45号钢板随着越来越多本文以BP神经网络为基础工具,利用WC-8%Co电极在基体45#钢表面进行电火花沉积形成的WC-8%Co沉积层,建立了沉积时间、输出电压、输出频率、输出电容四个主要工艺参数与涂层厚度和硬度之间的数学关系模型,通过正交实验得到的试验数据与预测值非常接近,验证了该模型的可预测性。同时在网络模型基础上通过已知的涂层厚度和硬度以及部分的工艺参数,推测出其余工艺参数的反计算方法。结果表明,就涂层厚度而言沉积时间对涂层厚度的影响 ,输出频率的影响较小,沉积得到的厚度 工艺参数为:80 V、9 min、2 500 Hz、240μF;就硬度而言沉积时间对涂层显微硬度影响 ,同样的输出频率对硬度的影响较小, 工艺参数为:80 V、3 min、3 000 Hz、180μF。 与铁素体形貌又以片层状为主。残余奥氏体含量与奥氏体化/半奥氏体化温度变化规律不明显,总体含量在25%~34%。（3）冷轧中锰钢采用IT热处理工艺处理后,在680℃退火10 min并低温回火试样可获得不同形貌—45号钢板65锰钢板40cr钢板42crmo钢板

  65锰钢板轧机成型—福建三钢转炉-LF精炼-VD精炼-连铸工艺生产的20CrMnTi齿轮钢全氧和夹杂物行为研究,发现VD终渣中w（FeO）增加为了揭示20#钢、45#钢在往复运
采用电化学力及内摩擦角的影响，其次，以不同含水率的土壤磨料对45#钢试样进行磨损试验，分析了含水率、内摩擦角及抗剪强度与磨损质量损失间的关系，得到了不同含水率的土壤磨料对45#钢磨损质量损失曲线，并用扫描电子显微镜对其磨损表面形貌进行了观察，探究了其磨损机理，经试验分析，本研究得出以下结论： （1）土壤含水率2%时，黏结力为20.8kpa，随着含水率的增大到11%时达到值76.0kpa，随着含水率增加达到饱和时黏结力为零，黏结力在饱和度50%左右时；土壤磨料的内摩45号钢板65锰钢板40cr钢板42crmo钢板擦角与含水率呈线性递减关系；土壤塑性状态下垂直压力与抗剪强度呈线性增加，通过回归分析得到抗剪强度与垂直压力的方程τ=aσ+b，其中a、b为常数，当含水率为14%时，τ=0.1767σ+94.8kpa；含水率低 于下塑限时，土壤抗剪强度随含水率增大而增大，含水率高于上塑限时，抗剪强度随含水率曾大而呈非线性减小。 （3）45#钢磨损质量损失随着内摩擦角增大而呈线性增大，随着抗剪强度增大呈指数增长，研究土壤磨料对金属材料的磨损也可以考虑土壤内摩擦角及抗剪强度等力学特性因素；土壤含水率低于下塑限和高于上塑限时，45#钢磨损质量损失曲线变化平缓，土壤含水率在下塑限至上塑限之间时随着含水率的增加磨损质量损失曲线下降明显，含水率是影响金属材料耐磨性的重要因素。 （4）土壤含水率低于下塑限时，土壤磨料对45#钢的磨料磨损机制以显微切削为主，土壤含水率在下塑限至上塑限之间时，土壤对45#钢磨损机制从以显微切削为主逐步转变为反复塑变硬化而疲劳剥落为主，而当土壤含水率高于上塑限时，土壤对45#钢磨损机理以复塑变硬化而疲劳剥落为主；45#钢磨损质量损失随着含水率增大而减小，含水率为2%时磨损质量（58mg）是含水率14%时的3倍，水膜起到润滑和降温作用，降低了摩擦系数和磨损率的屈服强度为45号钢板65锰钢板40cr钢板42crmo钢板

为弄清西部某45号钢板在石现为:槽45号钢板65锰钢板40cr钢板42crmo钢板钢背对背>槽钢肢对肢>H型45#钢铸坯内部裂纹问题,对铸坯横断面不同位置处的夹杂物种类、数量、大小进行统计分析。结果表明:硫化物偏析形成的大型硫化物夹杂,以及铸坯进入空冷段后表面温度回升速度过大是本文采用实验测量与数值模拟相结合的方法,研究了切向空气气流（100 m/s）、切向氮气气流（100 m/s）、无气流三种环境下,DF激光对45#钢靶的辐照效应。 首先,通过表面形貌观察、温度场分析及断面金相分析,研究了不同气流环境对辐照效应的影响。结果表明:靶面未达到熔化温度时,气流主要起冷却效应;当靶板辐照面温度超过熔化温度,气流会移除部分熔化物,在空气气流作用下,氧化反应有利于激光对钢靶的烧蚀。钢靶的温升与激光的功率密度、辐照时间、靶板的厚度等因素相关。 其次,根据实验结果,建立了相对应的数值计算模型,在不同气流环境下计算了较高功率密度激光对钢靶的辐照效应。在氮气气流作用条件下,分析了耦合系数、热导率及强迫对流换热对数值模拟结果的影响,通过与实验结果的对比,从而确定了数值模拟中选取的相关参数;利用“生死单元”的方法,模拟了空气气流作用下激光对钢靶的烧蚀。在计算空气气流作用下激光对钢靶的辐照效应时考虑了氧化放热的影响。 5号钢板40cr钢板65锰钢板42crmo钢板 <苜蓿草粉对金属材料的磨损是影响制粒机使用寿命的主要原因,其中转速、负载和粒度是影响磨损量的重要因素。建立了苜蓿草粉对45#钢磨损的RBF神经网络模型,在磨粒磨损试验机上通过改变试验参数进行磨损试验,获得了不同试验参数下的磨损量。以磨损数据作为RBF神经网络的目标样本,对不同试验参数下的磨损量进行了预测。结果表明:模型可较准确地计算转速、负载和粒度对45#钢磨损量的影响规律。 冷轧中锰钢经过奥氏体逆转变退火,组织中形成了大量的亚稳奥氏体,在变形过程中发生形变诱导马氏体相变进而获得了优异的力学性能。而奥氏体的稳定性受到多方面的影响,对力学性也产生了很大影响作用。本文主要针对变形温度对奥氏体稳定性的影响,通过对冷轧中锰钢在不同温度下进行拉伸实验,研究残余奥氏体在不同变形温度条件下的微观组织状态以及对奥氏体的稳定性进行分析,同时结合不同变形温度下的力学性能,探究奥氏体稳定性与力学性能之间的关系。