张荣光
,
黄皓
电镀与精饰
doi:10.3969/j.issn.1001-3849.2011.09.005
接插件端子连续选择性镀金工艺技术的发展趋势,主要是围绕提高镀金层技术质量,降低镀金成本.介绍了在端子镀金前处理工序中,增加化学抛光或电化学抛光以及预镀工艺等,提高端子基材表面光亮度,来改善镀金层的外观质量.开发新的镀金中间阻挡层和应用中间阻挡层组合工艺技术,减少镀金中间阻挡层孔隙,提高阻挡层致密性.防止铜合金基材金属扩散迁移到镀金层表面.介绍了镀金新添加剂应用,如防沉积(置换)的微酸性镀金、自封孔的微酸性镀金、钴合金镀金工艺等.应用防变色保护剂降低镀金层厚度.介绍了应用环保新材料丙尔金替代有毒氰化亚金钾镀金工艺.
关键词:
镀金前处理
,
阻挡层
,
镀金新添加剂
,
接插件端子
,
选择性镀金
张荣光
,
周大龙
电镀与涂饰
以清洁环保的丙尔金[即一水合柠檬酸一钾二(丙二腈合金(Ⅰ))]代替有毒氰化亚金钾为主盐,用市售的可焊性镀金工艺配方及规范,生产高纯度(99.99％)的金镀层.所得镀金层呈浅柠檬黄色、无色斑,比亚硫酸盐纯金层更均匀、致密,金线键合强度经高低温循环试验后稳定,与载体焊接牢固、无空穴,满足美国军标MIL-STD-883H-2010中方法2011.8——键合强度测试规范的性能要求.镀金液性能与亚硫酸盐纯金镀液相近.镀金液使用3年多后,不论是在加热状态或是长期放置都很稳定.
关键词:
微波集成图形
,
镀金
,
丙尔金
,
金线键合强度
,
共晶焊接
付国忠
,
刘建平
,
赵晓峰
,
刘建明
,
吕庆功
,
彭龙洲
钢铁
在对轧制时钢管的温降原因进行分析的基础上,给出一种定张减温降计算模型,该模型考虑了辐射、接触传导、内部传导对温度的影响.通过对轧制实验测定得到钢管的温降数据与此模型实例计算的结果进行对比分析,表明该模型比较准确,能够满足生产实际的要求,可用于自动控制系统中定张减温降的计算,从而为控制系统比较准确地对轧机进行设定及调整提供依据.
关键词:
定张减
,
温降
,
模型
王若民
,
詹马骥
,
季坤
,
严波
,
王夫成
,
杜晓东
机械工程材料
doi:10.11973/jxgccl201703023
通过对高压输电用耐张线夹及夹持导线的宏观形貌、化学成分、腐蚀产物进行分析,探讨了该线夹腐蚀失效的原因.结果表明:该线夹在压接时即存在铝线断股现象,服役过程中使酸性雨水更易进入到压接管内部,对线夹与钢芯铝绞线结合面进行腐蚀生成腐蚀产物,导致耐张线夹电阻增大;随着腐蚀的进行,线夹电阻不断增大,其温度也随之升高;当温度超过临界温度时,热平衡状态被打破,最终线夹过热,导致高温烧损失效;应加强线夹压接管位置的红外测温监控,及时更换温度明显异常的压接管.
关键词:
耐张线夹
,
腐蚀
,
热击穿
,
钢芯铝绞线
柴武倩
,
杨强云
,
杨川
,
高国庆
,
崔国栋
机械工程材料
doi:10.11973/jxgccl201509024
对断裂的汽车张紧轮紧固螺栓的显微组织、化学成分、硬度以及断口的宏、微观特征进行了综合分析,找出其断裂的原因.结果表明:螺栓在搓丝加工过程中挤压量过大,使螺纹尖端产生较多微裂纹,同时螺纹根部也存在一些加工缺陷,并在之后的热处理过程中进一步扩展;在使用过程中,微裂纹和加工缺陷处产生应力集中,使螺栓材料的疲劳强度降低,裂纹源的过早形成最终导致了螺栓发生疲劳断裂而失效.
关键词:
螺栓
,
微裂纹
,
缺陷
,
疲劳断裂
秦勇
,
夏源明
,
毛天祥
复合材料学报
doi:10.3321/j.issn:1000-3851.2003.06.017
在纤维束缠绕时施加张紧力,使得固化成型后的飞轮内部形成一定的预加径向压应力,这是提高飞轮径向强度的有效方法之一.基于过盈配合的思想建立了计算张紧力缠绕导致的复合材料飞轮内部预应力和变形的简化模型和方法.通过算例分析发现:等张力缠绕产生的环向应力在半径方向上先减小后增大,径向压应力不断变小;变张力缠绕过程中,张紧力由小逐渐变大时,飞轮的径向压应力增大,径向强度提高;飞轮设计中仅仅依靠张紧力缠绕是不够的,还必须和固化成型后的厚壁筒之间的过盈套装一起来设计合理的径向预加压应力.
关键词:
复合材料飞轮
,
张紧力
,
缠绕
,
过盈配合
,
径向强度
许石民
,
黄华贵
,
臧新良
,
杜凤山
,
蒋松
钢铁
张力调节是板带材生产工艺中的重要环节,为研究平整分卷线上三辊张力装置的增张机理和张力调节能力,采用弹塑性有限元方法对其工作过程进行数值模拟,得到了板厚、开卷张力、上张力辊压下量和设备结构参数等对张力装置增张能力的影响规律.将有限元模拟结果作为训练样本,结合国内某厂实测数据,建立了三辊张力装置增张能力的BP神经网络预测模型,预测结果与实测数据吻合良好,实现了张力调节定量控制.
关键词:
三辊张力装置
,
张力调节
,
弹塑性有限元法
,
BP神经网络
