性能分析,结果发现,未经时效的ZnAl15钎料组织主要是过饱和α-Al相和过饱和β-Zn相,随时效时间的延长,钎料中过饱和α-Al相和过饱和β-Zn相发生脱溶分解,引起富Al的α相的体积分数增加,而Zn含量较高的β相和α相组成的共析组织的体积分数减少;另外,钎料组织中O含量逐渐增多,钎料晶界产生氧化物,导致晶界模糊、弱化。钎料组织形貌、相组成等随时效时间的增加而发生改变,导致钎料抗拉强度和延伸率下降、显微硬度升高。时效7个月的钎料其抗拉强度降低33%、延伸率降低65%,而显微硬度增加15%。

简介：为实现飞机碳纤维复合材料(CarbonFiberReinforcedPlastics,CFRP)层板在役检测,采用同侧空气耦合超声兰姆波特征成像检测的方法对其缺陷进行检测。将非接触空气耦合超声传感器置于CFRP层板同侧,激发A0模态兰姆波,对其冲击损伤进行D扫描检测。引入时间反转损伤指数表征复合材料层板的冲击损伤。结合概率损伤算法,以该指数作为损伤重构成像的特征值,将不同扫描路径上的特征值数据进行融合,得到CFRP层板冲击损伤缺陷的兰姆波图像。结果表明,基于时间反转的兰姆波图像不仅能够直观地呈现损伤缺陷的位置和形状,而且能够通过避免基准信号选取和减少扫描步进次数显著提高检测效率。

简介：利用XRD、SEM、TEM、EDS、金相显微镜、拉伸试验等方法研究了15-5PH不锈钢经400℃长期时效后组织及力学性能。随着时效时间延长，板条状马氏体逐渐变得细小，发生Spinodal分解，分解为富Cr相及富Fe相；大量ε-Cu相呈弥散析出；逆变奥氏体的量逐渐增多；粗大的析出相沿板条马氏体晶界分布；未溶解的NbC颗粒逐渐长大。随着时效时间的延长，抗拉强度先升高后下降，在1000h时达到最大值1554MPa；伸长率先下降后上升，在1000h时下降到最小值4.8%；断面收缩率逐渐减小，试样断裂方式由韧性断裂向脆性断裂转变。

简介：研究保温时间对0．98（K0.5Na0.5）NbO3-0．02LaFeO3（缩写为0．98KNN-0．02LF）无铅陶瓷相结构、显微组织、介电性能及铁电性能的影响。所有烧结样品均为纯的伪立方钙钛矿相，保温时间对相结构影响不大。随着保温时间的延长，样品的XRD衍射峰逐渐增强，并且向低角度移动。SEM观察结果显示，随着保温时间的延长，陶瓷样品的致密性提高，晶粒异常长大并出现孪晶结构。介电温谱表明，随着保温时间的延长，介电性能有所降低。电滞回线结果表明，2Pr随着保温时间的延长而增大的程度有所减小，而2E略有增加。在1150℃烧结2h得的到陶瓷的性能较优：εr=2253，tanδ〈5％，2Pr=34．51μC／cm2，2Ec=5．07kV／mm。

简介：

简介：为了实现倒装和弯钩次品针头的自动检测，提出了一种基于BP神经网络的注射器针头合格性检测方法。该方法首先对针头图像进行去噪、目标分割和针头轮廓提取等预处理，其次采用边界区域不变矩法和针头边缘曲率法提取针头特征，然后用合格针头、弯钩针头和倒装针头样本的特征对设计好的BP神经网络进行训练，最后利用训练好的BP神经网络实现注射器针头的合格性检测。通过大量真实针头的合格性检测实验，验证了本研究所提出方法的有效性，可用于实际生产中。

简介：采用BP神经网络对聚酯玻璃钢氙弧灯加速老化的弯曲寿命进行了预测。通过对聚酯及其玻璃钢的人工氙弧灯加速老化,测试其不同老化时间的弯曲强度,对弯曲强度与老化时间进行BP神经网络的建模分析,借助MATLAB软件对聚酯玻璃钢的使用寿命分别进行分析与预测,并采用最小二乘法对所预测的结果进行了对比。结果表明：在以弯曲强度达到初始强度值的一半作为失效条件下,聚酯的氙灯老化寿命为813d,含填料玻璃钢老化寿命为1031d,无填料玻璃钢老化寿命为1065d,说明BP神经网络可以预测玻璃钢的老化寿命,预测结果与最小二乘法预测结果误差不大于8%,而且预测结果与该材料性能的实际情况相符。