对于在高温环境服役的金属材料，晶界作为组织结构上的薄弱环节常常引发晶界裂纹而造成合金失效，严重影响了材料的高温力学性能表现。因而，如何改善晶界状态、提高晶界强度，是提高合金高温性能的关键。在铁/镍基奥氏体多晶合金中，采用晶界弯曲的方法强化晶界、改善合金性能一直受到国内外研究人员的广泛关注。从弯曲晶界的获得方法、形成机制及其对材料性能的影响3个方面概述了目前国内外的研究现状。较为全面地总结了特殊热处理与材料合金化等获得弯曲晶界的方法；讨论了不同合金中晶界第二相诱发晶界弯曲的驱动力和内在机理；介绍了弯曲晶界对材料力学性能、耐蚀性能及焊接性能的影响。最后，结合当前的研究现状，围绕弯曲晶界的形成条件和机制，以及弯曲晶界对性能的影响，提出了弯曲晶界未来的研究发展方向

提出一种改进的最大互信息(MMI)准则函数并把它应用于隐马尔可夫模型(HMM)的参数估计,重新推导了HMM的迭代公式.该准则函数相对于原来准则函数定义更为合理,能有效利用训练样本集中的鉴别信息,使得训练数据得到充分利用,提高了HMM的性能.把这种改进的HMM算法应用于面部表情识别,利用改进的光流算法提取面部表情特征向量序列,并利用改进HMM算法和BP神经网络构建了面部表情混合分类器.实验结果表明了该方法能有效提高面部表情识别率,有效解决HMM参数估计问题

热轧钢材的淬火冷却是改善钢材质量和性能的重要措施,淬火过程的核心就是控制钢板的冷却速度.针对传统的淬火控冷模型的固有缺陷,为了满足扩展钢种、规格及淬火温度高精度的要求,利用神经网络技术建立了神经网络淬火控冷温度预报模型,该模型与回归数学模型相结合,完成淬火控冷现场控制.应用结果证明,该综合模型极大地提高了钢板淬火冷却的控制精度,提高了产品的成材率

在机群系统中,机群的互连网络性能对整个机群系统的性能有着至关重要的影响.机群系统要求互连网络具有高带宽、低延迟、高可靠等特性,传统的互连网络接入方法基本上基于PCI接口.本文提出了基于DDR DIMM内存总线的接入思想,采用可编程逻辑器件FPGA实现网络接口设计,通过直接读写内存方式提高并行接入带宽,并将部分通讯协议下载到网卡上以提高计算和通讯的速度.实测表明,在不包括上层协议的情况下,接口卡的数据接入带宽可达3120Mbps,给出了基于FPGA的实现方法,并用Xilinx Virtex-Ⅱ Pro-20 FPGA进行了仿真和验证

采用扫描电镜、室温和高温压缩实验等方法研究了Ni/Ti值对Ni42+xTi50-xAl4Hf4(x=0~7)合金的微观组织和力学性能的影响.Ni42+xTi50-xAl4Hf4合金由NiTi基体和Ti2Ni相组成,随着Ni/Ti原子数比值的增加,Ti2Ni相的尺寸和数量急剧减少,析出强化效果减弱.室温时,随着Ni/Ti值的增加,NiTiAlHf合金的压缩屈服强度和显微硬度逐渐降低,塑性提高.高温下,当Ni/Ti<1时,Ti2Ni相的析出强化起主要作用,合金的屈服强度随Ni/Ti值增加而降低;当Ni/Ti>1时,Hf固溶强化作用的影响提高,并且Ti2Ni相趋于均匀弥散分布,使合金的屈服强度随Ni/Ti值增加而升高.在化学计量比(Ni/Ti=1)两侧,合金的屈服强度变化不对称

采用新型电火花沉积设备,把YG8电极材料沉积在铸钢轧辊材料上,制备了WC沉积涂层,研究了其微观组织及耐磨性能.结果表明:沉积层主要由Fe3W3C、Co3W3C、W2C和Fe7W6C等相组成;沉积层与基体冶金结合,具有纳米颗粒尺寸的Fe7W6、W2C等硬质相弥散分布于沉积层中;沉积层的平均硬度为1 331 HV;沉积层较铸钢轧辊的磨损性能提高了2.3倍;沉积层的磨损机理以疲劳磨损为主,细小的弥散分布的硬质相是沉积层硬度及耐磨性提高的主要因素

9.1企业信息管理者配置的内容 9.2企业信息管理者配置的标准 9.3企业信息管理者的自我提高

研究了含Fe-Mo-B预合金粉的铁基合金的温压和液相烧结行为,分析了成形温度和压制压力对压坯密度的影响,对比了不同Fe-Mo-B预合金粉含量下烧结前后试样的密度和显微组织．结果表明:与常温成形相比,温压能够明显提高压坯密度,在120℃时含10%和15．4% Fe-Mo-B预合金粉的压坯密度分别提高0．34g·cm-3和0．32g·cm-3;混合粉中加入一定量的Fe-Mo-B预合金粉,压坯烧结时可形成液相烧结,促进材料的致密化,密度最大可达7．49g·cm-3,其相对密度为97．74%,并可获得典型的贝氏体组织．

采用高压辊磨技术预处理镜铁矿,对强化其球团工艺及机理进行了研究.扫描电镜观测证实,通过优化高压辊磨闭路流程的循环负荷,巴西镜铁矿的表面形状及比表面积得到改善,成球性得到明显提高.以70%镜铁矿配加30%磁铁矿为原料,采用71%高压辊磨产品返回方式处理后,在添加2.4%的膨润土、造球时间15 min及造球水分8%的条件下,生球各指标与同配比未经高压辊磨处理的相比均有大幅度提高,其0.5 m落下强度达到4.5次,单球抗压强度10.25 N,爆裂温度455℃;生球在预热温度1 050℃、预热时间10 min,焙烧温度1 280℃、焙烧时间12 min的条件下焙烧,成品球单球抗压强度达到2 690.88 N,满足球团生产的要求

轧制力模型是冷连轧过程控制系统的基本模型,影响其预报精度的主要因素是材料的变形抗力和摩擦因数.本文采用参数自适应方法来提高轧制力的预报精度.在对轧制力模型进行自适应过程中,将材料的变形抗力作为轧制过程模型的整体属性,各机架根据累计变形程度确定各自的变形抗力.在此基础上,将摩擦因数看成是各机架的单体属性,各机架取不同的模型参数.实践证明,这种综合考虑变形抗力和摩擦因数的参数自适应方法可以对二个参数同时进行修正,能有效提高轧制力模型的预报精度