20、硼对P91钢ICHAZ软化和硬化效果的影响研究

硼对P91钢ICHAZ软化和硬化效果的影响研究

1. 引言

P91铁素体/马氏体钢具有出色的抗蠕变和耐腐蚀性能,广泛应用于核电厂和热电厂的高温高压管道。为获得无泄漏的蒸汽传输接头,常采用高输入热的熔焊工艺来制造P91钢部件。然而,这些焊接工艺会导致热影响区(HAZ)变窄,进而引发外HAZ的IV型失效问题。此前研究通过Gleeble热模拟确定了临界热影响区(ICHAZ)为IV型失效区域,原因包括细软晶粒的形成、M₂₃C₆碳化物的粗化以及马氏体亚结构的恢复。焊接后进行焊后热处理(PWHT)可减少HAZ的组织不均匀性,但ICHAZ在PWHT和服役过程中仍会发生动态回复和再结晶。

通过控制合金元素的添加可以解决这些问题。以下是各元素对P91B钢性能的影响:
- 碳(C) :稳定奥氏体,延缓δ铁素体形成,提高抗拉强度、硬度和淬透性,但高浓度会导致碳化物粗化,降低蠕变强度。控制添加量可保持韧性和可焊性。
- 铬(Cr) :提高蠕变强度和高温抗氧化性,形成M₂₃C₆碳化物,降低马氏体起始温度,升高Ac₁温度。高扩散系数会导致M₂₃C₆碳化物粗化。
- 钼(Mo) :稳定铁素体,提高结合力,促进碳化物形成,增强蠕变强度和韧性,降低马氏体起始温度,提高抗点蚀性能。但含量超过1%会加速M₂₃C₆粗化和Laves相析出。
- 钒(V)和铌(Nb) :稳定铁素体,形成碳化物和氮化物,有助于保留细亚晶粒。但铬扩散会使铌碳氮化物转变为Z相。
- 氮(N) :形成奥氏体,延缓δ铁素体形成,促进

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于提升系统在存在不确定性与扰动情况下的控制性能与稳定性。该模型结合实时迭代优化机制,增强了传统NMPC的数值鲁棒性,并通过双模控制策略兼顾动态响应与稳态精度,适用于复杂非线性系统的预测控制问题。文中还列举了多个相关技术方向的应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了该方法的广泛适用性与工程价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造、机器人控制等领域研究研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的高性能预测控制设计,如电力系统调度、无人机控制、机器人轨迹跟踪等;②解决存在模型不确定性、外部扰动下的系统稳定控制问题;③通过Matlab仿真验证控制算法的有效性与鲁棒性,支撑科研论文复现与工程原型开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模切换逻辑的设计细节,同时参考文中列举的相关研究方向拓展应用场景,强化对数值鲁棒性与系统稳定性之间平衡的理解。
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