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许以军

作品数:4 被引量:10H指数:2
供职机构:江苏师范大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金徐州市科技计划项目江苏省自然科学基金更多>>
相关领域:金属学及工艺更多>>

文献类型

  • 4篇中文期刊文章

领域

  • 4篇金属学及工艺

主题

  • 3篇熔敷
  • 3篇金属
  • 2篇熔敷金属
  • 1篇断口形貌
  • 1篇氧化铈
  • 1篇熔敷金属组织
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇铁矿
  • 1篇钛铁矿
  • 1篇力学性能
  • 1篇模糊神经
  • 1篇模糊神经网络
  • 1篇模糊推理
  • 1篇金属拉伸
  • 1篇金属组织
  • 1篇拉伸断口
  • 1篇焊接工装
  • 1篇
  • 1篇CEO2

机构

  • 4篇江苏师范大学

作者

  • 4篇郭永环
  • 4篇许以军
  • 3篇范希营
  • 3篇李顺才
  • 2篇张亮
  • 1篇侯玉洁

传媒

  • 1篇稀土
  • 1篇机床与液压
  • 1篇电焊机
  • 1篇稀有金属

年份

  • 3篇2014
  • 1篇2013
4 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
一种熔敷金属力学性能测试用试板焊接工装被引量:1
2014年
制备熔敷金属力学性能测试时用的试板时,一种是利用焊接工装约束试板,一种是在焊前使试板反变形。前者使焊后的试板存在较大的焊接应力,而且这两种方法都是一种试板需要一套焊接工装,增加了生产成本。针对此问题,设计了一种熔敷金属力学性能测试用试板焊接工装,该工装中夹具体可在水平面旋转任意角度,托板可在垂直面内旋转30°以内的任意角度。该工装焊接中不对工件进行刚性固定,使工件自由变形,减少焊接应力;可在焊接装配时通过托板在垂直面内的旋转,给试板一个和预先估计的变形大小相等方向相反的人为变形,使焊接结构形状正确;当焊完一道焊道时,无需搬动工件即可实现工件的旋转,且旋转到所需要的角度后,可由限位装置限制工件的继续转动;工装中的刻度盘及铰链轴都有护板,便于拆装,以利于护板损坏时的快速更换。
郭永环范希营张亮许以军李顺才
关键词:熔敷金属焊接工装
La/CeO_2对熔敷金属组织与力学性能的影响被引量:2
2014年
基于现有钛铁矿型电焊条(E4301)抗裂性较差的问题,在新型E4301焊条药皮配方开发研制中采取药皮过渡适量的镧(La)及氧化铈(CeO2)。通过冲击韧度、拉伸、硬度、金相等试验,分析研究La/CeO2对钛铁矿型焊条熔敷金属组织和力学性能的影响。研究结果表明:加入适量的La/CeO2能够细化熔敷金属显微组织,提高熔敷金属的冲击韧度。当药皮中过渡La为0.5%,CeO2为0.1%时,熔敷金属综合力学性能最好。和现有E4301型焊条相比,保持了原焊条优良的焊接工艺性能,而且冲击功提高了50%~54.4%,延伸率提高了20%~25.1%,抗拉强度提高了3.3%~6.3%,屈服强度提高了6.4%~9.2%,性价比高。
郭永环范希营刘海宽张亮许以军李顺才
关键词:氧化铈钛铁矿力学性能
La/CeO_2稀土对熔敷金属拉伸断口形貌与力学性能的影响被引量:5
2013年
钛铁矿型焊条成本低,焊接时电弧稳定,焊缝成形美观、熔渣覆盖度好,熔敷效率较高,对焊缝中的锈、油污等不敏感,但抗裂性能差,影响焊接质量。针对钛铁矿型焊条熔敷金属抗裂性差的问题,将12种不同含量的稀土镧(La)及氧化铈(CeO2)过渡到钛铁矿型焊条药皮中,在螺旋式压涂机上将其压涂成钛铁矿型电焊条。按照国家标准制取试板并截取冲击及拉伸样坯,对12种熔敷金属进行了冲击试验和拉伸试验。采用扫描电镜(SEM)对含La/CeO2稀土的拉伸断口形貌进行观察,用能谱仪(EDS)分析断口夹杂物化学成分组成。结合熔敷金属的宏观力学性能,分析熔敷金属断裂的相关信息。结果表明:不含稀土的熔敷金属拉伸断口韧窝较浅,尺寸小些,熔敷金属抗拉强度、延伸率和-20℃下的冲击功分别是467.9 MPa,27%和27 J。其他加入稀土的断口可见韧窝变大变深,夹杂物尺寸变小。但La和CeO2加入的量要适当,不是越多越好,当La,CeO2在药皮中的含量分别是0.5%和0.1%时,和不加入稀土的配方相比,熔敷金属的抗拉强度提高了6.36%,延伸率提高了25.1%,冲击功提高了54.4%,成本仅提高了6.3%,具有较大的推广价值。
范希营郭永环张亮李顺才许以军
关键词:LACEO2拉伸断口
模糊神经网络在焊接性能预测中的应用现状被引量:2
2014年
通过将模糊推理系统与人工神经网络技术的结合,建立了模糊神经网络预测模型,可以实现对焊接性能的预测。焊接性能预测系统的建立,缩短了焊条研发周期,提高了焊接性能。介绍了人工神经网络和模糊推理系统在焊接领域的应用,综述了模糊神经网络在焊接性能预测中的应用与研究现状,并探讨了其在应用研究中的问题以及未来的发展趋势。
许以军郭永环秦真江侯玉洁
关键词:模糊推理神经网络模糊神经网络
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