利用Gleeble-3800热模拟实验机研究了工业纯钛TA2的热变形行为.变形温度为750~1000℃，步长50℃，应变速率分别为0.01、0.1、1和10 s-1.实验结果表明，TA2在热压缩变形过程中发生了加工硬化以及动态回复、动态再结晶.随着变形温度的降低和应变速率的增加，流变应力逐渐增加.为了准确预测TA2的高温流变行为，基于实验数据和双曲正弦Arrhenius模型构建了考虑应变影响的本构方程，本构方程中材料常数α、n、Q、lnA与应变之间存在6阶多项式关系.本文所提出考虑应变影响的本构方程可以用于研究工业纯钛TA2的高温流变行为

第十七章 多元函数微分学 §1 偏导数与可微性 §2 复合函数微分法 §3 方向导数与梯度 §4 泰勒公式与极值 第十八章 隐函数定理及应用 §1 隐函数定理 §2 隐函数组定理 §3 几何应用 第十九章 含参量积分 §1 含参量正常积分 §2 含参量反常积分 §3 欧拉积分 第二十章 曲线积分 §1 第一型曲线积分：线密度 §2 第二型曲线积分：变力做工 第二十一章 重积分 §1 二重积分概念与性质 §2 二重积分计算 §3 变量变换 §4 格林公式 §5 三重积分 §6 应用 第二十二章 曲面积分 §1 第一型曲面积分：曲面块质量 §2 第二型曲面积分：流量计算

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采用扫描电镜、室温和高温压缩实验等方法研究了Ni/Ti值对Ni42+xTi50-xAl4Hf4(x=0~7)合金的微观组织和力学性能的影响.Ni42+xTi50-xAl4Hf4合金由NiTi基体和Ti2Ni相组成,随着Ni/Ti原子数比值的增加,Ti2Ni相的尺寸和数量急剧减少,析出强化效果减弱.室温时,随着Ni/Ti值的增加,NiTiAlHf合金的压缩屈服强度和显微硬度逐渐降低,塑性提高.高温下,当Ni/Ti<1时,Ti2Ni相的析出强化起主要作用,合金的屈服强度随Ni/Ti值增加而降低;当Ni/Ti>1时,Hf固溶强化作用的影响提高,并且Ti2Ni相趋于均匀弥散分布,使合金的屈服强度随Ni/Ti值增加而升高.在化学计量比(Ni/Ti=1)两侧,合金的屈服强度变化不对称

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基于采用较高液固比(20:1)的实验条件,避免了因硅酸钠与铝酸钠反应形成水合铝硅酸钠(钠硅渣),可将氧化铝熟料溶出二次反应动力学过程分为SiO2进入铝酸钠溶液和Al2O3损失两个动力学过程,详细研究了SiO2进入铝酸钠溶液过程的动力学行为.通过选择合适的动力学模型对实验数据进行处理,获得了该过程的动力学方程.方程表明,该过程的表观活化能较小,仅为24.86kJ·mol-1,说明其过程发生需要突破的活化能能垒较小,相应反应较易发生,其动力学机理与表面化学反应有关,也与扩散有关.铝酸钠溶液中Al2O3质量浓度对过程的影响远远大于铝酸钠溶液中Na2CO3质量浓度和NaOH质量浓度的影响,因此认为熟料溶出过程中,导致SiO2进入铝酸钠溶液的原因主要是熟料中的硅酸钙与NaAl(OH)4相互作用

通过热力学分析和计算，得出紧凑式带钢生产技术（CSP）流程低碳低硅铝镇静钢优化精炼渣成分（质量分数）为：CaO 50%~55%，Al2O3 30%~36%，SiO2 1%~6%.在[Al%]=0.03时与之平衡的钢液成分为：[Si]0.2%~0.4%，氧活度（a[O]）小于4.5×10-6，[Ca]2×10-5~4×10-5.优化的精炼渣有很好的脱氧、脱硫和控硅能力，同时其有较低的熔点，优良的流动性和吸收夹杂物能力.实验室渣-钢平衡实验和工业试验均证明，优化的精炼渣系能够很好地控制钢液成分和夹杂物，有效提高钢水的洁净度.使用优化渣系后冷轧板由于表面质量问题而降级使用的比率由原来的1.23%降低为0.8%，而且吨钢钢包（LF）精炼成本降低了4.30元，接近10%

采用有限元数值模拟手段针对多点成形过程中产生的回弹现象进行了探讨．主要对比了多点模具成形和多点压机成形两种不同工艺,分析了不同的工艺条件对回弹的影响．采用先显式方法计算成形,后隐式方法计算回弹,对1mm与2mm厚度的球形曲面件进行了数值模拟．结果表明：在冲头为10×10的多点模具成形方式下,采用无压边成形,成形1mm厚度的板料时,曲率半径为400mm的成形件回弹量沿纵向最大为1．22mm；但在相同条件下,用多点压机成形工艺的成形件,回弹量仅为0．24mm,即一次成形时,多点压机成形的板料比多点模具成形的板料回弹量仅为1/5；多点压机成形厚度为2mm的板料回弹约为0．多点压机成形方式比多点模具成形方式成形效果好,回弹量明显减小．

为解决进行PM2.5质量浓度预测中多因素回归模型的不稳定、神经网络模型的过拟合及局部最小等问题，提出应用支持向量机和模糊粒化时间序列相结合的方法，对PM2.5质量浓度未来变化趋势和范围进行预测.根据PM2.5不同季节的日变化周期模式，确定以24 h为周期的粒化窗宽，利用三角型隶属函数对数据样本进行特征提取作为支持向量机的输入，并在k重交叉验证法下采用网格划分寻找出模型的最佳参数.以2013年3月—2014年2月北京市海淀区万柳监测点四个季节PM2.5的1 h质量浓度监测值为样本数据，应用该方法建立PM2.5质量浓度的时间序列预测模型，并在MATLAB平台下应用LIBSVM工具实现计算过程.结果表明，基于模糊粒化时间序列的预测模型，能较好解决PM2.5机理性建模方式下由于影响因素考虑不全而造成的预测结果不稳定，对模糊粒子拟合效果较好