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公开(公告)号:CN110411850B
公开(公告)日:2020-10-09
申请号:CN201910661915.X
申请日:2019-07-22
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供了一种高温合金涡轮叶片服役条件的评估方法,涉及DZ125定向凝固高温合金涡轮叶片服役条件的评估。该方法基于DZ125合金在近服役条件下的微观组织演变数据库,利用机器学习建立了微观组织与服役温度、应力及时间之间的量化关系。利用该量化关系结合DZ125合金涡轮叶片微观组织量化表征结果,实现了对叶片等效最高服役温度及对应应力和时间的评估。该方法相较于已有的实验室模拟评估方法具有更高的精准度和可操作性;同时,因不受边界条件的影响,相较于有限元模拟方法具有更高的可靠性。该方法适合工程应用,在DZ125合金及其他单晶或定向合金涡轮叶片的服役温度评估中具有较强工程应用意义及广阔前景。
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公开(公告)号:CN108315600B
公开(公告)日:2020-04-10
申请号:CN201810327918.5
申请日:2018-04-12
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种γ'相强化钴基高温合金及其制备方法,属于高温合金领域,其合金化学成分按重量百分比计为:Al:3~6%,W:6~20%,Ti:2~6%,Ta:2~6%,Ni:18~38%,Cr:0~10%,Mo:0~5%,Nb:0~2%,Si:0~2%,余量Co。本发明采用真空电弧炉熔炼,在1250~1300℃进行固溶热处理,并在900~1150℃进行时效热处理。该合金由具有L12晶体结构的γ'相强化,其具有立方形貌且体积分数大于65%,并均匀分布于具有A1晶体结构的γ基体中。该合金的γ/γ'两相组织在900~1150℃稳定存在,且无二次相析出,是航空发动机和工业燃气轮机热端部件的候选材料。
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公开(公告)号:CN103695618B
公开(公告)日:2016-03-02
申请号:CN201310688257.6
申请日:2013-12-16
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 一种制备亚微米复相钢的热机械处理方法,属于汽车用钢材料制备。针对低碳高锰钢,利用马氏体温变形之后短时退火制备基体晶粒尺寸在1微米以下的超细晶复相钢,制备步骤为:将按质量分数计,碳含量在0.08~0.25wt%和锰含量在4.0~8.0wt%的低碳高锰钢奥氏体化后,经空冷获得以马氏体为主的组织,再进行马氏体温变形,利用形变促进马氏体的分解、铁素体晶粒等轴化及奥氏体的形成,随后通过两相区内的短时退火处理,即可获得由晶粒尺寸在1微米以下的超细晶铁素体基体、尺寸在0.5微米以下的马奥岛(马氏体及残余奥氏体)组成的超细晶复相组织。本发明制得的复相钢中残余奥氏体含量在5~30%范围内。
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公开(公告)号:CN100500882C
公开(公告)日:2009-06-17
申请号:CN200710098826.6
申请日:2007-04-27
Applicant: 北京科技大学
CPC classification number: Y02P10/253
Abstract: 一种制备超细化复相组织碳素钢的方法,涉及一种利用马氏体温变形制备超细化复相组织碳素钢。本发明通过控制碳素钢的碳含量、淬火前奥氏体状态、温变形工艺参数,以20-100℃/s的加热速度将基本为马氏体的淬火组织加热到600-650℃的温度均热后立即变形,应变速率0.01-10s-1,应变量0.6-2.0,然后再以2-200℃/s的冷速冷却至室温,制备出由超细晶铁素体基体和渗碳体粒子组成的超细化复相组织。超细化复相组织中细晶铁素体的平均晶粒尺寸小于1微米,渗碳体粒子尺寸呈双峰分布,均匀分布在铁素体晶界上的球状渗碳体颗粒尺寸小于0.3微米,分布在铁素体晶内的球状渗碳体颗粒尺寸小于0.1微米。本发明工艺简单,耗能少,成本低。
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公开(公告)号:CN1560285A
公开(公告)日:2005-01-05
申请号:CN200410039481.3
申请日:2004-02-16
Applicant: 北京科技大学
IPC: C21D8/00
Abstract: 一种细化低碳钢铁素体晶粒的方法,涉及低碳钢的形变热处理工艺。本发明根据公式Z=exp(Q/RT)选择变形的变形温度和应变速率,变形温度依据低碳钢的成分控制在Ac1以下。将低碳钢直接加热至变形温度,在Z热加工参数所确定的应变速率条件下变形,对于单道次变形,将Z值控制在1×1012-1×1025/s范围内,真应变在0.69-2,形变后以20~50℃/s的速度冷却至室温。本发明利用了铁素体动态再结晶这一原理,仅需控制低碳钢在Ac1以下温度的变形,即可使普通商用低碳钢在单道次变形条件下,获得5μm以下的铁素体细晶,不仅具有良好的性能,而且工艺控制简单易行,与传统工艺相比可节约大量能源。
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公开(公告)号:CN117802387A
公开(公告)日:2024-04-02
申请号:CN202410106563.2
申请日:2024-01-25
Applicant: 北京科技大学
