实验研究了不同Ce元素含量对变形Mg-1.5Zn合金的织构及室温成形性能的影响.结果表明:在相同的热轧和退火工艺处理后,添加不同含量的Ce元素均可以有效弱化镁合金织构强度.Mg-1.5Zn合金中添加质量分数为0.2%的Ce元素后表现出了优异的室温成形性能,织构强度最大值仅为2.20,织构沿着横向分裂,并且基面法向即c轴沿着横向发生约为±35°偏转,室温下轧向方向延伸率达到23.2%,埃里克森杯突值为5.46,平面各项异性系数Δr=0.01;然而,Mg-1.5Zn合金中添加质量分数分别为0.5%和0.9%的Ce元素后,织构强度增加,埃里克森杯突值减小,由于在合金中生成了粗大的第二相粒子,使得Mg-1.5Zn-xCe合金的室温成形性能变低

基本内容:带传动的类型和应用;带传动的受力分析;带的应力分析;带传动的弹性滑动 和传动比普通V带传动的计算;V带轮的结构 基本要求:了解带传动的特点及使用场合;理解带传动弹性滑动特性,带传动的受力分析 和运动分析,掌握带传动的设计方法及各项参数的选择方法

运用Gleeble-3500热力模拟试验机对700~1200℃温度范围内高锰钢Mn13单独加入钛(质量分数0.10%)、复合添加钛(质量分数0.11%)和钒(质量分数0.20%)后的高温热延性进行测试.采用扫描电镜和X射线能谱分析仪对不同温度下拉伸断裂后试样的断口形貌以及断口处的析出粒子进行了分析.温度-断面收缩率曲线表明在高锰钢中加入0.10%钛后,其断面收缩率出现了一定程度的下降,这表明钛的加入恶化了高锰钢的热延性;在此基础上加入0.20%钒,高锰钢的热延性出现了进一步的下降,即钛和钒的复合加入严重恶化了高锰钢的热延性.利用Thermo-Calc热力学计算软件对单独含钛以及复合含钛钒的高锰钢在700~1600℃存在的平衡析出相进行了计算,计算结果表明Ti (C,N)的平衡析出温度均约为1499℃,远大于其液相线温度,这说明Ti (C,N)在高锰钢的液相中就可以开始析出.扫描电镜-能谱分析结果表明在奥氏体晶界以及三叉晶界处存在大量的Ti (C,N)和(Ti,V) C粒子,这些粒子的出现抑制了动态再结晶的发生,并且加速了晶界附近裂纹的扩展

为实现弹药传输机械臂中不可测参数的辨识,建立了机械臂的虚拟样机,并将其作为样本数据的来源;考虑到样本数据的连续性和平滑特性,使用函数型数据分析和函数型主成分分析对样本数据进行了特征提取,并利用提取的特征参数和待辨识参数作为训练样本对极限学习机(ELM)进行了训练.为提高极限学习机的辨识精度和泛化能力,利用粒子群算法对极限学习机的输入层与隐含层的连接权值和隐含层节点的阈值进行了优化.最后,分别利用仿真数据与测试数据对此方法进行了验证,仿真数据的辨识结果表明,优化后的极限学习机具有更高的辨识精度和泛化能力;同时,通过对比将测试数据的辨识结果代入模型中进行仿真得到的支臂角速度与测试角速度,验证了此方法的可行性和有效性

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北京大学1998年研究生入学考试:企业管理试题 一、解释下列划横线的概念(每题4分,共16分) 1、生产要素的边际替代率 2、“经济人”假定 3、管理中的“权变” 4、企业中的非正式组织 二、简述题(每题6分,共24分) 1、马斯洛的需求层次论 2、产品的生命周期 3、生产配置的产品原则和工艺原则 4、完全垄断与寡头垄断的区别

突破常规铁基粉末合金的制备工艺，设计出一种制备高密度Fe-Cu-C合金的新工艺.通过对铁粉表面进行硫化处理，Fe与S反应合成FeS，均匀包覆在Fe粉颗粒表面，形成一层FeS润滑薄膜，有利于降低压制摩擦力.通过X射线衍射、扫描电镜、和场发射扫描电镜分析研究材料的物相、元素分布和显微组织.研究结果表明：包覆在铁粉颗粒表面的FeS薄膜，有利于提高压坯密度，活化烧结.当S质量分数为0.5%时，硫化处理的Fe-2Cu-0.8C合金的力学性能优异，压坯密度7.31 g·cm-3，硬度78.6 HRB，抗拉强度485 MPa；当S质量分数达到0.8%时，多余的FeS占压制体积分数，导致试样的压坯密度降低，力学性能降低

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在升温速率分别为10、15、20和25℃·min-1的条件下,利用差示扫描量热仪对红土镍矿非自由水脱除过程进行了测试.针对测试数据,分别采用Flynn-Wall-Ozawa(FWO)法、胡荣祖-高红旭-张海(Hu GZ)法、Boswell法、Starink法、Friedman-Reich-Levi(Friedman)法等不同的转化率法计算其活化能,利用Malek法计算指前因子(A)以及确定机理函数,最后利用所得的动力学公式推导出等温下反应进度与时间的关系并对不同温度下的能耗进行分析比较.红土镍矿非自由水脱除过程的平均活化能为181.50 k J·mol-1;指前因子ln A为21.95 min-1;机理函数符合Z-L-T方程,即脱除过程为三维扩散控制机制;干燥温度越高所需的平均功率越小