通过化学成分、光学显微镜、X射线衍射、扫描电镜能谱分析等测试手段，分析了镍沉降渣矿物成分和嵌布特点和沉降渣深度还原过程中物相的转变特征，结果表明，渣的物相由铁镁橄榄石和玻璃质组成.渣中主要有用成分铜镍铁硫化物嵌布粒度微细，分布无规律，回收困难.经深度还原，沉降渣逐渐转变为镁黄长石、含镍金属铁、辉石、钙霞石、钠闪石、石英等新的矿物成分，加热至1300℃，还原产物物相组成稳定，镁黄长石和含镍金属铁相对含量最高.还原时间也是影响还原效果重要因素，含镍金属铁相对含量随还原时间的增加而增长，120 min时相对含量最高.热力学分析表明，镍沉降渣深度还原过程中主要发生的反应为铁镁橄榄石与氧化钙作用生成镁黄长石和FeO，FeO被C和CO还原为金属铁.金属硫化物与CaO和C通过氧化还原作用，生成的金属铜和镍溶于金属铁中，产生的CaS与硅酸盐一起析出

复旦大学：《高等数学》课程往年试题（高等数学C）高等数学2012_2013第一学期A卷（高数C）

采用喷射成形工艺制备了含铌和不含铌M3：2型高速钢，然后进行锻造加工.利用扫描电子显微镜、X射线能谱仪、X射线衍射仪等研究了铌对喷射成形M3：2型高速钢组织和性能的影响.铌的加入细化了沉积态的组织，减小了M2C共晶碳化物尺寸，而对M2C的成分影响不明显.沉积态中MC碳化物的数量随铌含量提高而增多，且其成分变化显著.铌的加入可以提高喷射成形M3：2型高速钢的抗回火软化性和二次硬化能力.但是，当铌质量分数为1%时，组织中形成数量较多且难以破碎的以铌为主的块状MC碳化物，导致钢的弯曲强度和冲击韧性下降.铌质量分数为0.5%的喷射成形M3：2型高速钢可以获得最佳的硬度、弯曲强度和冲击韧性

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

本文对烧结矿粉化粉末中的矿物组成进行了试验研究,证明了迁安精矿粉烧结矿中γ-2CaO·SiO2的形成是引起烧结矿粉化的根本原因。通过降低精矿粉中SiO2含量、CaO配加量、配加白云石、配加少量含磷灰石铁矿粉和配加少量的含硼、钡、铬、钒及锰等矿物以及在低温氧化气氛中烧结试验研究,均可得出减少或防止烧结矿中γ-C2S形成的效果。配加少量含磷灰石矿粉,防止烧结矿粉化曾作为主要措施应用于生产。降低精矿粉中SiO2的含量,以控制γ-C2S的形成从而咸轻或防止烧结矿粉化的试验结果,近来在首钢烧结厂生产中已实现

在铁基粉末冶金中,采取铁磷合金化,是改善和提高铁基粉末冶金制品的强度和韧性的有效方法之一。研究铁磷合金的组织与性能,对于制定铁磷合金的最佳工艺、获得更高的综合性能以及铁磷合金的推广应用,都将具有重要的指导作用。本文列举了不同成份的Fe-P二元系及Fe-P-C三元系合金所具有的优越性能,并以金相方法配合显微硬度的测定,着重研究了不同烧结及冷却条件下的组织和性能变化,并对强化机理进行了探讨

采用光学显微镜、扫描电镜、透射电镜、物理化学相分析等方法并结合热力学计算,分析了CSP工艺生产的钛微合金化高强钢的析出物特征及析出规律.研究发现:屈服强度700 MPa级高强钢中存在大量球形的纳米级TiC和Ti(C,N)粒子及少量不规则形状、100 nm以上的Ti4C2S2粒子,TiN在连轧前完成析出,TiC主要在卷取和空冷时析出.不含钼钢和含钼钢(0.1% Mo)中MC相的质量分数为0.049%和0.043%,由于钼的加入,含钼钢中Ti的析出量较少,但析出粒子更为细小,并定量得到了不含钼钢和含钼钢的析出强化效果分别为126 MPa和128 MPa

旋转机械设备的维修策略对于维护机械设备运行状态,保障产品生产质量有着重要意义,并且直接影响企业经济效益.频繁维修虽可以保障设备状态,但随之会带来高昂的维修成本;检修周期过长虽然可以降低维修次数,减少维修成本,但是设备状态却难以保证.本文提出了一种基于峭度指标的故障预警方法以及基于模糊C均值方法的实时维修策略优化方法.通过监测峭度指标变化,可以成功捕捉机械设备的早期故障特征,再使用模糊C均值方法,评估设备状态,将其结果视为设备运行可靠性指标,根据企业效益最优化的维修建议准则,对设备的维修策略做出实时建议.对某钢厂的设备状态监测数据分析验证,结果表明,本文提出的基于实时维修策略优化方法的维修建议更加适用于现场设备的管理,节约了监测成本,使得企业效益更优

本文證明了在無限域Ω上,具條件（K）的核:K（s,t）在Ω×Ω上可測,且$\\begin{array}{l}(i)k(s,t) = O(\\frac{1}{{n - \\delta }}),r = {\\rm{||s - t}}|| \\to ,\\delta > 0\\\\s = ({s_1},{s_2}, \\ldots \\ldots {s_n}),t = ({t_1},{t_2}, \\ldots \\ldots {t_n})\\\\(ii)K(s,t) = O(\\frac{1}{{{p^n} + \\alpha }}),\\rho = \\sqrt {||s|{|^2} + ||t|{|^2}} \\to \\infty ,\\alpha > o,\\end{array}$所確定的積分算子是由L2(Ω)映入L2(Ω)的全連續算子。這裏Ω是n維歐氏空間Rn中的域，又證明在條件(K*)——條件(K)加設K（s,t）在s≠t處連續——的條件下，則是由有界連續函數空間C*（Ω）映入C*（Ω）的全連續算子。關於有限域的情形是有ΜИХЛИН氏(1)所推算的，現在對於遠處的性能加設了在(ii)的限製下，就可以推到無線域情形，它的推演依靠著核K2(s,t)=$\\int_\\Omega ^k {(s,u)} \\overline {k(t,u)} du$的性能而獲得的，主要結果是由定理1、2的證明騎著重要的作用

复旦大学：《高等数学》课程往年试题（高等数学C）高数C答案（2012-7）