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运用扫描电镜及能谱等分析手段研究了钇基稀土对E36钢中夹杂物的变质作用以及对显微组织和冲击性能的影响.研究表明,钇基稀土改善了E36钢的显微组织,减少了珠光体的片间距和含量.加入钇基稀土后,E36钢的冲击断口由典型的解理断口变为准解理+韧窝型断口,韧窝中细小球状的稀土夹杂是其转变的主要原因.加入少量的钇基稀土显著改善了E36钢的冲击韧性,尤其是低温冲击性能.在-60℃情况下,E36Re钢的纵向冲击功较E36钢提高了33.5%,横向冲击功提高了113.7%.并且,钇基稀土显著改善了E36钢纵横向冲击性能的差异性,未加稀土E36钢的纵、横冲击比均大于1.70,-60℃条件下达到2.77,而E36Re钢的纵、横冲击比为1.51~1.73
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为提高遥感影像变质矿物提取精度,提升变质带的识别效果,以甘肃北山ASTER影像为研究区,结合了比值运算、多尺度分割、随机森林分类法进行变质矿物提取。首先,通过矿物特征性光谱特征构造比值运算公式、进行影像增强;然后,对增强影像进行基于光谱及变差函数的多尺度分割;接着,采用随机森林法提取目标矿物;最后,通过野外勘查、采样、薄片鉴定进行精度评价。结果表明,黑云母、白云母、角闪石在ASTER影像上具有鉴定性特征,提取精度分别为85.4088%、84.7640%和85.7308%;其他含量较少的变质矿物提取精度可达到60%以上。多尺度分割能充分利用矿物的丛集特征;变差函数纹理能增强形态特征对矿物的区分能力;随机森林分类法对矿物混合引起的噪声不敏感、提取结果稳定
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针对弱光照条件下交通标志易发生漏检和定位不准的问题,本文提出了增强YOLOv3(You only look once)检测算法,一种实时自适应图像增强与优化YOLOv3网络结合的交通标志检测与识别方法。首先构建了大型复杂光照中国交通标志数据集;然后针对复杂的弱光照图像提出自适应增强算法,通过调整图像亮度和对比度强化交通标志与背景之间的差异;最后采用YOLOv3网络框架检测交通标志。为了降低先验锚点框设置精度以及图像中背景与前景比例严重失衡对检测精度造成的影响,优化了先验锚点框聚类算法和网络的损失函数。对比实验结果表明,在实时性大致相当的情况下,本文提出的增强YOLOv3检测算法较标准YOLOv3算法对交通标志有更高的回归精度和置信度,召回率和准确率分别提高0.96%和0.48%
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用磷酸、硅烷KH550和钢渣制备改性多孔钢渣, 以改性多孔钢渣取代部分炭黑.利用改性多孔钢渣、炭黑、橡胶、促进剂、硫磺、硬脂酸和氧化锌进行复合, 制备一系列改性多孔钢渣/橡胶复合材料, 研究了磷酸/钢渣质量比、硅烷KH550/多孔钢渣质量比、促进剂/硫磺质量比、硬脂酸/氧化锌质量比和改性多孔钢渣/炭黑质量比对改性多孔钢渣/橡胶复合材料力学性能的影响, 并且分析其影响机理.结果表明, 当磷酸用量为1.2 g、钢渣用量为30 g、硅烷KH550用量为0.3 g、炭黑用量为20 g、促进剂用量为0.8 g、硫磺用量为1.2 g、硬脂酸用量为0.8 g、氧化锌用量为2.2 g和橡胶用量为100 g时, 改性多孔钢渣/橡胶复合材料的力学性能较好, 即拉伸强度为18.4 MPa、邵尔A硬度为68.8、撕裂强度为44.6 kN·m-1.磷酸与硅烷KH550可以改善钢渣的孔结构与表面结构; 适量的促进剂/硫磺质量比与硬脂酸/氧化锌质量比可以消除硫磺形成的内硫环, 促使橡胶交联键稳定.改性多孔钢渣与橡胶以物理方式进行复合形成良好的包裹结构
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针对裂隙性储层水力压裂行为中出现的围岩维护、增透效率与地下水害防治等实际问题,本文对多场多相耦合作用下起裂压力控制机制,以及压裂性评价展开了深入研究。首先分析了射孔集中力对原始应力场的改造作用;其次,考虑压裂液在储层原生裂隙中的渗透作用;最后,基于断裂力学强度准则建立了水平井起裂压力计算模型。根据模型分析了储层裂隙场几何参数对起裂压力的控制作用,提出了裂隙场特征参数的概念。研究结果表明,水平井水力压裂是流固多相在射孔应力场、压裂液渗流场以及储层裂隙场耦合空间内相互作用过程,裂隙场特征参数对起裂压力的大小起着主导控制作用,其中最大控制因素为储层隙宽,且当储层隙宽在200~700 μm区间内时,水力压裂对改善其渗透性能才有实际意义,从而解决了裂隙性储层起裂压力的定量化与压裂性评判问题。经实例计算与对比发现,苏里格气田东区H8段的砂岩储层,起裂压力的理论值与实测值契合度较高,压裂后的产能也十分理想,从而验证了模型的正确性,可以为水平井压裂施工提供理论依据
