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无钴高强高韧钢中奥氏体相价的电子结构
被引量:
1
1
作者
耿平
刘静
董丽娜
《东北大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第9期820-823,共4页
利用固体与分子经验电子理论(EET)对无钴高强高韧钢奥氏体中含碳与不含碳晶胞的价电子结构进行了计算和分析·得到含碳晶胞的nA值大于不含碳晶胞的nA值,故在相的转变中主要考虑含碳晶胞的影响·在含碳晶胞中合金元素Ni,Si,Cr,M...
利用固体与分子经验电子理论(EET)对无钴高强高韧钢奥氏体中含碳与不含碳晶胞的价电子结构进行了计算和分析·得到含碳晶胞的nA值大于不含碳晶胞的nA值,故在相的转变中主要考虑含碳晶胞的影响·在含碳晶胞中合金元素Ni,Si,Cr,Mo与碳原子形成偏聚区,且Ni,Si与C的结合力比Cr,Mo的大,偏聚区能降低C的扩散能力,阻碍位错运动,推迟马氏体相变;使基体中保持高度的位错,也会导致材料中有一定数量的残余奥氏体,并细化奥氏体晶粒,使转变的马氏体尺寸减小,这对材料的韧性有利·
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关键词
无钴高强高韧钢
固体与分子经验电子理论(EET)
价电子结构
晶胞
碳化物偏聚区
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职称材料
遗传算法在无钴高强韧钢设计中的应用
被引量:
10
2
作者
张国英
刘贵立
+2 位作者
曾梅光
钱存富
耿平
《材料科学与工艺》
EI
CAS
CSCD
2000年第3期34-36,共3页
提出一种利用残缺实验数据建立无钴高强韧钢力学性能与钢的合金成分及热处理条件关系模型的方法 ,依据该方法建立了人工神经网络模型 ,并应用遗传算法对无钴高强韧钢进行了优化设计 .实践表明所提出的方法是有效的 ,为研制新材料开辟了...
提出一种利用残缺实验数据建立无钴高强韧钢力学性能与钢的合金成分及热处理条件关系模型的方法 ,依据该方法建立了人工神经网络模型 ,并应用遗传算法对无钴高强韧钢进行了优化设计 .实践表明所提出的方法是有效的 ,为研制新材料开辟了一条新途径 .
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关键词
力学性能
无钴高强高韧钢
遗传算法
成分
热处理
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职称材料
无钴高强韧钢力学性能研究
被引量:
1
3
作者
张国英
刘春明
张辉
《材料科学与工艺》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第1期124-127,共4页
本文利用人工神经网络方法研究了化学成分和热处理条件对G50钢力学性能的影响,通过电镜观察分析了合金元素间交互作用形成的组织和第二相的作用,结果C、Cr、Mo提高钢强度,N 、Mo、Si降低钢强度,C,Mn降低韧性,Cr,Mo,Ni提高韧性.
关键词
力学性能
无钴高强高韧钢
神经网络
电镜观察
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职称材料
题名
无钴高强高韧钢中奥氏体相价的电子结构
被引量:
1
1
作者
耿平
刘静
董丽娜
机构
东北大学理学院
出处
《东北大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第9期820-823,共4页
基金
辽宁省自然科学基金资助项目(9910300103)
国家'九五'重点科技攻关项目(98 A28 01 02).
文摘
利用固体与分子经验电子理论(EET)对无钴高强高韧钢奥氏体中含碳与不含碳晶胞的价电子结构进行了计算和分析·得到含碳晶胞的nA值大于不含碳晶胞的nA值,故在相的转变中主要考虑含碳晶胞的影响·在含碳晶胞中合金元素Ni,Si,Cr,Mo与碳原子形成偏聚区,且Ni,Si与C的结合力比Cr,Mo的大,偏聚区能降低C的扩散能力,阻碍位错运动,推迟马氏体相变;使基体中保持高度的位错,也会导致材料中有一定数量的残余奥氏体,并细化奥氏体晶粒,使转变的马氏体尺寸减小,这对材料的韧性有利·
关键词
无钴高强高韧钢
固体与分子经验电子理论(EET)
价电子结构
晶胞
碳化物偏聚区
Keywords
cobalt-free high-strength high-toughness steel
the empirical electron theory of solid and molecules (EET)
valence electron structure
cell
gathering borough of carbides
分类号
TG142 [金属学及工艺—金属材料]
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职称材料
题名
遗传算法在无钴高强韧钢设计中的应用
被引量:
10
2
作者
张国英
刘贵立
曾梅光
钱存富
耿平
机构
东北大学理学院
沈阳工业大学信息科学与工程学院
出处
《材料科学与工艺》
EI
CAS
CSCD
2000年第3期34-36,共3页
基金
国家"95"科技攻关项目资金!资助 (98-A2 8-0 1-0 2 )
文摘
提出一种利用残缺实验数据建立无钴高强韧钢力学性能与钢的合金成分及热处理条件关系模型的方法 ,依据该方法建立了人工神经网络模型 ,并应用遗传算法对无钴高强韧钢进行了优化设计 .实践表明所提出的方法是有效的 ,为研制新材料开辟了一条新途径 .
关键词
力学性能
无钴高强高韧钢
遗传算法
成分
热处理
Keywords
mechanical properties
artificial neural network
genetic algorithm
Co free high strength high toughness steel<
分类号
TG142.1 [金属学及工艺—金属材料]
TG161 [金属学及工艺—热处理]
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职称材料
题名
无钴高强韧钢力学性能研究
被引量:
1
3
作者
张国英
刘春明
张辉
机构
东北大学材料冶金学院
沈阳师范大学物理科学与技术学院
出处
《材料科学与工艺》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第1期124-127,共4页
基金
教育部重点项目(2001055)
沈阳师范大学实验中心项目资助
文摘
本文利用人工神经网络方法研究了化学成分和热处理条件对G50钢力学性能的影响,通过电镜观察分析了合金元素间交互作用形成的组织和第二相的作用,结果C、Cr、Mo提高钢强度,N 、Mo、Si降低钢强度,C,Mn降低韧性,Cr,Mo,Ni提高韧性.
关键词
力学性能
无钴高强高韧钢
神经网络
电镜观察
Keywords
mechanical properties
Co -free high strength high toughness steels
artificial neural network
TEM observation
分类号
TG142 [金属学及工艺—金属材料]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
无钴高强高韧钢中奥氏体相价的电子结构
耿平
刘静
董丽娜
《东北大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
遗传算法在无钴高强韧钢设计中的应用
张国英
刘贵立
曾梅光
钱存富
耿平
《材料科学与工艺》
EI
CAS
CSCD
2000
10
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
无钴高强韧钢力学性能研究
张国英
刘春明
张辉
《材料科学与工艺》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007
1
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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参考文献
引证文献
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