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2025

8-13

結(jié)合相場(chǎng)模擬與原位斷層掃描研究熔鹽中腐蝕后微觀結(jié)構(gòu)的粗化行為

在先進(jìn)核反應(yīng)堆、太陽能儲(chǔ)熱系統(tǒng)等前沿領(lǐng)域，熔鹽憑借優(yōu)異的耐高溫和傳熱性能成為核心材料。但與之接觸的金屬合金卻面臨一個(gè)隱蔽威脅：在高溫熔鹽中，合金會(huì)逐漸發(fā)生“脫合金化”，形成納米級(jí)多孔結(jié)構(gòu)，而這些結(jié)構(gòu)會(huì)進(jìn)一步“粗化”（孔隙變大、韌帶變粗），最終導(dǎo)致材料強(qiáng)度驟降。近日，一項(xiàng)發(fā)表在《ActaMaterialia》的研究通過相場(chǎng)模擬與原位X射線納米斷層掃描的結(jié)合，明確了這一過程的主導(dǎo)機(jī)制，為熔鹽設(shè)備的安全設(shè)計(jì)提供了關(guān)鍵理論支撐。01正文內(nèi)容一、高溫熔鹽中的“隱形老化”：合金為何變“多...

2025

8-13

金屬有哪些斷裂類型？

金屬的斷裂類型可以從多個(gè)角度進(jìn)行分類，主要依據(jù)是斷裂前的宏觀塑性變形程度、微觀斷裂路徑、斷裂模式以及載荷和環(huán)境條件。一、根據(jù)斷裂前宏觀塑性變形程度1.韌性斷裂主要特點(diǎn)：斷裂前發(fā)生顯著的塑性變形，如頸縮，拉長(zhǎng)。斷裂過程：在應(yīng)力作用下，材料內(nèi)部產(chǎn)生微孔洞——通常源于夾雜物或第二相粒子，微孔洞長(zhǎng)大并連接，最終導(dǎo)致斷裂。斷口特征：宏觀上看，斷口表面比較暗淡，呈纖維狀或鵝毛絨狀，一般有剪切唇。拉伸試樣有明顯的頸縮。微觀特征：具有典型的韌窩結(jié)構(gòu)，韌窩是微孔洞在斷裂表面留下的凹坑狀形貌。能...

2025

8-12

材料疲勞試驗(yàn)方法與疲勞斷裂試驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)

材料疲勞試驗(yàn)方法疲勞試驗(yàn)可以預(yù)測(cè)材料或構(gòu)件在交變載荷作用下的疲勞強(qiáng)度，一般該類試驗(yàn)周期較長(zhǎng)，所需設(shè)備比較復(fù)雜，但是由于一般的力學(xué)試驗(yàn)如靜力拉伸、硬度和沖擊試驗(yàn)，都不能夠提供材料在反復(fù)交變載荷作用下的性能，因此對(duì)于重要的零構(gòu)件進(jìn)行疲勞試驗(yàn)是必須的。金屬材料疲勞試驗(yàn)的一些常用試驗(yàn)方法通常包括單點(diǎn)疲勞試驗(yàn)法、升降法、高頻振動(dòng)試驗(yàn)法、超聲疲勞試驗(yàn)法、紅外熱像技術(shù)疲勞試驗(yàn)方法等。01單點(diǎn)疲勞試驗(yàn)法單點(diǎn)疲勞試驗(yàn)法聚焦于材料或構(gòu)件的某一特定局部點(diǎn)，通過對(duì)該點(diǎn)施加交變載荷，研究其在疲勞過程中...

2025

8-12

摩擦磨損試驗(yàn)機(jī)的作用

摩擦磨損試驗(yàn)機(jī)是一種用于模擬和評(píng)估材料在摩擦和磨損條件下性能的關(guān)鍵設(shè)備，其作用貫穿材料研發(fā)、質(zhì)量控制、工程應(yīng)用及學(xué)術(shù)研究等多個(gè)領(lǐng)域。以下是其核心作用的詳細(xì)闡述：一、核心功能模擬實(shí)際工況通過精確控制載荷、速度、溫度、潤滑條件等參數(shù)，復(fù)現(xiàn)材料在實(shí)際使用中的摩擦環(huán)境(如機(jī)械軸承、齒輪傳動(dòng)、汽車制動(dòng)系統(tǒng)等)，為材料性能評(píng)估提供可靠依據(jù)。量化磨損與摩擦行為測(cè)量摩擦系數(shù)、磨損量(體積或質(zhì)量損失)、磨損率等關(guān)鍵指標(biāo)，定量分析材料在摩擦過程中的性能變化。結(jié)合表面形貌分析(如SEM、光學(xué)顯微鏡...

2025

8-11

孔隙缺陷對(duì)增材制造Ti-6Al-4V合金局部近閾值疲勞裂紋擴(kuò)展行為的影響

引文格式：GB/T7714LoiodiceL,StopkaKS,SangidMD.Poredefects’influenceonthelocal,nearthresholdfatiguecrackgrowthbehaviorofadditivelymanufacturedTi-6Al-4V[J].JournaloftheMechanicsａndPhysicsofSolids,2025:106173.MLALoiodice,Luca,KrzysztofS.Stopka,ａndM...

