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16Mn钢内裂纹愈合区域的微观分析
文档格式:PDF 文档大小:1.34MB 文档页数:5
对经过热愈合处理的16Mn钻孔压缩试样的内裂纹愈合形态、愈合区域组织结构、显微硬度进行了测试与分析.扫描电镜分析结果显示,愈合区内精细组织主要为铁素体,并存在许多大小为几百纳米级的多边晶块.维氏硬度测试结果显示,出现在愈合区铁素体组织的维氏硬度高于基体区铁素体组织,其可能原因是愈合区中出现的多边晶块结构所引发的强化.
16MnR钢夹杂物的行为
文档格式:PDF 文档大小:464.77KB 文档页数:5
系统地调查研究了16MnR钢在整个生产工艺过程中钢中央杂物的演变规律和清洁度水平,重点考察了钢锭中大型氧化物夹杂的类型、数量、分布、来源和形成。结果表明:钢锭中夹杂物主要是块状Al2O3,钢锭中大颗粒夹杂物主要来源于复合渣卷渣
《物理实验》课程教学课件(PPT讲稿)第十六章 机械波与电磁波(16-2)波动方程
文档格式:PPT 文档大小:179KB 文档页数:8
16-2平面简谐波波动方程 一、平面简谐波的波动方程 Y B 参考点O点的振动方程为: y= cos+φ) 任意点(B点)的振动方程,即波动方程为: y= Acos(t-x)+
《C语言程序设计》课程教学资源:第三章 数据类型、远算符与表达式 练习3
文档格式:DOC 文档大小:83KB 文档页数:8
选择题 【题3.1】在C语言中(以16位PC机为例),5种基本数据类型的存储空间长度的排列顺 序为 A) char
《传感器原理及应用》课程教学资源(PPT课件讲稿)第十一章 波式传感器
文档格式:PPT 文档大小:520KB 文档页数:34
振动在弹性介质内的传播称为波动,简称波。频 率在16~2×104Hz之间,能为人耳所闻的机械波,称 为声波;低于16Hz的机械波,称为次声波;频率高 于2×104Hz的机械波,称为超声波。 当超声波由一种介质入射到另一种介质时, 由于在两种介质中传播速度不同,在介质面上会产生反射、折射和波形转换等现象
中国科技大学地球与空间科学学院:《地球科学概论》 第五章 地球历史的时间坐标
文档格式:PPT 文档大小:3MB 文档页数:59
地球年龄的早期估算,乌希(J. ussher)1658年 赖尔(L.lyel)的现实主义方法,均变论 25000m-112000m-沉积层最大厚度 500-300m/Ma沉积17-1584Ma(百万年) 凯尔文(L. kelvin)19世纪 地球冷却-70Ma 海盐总量:16×1012吨16×106吨/年 根据海洋:100Ma
人教版高中历史必修3第六单元第16课 三民主义的形成和发展课件
文档格式:PPT 文档大小:881.5KB 文档页数:15
人教版高中历史必修3第六单元第16课 三民主义的形成和发展课件
《工程科学学报》:IF钢铸坯厚度方向洁净度演变
文档格式:PDF 文档大小:475.95KB 文档页数:5
采用夹杂物原貌分析、扫描电镜和能谱分析、氧氮分析等手段系统分析了IF钢铸坯全厚度方向的洁净度变化及夹杂物分布规律.铸坯厚度方向全氧(T.O)和N质量分数平均值均为17×10-6.内、外弧表层1/16内T.O、N均高于平均值5%~10%,存在夹杂物聚集带;内弧1/4至外弧1/4区域T.O、N水平低于平均值5%~10%;表层1/16至1/4区域接近平均水平.共统计夹杂物963个,夹杂物平均粒径5.7μm,〈5μm占60%,〈10μm占90%;Al2O3夹杂主要存在表层5 mm内,尺寸在2~10μm;TiN-Al2O3和TiN粒子主要在距离表层5~80 mm,尺寸随深度增加而增大;TiN-TiS和TiS夹杂主要在距离表面80~130 mm,尺寸1~5μm.从铸坯表层到中心主要夹杂物的分布依次是Al2O3、Al2O3-TiN、TiN、TiN-TiS、TiS和MnS
氮含量对0Cr16Ni5Mo马氏体不锈钢高温热变形行为影响
文档格式:PDF 文档大小:9.38MB 文档页数:7
采用Gleeble3800试验机对三种不同N含量的0Cr16Ni5Mo马氏体不锈钢进行等温热压缩实验.通过对真应变-应力曲线及压缩后变形组织的观察,发现相同热变形条件下,N含量的增加提高了试验钢的流变应力,抑制了再结晶晶粒长大.采用Zener-Hollomon参数,以流变应力方程为基础,构建三种本构模型.通过观察拟合应力值与实验值的离散性,确定双曲正弦模型更适用于本试验钢的本构方程计算,优化此计算模型,获得了三种试验钢的本构方程
基于深度学习的人体低氧状态识别
文档格式:PDF 文档大小:464.04KB 文档页数:7
通过低氧实验提出一种快速识别人体低氧状态的方法.通过搭建深层神经网络训练实验数据识别氧气体积分数(16%~21%)与人体可耐受极端低氧气体积分数(15.5%~16%)条件下光电容积脉搏波(photoplethysmography, PPG)信号, 获得人体生理状态的模式识别网络.经测试该网络的识别正确率可达92.8%.利用混淆矩阵及接受者操作性能(receiver operating characteristic, ROC)曲线分析, 混淆矩阵的训练集、验证集、测试集、全集识别正确率分别达到97.9%、94.8%、92.8%和96.3%, AUC (area under curve)值接近1, 认为该网络分类性能优良, 并且可在4 s内完成整个识别过程
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