IPC: C22C30/00 , C22B4/06 , B22F9/08 , B22F10/28 , B22F10/64 , B22F10/366 , B33Y10/00 , B33Y40/20 , B33Y70/00 , B33Y80/00 , C22C1/047
Abstract: 本发明公开了一种增材制造用高铬含量钴镍基高温合金及其制备方法,属于高温合金领域。高铬含量钴镍基高温合金化学成分按重量百分比计为Al:4~6%,W:4~10%,Ti:0.5~3%,Ta:6~12%,Ni:25~35%,Cr:12~14%,C:0.01~0.2%,Nb:0~2%,Mo:0~5%,B:0.001~0.05%,Hf:0.005~0.5%,余量Co,并且同时满足Al+0.5Ti+0.15Ta+0.3Nb≤6.2%。该合金具有优异的打印性能以及良好的力学性能,所制备的钴镍基高温合金具有较低的孔隙率,内部无微裂纹产生,并解决了增材制造钴镍基高温合金高温塑性差等问题,显著提高了增材制造钴镍基高温合金的综合力学性能。
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公开(公告)号:CN113420502B
公开(公告)日:2023-08-11
申请号:CN202110650656.8
申请日:2021-06-11
Applicant: 北京科技大学
IPC: G16C20/30 , G06F30/27 , G06N20/20 , G06N3/0499 , G06N3/084 , C22C19/05 , G06F119/02 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种含Re、Ru镍基单晶高温合金蠕变寿命预测方法,涉及镍基单晶高温合金领域。该方法基于镍基单晶高温合金成分‑蠕变条件‑蠕变寿命小型数据集,利用机器学习,实现了两模型联动预测镍基单晶高温合金的蠕变寿命。该方法通过耦合低精度和高精度模型,提高了机器学习在小型数据集上的预测精度,对材料科学领域一些复杂且数据量较少的机器学习问题具有借鉴意义。此外,该蠕变寿命预测方法可在数据集覆盖的成分和蠕变条件范围内,对含Re、Ru镍基单晶高温合金的蠕变寿命做出快速预测,在镍基单晶高温合金的成分设计及优化中具有较强工程应用意义及广阔前景。
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公开(公告)号:CN115233074A
公开(公告)日:2022-10-25
申请号:CN202210822517.3
申请日:2022-07-12
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种燃机动叶片用钴镍基高温合金及其制备方法,属于高温合金领域。其化学成分按质量百分比计,Al:3~5%,W:4~8%,Ti:0.5~3%,Ta:6~12%,Ni:25~35%,Cr:8~12%,Nb:0~5%,Mo:0~1.5%,Re:0~3%,C:0~0.1%,B:0~0.1%,Si:0~0.5%,余量Co,并且按质量百分比满足Al+Cr≥12.5%,12%≤Al+Ti+Ta+Nb≤18%,13%≤W+Ta≤16%。本发明采用真空感应炉进行熔炼,在1200~1250℃进行固溶,随后在900~1050℃进行一级时效热处理,在750~850℃进行二级时效热处理。本发明合金的标准态γ′强化相体积分数大于55%,γ/γ′两相组织在900~1000℃稳定存在,并具有极高的组织稳定性;同时该合金具有优异的高温抗氧化性能以及力学性能,是工业燃机动叶片的候选材料。
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公开(公告)号:CN112853156B
公开(公告)日:2022-01-18
申请号:CN202110032939.6
申请日:2021-01-11
Applicant: 北京科技大学
IPC: C22C19/05
Abstract: 本发明公开了一种高组织稳定性镍基高温合金及其制备方法,属于高温合金领域,其化学成分按重量百分比计为:Al:5.8~6.5%,W:1~2%,Co:8~9%,Cr:3~4%,Mo:1~2%,Re:6.8~7.2%,Ru:2.8~3.2%,Ta:8~9%,余量Ni,且9.6%≤Re+Ru≤10%。本发明在1300~1330℃进行固溶热处理,并在1100~1150℃和850~870℃进行分级时效处理。本发明合金具有γ/γ′两相组织,且经1150℃/100小时热暴露后γ′仍保持立方状,γ′长宽比介于与之间,γ′厚度小于0.8微米,γ′体积分数大于50%,无有害相TCP析出,具有良好的高温组织稳定性。
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公开(公告)号:CN110411850A
公开(公告)日:2019-11-05
申请号:CN201910661915.X
申请日:2019-07-22
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供了一种高温合金涡轮叶片服役条件的评估方法,涉及DZ125定向凝固高温合金涡轮叶片服役条件的评估。该方法基于DZ125合金在近服役条件下的微观组织演变数据库,利用机器学习建立了微观组织与服役温度、应力及时间之间的量化关系。利用该量化关系结合DZ125合金涡轮叶片微观组织量化表征结果,实现了对叶片等效最高服役温度及对应应力和时间的评估。该方法相较于已有的实验室模拟评估方法具有更高的精准度和可操作性;同时,因不受边界条件的影响,相较于有限元模拟方法具有更高的可靠性。该方法适合工程应用,在DZ125合金及其他单晶或定向合金涡轮叶片的服役温度评估中具有较强工程应用意义及广阔前景。
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