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基于双亚点阵模型,建立X100管线钢(Nbx,Ti1-x)(CyN1-y)-AlN复合析出热力学模型。热力学模型计算结果表明,1 450~1 100K时,Nb析出量显著增大;1 800~1 400K时,Ti析出速度加快,AlN的析出温度为1 450K左右。TEM观察及EDS分析结果显示,1 173K时,有大量细小(Nb,Ti)(C,N)的析出物产生,Nb与Ti的原子比大于4;1 373K时,Nb与Ti的原子比接近1;1 523K时,以较大长条形、方形析出物为主,Nb与Ti的原子比小于0.43。热力学模型计算结果与JMatpro软件计算结果及EDS统计结果有较好的一致性。 相似文献
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材料断裂面的泛形特征是由于材料内部不均匀造成的.本文利用纳米压痕实验测得的弹性模量随机样本,得到了表示材料非均匀特性的Weibull统计分布参数;对含裂纹的HT250试件的裂纹扩展过程进行了基于扩展有限元法的数值模拟,在此结果上计算了裂纹扩展路径的泛形复杂度,模拟结果与试验结果吻合较好;分析了铝合金7075不同均质度对非均匀模型裂纹扩展的影响.研究结果表明,灰口铸铁的Ⅰ型裂纹扩展路径具有泛形特征,裂纹的泛形复杂度依赖于材料的非均匀性且呈负相关关系.该研究方法也适用于其他应力应变呈单值关系材料的裂纹扩展分析. 相似文献
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压力容器在长期运行过程中表面裂纹问题难以避免,进行基于断裂分析的安全评估对压力容器的稳定运行具有较强的现实意义.针对二维J-积分理论难以应用于表面半椭圆裂纹,数值模拟耗时冗长的问题,论文提出一种采用三维J-积分量化压力容器表面裂纹尖端应力强度,再结合神经网络进行预测的安全评估方法.通过有限元方法计算了1200例不同几何尺寸、裂纹尺寸和内压载荷的含表面裂纹的压力容器问题,分析了半椭圆裂纹尖端三维J-积分结果,构建修正系数F表征材料性能、裂纹尖端奇异性以及容器几何特征对三维J-积分的影响.基于生成的机器学习数据集,搭建反向传播神经网络(BPNN)模型,采用遗传算法优化,形成GABPNN预测模型.结果表明:BPNN和GABPNN模型预测精度高达96%以上,在未知数据上亦可以取得较为准确的结果,可以高效地预测裂纹尖端三维J-积分,对于实现计算机辅助压力容器安全性现场快速评定提供新的思路和方法. 相似文献
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