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添加Sn对钨极氩弧焊接AM60镁合金板材力学性能的影响

苟军 , 汤爱 , 潘复生 , 佘加 , 罗素琴 , 叶俊华 , 石大伟 , M. RASHAD

中国有色金属学报(英文版) doi:10.1016/S1003-6326(16)64298-X

利用光学显微镜、扫描电镜、透射电镜、X射线衍射、硬度和拉伸实验研究Sn添加对钨极氩弧焊接Mg?6Al?0.3Mn(质量分数，%)(AM60)合金板材的显微组织和力学性能的影响。结果表明：向AM60镁合金中添加1%(质量分数)的Sn后，即Mg?6Al?1Sn?0.3Mn (ATM610)，其焊缝的硬度和接头效率均提高。ATM610镁合金焊缝抗拉强度达到母材的96.8%，且断裂位置也由热影响区转移至熔合区。焊接性能的改善主要源于合金中Mg2Sn有效阻碍热影响区晶粒的长大而形成的细小显微组织。在AM60镁合金中添加1%的Sn可改善其力学性能。

关键词: AM60镁合金 , ATM610镁合金 , Sn添加 , 钨极氩弧焊接 , 力学性能

基于人工神经网络的宽幅铝合金中厚板厚度预测模型?

杨如民 , 汤爱涛 , 佘加 , 潘复生 , 李江宇

功能材料 doi:10.3969/j.issn.1001-9731.2015.06.021

厚度预测模型的精度是影响厚度控制的重要因素.针对本项目国内水平领先、最宽幅的“1＋4”热连轧生产线，根据生产现场获取的5083宽幅铝合金中厚板实测数据，在研究分析关键影响因素的基础上，运用人工神经网络技术建立了铝合金宽幅中厚板厚度预测的BP神经网络模型.其相对误差在0．5％之内，高于已有模型预测精度，能实现高精度预报.应用模型预测了5052宽幅铝合金中厚板的出口厚度，结果表明，模型能较好的预测轧件厚度的变化，有很好的泛化能力.

关键词: 人工神经网络 , 热连轧 , 中厚板 , 厚度预测

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