【摘 要】
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该文基于人工神经网络(Artificial Neural Network)BP算法利用Delphi程序语言开发出具有双向预测功能的陶瓷材料仿真系统,该系统可以较精确的映射材料组分和力学性能之间的复
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该文基于人工神经网络(Artificial Neural Network)BP算法利用Delphi程序语言开发出具有双向预测功能的陶瓷材料仿真系统,该系统可以较精确的映射材料组分和力学性能之间的复杂关系,最大单项预测误差为4.8﹪.仿真系统的开发为减少实验次数、充分掌握和了解材料性能、有目的地合理开发新材料提供了可靠的依据.研制成功Al<,2>O<,3>/Cr<,3>C<,2>/(W,Ti)C系列复合陶瓷,力学性能比氧化铝陶瓷均有大幅度提高,其中断裂韧性最高达9.44MPa.m<'1/2>,基本上能满足热挤压模具的韧性要求.热压工艺条件为烧结温度l700℃,保温时间为30min,烧结压力28MPa.通过对热挤压模具几种失效形式的分析得出课题所研究模具的失效形式为冷热疲劳-机械疲劳所造成的疲劳断裂;对热挤压力进行了建模计算,得出所研究工件工作时的热挤压力为74.8kN,为陶瓷模具有限元分析提供了关键数据.对陶瓷材料的脆性断裂机理进行了深入分析,为预防陶瓷零件失效或不发生失效建立了各种应力条件下的寿命预测方程,并对陶瓷零件的设计方法进行了几点总结.对Al<,2>O<,3>/Cr<,3>C<,2>/(W,Ti)C系列复合陶瓷的增韧机制进行了探讨,结果表明,在氧化铝基体中通过加入碳化铬和碳化钨钛颗粒增强相后,复合陶瓷烧结体的基体晶粒长大受到一定程度的抑制,晶界得到显著加强,断裂模式则由原来单相纯氧化铝陶瓷的沿晶断裂转变为复合陶瓷的穿晶断裂或沿晶和穿晶混合型断裂;由应力分析得出,在Al<,2>O<,3>/Cr<,3>C<,2>/(W,Ti)C复合陶瓷中,裂纹的穿晶断裂是由于增强相和基体之间热膨胀系数的失配而造成;弥散相Cr<,3>C<,2>颗粒的增韧机制为残余应力场机制,弥散相(W,Ti)C颗粒的增韧机制为裂纹钉扎增韧机制.
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