2025

8-11

雙軸加載下材料變形行為原位觀察的常用方法有哪些？

在雙軸加載條件下對(duì)材料變形行為進(jìn)行原位觀察，需要結(jié)合加載裝置與高分辨率表征技術(shù)，以實(shí)時(shí)捕捉材料從宏觀到微觀尺度的變形特征（如應(yīng)變分布、位錯(cuò)運(yùn)動(dòng)、晶界演化、裂紋萌生等）。常用方法主要包括以下幾類，各有其適用尺度和技術(shù)特點(diǎn)：1.光學(xué)顯微鏡（OM）與高速成像技術(shù)原理：通過光學(xué)顯微鏡直接觀察材料表面在雙軸加載過程中的變形現(xiàn)象，結(jié)合高速相機(jī)記錄動(dòng)態(tài)過程（如裂紋擴(kuò)展、滑移帶形成）。適用尺度：宏觀（毫米級(jí)）到介觀（微米級(jí)）。特點(diǎn)：優(yōu)勢(shì)：操作簡(jiǎn)便、成本較低，可實(shí)時(shí)記錄大面積變形的宏觀特征，適...

2025

8-11

掃描電鏡原位拉伸臺(tái)的工作原理與實(shí)驗(yàn)應(yīng)用解析

掃描電鏡原位拉伸臺(tái)是材料微觀變形機(jī)制研究的關(guān)鍵設(shè)備，它將力學(xué)拉伸與電子顯微觀察深度融合，為揭示材料在受力過程中的微觀演變提供了直觀手段。一、工作原理：微觀變形的動(dòng)態(tài)捕捉掃描電鏡原位拉伸臺(tái)的核心功能是在掃描電鏡的真空環(huán)境中，對(duì)微小試樣施加可控的拉伸載荷，同時(shí)實(shí)時(shí)記錄其微觀結(jié)構(gòu)變化。設(shè)備通過精密機(jī)械結(jié)構(gòu)與電鏡樣品臺(tái)集成，使試樣在拉伸過程中保持穩(wěn)定定位。當(dāng)拉伸力作用于試樣時(shí)，材料內(nèi)部產(chǎn)生應(yīng)力應(yīng)變，引發(fā)微觀組織的動(dòng)態(tài)變化。掃描電鏡利用電子束掃描試樣表面，實(shí)時(shí)捕捉這些微觀結(jié)構(gòu)的形貌、分...

2025

8-8

Mg-Gd-Fe和Mg-Gd-Cu合金的微觀組織、力學(xué)性能和腐蝕性能的對(duì)比

摘要為應(yīng)對(duì)石油鉆井領(lǐng)域?qū)山到鈮毫压ぞ叩男枨螅疚闹苽淞薓g-Gd-Fe和Mg-Gd-Cu兩種合金，并對(duì)比研究了其微觀組織、力學(xué)性能和腐蝕性能。研究發(fā)現(xiàn)：Mg-Gd-Cu合金的屈服強(qiáng)度（169.6MPa）和抗拉強(qiáng)度（215.1MPa）高于Mg-Gd-Fe合金（107.5MPa和182.1MPa），主要?dú)w因于其第二相體積分?jǐn)?shù)更高、晶粒更細(xì)。斷后伸長(zhǎng)率方面，Mg-Gd-Fe為53.0%，遠(yuǎn)高于Mg-Gd-Cu的23.3%，主要由于Cu削弱了稀土織構(gòu)，且第二相體積分?jǐn)?shù)高導(dǎo)致塑性下降...

2025

8-8

物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在疲勞裂紋擴(kuò)展參數(shù)辨識(shí)及剩余壽命預(yù)估中的應(yīng)用

摘要準(zhǔn)確預(yù)測(cè)疲勞裂紋擴(kuò)展剩余壽命（FCGL）對(duì)制定設(shè)備維護(hù)策略、預(yù)防事故至關(guān)重要。傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法存在明顯局限：純物理方法（如基于Paris定律）依賴精確的物理模型參數(shù)，卻難以應(yīng)對(duì)復(fù)雜工況下的個(gè)體差異；純數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）需大量標(biāo)注數(shù)據(jù)，易出現(xiàn)“黑箱”問題和物理違背。為解決這些痛點(diǎn)，本文提出一種物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PINN）方法，融合疲勞裂紋擴(kuò)展的物理知識(shí)與監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)參數(shù)識(shí)別與剩余壽命的高精度預(yù)測(cè)，且在有限數(shù)據(jù)下仍能保持魯棒性。研究?jī)?nèi)容與方法1、核心目標(biāo)針對(duì)疲勞裂紋擴(kuò)展...

2025

8-8

金屬材料力學(xué)的發(fā)展趨勢(shì)是什么？

金屬材料力學(xué)的發(fā)展趨勢(shì)正圍繞高性能、智能化、綠色化和環(huán)境適應(yīng)性展開，結(jié)合最新研究成果與產(chǎn)業(yè)動(dòng)態(tài)，主要呈現(xiàn)以下方向：一、智能化與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的材料設(shè)計(jì)人工智能（AI）與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)深度融入金屬材料研發(fā)全流程，通過高通量計(jì)算、大數(shù)據(jù)分析和自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)形成閉環(huán)創(chuàng)新體系。例如，寶武鋼鐵利用AI優(yōu)化生產(chǎn)流程，使研發(fā)效率提升30%以上，而鴻之微科技等企業(yè)通過機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)材料性能，將研發(fā)周期縮短50%以上。這種“數(shù)據(jù)-模型-實(shí)驗(yàn)”的協(xié)同模式，正推動(dòng)金屬材料從“試錯(cuò)型”研發(fā)向“精準(zhǔn)設(shè)計(jì)”轉(zhuǎn)型，尤其...

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