退火温度对BTi-6431S合金组织与性能的影响分析

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"该研究论文探讨了单级退火处理对BTi-6431S合金组织结构和力学性能的影响。通过光学显微镜、电子探针和拉伸实验,作者们观察到随着退火温度的增加,合金内部的初生α相发生粗化并趋向于等轴形状,其体积分数减少;相反,β相和次生α相的体积分数则有所增加。在力学性能方面,合金的室温强度在初期随着退火温度上升而增强,但之后会下降,而高温强度则持续提升。然而,无论是在室温还是高温下,合金的塑性都呈现下降趋势。特别地,当合金经过980℃的退火处理后,它在保持良好高温强度的同时,也具有出色的室温塑性,表现为650℃时的抗拉强度超过600 MPa,室温伸长率超过8%。" 这篇论文详细分析了BTi-6431S合金在不同退火温度下的微观组织变化和相应的力学性能演变。退火是金属加工中常见的热处理工艺,通过控制温度和时间可以调整合金的组织结构,从而优化其性能。在本研究中,随着退火温度的提高,合金内部的相变引起了α相、β相和次生α相的体积分布变化,这些变化直接影响了合金的强度和塑性。 初生α相的粗化可能是因为高温下α相的晶粒生长,导致其体积分数减少,这通常会使材料的韧性下降。而β相和次生α相的增加可能增强了合金的高温强度,因为β相通常在钛合金中提供较高的强度贡献。然而,这种相变也伴随着塑性的损失,这可能是由于晶粒尺寸增大和位错运动的限制。 力学性能的变化反映了退火温度对合金内部应力状态和位错密度的影响。室温强度的先升后降可能是因为在较低的退火温度下,位错强化效应占主导,而随着温度进一步升高,再结晶过程可能导致强度降低。同时,高温强度的持续提升可能与β相的增加有关,因为β相在高温下能保持较好的强度。 980℃退火处理后,合金找到了一个理想的平衡点,既保持了高温强度,又具有良好的室温塑性,这对于航空航天、汽车或能源领域需要在不同温度下工作的零部件设计至关重要。650℃时的高抗拉强度意味着合金能在高温环境下承受较大的拉应力,而室温下超过8%的伸长率则保证了其在常温下的可加工性和韧性。 这项研究为优化BTi-6431S合金的热处理工艺提供了重要参考,通过精细调控退火条件,可以定制合金的性能以满足特定应用的需求。对于从事钛合金材料开发和应用的工程师以及研究人员来说,这些发现具有很高的价值。

请详细解释以下代码:class BandedFourierLayer(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, band, num_bands, length=201): super().__init__() self.length = length self.total_freqs = (self.length // 2) + 1 self.in_channels = in_channels self.out_channels = out_channels self.band = band # zero indexed self.num_bands = num_bands self.num_freqs = self.total_freqs // self.num_bands + (self.total_freqs % self.num_bands if self.band == self.num_bands - 1 else 0) self.start = self.band * (self.total_freqs // self.num_bands) self.end = self.start + self.num_freqs # case: from other frequencies self.weight = nn.Parameter(torch.empty((self.num_freqs, in_channels, out_channels), dtype=torch.cfloat)) self.bias = nn.Parameter(torch.empty((self.num_freqs, out_channels), dtype=torch.cfloat)) self.reset_parameters() def forward(self, input): # input - b t d b, t, _ = input.shape input_fft = fft.rfft(input, dim=1) output_fft = torch.zeros(b, t // 2 + 1, self.out_channels, device=input.device, dtype=torch.cfloat) output_fft[:, self.start:self.end] = self._forward(input_fft) return fft.irfft(output_fft, n=input.size(1), dim=1) def _forward(self, input): output = torch.einsum('bti,tio->bto', input[:, self.start:self.end], self.weight) return output + self.bias def reset_parameters(self) -> None: nn.init.kaiming_uniform_(self.weight, a=math.sqrt(5)) fan_in, _ = nn.init._calculate_fan_in_and_fan_out(self.weight) bound = 1 / math.sqrt(fan_in) if fan_in > 0 else 0 nn.init.uniform_(self.bias, -bound, bound)

2023-05-17 上传