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热加工TC17合金组织演变及其对高温性能的影响

摘要第4-6页
Abstract第6-8页
论文的主要创新与贡献第9-12页
第1章 绪论第12-36页
    1.1 引言第12-13页
    1.2 整体叶盘结构的发展简介第13-17页
        1.2.1 整体叶盘的发展及制备技术第13-16页
        1.2.2 双性能整体叶盘材料第16-17页
    1.3 钛合金片状组织球化演变研究现状第17-24页
        1.3.1 钛合金片状组织动态球化研究第18-23页
        1.3.2 热处理过程中钛合金片状组织演变研究第23-24页
    1.4 热变形过程中微观组织演变的数值模拟第24-28页
    1.5 钛合金显微组织与力学性能定量关系第28-31页
        1.5.1 材料显微组织的定量分析第28-30页
        1.5.2 钛合金微观组织与性能定量研究现状第30-31页
    1.6 钛合金片状组织演变及组织性能关系研究存在的问题第31-32页
    1.7 选题的背景和意义第32-33页
    1.8 本文主要研究内容和研究思路第33-36页
        1.8.1 主要研究内容第33页
        1.8.2 研究思路第33-36页
第2章 材料和试验方法第36-42页
    2.1 引言第36页
    2.2 试验材料第36页
    2.3 圆饼等温锻造试验第36-37页
    2.4 热模拟压缩试验第37-38页
    2.5 大尺寸台阶形工件等温锻造验证试验第38页
    2.6 锻后热处理试验第38-39页
    2.7 400℃高温拉伸性能测试第39页
    2.8 材料的微观组织分析第39-42页
        2.8.1 光学金相分析(OM)和扫描电镜分析(SEM)第39-40页
        2.8.2 显微组织定量分析第40-41页
        2.8.3 电子背散射衍射分析(EBSD)第41页
        2.8.4 透射电镜分析(TEM)第41-42页
第3章 热变形过程中片状组织的演变过程第42-55页
    3.1 引言第42页
    3.2 试样应变分布的有限元模拟第42-44页
    3.3 热变形过程中的微观组织演变第44-50页
        3.3.1 热变形过程中 α 相的组织演变第44-47页
        3.3.2 动态球化过程中 β 相的组织演变第47-50页
    3.4 动态球化过程中Burgers关系的缺失及组织演变机制第50-54页
        3.4.1 动态球化过程中Burgers关系的缺失第50-52页
        3.4.2 动态球化过程中组织演变机制第52-54页
    3.5 本章小结第54-55页
第4章 片状组织动态球化有限元模型第55-70页
    4.1 引言第55-56页
    4.2 TC17钛合金球化行为的定量分析第56-57页
    4.3 动态球化模型的建立第57-62页
    4.4 TC17合金动态球化预测模型用户子程序开发第62-65页
        4.4.1 Deform-3D软件二次开发程序接口的选择第63-64页
        4.4.2 Deform-3D软件二次开发过程中用户子程序嵌入基本流程第64-65页
    4.5 模型的预测与实验验证第65-68页
    4.6 本章小结第68-70页
第5章 热处理过程中的组织演变第70-83页
    5.1 引言第70页
    5.2 热处理过程中微观组织演变与定量分析第70-77页
        5.2.1 等温变形后的微观组织第71-72页
        5.2.2 热处理过程中的微观组织演变第72-73页
        5.2.3 热处理过程中 α 相含量变化的定量分析第73-74页
        5.2.4 热处理过程中 α 相厚度变化的定量分析第74-75页
        5.2.5 热处理过程对 α 相的球化分数的影响第75-77页
    5.3 热处理过程中TC17钛合金组织演变机制第77-82页
    5.4 本章小结第82-83页
第6章 微观组织与高温拉伸性能的定量预测模型第83-96页
    6.1 引言第83页
    6.2 模型建立基本思路和神经网络基本原理第83-87页
        6.2.1 模型建立思路第83-84页
        6.2.2 人工神经网络的基本原理第84-86页
        6.2.3 神经网络的缺点和改进第86-87页
    6.3 钛合金微观组织特征参数与高温性能定量预测模型的建立第87-95页
        6.3.1 微观组织定量分析和输入、输出参数的选择第87-91页
        6.3.2 BP神经网络模型结构的设计和参数的选择第91-93页
        6.3.3 神经网络模型结果与讨论第93-95页
    6.4 本章小结第95-96页
结论第96-98页
参考文献第98-112页
攻读博士学位期间发表的学术论文第112-114页
致谢第114-115页

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