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深冲IF钢再结晶{111}纤维织构形成机制探讨
被引量：
25
1
作者
于凤云
王轶农
蒋奇武
《材料科学与工艺》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第5期724-727,共4页
为了探讨深冲IF钢再结晶织构与退火温度之间的关系及{111}再结晶织构形成机制,采用X射线衍射三维取向(ODF)和背散射电子衍射(EBSD)分析技术并结合金相组织观察,利用Gibbs-Thom son方程对冷轧IF钢在不同退火温度下的再结晶织构演变规律...
为了探讨深冲IF钢再结晶织构与退火温度之间的关系及{111}再结晶织构形成机制,采用X射线衍射三维取向(ODF)和背散射电子衍射(EBSD)分析技术并结合金相组织观察,利用Gibbs-Thom son方程对冷轧IF钢在不同退火温度下的再结晶织构演变规律及形成机制进行研究.实验结果表明:随着退火温度的增加,再结晶量逐渐增多,γ纤维织构强度亦相应增强,同时,α纤维织构强度则逐渐降低;冷轧IF钢再结晶初期的织构转变主要发生在γ纤维织构之间.研究表明,再结晶核心的形成主要以"显微择优形核"为主,晶核的长大则主要以择优生长为主,而Σ重位点阵晶界在再结晶γ纤维织构形成过程中起着重要作用.
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关键词
IF钢
ODF
EBSD
再结晶{111}织构
Σ晶界
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职称材料
人工神经网络在炼铁工序能耗分析中的应用
被引量：
4
2
作者
蔡红鑫
谢安国
苑安民
《上海应用技术学院学报（自然科学版）》
2006年第2期149-154,共6页
以节能降耗为基本出发点,借助大量的统计数据,运用BP算法对企业工序能耗进行了系统地分析。研究结果表明用神经网络BP算法构造的网络模型,用于练铁工序能耗多因素的定量分析是可行的。这种方法尤其适用于一般数学模型难以描述的非机理...
以节能降耗为基本出发点,借助大量的统计数据,运用BP算法对企业工序能耗进行了系统地分析。研究结果表明用神经网络BP算法构造的网络模型,用于练铁工序能耗多因素的定量分析是可行的。这种方法尤其适用于一般数学模型难以描述的非机理型相关因素的定量分析。
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关键词
人工神经网络
工序能耗
BP网络模型
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职称材料
题名
深冲IF钢再结晶{111}纤维织构形成机制探讨
被引量：
25
1
作者
于凤云
王轶农
蒋奇武
机构
大连理工
大学
材料
学院
鞍山科技大学材料工程系
出处
《材料科学与工艺》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第5期724-727,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(50471069)
文摘
为了探讨深冲IF钢再结晶织构与退火温度之间的关系及{111}再结晶织构形成机制,采用X射线衍射三维取向(ODF)和背散射电子衍射(EBSD)分析技术并结合金相组织观察,利用Gibbs-Thom son方程对冷轧IF钢在不同退火温度下的再结晶织构演变规律及形成机制进行研究.实验结果表明:随着退火温度的增加,再结晶量逐渐增多,γ纤维织构强度亦相应增强,同时,α纤维织构强度则逐渐降低;冷轧IF钢再结晶初期的织构转变主要发生在γ纤维织构之间.研究表明,再结晶核心的形成主要以"显微择优形核"为主,晶核的长大则主要以择优生长为主,而Σ重位点阵晶界在再结晶γ纤维织构形成过程中起着重要作用.
关键词
IF钢
ODF
EBSD
再结晶{111}织构
Σ晶界
Keywords
IF steel
ODF
EBSD
{111}recrystallization texture
∑grain boundary
分类号
TG113.1 [金属学及工艺—物理冶金]
TG142 [金属学及工艺—金属材料]
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职称材料
题名
人工神经网络在炼铁工序能耗分析中的应用
被引量：
4
2
作者
蔡红鑫
谢安国
苑安民
机构
鞍山科技大学材料工程系
上海应用技术学院环境与能源
工程
系
出处
《上海应用技术学院学报（自然科学版）》
2006年第2期149-154,共6页
文摘
以节能降耗为基本出发点,借助大量的统计数据,运用BP算法对企业工序能耗进行了系统地分析。研究结果表明用神经网络BP算法构造的网络模型,用于练铁工序能耗多因素的定量分析是可行的。这种方法尤其适用于一般数学模型难以描述的非机理型相关因素的定量分析。
关键词
人工神经网络
工序能耗
BP网络模型
Keywords
artificial neural networks
process energy intensity
BP neural networks
分类号
TF51 [冶金工程—钢铁冶金]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
深冲IF钢再结晶{111}纤维织构形成机制探讨
于凤云
王轶农
蒋奇武
《材料科学与工艺》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
25
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职称材料
2
人工神经网络在炼铁工序能耗分析中的应用
蔡红鑫
谢安国
苑安民
《上海应用技术学院学报（自然科学版）》
2006
4
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