B4C基3DMC防护材料研制

在分析B4C和Al力学特性的基础上,提出三维微观结构复合概念.根据结构决定性能的原则设计材料结构,确定工艺,通过烧结试验优化工艺参数,获得兼有B4C和Al合金特性的B4C基3DMC材料.     

改善Al对B4C润湿性的研究

依据金属Al的特性及其与B4C相互作用的关系,在理论上分析Al对B4C的润湿性,分析理论润湿性与实际润湿性差异的原因,在此基础上,通过实验寻求改善Al对B4C润湿性的方法和工艺,发现升高温度可以改善润湿性,温度由1 050℃升至1 100℃时,润湿角θ由52°降至23°;在Al中添加小量Mg后,真空1×10-3Pa,温度1 100℃×3 h时Al对B4C润湿角由原来的23°降至9°.     

碳化硼表面金属化初步研究

为了降低碳化硼(B,C)与金属钎焊连接的温度,采用真空熔结Al基钎料的方法,在1000℃时对其进行了表面金属化处理,SEM和EDAX观察分析B4C与钎料结合断面的形貌和元素面分布,发现B4C与钎料界面发生了互扩散,界面结合致密,形成冶金结合.     

用声发射信号和改进的BP神经网络预测磨削表面粗糙度

针对磨削表面粗糙度传统BP（Back Propagation）神经网络模型在线预测时存在预测精度低、误差大等问题,以磨削声发射信号的RMS值、FFT值、标准差、方差和偏斜度5参量为输入单元,建立了三层BP神经网络来预测磨削表面粗糙度,并应用附加动量法和自适应学习速率法对其进行了改进。通过仿真优化了隐层单元数,利用模型对磨削加工10个频段的声发射信号样本进行优选,确定将300400kHz的声发射（Acoustic Emission,AE）信号作为表面粗糙度预测模型学习样本频段。实验结果显示：改进后的BP预测模型与传统BP模型相比,具有收敛速度快、预测精度高的特点,相对误差可控制在8.66%以内。     

工作电压对喷射电沉积Ni镀层形貌及性能的影响

采用喷射电沉积技术制备了Ni镀层。研究了工作电压对电流特性、镀层表面形貌、显微硬度和摩擦学性能的影响。结果表明：随着工作电压的升高,平均电流密度逐渐增大,镀层的显微硬度和耐磨性逐渐增强,镀层表面的平整度和减摩效果下降。