采用金相显微镜、扫描电子显微镜、电化学实验和浸泡实验研究了打印角度30°、45°和60°的SLM-Ti6Al4V试样的组织结构及其在NaF溶液中的腐蚀行为。结果表明，三种试样的组织结构都是原β晶粒内部交叉分布针状α'相；打印角度45°试样中针状α'相尺寸与微观结构晶格畸变程度最小。电化学测试结构表明，三种试样在NaF溶液中的腐蚀行为特征都是随溶液浓度增加，由自发钝化逐渐转变为活性溶解，其临界氟离子浓度分别处于0.0005～0.00075、0.00075～0.001和0.0005～0.00075 mol·L?1。浸泡试验结果表明，当NaF浓度低于临界氟离子浓度的时候，试样表面基本保持完整，而高于临界值的时候试样表面发生活性溶解。此外，对比三种试样的耐腐蚀性能可以发现，打印角度为45°试样的耐腐蚀性能优于其他试样的性能

针对复杂内腔锌合金压铸件难清理及型芯强度要求高的问题,以高熔点盐氯化钾和低熔点盐硝酸钾组成混合盐为制芯材料,采用熔融重力浇注工艺制备了高强度二元复合水溶性盐芯.对比分析了氯化钾盐芯、硝酸钾盐芯和20% KCl-80% KNO3二元复合水溶性盐芯的性能特征.采用扫描电镜和X射线衍射等测试方法分析了水溶性盐芯的微观形貌与物相组成.研究结果表明:与单质盐芯相比,二元复合盐芯综合性能更佳,其表面基本无裂纹与褶皱,抗弯强度可达21.2 MPa,24 h吸湿率为0.568%,80℃的水溶速率可达208.63 kg·min-1·m-3.复合盐芯在裂纹扩展时走向发生了偏转,这是复合盐芯抗弯强度提高的主要原因

滚动轴承局部故障振动信号中的周期性冲击是识别故障的关键特征.形态分量分析在由多种形态原子组成的过完备字典基础上提取信号中的不同形态成分,基于这种思想提出了一种基于新型过完备复合字典的形态分量分析方法.依据滚动轴承故障振动信号中分量间的形态差异性,改进字典后该方法可以更具针对性地提取出包含故障特征的冲击分量,配合包络谱分析准确提取故障特征频率,诊断滚动轴承局部故障.对比基于快速谱峭度法的轴承故障诊断方法,该方法可以避免人为选择共振带产生的不准确性和非最优问题,提高了故障诊断效果.通过轴承仿真信号和故障实验信号分析验证了该方法的有效性

针对经典人工蜂群算法收敛速率较慢,后期易陷入局部最优解的不足,本文将粒子群算法中\全局最优\的思想引入到人工蜂群算法的改进过程,从而形成了一种新的人工蜂群改进算法——粒子蜂群算法.首先,提出了趋优度的概念,用来衡量引领蜂在有限次迭代过程中向全局最优解靠近或远离的程度,趋优度值可以评价个体的\发展潜力\,趋优度值越低的个体,越需要增大变异的程度,以便找到质量更优的解.其次,专门设计了一种新的蜜蜂群体——粒子蜂,在引领蜂变异阶段根据趋优度的大小将引领蜂变异为侦查蜂和粒子蜂,粒子蜂的出现在很大程度上增加了种群的多样性,拓展了算法的搜索范围.然后,通过粒子蜂群算法种群序列是一个有限齐次马尔科夫链和种群进化单调性的分析,验证了本文所提算法的种群序列依概率1收敛于全局最优解集.最后,将本文所提算法应用于多个常见测试函数,并与经典蜂群算法、近年其他文献改进蜂群算法进行了仿真对比研究,仿真结果表明本文所提算法确实加大了种群的分散度、扩宽了搜索范围,从而具有更快的收敛速度和更高的寻优精度

改革开放以来,尽管我国经济发展波动较大,但经济增长速度总体 上很快。1978~2003年,我国国内生产总值(GDP)年均增长9.4% 与中国香港、日本、韩国、中国台湾和新加坡在经济起飞时期的20年 (1961~1981年)相比,中国的GDP稍低于中国台湾水平(此间台湾 增长10.0%),与中国香港(9.6%)、新加坡(.5%)增长率相当,高于 日本增长率2个百分点。如果作同期对比,在1978~2003年这25年 间,我国的经济增长无疑是世界上最快的也明显快于亚洲四小龙和日 本。特别是1998年亚洲金融危机以来,世界各国经济增长普遍低迷

研究了在低应速率(10-3/m)下锰硫比对低碳钢高温塑性的影响,实验结果表明,不同测试温度下锰硫比对钢的高温塑性的影响不同。按其影响规律,可分为4个温度区域即:(1)1350~1400℃,锰硫比越高,塑性越差;(2)1000~1350℃,锰硫比对塑性无影响;(3)800~1000℃,锰硫比越高,塑性越好;(4)600~800℃,锰硫比越高,塑性越差,同时还对锰硫比对高温塑性的影响机理进行了分析

第一节 序列比对相关概念 第二节 序列比对打分方法 第三节 序列比对算法 第四节 序列比对工具 第五节 多序列比对 思考题

第一节 序列比对相关概念 第二节 序列比对打分方法 第三节 序列比对算法 第四节 序列比对工具 第五节 多序列比对

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⚫ 序列的相似性 ⚫ 二重序列比对 ⚫ 多重序列比对 ⚫ DNA片断组装 第一节 序列的相似性 ⚫ 字母表和序列 ⚫ 编辑距离 ⚫ 矩阵作图法 ⚫ 序列的两两比对 ⚫ 打分矩阵 第二节 二重序列比对基本算法