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设计了40Cr钢的端面淬火工艺,研究了φ110 mm工件断面从表层到心部淬火后的组织,并测试了从表层到心部的硬度分布。结果表明:40Cr 淬火工艺为淬火3 min后250℃回火;按照此淬火工艺,φ110 mm工件断面淬火后淬硬层硬度为53~55 HRC,半马氏体深度为5~10 mm。在距表面深度超过15 mm后,马氏体消失,显微组织主要为片层状珠光体+先共析铁素体,硬度下降到表面硬度的1/2。
惯性径向摩擦焊接头40Cr侧金相组织也可分为三个区域:亮白区,热影响区和母材区。当压力相同时,亮白区宽度随转速增加而增加;当转速相同时,亮白区宽度随压力增加而增加。亮白区有索氏体和少量淬火马氏体。热影响区和母材区中组织为珠光体和铁素体。但热影响区晶粒尺寸比母材区小。焊缝两侧各区域平均晶粒尺寸随工艺参数改变而改变,当压力相同时,晶粒尺寸随转速先增大后降低;当转速相同时,压力较大的一组晶粒尺寸较小。(3)T2紫铜环和40Cr钢棒惯性径向摩擦焊接接头的显微硬度在界面处达到峰值。随后铜侧硬度随着远离焊缝,硬度迅速降低;钢侧硬度在远离焊缝后,下降缓慢。(4)在T2紫铜环和40Cr钢棒惯性径向摩擦焊接接头的剪切试验中,所得 剪切强度为182.8MPa,明显高于其他铜钢径向焊接工艺所达到的剪切强度。在全部十组试样中,有四组试样剪切强度大于或等于母材T2紫铜的剪切强度。同时考虑到宏微观分析中所得结论,认为 转速4500rpm、顶锻压力8MPa, 转速4800rpm、
对采用自主开发的气体氧-氮碳复合处理的40Cr钢与QPQ技术处理的40Cr钢的硬化层进行组织、硬度和耐蚀性对比。结果表明,经气体氧-氮碳复合处理的40Cr钢白亮层厚度为17~22μm,后氧化层厚度为3~5μm,硬度 达到573.0 HV0.025,有效硬化层厚度达到370μm。由自腐蚀电位和自腐蚀电流密度测量可知,气体氧-氮碳复合处理的40Cr钢与QPQ处理的几乎具有一样的耐蚀性。
连铸中,钢的导热性影响着铸坯的凝固行为,铸坯的凝固组织结构及合金元素的分布行为又影响着钢的导热性。研究冷却速率对含铬钢凝固组织的影响,可以为进一步研究铸坯凝固组织与含铬钢导热性之间的关联性提供基础,为优化含铬钢的连铸冷却制度提供理论依据。为此,本文通过热模拟实验及化学分析、能谱分析的方法,以40Cr钢为研究对象,研究冷却速率对40Cr钢凝固行为的影响,分析冷却速率对40Cr钢凝固组织、晶粒尺寸、Cr元素宏观偏析、显微偏析行为的影响。论文主要结论如下:(1)不吹氩冷却控制条件下,40Cr钢样为全等轴晶凝固组织结构,其中钢样边缘和上部有较多的细小等轴晶;吹氩强冷条件下,钢样凝固组织出现粗大的类柱状晶结构,随吹氩强度的进一步增大,铸坯内的缩孔缺陷显著增大,
采用电沉积方法在汽车传动部件用40Cr钢表面制备Ni-nanoSiC复合镀层。以复合镀层中SiC质量分数和复合镀层的硬度作为指标,通过正交实验优化施镀工艺参数,得到 施镀工艺参数:搅拌速度为300 r/min、镀液中SiC颗粒质量浓度为20 g/L、温度为50℃、阴极电流密度为14 A/dm2。结果表明:采用 施镀工艺参数制备的Ni-SiC复合镀层表面平整、组织致密,其磨损机制为轻度磨粒磨损,平均摩擦因数约为0.45,低于40Cr钢的0.6;磨损量约为6.27 mg,相比40Cr钢约降低25.6%。Ni-nanoSiC复合镀层能够提供有效的防护,改善和提高40Cr钢的抗磨损性能。
对0.027%S的XGML40Cr和0.006%S的ML40Cr盘条试样进行进刀量0.015 mm/r,切削深度0.1 mm,切削速度1230 m/min的切削试验。试验结果表明,XGML40Cr断屑性能优于ML40Cr,其切削长度为ML40Cr钢1/53/5,XGML40Cr切削过程产生更低的切削热,蓝色切屑比例为10%,ML40Cr钢为70%,XGML40Cr切屑变形系数低于ML40Cr,XGML40Cr表面粗糙度（Ra 10.2μm）优于ML40Cr（Ra 22.4μm）。含硫XGML40Cr钢的力学性能与ML40Cr相当,870℃淬火和500℃回火后的力学性能为抗拉强度1 082 MPa,断面收缩率70%,HRC硬度值40,冲击功AKV272 J
为计算ф25 mm×100 mm 40Cr圆柱试件喷雾淬火冷却过程的换热系数,采用四通道采样系统测定了喷雾淬火过程的冷却曲线,并用反传热法中的非线性估算法计算出换热系数。计算结果表明,喷雾淬火过程分3个阶段:膜沸腾阶段、核沸腾阶段和对流换热阶段,并在冷却到120℃时,换热系数达到峰值9800 W·m-2·℃-1。采用此换热系数作边界条件,对40Cr钢的喷雾淬火过程进行了数值模拟,得到淬火过程中不同时刻的温度场、组织场、硬度场和应力场。
采用不同的渗钒温度、渗钒时间和渗剂使用次数进行了40Cr钢的表面固体渗钒试验,并以这些实验数据作为训练样本和验证样本,建立了一个四层神经网络系统,对40Cr钢表面固体渗钒试样的性能进行了预测。结果表明,经过训练的四层神经网络,对未学习的40Cr钢表面固体渗钒样本数据具有较好的识别能力和较高的预测精度:硬度的预测值与试验值之间的相对误差在0.31%~2.62%之间;耐磨失重的相对误差在0.35%~2.96%之间;渗层深度的相对误差在0.75%~2.35%之间。
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