WC-Fe/Co/Ni硬质合金完全可用传统的硬质合金生产方法进行生产。本文通过实验着重说明选择Fe/Co/Ni合金作为硬质合金粘结相是完全可能的,效果是明显的,并且可以使合金的成本大大降低。同时,本文还论述了粘结相成分、粘结相含量及粘结相结构对合金性能的影响

为实现汽车轻量化，同时保证其具有较好的碰撞安全性，高强度-质量比金属板材在汽车制造领域得到了广泛的应用.然而，在传统冲压成形过程中，上述板材（如先进高强钢、铝合金和镁合金等）会出现无明显缩颈的韧性断裂行为.特别是发生在纯剪切加载路径附近的剪切型韧性断裂行为超出了传统缩颈型成形极限图的预测范围.此外，在近些年来快速发展的单点渐进成形中，缩颈失稳被抑制，取而代之的则是无明显缩颈的韧性断裂.以上问题对基于缩颈失稳的传统成形极限分析方法提出了新的挑战，同时也限制了高强度-质量比金属板材的应用及其新型成形工艺的研发.为此，世界各国学者开始普遍关注金属材料韧性断裂预测模型的开发及其应用研究.本文首先从孔洞的演化行为方面出发，对金属韧性断裂的微观机理研究进行了介绍.随后重点评述了韧性断裂预测模型的研究进展和应用现状.最后，对韧性断裂研究的发展趋势进行了展望.本文可以为金属韧性断裂模型的选择、应用及其开发提供有益参考

为了探讨Cr3C2强化相提高Cr3C2/Ni3Al复合材料耐磨性的机制, 本文采用热等静压技术制备了Ni3Al合金和Cr3C2/Ni3Al复合材料, 借助纳米压痕仪对Ni3Al合金和Cr3C2/Ni3Al复合材料中各组成相的力学性能进行了表征, 利用销-盘式摩擦磨损试验机研究了热等静压Ni3Al合金和Cr3C2/Ni3Al复合材料的耐磨性能, 并结合扫描电子显微镜和纳米压痕仪分析了材料磨损表面形貌和磨损次表面层硬度变化.结果表明, Cr3C2的添加提高了复合材料基体的硬度, Cr3C2/Ni3Al复合材料中各组成相的纳米硬度和弹性模量由基体相、扩散相到硬芯相是逐渐增大的, 呈现出梯度变化, 有利于提高Cr3C2/Ni3Al复合材料的耐磨性.在本研究实验条件下, Ni3Al合金和Cr3C2/Ni3Al复合材料表面的磨损形式主要为磨粒磨损, Cr3C2/Ni3Al复合材料表现出更加优异的耐磨性能.Cr3C2/Ni3Al复合材料耐磨性能的提高主要跟碳化物强化相阻断磨粒切削、减弱摩擦副间相互作用、减小加工硬化层厚度、磨粒尺寸等因素有关

基于高性能的YOLOv3目标检测算法，提出一种分阶段高效火车号识别算法。整个识别过程分为两个阶段：第一阶段在低分辨率全局图像中检测出火车号区域位置；第二阶段在局部高分辨率图像中检测出组成火车号的字符，根据字符的空间位置关系搜索得到12位火车号，并利用每个字符的识别置信度及火车号编码规则进行校验得到最终火车号。另外，本文提出一种结合批一化因子和滤波器相关度的剪枝算法，通过对两个阶段检测模型的剪枝，在保证识别准确率不降（实验中略有提升）的条件下降低了存储空间占用率和计算复杂度。在现场采集的1072幅火车号图像上的实验结果表明，本文提出的火车号识别算法达到了96.92%的整车号识别正确率，平均识别时间仅为191 ms

