摘要 | 第5-7页 |
Abstract | 第7-9页 |
1 绪论 | 第13-32页 |
1.1 研究课题的背景 | 第13-14页 |
1.2 晶界的基本概念 | 第14-16页 |
1.2.1 晶界的定义 | 第14页 |
1.2.2 晶界的类别 | 第14-15页 |
1.2.3 重合位置点阵晶界 | 第15-16页 |
1.3 晶界工程 | 第16-28页 |
1.3.1 晶界工程的基本概念 | 第16-17页 |
1.3.2 晶界特征分布优化的微观机制 | 第17-26页 |
1.3.3 晶界工程的实现途径 | 第26-28页 |
1.4 晶界工程的影响因素研究 | 第28-30页 |
1.4.1 变形量的影响 | 第28页 |
1.4.2 退火条件的影响 | 第28-29页 |
1.4.3 加工道次的影响 | 第29-30页 |
1.5 本文的研究目的与内容 | 第30-32页 |
2 实验方法及原理 | 第32-36页 |
2.1 实验材料 | 第32页 |
2.2 样品加工处理 | 第32-33页 |
2.2.1 固溶处理 | 第32页 |
2.2.2 变形与退火处理 | 第32页 |
2.2.3 敏化处理 | 第32-33页 |
2.3 实验分析方法 | 第33-36页 |
2.3.1 金相组织观察 | 第33页 |
2.3.2 XRD物相分析 | 第33页 |
2.3.3 SEM与EBSD测试 | 第33-34页 |
2.3.4 晶间腐蚀性能测试 | 第34-36页 |
3 304不锈钢晶界特征分布的初始晶粒尺寸效应 | 第36-54页 |
3.1 母材组织特征 | 第36-37页 |
3.2 不同晶粒尺寸样品制备及其组织特征 | 第37-40页 |
3.3 不施加变形时初始晶粒尺寸对晶界特征分布的影响 | 第40-46页 |
3.4 施加变形时初始晶粒尺寸对晶界特征分布的影响 | 第46-53页 |
3.5 本章小结 | 第53-54页 |
4 304不锈钢晶界特征分布与变形方式的相关性研究 | 第54-75页 |
4.1 实验设计 | 第54-55页 |
4.2 轧制退火的304不锈钢晶界结构优化 | 第55-63页 |
4.2.1 变形量对304不锈钢晶界特征分布的影响 | 第55-56页 |
4.2.2 退火温度对304不锈钢晶界特征分布的影响 | 第56-60页 |
4.2.3 退火时间对304不锈钢晶界特征分布的影响 | 第60-63页 |
4.3 拉伸退火样品的组织特征及晶界特征分布 | 第63-66页 |
4.4 不同方式变形后样品的组织特征演变 | 第66-71页 |
4.4.1 晶粒内取向差演变 | 第66-68页 |
4.4.2 织构演变 | 第68-71页 |
4.5 分析讨论 | 第71-74页 |
4.6 本章小结 | 第74-75页 |
5 变形路径对304不锈钢晶界结构演化的影响 | 第75-97页 |
5.1 实验设计 | 第75-76页 |
5.2 母材组织特征 | 第76-77页 |
5.3 交叉拉伸退火的304奥氏体不锈钢晶界结构优化 | 第77-86页 |
5.3.1 变形量对304不锈钢晶界特征分布的影响 | 第77-80页 |
5.3.2 退火温度对304不锈钢晶界特征分布的影响 | 第80-83页 |
5.3.3 退火时间对304不锈钢晶界特征分布的影响 | 第83-86页 |
5.4 单向拉伸退火样品的组织特征及晶界特征分布 | 第86-87页 |
5.5 不同路径拉伸变形后样品的组织特征演变 | 第87-92页 |
5.5.1 晶粒内取向差演变 | 第87-89页 |
5.5.2 织构演变 | 第89-92页 |
5.6 分析讨论 | 第92-96页 |
5.7 本章小结 | 第96-97页 |
6 基于人工神经网络和遗传算法的304不锈钢形变热处理工艺优化 | 第97-112页 |
6.1 实验设计 | 第98页 |
6.2 人工神经网络建模 | 第98-100页 |
6.3 网络模型训练与预测 | 第100-103页 |
6.4 遗传算法寻优 | 第103-105页 |
6.5 实验验证 | 第105-111页 |
6.5.1 晶界优化前后材料的组织特征 | 第105-108页 |
6.5.2 晶界优化前后材料的抗晶间腐蚀腐蚀性能研究 | 第108-110页 |
6.5.3 随机晶界网络的渗透性研究 | 第110-111页 |
6.6 本章小结 | 第111-112页 |
7 全文总结 | 第112-114页 |
7.1 结论 | 第112-113页 |
7.2 创新点 | 第113-114页 |
致谢 | 第114-115页 |
参考文献 | 第115-129页 |
附录 | 第129-130页 |