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范丽霞

作品数:33 被引量:87H指数:5
供职机构:武汉科技大学材料与冶金学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金湖北省教育厅科学技术研究项目中国博士后科学基金更多>>
相关领域:金属学及工艺一般工业技术电气工程化学工程更多>>

文献类型

  • 29篇期刊文章
  • 4篇会议论文

领域

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  • 19篇一般工业技术
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  • 2篇化学工程
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  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇交通运输工程

主题

  • 8篇织构
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  • 4篇退火
  • 4篇位错
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  • 4篇合金
  • 4篇高强IF钢
  • 3篇再结晶织构
  • 3篇力学性能
  • 3篇管线钢
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  • 3篇力学性
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  • 2篇正极
  • 2篇正极材料
  • 2篇织构演变
  • 2篇退火工艺
  • 2篇退火温度
  • 2篇偏聚

机构

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  • 2篇武汉钢铁股份...
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作者

  • 33篇范丽霞
  • 16篇贾涓
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传媒

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  • 3篇钢铁
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年份

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  • 3篇2017
  • 4篇2015
  • 1篇2014
  • 3篇2011
  • 1篇2010
  • 5篇2009
33 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
冷却速度对6.5%Si高硅钢再结晶织构及磁感的影响
2020年
将6.5%Si高硅钢薄板在1000℃下保温1 h后,以不同冷却方式冷却,通过XRD测试分析试样的宏观织构和残余应力,采用EBSD测量试样的微观织构,并通过磁性测量仪测量磁感B8,研究冷却速度对6.5%Si高硅钢再结晶织构、残余应力以及磁感的影响。结果表明,再结晶退火后的冷却速度对6.5%Si高硅钢薄板再结晶织构的类型、含量以及分布无显著影响,但是随着冷却速度的降低,{100}和{110}面织构与理想取向的偏离程度减小,对提高磁感B8有利。(100)和(110)面的残余应力远大于(111)面的残余应力,且随着冷却速度的降低,试样中的残余应力逐渐减小,这是织构偏离程度发生变化的主要原因。随着冷却速度的降低,残余应力引起的晶格畸变减小,则磁化过程中磁畴壁的位移阻力减小,磁感B8逐渐增加。
卢海龙刘静程朝阳袁泽喜毕云杰贾涓范丽霞
关键词:再结晶织构残余应力
含Nb低温高磁感取向硅钢热轧组织及织构
钢借助光学显微镜(OM)和扫描电镜的附件电子背散射衍射仪(EBSD)分析了含铌与不含铌两组取向硅钢热轧板不同厚度位置的组织及织构,结果表明,两组试验钢热轧板沿厚度方向存在组织与织构梯度。表层主要得到多边形铁素体晶粒,心部...
刘彪宋新莉练容彪贾涓范丽霞袁泽喜
关键词:取向电工钢高磁感织构
文献传递
冷变形对IF钢晶界特征分布及连通性的影响被引量:2
2014年
为了研究冷轧工艺对IF钢显微组织的影响.本文借助电子背散射衍射技术,研究了20%到75%冷轧压下率的IF钢退火后的微观结构、晶界特征分布和晶界连通性.结果表明:随着冷轧压下率的增加,冷轧态晶粒逐渐由等轴状变为纤维状,退火态晶粒逐渐细化并变得均匀,小角晶界的出现频率呈下降趋势;随机晶界的出现频率呈明显上升趋势,且随机晶界占绝对优势;而CSL晶界在冷轧压下率40%以下时,变化较小,40%以上时,含量明显增加.大变形量轧制后的IF钢CSL晶界主要由Σ3晶界组成,而小变形量轧制后主要是Σ3和Σ13b晶界.对于75%压下率,还含有较多的Σ7,Σ9和Σ11等CSL晶界.通过增加冷轧压下率,0-CSL三叉晶界的含量减少,1-CSL三叉晶界的含量增加.因此,通过改变冷轧工艺,可以优化IF钢板的晶界特征分布及连通性.
杨晶晶范丽霞贾涓姜丽丽吴润宋新莉
关键词:冷轧压下率高强IF钢晶界特征分布电子背散射衍射技术
退火工艺对冷轧高强IF钢组织及织构的影响
2017年
