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抗拉强度 (бb)Mpa | 屈服点 (бs)MPa | 伸长率(δ5)% | 冲击功Akv(J) |
0℃ | |||
≥420 | ≥330 | ≥22 | ≥27 |
X射线探伤要求:Ⅱ级
C | Mn | Si | S | P |
- | - | - | ≤0.035 | ≤0.040 |
CHE420T
(J420G)
符合:GB E4300
说明:
CHE420T是高温、高压、电站碳钢管道全位置焊接专用焊条,交直流两用,性能符合水电部碳钢管道焊接的各项技术要求,具有良好的抗气孔性能和冷弯塑性。
。
(1)低碳钢-含碳量<0.25% (2)中碳钢-含碳量0.25%~0.6% (3)高碳钢-含碳量0.6%~2.11% 牌 号:J506 国 标:E5016AWS 型号:E701...
碳钢焊条(其熔敷金属抗拉强度均小于等于500MPa即50kgf/mm2)适用碳钢及低强度的低合金钢焊接。
钢焊条(其熔敷金属抗拉强度均小于等于500MPa即50kgf/mm2)适用碳钢及低强度的低合金钢焊接。对低氢型、铁粉型焊条,焊前焊条必须经过350℃以上的烘焙,尽可能做至随烘随用,用多少烘多少...
焊条直径(mm) | 2.5 | 3.2 | 4.0 | 5.0 |
焊条长度(mm) | 300 | 350 | 400 | 400 |
焊接电流(A) | 60-90 | 80-130 | 150-190 | 180-250 |
使用前一般不需要烘焙,如焊条受潮可根据受潮情况在100℃烘培30~60分钟。
碳钢焊条熔敷金属力学性能非线性神经网络组合预测
为了提高碳钢焊条熔敷金属延伸率和冲击功力学性能指标的预测准确性,建立了基于反向传播(BP)神经网络、径向基函数(RBF)神经网络、自适应模糊神经网络(AFNN)3种单一模型的碳钢焊条熔敷金属力学性能非线性神经网络组合预测模型。综合运用遗传算法优化BP神经网络连接权的方法对模型预测性能进行了有效改进。利用试验获得的55组相关样本数据对模型进行训练和验证。结果表明,延伸率、冲击功指标的预测平均相对误差分别降为3.15%和2.67%,远小于5%,满足实际生产要求;与采用单一预测模型相比,使用基于遗传算法的神经网络组合预测模型能够显著提高预测准确性和泛化能力。
碳钢焊条熔敷金属力学性能非线性神经网络组合预测
为了提高碳钢焊条熔敷金属延伸率和冲击功力学性能指标的预测准确性,建立了基于反向传播(BP)神经网络、径向基函数(RBF)神经网络、自适应模糊神经网络(AFNN)3种单一模型的碳钢焊条熔敷金属力学性能非线性神经网络组合预测模型。综合运用遗传算法优化BP神经网络连接权的方法对模型预测性能进行了有效改进。利用试验获得的55组相关样本数据对模型进行训练和验证。结果表明,延伸率、冲击功指标的预测平均相对误差分别降为3.15%和2.67%,远小于5%,满足实际生产要求;与采用单一预测模型相比,使用基于遗传算法的神经网络组合预测模型能够显著提高预测准确性和泛化能力。
碳钢焊条(其熔敷金属抗拉强度均小于等于500MPa即50kgf/mm2)适用碳钢及低强度的低合金钢焊接。
对低氢型、铁粉型焊条,焊前焊条必须经过350℃以上的烘焙,尽可能做至随烘随用,用多少烘多少的原则,否则将会产生焊接缺陷(如气孔、夹渣、裂纹、工艺性能变坏等)。对纤维素型焊条,应严格按说明书规定的烘焙温度进行烘焙,温度过高,将会烧去药皮中的纤维素,破坏焊条固有的工艺性能。
使用低氢型焊条时,焊工应居于上风位置,加强排风,防止焊接烟尘对身体的危害。
对低氢型焊条其烘焙次数尽可能不超过两次,防止药皮变脆、脱落。
碳钢焊条(其熔敷金属抗拉强度均小于等于500MPa即50kgf/mm2)适用碳钢及低强度的低合金钢焊接。
对低氢型、铁粉型焊条,焊前焊条必须经过350℃以上的烘焙,尽可能做至随烘随用,用多少烘多少的原则,否则将会产生焊接缺陷(如气孔、夹渣、裂纹、工艺性能变坏等)。对纤维素型焊条,应严格按说明书规定的烘焙温度进行烘焙,温度过高,将会烧去药皮中的纤维素,破坏焊条固有的工艺性能。
使用低氢型焊条时,焊工应居于上风位置,加强排风,防止焊接烟尘对身体的危害。
对低氢型焊条其烘焙次数尽可能不超过两次,防止药皮变脆、脱落。
备案信息
备案号:0021-1994