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设计了不同相构成的超高强DH钢,抗拉强度均大于1300 MPa,组织由铁素体、马氏体、残留奥氏体和极少量碳化物构成。对比了不同相构成对超高强DH钢力学性能和应变硬化行为等的影响,并深入研究了残留奥氏体在超高强度DH钢中的作用机制。结果表明:随着马氏体和残留奥氏体体积分数的增大,铁素体体积分数的减小,实验钢屈服和抗拉强度同时升高,而延伸率呈先增大后减小趋势。软韧相铁素体体积分数的减小和硬相马氏体体积分数的增大导致屈服强度和抗拉强度增加。相对于回火马氏体,淬火马氏体对强度的提升更显著,在拉伸过程中转变的残留奥氏体的量是引起延伸率变化的主要原因,组织中显著的带状组织会造成颈缩后延伸率的明显降低。通过对应变硬化行为的分析表明,随着真应变的增大,应变硬化率呈减小的趋势,在真应变大于2%后的大范围内,对于应变硬化率,DH1>DH2>DH3,主要与铁素体体积分数有关;在真应变大于5.73%后,DH2钢的应变硬化率高于DH1钢和DH3钢,主要与DH2钢中更显著的TRIP效应有关。除了残留奥氏体体积分数,残留奥氏体中的碳含量对TRIP效应同样有显著的影响。较高比例的硬相马氏体组织结合适当比例的软韧相铁素体和残留奥氏体有助于DH2钢获得最良好的强塑积13.17 GPa·%,其中屈服强度达880 MPa,抗拉强度达1497 MPa,均匀延伸率为6.71%,总伸长率为8.8%,颈缩后延伸率为2.09%,屈强比0.59
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改革开放以来,在我国非正规就业的广泛存在已是不争的事实,但其规模有多大?有关量化信息却极度缺乏,这已经对相应管理制度的建立构成了很大障碍。为此,本文首先探讨了非正规就业估算的困难以及方法;然后本文选择上海为研究平台,通过深度开发现有统计数据,主要采用间接测算,给出了2000—2007年该市非正规就业规模的两个有价值的估计量;最后本文就如何取捷径、从估算走向官方统计提出了具体建议
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1.掌握血细胞的分类、计数、形态结构与功能 2.掌握软骨组织、骨组织的结构 3.掌握密质骨的构成 4.掌握骨单位的结构和功能意义 5.掌握骨组织的发生
文档格式:PDF 文档大小:3.25MB 文档页数:61
听觉是一种经过大脑皮层分析的感觉,其由传音结构和感音器官构成,上述两个系统中任何部位因损伤或疾病导致结构或功能障碍,均可以引起听力下降。听力测试是通过声音刺激听觉器官得出的数据来显示听觉系统病变的技术。其目的是通过测试了解听觉功能状态,鉴别听力障碍的类型和程度。听力测试分为主观和客观两种方法
文档格式:PDF 文档大小:577.26KB 文档页数:7
本文讨论了用于功率电子电路的晶闸管模型的建立方法。给出了一个适用于计算机辅助设计的非线性集中参数的晶闸管等效电路模型。模型的建立是基于对器件内部载流子运动的物理过程进行模拟,分析了器件的少数载流子注入;空间电荷区内部载流子的产生与复合;雪崩倍增效应;基区宽度调制效应及电荷存贮效应。将反映这些物理过程的数学公式用非线性电路元件表示,组成了由非线性电阻、电容及受控电流源所构成的晶闸管模型。利用这个模型可以分析晶闸管开关过程的动态非线性特性
文档格式:PDF 文档大小:866.46KB 文档页数:9
本文对顶吹气体射流冲击下熔池内的液体流扬,将物理模型的试验测定,与数学模型方程的数值求解相配合进行了研究。用激光测速仪测定了模型熔池液流的速度分布。以湍流的运动学和动力学方程、Prandtl-Kolmogorov湍流单方程模型,以及物理模型试验测定提出的边界条件,构成了所研究问题的数学模型。应用Spalding等计算湍流回流的方法,对数学模型数值求解,得到了熔池内液流流函数、速度、涡量、湍动能,湍流旋涡粘性系数等的分布,计算结果与实验测定相当吻合,并可见本文的工作比之前人的有了进一步的改善
文档格式:DOC 文档大小:3.86MB 文档页数:39
第一章 概述 1.数据通信的定义是什么? 2.常用的二进制代码有哪些? 3.画出数据通信系统的基本构成框图,并说明其三大组成部分。 4.什么是数据电路?它的功能是什么?数据电路与数据链路的关系是什么?
文档格式:PDF 文档大小:500.09KB 文档页数:6
高炉是一个包括复杂物理化学变化和传输过程的高温反应器。由局部反应和区域热平衡、物料平衡建立的机理模型难以适应炉况的迅速变化。用模糊数学理论进行不确定知识的处理,构成了知识库和推理机,从而建立了人工智能高炉异常炉况诊断专家系统,避免了人工可能漏看忽略的仪表微小变化所造成炉况判断的偏差,因而有较高的命中率
文档格式:PDF 文档大小:327.49KB 文档页数:4
建立了同心圆柱套筒表面间相互接触的粗糙单元体的三维稳态导热数学模型,给出了数学解析方法和接触热阻的解析表达式,结果表明,单元体的稳态热传导可表达为一个由接触缝隙间流体的热阻、粗糙热阻和收缩热阻构成的模拟电网络
文档格式:PDF 文档大小:451.54KB 文档页数:5
介绍了一种多输入、多输出系统的故障诊断参数选择方法,该方法以可观参数集的信息熵为标准,进行启发性诊断参数集的划分,先以系统状态决定的启发性诊断多数子集作为驱动数据,实施正向推理,缩小目标集合;再以故障目标集合为对象,进行反向推理以确定最终故障集合;最后将故障集合的元素所对应的可测诊断参数作为系统的诊断参数进行测量。该方法构成了诊断型专家系统的一子部分
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