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高能球磨制备纳米wc-mgo粉末的反应模式及判据

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中国有色金属学报 2009年第3期19卷 411-417页

作者：吴彩霞朱世根马俊张梅琳东华大学机械工程学院上海201620 东华大学材料科学与工程学院上海201620

以WO3、Mg和石墨粉为原材料,通过XRD、SEM和TEM对粉末的结构特征进行表征。结合Magini模型和杨君友模型界定扩散反应和自蔓延反应两种高能球磨合成wc-mgo反应模式的能量区域,并通过球磨能量图阐明球磨速度、球料比和球磨时间等工艺参数... 详细信息

以WO3、Mg和石墨粉为原材料,通过XRD、SEM和TEM对粉末的结构特征进行表征。结合Magini模型和杨君友模型界定扩散反应和自蔓延反应两种高能球磨合成wc-mgo反应模式的能量区域,并通过球磨能量图阐明球磨速度、球料比和球磨时间等工艺参数对不同反应模式的影响。结果表明:在一定球磨条件下,当有效强度因子大于38.24kJ/(g.s)时,合成wc-mgo的反应模式为自蔓延反应,所需的球磨总能量介于21.51×109J/g和61.82×109J/g之间;当有效强度因子为22.12～38.24kJ/(g.s)时,合成wc-mgo的反应模式为扩散反应,所需的最小球磨总能量为112.83×109J/g。

关键词： wc-mgo 纳米复合粉末高能球磨反应模式

二阶段热压烧结工艺对wc-mgo复合材料组织和力学性能的影响

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中国有色金属学报 2012年第12期22卷 3395-3401页

作者：欧阳辰鑫朱世根马俊瞿海霞李潜东华大学机械工程学院上海201620 东华大学材料科学与工程学院上海201620 东华大学纺织装备教育部工程研究中心上海201620

二阶段烧结是一种通过控制烧结温度变化以实现烧结样品致密化过程中抑制晶粒长大的烧结方法。以高能球磨法制备的纳米wc-mgo复合粉末为原料,并采用二阶段热压烧结法制备wc-mgo复合材料。研究二阶段热压烧结对烧结块体的致密度、晶粒大... 详细信息

二阶段烧结是一种通过控制烧结温度变化以实现烧结样品致密化过程中抑制晶粒长大的烧结方法。以高能球磨法制备的纳米wc-mgo复合粉末为原料,并采用二阶段热压烧结法制备wc-mgo复合材料。研究二阶段热压烧结对烧结块体的致密度、晶粒大小和力学性能的影响,优化二阶段烧结中第一阶段温度t1、第二阶段温度t2及保温时间θ等工艺参数,采用XRD和SEM对复合材料的组织形貌进行表征。结果表明:当t1为1 750℃,t2为1 550℃时能使wc-mgo复合材料的致密度达到99%(理论密度),基体wc晶粒大小为2.59μm,wc-mgo复合材料的维氏硬度提高到(18.4±0.5)GPa,wc-mgo复合材料的断裂韧性提升至(12.95±0.5)MPa.m1/2,wc-mgo复合材料的抗弯强度提高至(1 283.7±126.6)MPa。

关键词： wc-mgo 二阶段烧结显微组织力学性能

基于正交设计与BP神经网络优化制备纳米wc-mgo复合粉末

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世界有色金属 2017年第17期42卷 16-18页

作者：吴彩霞方敏余贤旺田军花浙江省冶金研究院有限公司浙江杭州310007

为获得晶粒尺寸较小的纳米复合粉末,运用正交实验设计结合BP神经网络优化球磨工艺参数。以磨球直径、球磨转速和球料比为正交实验设计因子,每个因子各取4个水平,以wc-mgo复合粉末的晶粒尺寸为目标因子,编制3因素4水平正交设计表。结合B... 详细信息

为获得晶粒尺寸较小的纳米复合粉末,运用正交实验设计结合BP神经网络优化球磨工艺参数。以磨球直径、球磨转速和球料比为正交实验设计因子,每个因子各取4个水平,以wc-mgo复合粉末的晶粒尺寸为目标因子,编制3因素4水平正交设计表。结合BP神经网络强大的自学习和函数拟合功能,以正交设计表中3因素为网络输入层,以晶粒尺寸为网络输出层,建立BP神经网络优化模型,并通过该模型进行预测和优选,得到最佳的高能球磨工艺参数。

关键词： BP神经网络 wc-mgo 高能球磨纳米复合粉末

基于正交设计与BP神经网络优化制备纳米wc-mgo复合粉末

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世界有色金属 2017年第16期42卷 1-5页

作者：吴彩霞方敏余贤旺田军花浙江省冶金研究院有限公司杭州310007

采用高能球磨对wc粉和mgo粉进行球磨制备纳米wc-mgo复合粉末。为获得晶粒尺寸较小的纳米复合粉末,运用正交实验设计结合BP神经网络优化球磨工艺参数。以磨球直径、球磨转速和球料比为正交实验设计因子,每个因子各取4个水平,以wc-mgo复... 详细信息

采用高能球磨对wc粉和mgo粉进行球磨制备纳米wc-mgo复合粉末。为获得晶粒尺寸较小的纳米复合粉末,运用正交实验设计结合BP神经网络优化球磨工艺参数。以磨球直径、球磨转速和球料比为正交实验设计因子,每个因子各取4个水平,以wc-mgo复合粉末的晶粒尺寸为目标因子,编制3因素4水平正交设计表。结合BP神经网络强大的自学习和函数拟合功能,以正交设计表中3因素为网络输入层,以晶粒尺寸为网络输出层,建立BP神经网络优化模型,并通过该模型进行预测和优选,得到最佳的高能球磨工艺参数。即磨球直径10mm、球磨转速324r/min、球料比6.45:1。此时,wc-mgo复合粉末的晶粒尺寸为18.51nm,与预测值18.23nm的相对误差为1.51%。

关键词： BP神经网络 wc-mgo 高能球磨纳米复合粉末