第一部分 钢的热处理及组织观察 一、热处理 1、实验目的 2、实验原理 3、实验方法指导 二、组织观察 1、金相试样的制备 2、金相组织观察分析 3、实验内容 第二部分 钢热处理后的力学性能测试 一、硬度试验 1、布氏硬度试验 2、洛氏硬度试验 二、拉伸试验 1、试验目的 2、试验设备 3、试样 4、试验原理 5、试验步骤 6、试验结果处理 三、冲击试验 2、试验原理 3、试验方法与步骤 4、试验数据整理 第三部分 实验报告 一、 预习报告 二、实验报告 1 实验目的 2 实验仪器、实验材料 3 实验内容 4 实验结果 5 结果分析 6 思考题

1. 中断信号的作用和处理的一般原则 .2 I/O设备如何引起CPU中断 .3 x86 CPU如何在硬件级处理中断信号 中断和异常的硬件处理：进入中断/异常 中断和异常的硬件处理：从中断/异常返回 4. Linux内核中软件级中断处理及其数据结构 初始化中断描述符表 低级异常处理 低级中断处理 Linux体系无关部分的中断管理数据结构 do_IRQ的中断处理过程 5. Linux的软中断、tasklet以及下半部分 Linux的软中断softirq Tasklet 工作队列和工作线程

保密与安全 安全保密与密码学的联系与区别 编码系统与密码系统的关系与区别 密码体系与密码系统 加密与解密之联系 常用及特殊密码体系 硬件加密与软件加密 保密技术的应用 第一节 系统防泄露与加解密 第二节 密码学的基本概念 第三节 密码系统 第四节 密钥管理 第五节 软件与硬件加密技术 第五节 软件与硬件加密技术

8.1 硬件设计概述 8.2 DSP系统的基本设计 8.3 DSP的电平转换电路设计 8.4 DSP存储器和I/O的扩展 8.5 DSP与A/D和D/A转换器的接口 8.6 DSP系统的硬件设计实例

低温球磨分散结合真空热压烧结工艺制备了石墨烯增强的Al-15Si-4Cu-Mg基复合材料.采用扫描电镜、X射线衍射、能谱分析和透射电镜表征了复合材料微观结构，通过抗拉强度和硬度测试，研究了石墨烯添加量对石墨烯/Al-15Si-4Cu-Mg复合材料微观组织和力学性能的影响.结果表明：当石墨烯质量分数分别为0.4%和0.8%，石墨烯沿基体晶界均匀分布，钉扎晶界，石墨烯与Al-15Si-4Cu-Mg基体界面结合良好，初晶β-Si、Mg2Si和Al2Cu相弥散分布于基体中.当石墨烯质量分数上升至1%，石墨烯分散困难，过量石墨烯富集于晶粒边界处，诱发脆性鱼骨状Al4Cu2Mg8Si7相沿晶界析出.当石墨烯质量分数为0.8%时，石墨烯/Al-15Si-4Cu-Mg复合材料的拉伸强度和硬度分别达到321 MPa和HV 98，相比纯Al-15Si-4Cu-Mg复合材料分别提高了19.3%和46.2%；当石墨烯质量分数为0.4%时，复合材料的屈服强度高达221 MPa，硬度和塑性亦获得明显改善

1、了解布氏、洛氏硬度测定的基本原理。 2、了解金属冲击吸收能量的测定方法。 3、初步掌握洛氏硬度测定的操作方法

分析了高碳硬线钢82B在冶炼过程中复合夹杂物-钢液-渣及耐火材料局部动态平衡反应过程及Mn、Si和Al脱氧条件下夹杂物成分变化规律.利用热力学计算软件FactSage进一步计算分析了硬线钢获得良好变形能力的Al2O3-SiO2-MgO-CaO-MnO五元系夹杂物所需要的条件:钢液中[Al]的质量分数控制在(25～100)×10-6时,相应地钢液中溶解[O]的质量分数可以控制在(5～20)×10-6.在低熔点区域内,[Si]的质量分数可以控制在0.1%～1.5%;[Mn]的质量分数控制在0.2%～1%

为研究微晶刚玉砂轮成型磨削20CrMnTi齿轮的表面完整性,开展了20CrMnTi齿轮成型磨削试验,分析了砂轮线速度、轴向进给速度及径向进给量对齿面粗糙度、表层/次表层显微硬度、微观组织和残余应力的影响规律,探讨了由磨削引起的磨削烧伤、微观裂纹等损伤缺陷的形成机理,结果表明:径向进给量对表面粗糙度的影响最显著,砂轮线速度次之,轴向进给速度最不显著;磨削温度过高会导致磨削烧伤,淬火烧伤使得表面硬度提高5%~20%,回火烧伤则导致表面硬度不同程度地下降;表层组织从外至内分别为白层、暗层和基体组织,白层主要由致密的马氏体+碳化物+残余奥氏体组成;砂轮线速度和径向进给量的增大使得由磨削引起的残余拉应力增大,表面残余压应力下降并逐渐向拉应力转变,当表面最终残余拉应力大于材料的断裂强度时,表面产生微观裂纹

2.1 TMS320C54x的特点和硬件组成框图 2.2 TMS320C54x的总线结构 2.3 TMS320C54x的存储器分配 2.4 中央处理单元（CPU） 2.5 TMS320C54x片内外设简介 2.6 硬件复位操作 2.7 TMS320VC5402引脚及说明

提出了一种可以灵活适应不同的工程应用中神经网络在规模、拓扑结构、传递函数和学习算法上的变化,并能及时根据市场需求快速建立原型的神经网络硬件可重构实现方法.对神经网络的可重构特征进行了分析,提出了三种主要的可重构单元;研究了可重构的脉动体系结构及BP网络到该结构映射算法;探讨了具体实现的相关问题.结果表明,这种方法不仅灵活性强,其实现的硬件也有较高的性价比,使用一片FPGA中的22个乘法器工作于100MHz时,学习速度可达432MCUPS