为了观察高强IF钢退火处理后的显微组织和再结晶织构的变化规律,采用两种不同退火工艺对高强IF钢进行热处理。结果表明,IF钢在两种退火方式下均形成了γ-{111}纤维织构,快速升温(350℃/min)退火时,再结晶新核呈等轴状,由变形带内的亚晶合并形成,与冷轧变形基体保持相同取向。慢速升温(2℃/min)退火时,新核在晶界弓出形成,且沿轧制方向呈饼形分布,与基体没有明显取向关系。慢速升温退火样品的γ-{111}取向密度强于快速升温的。对进一步改善薄板钢深冲性能具有指导作用。
靳涓吴润唐梦霞范丽霞周和荣
关键词:高强IF钢退火工艺再结晶织构
奥氏体化温度对51CrVNb弹簧钢组织与力学性能的影响
2020年
为了研究奥氏体化温度与Nb含量对51CrV弹簧钢组织与力学性能的影响,本文以3种不同Nb含量的51CrV弹簧钢为研究对象,并对其进行了800、830、860和900℃奥氏体化1 h后淬火及450℃回火热处理。采用扫描电镜(SEM)、透射电镜(TEM)、能谱仪(EDS)以及万能拉伸试验机等研究了实验钢经不同热处理后的组织、析出相及力学性能。结果表明:3种不同Nb含量的实验钢在800℃奥氏体化,渗碳体没有完全溶入奥氏体。随着奥氏体化温度升高到900℃,不含Nb的实验钢淬火马氏体板条更粗大。淬火实验钢在450℃回火后的组织是回火屈氏体,添加Nb实验钢回火后铁素体基体仍呈板条状,合金碳化物更细小。3种实验钢经不同温度淬火及450℃回火后的屈服强度均大于1300 MPa,但是不含Nb实验钢伸长率小于10%,而添加0.02 mass%Nb实验钢伸长率大于11%。其中含Nb为0.02 mass%的实验钢在860℃淬火及450℃回火后综合力学性能最佳:屈服强度1394 MPa,抗拉强度1452 MPa,伸长率11.38%。
曹宇宋新莉黄昌虎贾涓范丽霞刘中柱
关键词:弹簧钢铌微合金化奥氏体化温度力学性能
Cu微粒包覆的LiFePO4正极材料的性能研究
目前商业化生产的锂离子电池多以LiCoO2作为正极材料,但钴资源匮乏,格昂贵,且具有毒性,不利于环境保护。而橄榄石型结构的LiFePO4正极材料,因其具有结构稳定、热稳定性好、来源广泛、环境友好、价格低廉等优点,被认为是...
刘芸黄峰魏猛范丽霞
关键词:正极材料电化学性能循环性能比容量
文献传递
基于卷积神经网络的钢铁材料微观组织自动辨识被引量:8
2020年
基于深度学习在计算机视觉上优异的表现,采用深度学习模型对扫描电子显微镜(SEM)所获得的钢铁材料微观组织图片进行自动辨识。提出了适用于钢铁材料微观组织辨识的AlexNet、VggNet、GoogleNet、ResNet改进模型,比较了不同卷积神经网络模型在不同预处理方式下的图片辨识精度,针对从某国家重点实验室收集到的铁素体、珠光体、上贝氏体、下贝氏体、板条马氏体、片状马氏体等6类微观组织图像的数据集进行预测实验,结果表明:与现有技术或人工辨识相比,提出的卷积神经网络能成功辨识不同类型的钢材微观组织,具有较高的适应性和准确度,在测试集上的识别率精度最高可达到100%。
李维刚谌竟成范丽霞谢璐
关键词:卷积神经网络图像处理
拉伸温度对Cr18Ni10Ti不锈钢力学性能影响被引量:3
2021年
首先对Cr18Ni10Ti不锈钢进行1050℃固溶处理及650℃时效24 h处理,随后在不同温度(500~800℃)下以1.43×10^(-4)s^(-1)拉伸速率对其进行高温拉伸试验。采用扫描电镜与能谱仪分析了试验钢的组织、析出相及断口形貌,采用高分辨透射电镜观察其位错和晶界处的P和S元素的浓度。结果表明:Cr18Ni10Ti不锈钢的组织主要是奥氏体组织,基体中有富Cr析出相及AlMgTiO复合析出相。当拉伸温度从500℃升高到800℃时,试验钢的屈服强度、抗拉强度均减小,断面收缩率先减小后增大,在650℃拉伸时,断面收缩率最小。当拉伸温度较低时,试验钢出现明显的颈缩现象,随拉伸温度升高,拉伸过程中的颈缩现象不明显,出现韧窝与沿晶混合断口。当拉伸温度升高到800℃时,试验钢发生蠕变断裂,出现冰糖状断口。第二相、拉伸过程的回复与再结晶、P和S元素的晶界偏聚行为以及晶界蠕变等多种因素的影响使得Cr18Ni10Ti不锈钢在500~800℃拉伸时出现不同的强度与断面收缩率。
黄昌虎宋新莉贾涓范丽霞
关键词:不锈钢拉伸温度断口形貌位错晶界偏聚
退火温度对高强IF钢再结晶织构及磷,硼晶界偏聚的影响被引量:3
2015年
借助电子背散射衍射(EBSD)技术与俄歇电子能谱仪(AES)分析了不同温度退火的含磷高强IF钢的再结晶织构、晶界特征与晶界处P、B偏聚量。结果表明:随着退火温度由750℃升高到840℃,IF钢的{111}面织构强度先增加后降低。在810℃退火120 s得到最强的{111}面织构,体积百分含量大约为75%,织构的主要组分是{111}<112>与{111}<110>。810℃退火时样品晶界处P、B偏聚量最少,重合位置点阵(CSL)晶界与小角度晶界含量较高。合理控制高强IF钢在再结晶退火温度,有利于降低P晶界偏聚量并获得强度较高的{111}面织构。
宋新莉彭堃练容彪贾涓袁泽喜范丽霞
关键词:无间隙原子钢再结晶织构晶界偏聚晶界特征
热轧DP600汽车用钢的微观结构特征与力学性能被引量:5
2018年
为了研究热轧DP600汽车用钢的微观结构特征及力学性能,使用扫描电子显微镜(SEM)、透射电子显微镜(TEM)等分析了试验钢的组织、夹杂物及位错结构等,借助万能拉伸试验机测试了试验钢的强度与塑性。结果表明,热轧DP600汽车用钢的组织是铁素体+马氏体,随着应变量的增加,位错密度增加,位错缠结更为严重,在夹杂物与基体界面处、铁素体晶界处萌生微孔,马氏体发生断裂。热轧DP600试验钢的屈服强度为394.9 MPa,抗拉强度为641.6 MPa,塑性应变指数为0.154,屈强比为0.616,力学性能超过同级别的冷轧退火双相钢板指标。
朱瑞琪宋新莉郑爱琴陈荣东贾涓范丽霞
关键词:热轧双相钢微观结构位错
共4页<1234>
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