45953

Теория и технология термической обработки стали: виды, применение

Доклад

Производство и промышленные технологии

Основными видами термической обработки являются: отжиг закалка и отпуск. Отжиг бывает полный неполный диффузионый рекристаллизационный и нормализа Закалка. Закалкавид термической обработки заключающийся в нагреве изделий с контролируемой скоростью1000С час до температуры АС330500С выше линии окончания фазовых переходов GS диаграммы железо углерод выдержке при этойтемпературе для выравнивания температуры по сечению и осуществления фазовых переходов Fe3C Feα Feγ и быстром охлаждении в воде или масле. Закалка бывает обычная...

Русский

2013-11-18

13.64 KB

7 чел.

7. Теория и технология термической обработки стали: виды, применение.

          Термической обработкой называется совокупность технологических процессов, состоящая из нагрева, выдержки и охлаждения металлических изделий с целью изменения их структуры и свойств. Основными видами термической обработки являются: отжиг, закалка и отпуск. Каждый из видов имеет несколько разновидностей.

Отжиг. Отжиг- вид термической обработки, заключающийся в нагреве изделий с контролируемой скоростью( 1000С/час) до температуры АС3+30-500С (выше линии G S диаграммы железо- углерод-линии окончания фазовых переходов), выдержке при этой температуре для выравнивания температуры по сечению и осуществления фазовых переходов Fe3C+ Feα-Feγ  и медленном охлаждении с печью со скоростью 10С/ мин. В результате отжига металлы и сплавы приобретают структуру, близкую к равновесной, то есть происходит их разупрочнение с повышением пластичности, снятием внутренних напряжений, понижением твёрдости, снижением прочности. Отжиг бывает полный, неполный, диффузионый, рекристаллизационный, и нормализа

Закалка. Закалка-вид термической обработки, заключающийся в нагреве изделий с контролируемой скоростью(1000С/час) до температуры АС3+30-500С выше линии окончания фазовых переходов GS диаграммы железо- углерод), выдержке при этойтемпературе для выравнивания температуры  по сечению и осуществления фазовых переходов Fe3C+ Feα -Feγ  и быстром охлаждении в воде или масле. В результате закалки в сплавах образуется неравновесная структура.  Цель закалки -получить высокую прочность, твёрдость, упругость и износостойкость изделий, но при этом понижается пластичность и ударная вязкость .После закалки обязательно делается отпуск. Закалка бывает обычная (в одном охладителе), закалка в двух средах, ступенчатая, изотермическая, закалка с самоотпуском,  закалкаТВЧ и др.

Отпуск. Отпуском называется вид термической обработки, заключающийся в нагреве закаленной детали до температуры ниже линии PSK диаграммы железо--углерод, выдержка при этой температуре и медленное охлаждение в печи или на воздухе. В результате отпуска в закалённых сплавах происходят фазовые превращения, приближающие закалённую структуру к равновесной. В результате отпуска снижаются внутренние напряжения, понижается прочность и  твёрдость, повышается вязкость и пластичность сплавов. Отпуск бывает низкий, средний и высокий. При низком отпуске (нагрев до 2000С) мартенсит закалки превращается в отпущенный мартенсит. В результате отпуска незначительно повышается вязкость при небольшом понижении  твёрдости и сохранении высокой износостойкости. Низкому отпуску подвергается режущий и мерительный инструмент. При среднем отпуске (нагрев до 4000С) мартенсит превращается в троостит, обеспечивая высокую упругость деталям типа пружин, рессор и др. При высоком отпуске (нагрев до 6000С) мартенсит превращается в сорбит. Достигается хорошее сочетание сравнительно большой прочности и твёрдости с высокой вязкостью и пластичностью. Закалка с высоким отпуском (так называемое улучшение) придаёт деталям машин, испытывающих динамические нагрузки, необходимые эксплуатационные свойства.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

10752. Информационный менеджмент (ИМ) 105.46 KB
  Информационный менеджмент ИМ Оглавление Введение1 Тема 1. Развитие ИС и обеспечение ее обслуживания2 Тема 2. Планирование в среде ИС4 Тема 3. Формирование организационной структуры в области информатизации8 Тема 4. Использование и эксплуатация ИС12 Тема 5. Фо
10753. Система прогнозирования поступления абитуриента в вуз 452.5 KB
  Система прогнозирования поступления абитуриента в вуз Курсовая работа 6. Проведение исследования выборки с помощью программы Прогноз поступления. Детальное исследование выборки с помощью нейросетевого пакета Neuro Pro 0.25..
10754. Использование различных алгоритмов обучения нейронной сети в задаче прогнозирования букмекерских коэффициентов 217.5 KB
  Курсовая работа Нейросетевые технологии и их применение Использование различных алгоритмов обучения нейронной сети в задаче прогнозирования букмекерских коэффициентов...
10755. Нейросетевой детектор лжи 280.5 KB
  Нейросетевой детектор лжи Курсовая работа Содержание Введение История детектора лжи в России Детектор лжи в аэропортах Правовое применение полиграфа детектора лжи в России Отношение россиян к детектору лжи Разработка нейросетевого де...
10756. Распознавание речи при помощи нейронных сетей 657 KB
  Метод фильтрации шума Построение русских акустических моделей Требования при построении аудиокорпусов [Фонетические алфавиты Формирование базового русского фонетического словаря Словарь для распознавания ре...
10757. Практикум по многослойным нейронным сетям 115 KB
  Чтобы заинтересовать учеников, поставлена конкретная часто встречающаяся проблема, знакомая каждому школьнику. Учащийся знаком с этой областью на требуемом уровне. Ведь практически каждый из нас болел простудой и знает как это бывает..
10758. Системы синтеза речи с использованием нейронных сетей 403.5 KB
  Теоретическая часть Синтаксический анализатор Фундамент синтаксического анализа. Морфологический и предсинтаксический анализ Заключение Список литературы: Введение Первые говорящие машины пы...
10759. Распознавание автомобильных номеров с помощью нейронных сетей 171.5 KB
  Курсовая работа на тему: Распознавание автомобильных номеров с помощью нейронных сетей. Содержание Введение. 3 Постановка задачи 4 Глава 1. Существующие системы и методы распознавания 4 Глава 2. Шаблоннонейросетевой метод распознавания 8 Ито