通过模拟高炉实际条件，研究了温度、富碱条件等对五种捣固焦气化反应的影响，并结合光学组织和微观气孔结构分析了捣固焦在高温下的碳溶反应规律。实验结果表明，反应温度升高和富碱均能较大地提高捣固焦气化反应失碳率。不富碱时，捣固焦气化反应失碳率随温度升高先缓慢增长而后急剧升高，在1000℃以下时反应较少；富碱后，四种捣固焦失碳率随温度升高先急剧升高而后趋于平稳，在1100℃时已达到最大值。捣固焦内部闭气孔比例较大，大气孔较少，微小气孔较多，局部存在盲肠状气孔，反应后大气孔和贯穿孔数量增加。除反应性最低的捣固焦A外，其他四种捣固焦以基础各向异性和粗粒镶嵌结构为主，在1000℃和1100℃时抗碱金属侵蚀能力较差

实验一 显微镜的构造和使用 实验二 细菌的简单染色和革兰氏染色 实验三 霉菌的制片与观察 实验四 放线菌和酵母菌形态观察 实验五 微生物的显微直接计数法 实验六 微生物细胞大小测定 实验七 培养基的制备 实验八 微生物的分离、纯化和接种 实验九 细菌的培养特性观察及显微镜检查 实验十 稀释平板测数法 实验十一 物理因素对微生物的影响 实验十二 药敏试验 实验十三 细菌的生化试验 实验十四 酸乳的制作 实验十五 水中细菌总数和大肠菌群的检测 实验十六 病毒的鸡胚培养 实验十七 病毒的血凝试验

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

为了制备高坯体强度和烧结密度的凝胶注模成型不锈钢制件,研究了凝胶注模工艺参数包括预混液单体含量和单体/交联剂比例、浆料固相含量及引发剂加入量等对坯体抗弯强度及烧结体密度的影响规律.结果表明,对于316L不锈钢的凝胶注模成型,可同时获得较好的坯体强度和烧结密度的工艺条件为:预混液单体质量分数18%~22%,单体/交联剂比例90∶1~240∶1;浆料固相体积分数52%~55%;引发剂用量约为单体质量的0.8%~1.4%.最终获得坯体强度高于30.0MPa、烧结密度高于97%的复杂形状烧结不锈钢零件,其烧结体力学性能略低于粉末注射成型时的性能,但远高于美国MPIF标准

固定化学成分和其他工艺参数,研究了紧凑式带钢生产卷取温度变化(625和579℃对Ti微合金化高强钢组织和力学性能的影响。热轧带钢的力学性能测试表明,卷取温度降低后,屈服强度降低205 MPa,而-20℃冲击功由11.7J增加到47 J。采用光学金相、电子显微术等手段分析了钢中组织和析出物,625℃卷取带钢为铁素体组织,579℃卷取带钢组织更为细小,贝氏体特征明显;而卷取温度降低后纳米尺寸碳化物的数量显著减少,由此降低了沉淀强化效果,造成强度大幅下降,并与组织细化一起改善材料的韧性。卷取温度是Ti微合金化高强钢生产中重要的工艺参数,需要严格控制

利用喷射成形和热挤压的方法制备了含锰为2%(质量分数)的高强铝合金Al-8.8Zn-2.9Mg-1.6Cu合金,用X射线衍射(XRD)、光学显微镜(OM)和扫描电镜(SEM)和透射电镜(TEM)等方法研究了铝合金的微观组织,并进行了力学性能测试.研究结果表明:喷射成形制备的含锰铝合金经过热挤压和固溶处理后,基体组织为细小均匀的再结晶晶粒组织,平均尺寸约8μm.MnAl6颗粒在喷射沉积过程中沿晶界析出,经过热挤压后,尺寸大的颗粒破碎,大部分的颗粒则沿挤压方向产生一定的塑性变形.固溶处理对MnAl6颗粒尺寸的影响不明显,但棒状/片状颗粒的边角处发生球化,有利于降低诱发显微裂纹的应力或应变集中.时效后,铝合金达强度为775MPa,延伸率达4.3%,断口以细小的韧窝为主,尺寸小于500nm

