采用扫描电镜、X射线能谱仪以及扫描电镜配置的夹杂物自动扫描统计软件(INCAFeature)表征了Fe-Mn-C(-Al)系TWIP钢中夹杂物的成分、形貌和数量,考察了Al质量分数在0.002%~1.590%的四种TWIP钢中夹杂物的特征和Al含量对AlN析出行为的影响.并在此基础上,采用了适合TWIP钢中高锰高铝特点的热力学参数对AlN夹杂物进行了系统的热力学分析.研究表明,在含有相似N质量分数(0.0078%~0.0100%)的TWIP钢中,当钢中Al质量分数升高至0.75%时,AlN夹杂物开始在钢中析出,并在MnS(Se)-Al2 O3上局部析出形成MnS(Se)-Al2 O3-AlN复合夹杂;当Al质量分数升高至1.07%时,热力学计算表明AlN已经可以在TWIP钢液相中形成,经不断长大后在MnS(Se)夹杂物表面局部析出形成MnS(Se)-AlN复合夹杂物;在Al质量分数为1.59%的TWIP钢中,AlN的平衡析出温度比其液相线温度高出42℃,在液相中形成的AlN可以作为异质核心,MnS(Se)夹杂在其表面包裹形成MnS(Se)-AlN复合夹杂物.另外,在Fe-18.21% Mn-0.64% C-1.59% Al体系的TWIP钢中,AlN在液相中析出所需的最低氮的质量分数仅为0.0043%.因此,在TWIP钢的冶炼过程中,应尽可能的降低钢中的氮含量,避免生成过量的AlN夹杂

利用真空感应炉冶炼了不同硫含量的中碳非调质钢，研究了S含量对非调质钢中硫化物形态分布及显微组织的影响．结果表明：在0．025％~0．065％范围内，随S质量分数的增加，非调质钢中硫化物的数量增多，偏聚分布现象加重；晶内铁素体比例随之升高，组织得到细化．通过热力学计算及相图信息研究了硫化物的类型转变．S含量增加时第Ⅲ类MnS在凝固末期以离异共晶形式较早析出，剩余液相中的S在凝固结束时以共晶形式析出为第Ⅱ类MnS．单独MnS以及MnS-V（C，N）复合硫化物均可作为晶内铁素体的有效形核核心，促进铁素体的生成．

受弯构件是指截面上通常有弯矩和剪力共同作用而轴力可以忽略不计的构件。 梁和板是典型的受弯构件。它们是土木工程中数量最多、使用面最广的一类构件。 梁和板的区别在于:梁的截面高度一般大于其宽度,而板的截面高度则远小于其宽 度

本教材较原教材有较大变化,删除了矿山,隧道等冷门知识,增加了新知识。 大纲的要求提高了,增加了“熟悉”及‘掌握’内容。 内容提要 本节主要讲工业与民用建筑工程的分类、组成及构造重点难点 各类工程的特点、构造、适用、常用的尺寸力学特点都很重要。往年的考试出了许多题,新教材大幅增加了本部分内容,内容要求也由熟悉提高为掌握,大家要注意

滚动轴承局部故障振动信号中的周期性冲击是识别故障的关键特征.形态分量分析在由多种形态原子组成的过完备字典基础上提取信号中的不同形态成分,基于这种思想提出了一种基于新型过完备复合字典的形态分量分析方法.依据滚动轴承故障振动信号中分量间的形态差异性,改进字典后该方法可以更具针对性地提取出包含故障特征的冲击分量,配合包络谱分析准确提取故障特征频率,诊断滚动轴承局部故障.对比基于快速谱峭度法的轴承故障诊断方法,该方法可以避免人为选择共振带产生的不准确性和非最优问题,提高了故障诊断效果.通过轴承仿真信号和故障实验信号分析验证了该方法的有效性

在真空感应炉中用H2与GH132合金液平衡的方法,得到了具有不同H含量的锭子,研究了铸锭H含量对GH132合金中温塑性的影响。结果表明,铸锭H含量不同(分别从2.0毫升/100克到19.6毫升/100克),但试棒H含量被降到同一水平(0.5毫升/100克左右)时,合金塑性相同,均不产生中温低塑性区。研完了微量pb对GH132合金中温塑性的影响,发现0.0002%的pb便急剧恶化GH132合金的中温塑性,导致中温低塑性区的产生。pb的有害作用可解释为降低晶界强度及等强温度

