陶瓷膜是过滤高温含尘烟气最有效的材料之一，其过滤性能和再生性能与尘粒在陶瓷膜孔道内的沉积和脱附机制相关。本文建立了不同孔隙率的陶瓷膜物理模型，然后结合连续性方程、动量方程和能量方程，设定边界条件以及沉积条件，模拟了陶瓷膜过滤和脉冲反吹时，高温烟气的流动以及尘粒的沉积与脱附过程。结果表明，过滤速度较低和陶瓷膜孔隙率较高时，尘粒易于沉积在陶瓷膜孔道内；脉冲反吹时，增加反吹压力，延长反吹时间，尘粒易于从陶瓷膜孔道脱附。采用厚度为20 mm，长度为1.5 m，孔隙率为40%的陶瓷膜管过滤温度为1000 ℃，流速为1 m·min?1，压力为0.1 MPa的含尘烟气时，反吹气压力应不低于0.3 MPa，反吹时间不短于0.02 s，尘粒脱附时间在13 s，脉冲反吹时间间隔应高于452 s

采用自制的板带高温摩擦试验机模拟实际固溶–冲压–淬火一体化热成形工艺下7075铝合金的高温摩擦过程，分别对上下摩擦头进行冷却和加热以模拟实际热冲压过程对模具和压边圈的冷却和加热，分析了下模加热温度、法向载荷和滑动速度对7075铝合金摩擦行为及磨损机理的影响。结果表明：铝合金摩擦系数随着下模加热温度的升高而增大，磨损机制由300 ℃时的黏着磨损转变为500 ℃时的黏着磨损、氧化磨损和磨粒磨损；施加法向载荷越大，摩擦系数越大，不同载荷下磨损机制均为黏着磨损及轻微的磨粒磨损，且随着载荷增大，黏着磨损程度有所加深；高滑动速度导致了磨损表面局部氧化物的生成，使摩擦系数随着滑动速度增大而减小，滑动速度为30 mm·s?1时，磨损机制主要是氧化磨损、磨粒磨损和黏着磨损

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深度神经网络技术用于机械设备故障诊断展现出了巨大潜力，但繁重复杂的计算量对计算机硬件提出了严苛的要求，严重限制了其在实际工程中的应用。基于此提出一种新型的轻量级神经网络ShuffleNet，用于高速列车轮对轴承故障诊断研究。该网络模型基于模块化设计思想，包含多个高效率的ShuffleNet单元，通过运用分组卷积与深度可分离卷积技术极大改善了传统卷积操作的运算效率；同时使用通道混洗方法克服了通道分组带来的约束，改进了网络的损失精度。实验分析表明，所提网络模型可有效用于复杂工况下高速列车轮对轴承故障诊断，相比传统卷积神经网络、残差网络和Xception等当前深度神经网络模型，在保证诊断精度的同时，运行效率得到大幅提升。这为深度神经网络技术应用于工程实际，克服计算机硬件条件限制提供了一条新的途径

氧化物弥散强化（Oxide dispersion strengthened，ODS）FeCrAl 合金由于加入一定量的 Al 元素，使合金表面可形成一层薄而致密的 Al2O3 保护膜，使得合金即便在 1400 ℃ 的水蒸汽下也不会因为腐蚀导致失效. 同时，大量超细氧化物粒子的弥散强化作用使其具备优异的高温强度. 这种兼具高温强度和耐腐蚀的特性使得 ODS−FeCrAl 合金成为非常有前景的事故容错燃料（Accident tolerant fuel , ATF）包壳候选材料，也是快堆等其他工作于高温强腐蚀环境的先进反应堆包壳的重要候选材料

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利用扫描电子显微镜(SEM)与电子背散射衍射技术(EBSD)研究了高Ti高成型性铁素体-珠光体型热轧酸洗带钢不同终轧温度下的组织与织构特征.研究结果表明, 终轧温度对显微组织的演变影响较小, 但却引起了大角晶界密度的升高.不同终轧温度时形成的组织均以铁素体为主, 少量的珠光体弥散分布在铁素体基体之间.终轧温度的提高引起了织构类型的显著改变, 随着终轧温度的升高, 织构强度整体增强, 并形成了明显的对冲压成型性有利的近γ织构.当终轧温度为850℃时, 近α织构与γ织构强度均较弱, 此时的织构类型主要为{001}[110]、{113}[47