为了更加快捷、高效地判定边坡稳定与否，基于机器学习，融合主成分分析法（PCA）、参数调整、影响因素权重分析等，建立了一种边坡安全稳定性评价体系。研究发现，运用PCA可以在保留80%数据原信息的前提下将输入变量维度从六维降至三维，但此时模型效果有所下降；随机森林及梯度提升(XGBoost) 两种学习算法均可搭建有效的边坡安全稳定性评估模型，通过对其预测效果的对比分析，确定XGBoost为最佳评价模型。与此同时，采取卡方检验、F检验以及互信息法3种相关性检验手段，并通过计算评价因子的重要程度且加以可视化展示，明确了容重、坡高、内摩擦角以及内聚力4个内在因素的重要性，最终将评估结果与实际结合提出了边坡安全防护措施

在650、680和710 ℃不同温度条件下对碳质量分数为0.66%的淬火高碳钢进行了石墨化处理，并利用场发射扫描电子显微镜、电子探针、X-射线衍射仪和透射电子显微镜对其石墨化过程的组织进行金相分析，以及利用组织转变动力学理论，绘制了其石墨化过程的动力学曲线，并建立了相应的动力学方程。研究结果显示：在石墨化过程中，淬火马氏体首先向析出碳化物的稳定状态转变，且在碳化物为渗碳体Fe3C时，石墨粒子析出速度开始明显增加；基体组织中针叶状α-Fe发生再结晶，由等轴状铁素体逐步代替针叶状的α-Fe；铁素体中的碳含量随着石墨化时间的延长而逐步降低，即由过饱和状态转变为稳定态，碳含量在石墨粒子中突变增为峰值，而铁含量则突变降为谷值，由此表明，渗碳体分解的碳向石墨核心扩散，铁自石墨核心处扩散出来，而形成石墨粒子；石墨粒子面积分数随时间变化的曲线呈S形状，即该动力学过程符合动力学模型JMAK（Johnson-Mehl-Avrami-Kolmogorov）方程，且该方程中的n值为1.5～1.7

笔者从事工厂和民用建筑给排水工程设计十多年,完成的设计项目达一百多 项,项目客户包括欧美、日本、韩国、台资、国内等企业及研究所,绝大部分为工 厂项目,少数有高层民用建筑。不同国籍客户会有不同的设计要求、不同的喜爱偏 好、不同的工程习惯,不同行业客户又有不同的行业特点与要求,民用建筑又有不 同于工厂建筑的要求与特点,每参与一个项目就是一次学习与增长见识的机会,每 完成一个项目都会有不同的体会和提高以下是笔者对十多年给排水设计工作的体 会与总结,希望能与业中同仁一起交流探讨共同提高,其中有的观点不一定成 熟,甚至可能是不正确的,欢迎多予批评指正

宫颈癌是严重危害妇女健康的恶性肿瘤，威胁着女性的生命，而通过基于图像处理的细胞学筛查是癌前筛查的最为广泛的检测方法。近年来，随着以深度学习为代表的机器学习理论的发展，卷积神经网络以其强有效的特征提取能力取得了图像识别领域的革命性突破，被广泛应用于宫颈异常细胞检测等医疗影像分析领域。但由于病理细胞图像具有分辨率高和尺寸大的特点，且其大多数局部区域内都不含有细胞簇，深度学习模型采用穷举候选框的方法进行异常细胞的定位和识别时，经过穷举候选框获得的子图大部分都不含有细胞簇。当子图数量逐渐增加时，大量不含细胞簇的图像作为目标检测网络输入会使图像分析过程存在冗余时长，严重减缓了超大尺寸病理图像分析时的检测速度。本文提出一种新的宫颈癌异常细胞检测策略，针对使用膜式法获得的病理细胞图像，通过基于深度学习的图像分类网络首先判断局部区域是否出现异常细胞，若出现则进一步使用单阶段的目标检测方法进行分析，从而快速对异常细胞进行精确定位和识别。实验表明，本文提出的方法可提高一倍的宫颈癌异常细胞检测速度