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采用了氯化钙氯化焙烧-水浸法提取白云母中铷的方法.通过氯化焙烧热重-差热分析曲线可知,用氯化钙混合白云母进行氯化反应的温度要比用氯化钠低100℃左右,且用CaCl2氯化比NaCl更有效率.接着考察了氯化焙烧温度对铷提取率的影响,结果表明,只有当氯化焙烧温度提高至800℃后,才可能取得明显的铷的氯化效果,铷的提取率即达96.71%,随氯化焙烧温度升高,铷的氯化速率不断增大,特别是800℃后,铷的氯化速率明显增大,这说明高温有利于铷的氯化焙烧.最终对白云母与氯化钙氯化焙烧过程进行了动力学研究.结果表明,三维界面反应方程能较好地描述该氯化焙烧反应体系,根据阿仑尼乌斯公式计算出来的活化能为42.22 kJ·mol-1,说明白云母和CaCl2的氯化过程的确受界面化学反应控制
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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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采用高温摩擦磨损试验机研究了HTCS-130和DAC55两种热作模具钢在100~700℃范围内的耐磨性差异及磨损机制, 并结合X射线衍射仪(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)、光学轮廓仪等手段对表面相组成、磨损表面、截面形貌等进行分析. 结果表明: 两种钢的磨损率均在100~700℃范围内呈现先增后减的趋势; 其磨损机制表现为在100℃和300℃分别发生黏着磨损和黏着-轻微氧化磨损; 500℃时磨损机制转变为单一氧化磨损, 磨损表面氧化层由FeO、Fe2O3和Fe3O4组成, 亚表面发生轻微软化并出现塑性变形层; 700℃时磨损进入严重氧化磨损阶段, 氧化物数量急剧增多, 同时由于马氏体基体回复导致材料出现严重软化, 磨损表面形成连续的氧化层. HTCS-130钢优异的热稳定性能使得基体具有较高硬度和更窄的摩擦软化区, 能够更好地支撑氧化层, 从而在700℃下比DAC55钢更耐磨
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对具有重要工程应用价值的Cu?5%Sn合金进行激光选区熔化(SLM)成形,在激光功率160 W、扫描速度300 mm·s?1、扫描间距0.07 mm条件下,合金样品相对密度可达99.2%,熔池层与层堆积密实,表面质量良好。研究发现所获合金具有非平衡凝固组织特征,其中以α-Cu(Sn)固溶体相为主,且涉及具有超结构的γ相、δ相。显微形貌主要由柱状晶与富锡网状组织构成,伴随有不同尺度界面Sn元素偏析及晶界、晶内纳米尺寸超结构合金相颗粒析出。所获合金的力学性能与同成分铸态合金或较低Sn含量SLM合金相比得到显著强化,表面硬度可达HV 133.83,屈服强度326 MPa,抗拉强度387 MPa及断裂总延伸率22.7%
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黏度是冶金熔渣的基本物理性质,其大小直接影响到反应速率、熔渣分离效果等冶炼过程。通过深入探索熔渣黏度与其结构的关系,在分析熔渣黏度与其(NBO/T)比值(即单个聚合物粒子所拥有的非桥氧数量)相互关系的基础上,本文提出基于(NBO/T)比值的多元熔渣黏度计算模型。首先建立SiO2–∑MxO简单渣系的黏度计算模型,通过拟合纯氧化物和SiO2–MxO二元渣系的黏度数据得到模型参数,拟合平均误差在9%~18.5%之间;随后将该模型扩展至SiO2–Al2O3–∑MxO多元渣系的黏度计算,针对Al2O3在熔渣中同时表现出酸性氧化物和碱性氧化物的特点,在计算SiO2–Al2O3–MxO三元渣系黏度时,将其中的Al2O3拆分为酸性物质和碱性物质来计算(NBO/T)比值和黏度活化能。在SiO2–MxO二元系模型参数的基础上,通过拟合SiO2–Al2O3–MxO三元渣系的黏度数据得到含Al2O3渣系的模型参数,拟合平均误差在10%~25%之间。利用该模型计算了SiO2–Al2O3–CaO–MgO–FeO–Na2O–K2O–Li2O–BaO–SrO–MnO多元复杂渣系及其子体系的黏度值,计算平均误差在25%以内,取得了较好的预报效果。本模型基于熔渣结构理论,并借鉴了经验模型的数据处理方式,在预报效果和适用范围上都优于传统经验模型,在计算方式上比结构模型要简单
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