拉伸变形对高氮奥氏体不锈钢显微组织和耐腐蚀性能的影响

来源 :金属学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:liangjielin
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
对高氮奥氏体不锈钢QN1803和常规奥氏体不锈钢304进行了不同形变量的拉伸实验,通过EBSD、XRD和TEM分析了其形变组织和强韧化机制.采用电化学工作站、酸性介质腐蚀实验和OM、SEM分析了不同拉伸形变量下的耐腐蚀性能和腐蚀机理.随着拉伸形变量的增加,QN1803和304不锈钢的微观组织均出现由位错塞积到α马氏体的转变.QN1803不锈钢的屈服强度比304不锈钢提高了26%,延伸率降低了约6.6%,其原因是QN1803不锈钢中N含量高、30%冷变形后产生50%马氏体所对应的温度(Md30)较低,拉伸过程中产生的形变马氏体含量低于304不锈钢,相变增韧效应不如304不锈钢充分.拉伸形变对QN1803和304不锈钢的晶间腐蚀影响不大,但其耐点腐蚀能力、耐硫酸腐蚀能力均有下降,其中QN1803不锈钢下降的幅度明显小于304不锈钢.主要原因是形变马氏体导致不锈钢表面钝化膜破坏和稳定性下降,使钝化膜在腐蚀中处于不稳定的溶解-生成状态,从而降低了形变后的耐腐蚀性能.总体而言,提高奥氏体不锈钢的N含量能够节约Ni元素的使用,大幅提高不锈钢屈服强度,略微损害延伸率,但显著提升拉伸形变条件下的耐点蚀和耐硫酸腐蚀性能.
其他文献
阿尔茨海默症(AD)是一种起病隐匿的进行性神经退行性疾病,会使患者的大脑脑区结构发生改变.为辅助医生对AD患者的病情做出正确判断,提出了一种改进的三维主成分分析网络(3DPCANet)模型,并结合被试者全脑均值低频波动振幅(mALFF)图像来对AD进行分类.首先,对功能磁共振成像(fMRI)数据进行预处理,计算出全脑mALFF图像;然后,利用改进的3DPCANet深度学习模型进行特征提取;最后,使用支持向量机(SVM)对不同阶段的AD患者的特征进行分类.实验结果显示,所提模型简单,鲁棒性好,且其在主观记忆