王连登
,
魏喆良
,
杨小宝
,
朱定一
,
陈晓
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陈永禄
,
洪丽华
,
李秋菊
中国有色金属学报
采用SEM、EDS和DSC等方法研究稀土氧化物对采用氟盐法制备Al-Ti-C-RE的热力学影响。结果表明：Al与K2TiF6发生铝热放热反应生成TiA13及部分游离态[Ti]，在铝热反应的作用下，稀土氧化物Ce2O3与C发生碳热反应，生成大量的CeC2，该相与游离态[Ti]易反应生成TiC和原子态[Ce]，反应生成的[Ce]为表面活性元素，吸附在TiA13相上形成Al2Ti20Ce。DSC分析结果表明，添加稀土氧化物Ce2O3可在1120℃左右自发产生碳热反应。因此，在铝热反应的基础上，利用稀土氧化物与石墨粉之间的碳热反应，不仅可以降低制备Al-Ti-C-RE细化剂的反应温度，同时还可提高C与铝熔体的润湿性，促进TiC粒子的生成。
关键词:
Al-Ti-C-RE
,
稀土氧化物Ce2O3
,
热力学分析
朱定一
,
陈丽娟
中国有色金属学报
采用熔炼法制备出新型Ni-Cu-C固体自润滑材料, 研究了稀土镁球化剂对Ni-Cu-C合金中石墨的球化作用. 结果表明: 在加入铜量0～50%范围内, 用0.75%的稀土镁球化剂可以使结晶的石墨有效球化; 石墨经球化处理后, 形核密度提高, 分布均匀; 铜的固溶作用提高了合金基体的硬度, 增大了材料的电阻率, 在加入量大的情况下, 对石墨有一定的球化作用, 但降低石墨的含量; Ni-Cu-C合金的自润滑性能随石墨含量的提高及球化而得到改善; 与退火态45#钢和GCr15轴承钢进行干摩擦磨损时, Ni-20%Cu-3.5%C合金的摩擦因数分别保持在0.12和0.13.
关键词:
Ni-Cu-C合金
,
熔炼法
,
稀土镁球化剂
,
球化处理
,
摩擦磨损
陈丽娟
,
朱定一
机械工程材料
采用中频感应炉在氩气保护下熔炼制备出Ni-349／5Cu-3．5％C合金，对比研究了其在球化前后的组织与性能。结果表明：添加稀土镁合金进行球化后，石墨形貌为均匀的球状；在850℃锻打变形时，球化前后合金的最大压缩变形量可达到68．96％和39．34％；球化后合金的摩擦性能与球化前相比有所提高，与退火45钢和GCrl5轴承钢对磨时的摩擦因数分别为0．16和0．21，磨后表面较为光滑。
关键词:
镍基合金
,
石墨
,
塑性变形
,
摩擦
,
球化剂
陈丽娟
,
朱定一
材料科学与工程学报
采用水热法制备出纯相的NiFe2O4纳米颗粒。利用X射线衍射仪（XRD）,透射电镜（TEM）和傅里叶变换红外光谱仪（FT-IR）对样品进行了表征,并运用热分析法和质谱仪研究了样品对高氯酸铵的热分解催化性能。结果表明,制备的NiFe2O4纳米颗粒粒径约为5.0nm,对高氯酸铵的热分解具有很高的催化活性。当NiFe2O4纳米颗粒的添加量达到10%时,对高氯酸铵的热分解催化性能最好,可使高氯酸铵的高温分解温度降低89.8℃。
关键词:
纳米NiFe2O4
,
高氯酸铵
,
催化
,
热分解
刘海军
,
朱定一
,
胡真明
,
宋卫涛
,
王明杰
材料热处理学报
Fe-20Mn-3Cu-1.3C钢经热轧,冷轧后分别在950、970和1050℃下保温10 min进行再结晶处理,得到平均晶粒尺寸为18.12、24.56和47.00 μm的试样.硬度测试表明,随着晶粒尺寸的增大,合金拉伸变形前的显微维氏硬度而逐渐减小,而合金拉伸变形前后的硬度变化量逐渐增大.拉伸测试表明,在低应变阶段,TWIP钢应变硬化速率随真应变的增加而明显增加,而其增幅未随晶粒尺寸的增大发生明显变化；随着应变的增加,其应变硬化指数增加的幅度随晶粒尺寸的增大而增大.在低应变阶段,位错强化起主要作用；而高应变阶段,孪晶硬化起主要作用.
关键词:
TWIP钢
,
晶粒尺寸
,
加工硬化速率
,
加工硬化指数
陈丽娟
,
朱定一
机械工程材料
采用中频感应炉在氩气保护下熔炼制备出不同成分的镍-铁-石墨-硅合金自润滑材料,通过摩擦磨损试验,研究了石墨形貌和合金成分对其摩擦磨损性能的影响.结果表明:在干摩擦和油润滑两种摩擦磨损条件下,材料的摩擦因数均与石墨的面密度相关,石墨的面密度越大,摩擦因数越小,而与石墨的形貌和铁含量无关;材料的磨损率随着材料硬度值的增大而减小,石墨球化后和合金中铁含量的增加均使合金的磨损率大为降低.
关键词:
镍-铁-石墨-硅合金
,
石墨形貌
,
摩擦磨损
,
球化剂
乔卫
,
朱定一
,
温鸿英
,
王尤生
,
廖琳
材料导报
超疏水金属表面在表面自清洁、抗腐蚀、流动减阻及微流体无损输送等方面有着潜在的应用价值.综述了金属表面巯水性在理论及实现方法上的新进展,介绍了目前国内外提高金属表面疏水性的途径,重点归纳了金属超疏水表面的制备方法及相关应用,展望了今后的研究方向.
关键词:
金属
,
超疏水
,
类荷叶
,
微-纳结构
,
接触角
汤伟
,
朱定一
,
陈丽娟
,
关翔锋
中国有色金属学报
利用嵌入原子模型,采用分子动力学方法计算了贵金属Au低指数晶面及部分简单高指数晶面的表面能.同时,采用Levenberg-Marquardt算法,建立了Au表面能的BP神经网络模型;结合分子动力学模型的计算数据,通过大量数据的自学习训练,完成神经网络模型对Au高指数晶面表面能的预测.计算结果表明:该方法具有较高的预测精度,能正确预言低指数晶面表面能的排序,Au各晶面的表面能随其晶面与(111)密排面夹角的增大呈现先增大后减小的特点.
关键词:
表面能
,
嵌入原子势
,
人工神经网络
,
Levenberg-Marquardt算法