随着我国隧道工程建设的快速发展,由隧道病害引发的隧道质量和安全问题越发常见.通过地质雷达探测隧道病害对于减少隧道质量和安全问题具有十分重要的意义,为了提高病害探测的效率及可靠性,基于雷达反射波信号多维度分析,提出一种隧道病害智能辨识的新方法.根据反射波信号时域、频域及时频域分析结果提取病害信号辨识的6个典型特征,利用支持向量机算法对典型特征的训练构建病害信号的二分类模型,实现了病害水平分布范围的自动辨识;再依据病害信号的第一本征模态函数分量振幅包络计算病害深度分布范围,最终实现隧道病害的智能辨识.结合某隧道回填层雷达实测数据对智能辨识算法的性能进行评价,与人工辨识结果的对比表明,该智能算法对于病害的辨识能力较强,病害的识别率高达100%,但辨识结果中同时存在少量误判,准确率达78.6%,满足工程应用的需求.该算法可用于隧道工程各类地质雷达探测数据中病害的智能辨识,而对于其他领域的地质雷达探测数据,本文研究成果亦可为不同类型探测目标智能辨识算法的设计提供可行思路

本章作为流转税中最重要的税种，是本教材中内容最丰富、篇幅最长、重点难点最多的一 章，是考生必须掌握的一个税种。每年考试各种题型均会出现，特别是计算、综合题型，既可 单独出题，也可与其他税种结合出题，一般5-7题，分数在15-20分

一、本章的教学目的与要求： 通过本章的学习，你可以了解： 宏观经济学的概念及其研究对象； 古典宏观经济学的基本框架； 现代宏观经济学的形成与发展； 宏观经济目标及其工具

提出了一种面向网络长文本的话题检测方法.针对文本表示的高维稀疏性和忽略潜在语义的问题，提出了Word2vec&LDA（latent dirichlet allocation）的文本表示方法.将LDA提取的文本特征词隐含主题和Word2vec映射的特征词向量进行加权融合既能够进行降维的作用又可以较为完整的表示出文本信息.针对传统话题发现方法对长文本输入顺序敏感问题，提出了基于文本聚类的Single-Pass&HAC（hierarchical agglomerative clustering）的话题发现方法，在引入时间窗口和凝聚式层次聚类的基础上对于文本的输入顺序具有了更强的鲁棒性，同时提高了聚类的精度和效率.为了评估所提出方法的有效性，本文从某大学社交平台收集了来自真实世界的多源数据集，并基于此进行了大量的实验.实验结果证明，本文提出的方法相对于现有的方法，如VSM（state vector space model）、Single-Pass等拥有更好的效果，话题检测的精度提高了10%~20%

一、本章教学目的与要求： 通过本章的学习，你可以了解： 两部门模型的基本假设； 凯恩斯主义的消费函数及其边际消费倾向的概念；

我国铂族金属（Platinum group metals, PGMs）储量少，消费量大，对外依存度高，PGMs二次资源的回收利用是缓解我国PGMs短缺最重要的途径。废催化剂是PGMs最主要的来源，其回收成为研究的热点。本文详细介绍了PGMs消费结构与回收现状，全球PGMs回收量约占原矿产量的20%～30%，且将保持持续增长的趋势。样品的精准分析对PGMs回收有至关重要的作用，同时还原、焙烧、机械球磨等预处理能提高PGMs回收率。相对于传统氰化法和王水溶解，近年来开发出氯化浸出法、超临界萃取法、载体溶解法等较环保的浸出工艺。尽管部分湿法浸出工艺已经产业化应用，但存在废水量大、产生有毒气体及回收率低（特别是Rh）的问题。火法富集是以铅、铜、铁、镍锍为捕集剂，与PGMs形成合金富集，载体熔化造渣。本文对上述富集方法进行了综述并总结了优缺点，基于现有技术存在的污染严重、PGMs回收率不高等问题，展望了PGMs绿色高效回收技术，如活化预处理、协同提取有价金属和载体利用、贱金属协同冶炼和铁捕集–电解等，为从事该领域的科研工作者提供了良好的参考