为实现矿山突水孕育过程中岩石破裂事件的有效分析,利用河北矾山磷矿所监测的异常微震事件,引入基于数字地震学的矩张量反演方法.矿井尺度的震动位移场可表示为矩张量与格林函数的时间褶积.通过提取微震事件位移场资料,并计算格林函数(震源至传感器之间传播介质的脉冲响应),线性反演了微震事件的矩张量,并利用微震事件的破裂方位判别了其破裂类型.随后建立微震监测三维效果图,拟合出岩石破裂面发展趋势,并初步确定了突水危险区域范围.研究表明,矩张量反演方法能够计算出微震事件震源机制解,可有效反映矿山突水孕育过程中岩石破裂的形成过程及发展趋势

若在i相混合物（重$\\sum {{\\rm{g}}_1}$克）中加入标准物质S的粉末（重gs克）时,可列出以下联立方程\\[\\left\\{ \\begin{array}{l}\\frac{{{{\\rm{V}}_{\\rm{1}}}}}{{{{\\rm{V}}_{\\rm{s}}}}}{\\rm{ = }}\\frac{{{{\\rm{I}}_{\\rm{1}}}}}{{{{\\rm{I}}_{\\rm{s}}}}}{\\rm{ \\bullet }}\\frac{{{{\\rm{K}}_{\\rm{s}}}}}{{{{\\rm{K}}_{\\rm{1}}}}}\\\\{{\\rm{V}}_{\\rm{1}}}{\\rm{ + V = 1}}\\end{array} \\right.\\]式中I为衍射X线的积分强度,K为有关强度因子的乘积。解方程可求出暂设体积分量V。因在以上方程中假设样品仅由i相及标准物质S所组成,所以对于暂设重量分量G也可写出:G1+Cs=1。由V可求出G,又因;\\[{{\\rm{G}}_{\\rm{s}}}{\\rm{ = }}\\frac{{{{\\rm{g}}_{\\rm{s}}}}}{{{{\\rm{g}}_{\\rm{s}}}{\\rm{ + }}{{\\rm{g}}_{\\rm{1}}}}} \\times 100\\% \\]即可求出i物相在混合物样品中的重量g1

为了提升航班运行风险预测精度，基于某航空公司2016—2018年航班运行风险数据，在验证15个风险时间序列的混沌特性后，构建基于多变量混沌时间序列的风险预测模型。首先，对15个风险时间序列进行多变量相空间重构，采用主成分分析法（PCA）对相空间进行降维处理；然后，基于迭代预测的方式，分别采用极限学习机、RBF神经网络、回声状态网络和Elman神经网络建立风险短期预测模型；最后，以降维后的相空间作为输入，计算并比较分析未来1～7 d的风险预测结果。结果表明：多变量相空间重构后总维数为62维，经PCA降维处理，降至31维；在不同的预测模型中，降维后RBF模型预测效果最佳；其中，预测第1天结果相对误差<25%出现频数为82.62%，至第5天仍达75%以上；该模型第1天预测结果的修正平均绝对百分比误差（MAPE）值为11.32%，且前5 d均低于20%，满足航空公司使用要求。1～5 d预测结果对航班风险管控具有实践操作价值，证明基于多变量混沌时间序列的风险预测方案可行、有效

基于钻进过程监测系统在充填土-风化花岗岩地层中对液压旋转钻进的监测数据,对金刚石钻进系统的能量进行了分析.结果表明,钻进系统的能量分布与在普通风化花岗岩地层中的结果一致,黏滞能、动能以及钻进总能量与岩石的风化程度呈负相关,轴力功与岩石的风化程度呈正相关,说明金刚石钻进能量与岩石风化程度具有很好的响应关系.动能、轴力功及黏滞能受钻进方式影响,用于地层识别将受严格的可比条件限制.金刚石钻进比功随岩石风化程度的增强而减少,在不同风化程度的岩层中具有很好的分区性.而且,在充填土及全风化、强风化花岗岩地层中,金刚石旋转钻进比功值明显低于冲击凿碎比功,在微风化的坚硬岩中,旋转钻进比功则明显高于冲击凿碎比功