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采用静态氧化增重实验及扫描电镜、能谱分析和X射线衍射分析等手段,研究了ODS-310合金在高温环境下的氧化行为,分析了氧化层的形貌、成分和物相,并对其高温氧化动力学曲线进行拟合.实验发现各个温度下的氧化动力学曲线均基本符合抛物线规律.在700℃和900℃氧化100 h以后,ODS-310合金均表现出优异的抗氧化性能.但是,当氧化温度为1100℃时,氧化层厚度明显增厚,而且氧化层有疏松和不连续的现象,不利于氧化层对基体的保护.氧化程度随着氧化温度的提高和氧化时间的延长而加剧.通过能谱和X射线衍射综合分析可知氧化层的物相为Cr2O3
文档格式:PDF 文档大小:882.14KB 文档页数:7
借鉴流体黏性的表征方式,引入粉体颗粒表观黏度的概念表征粉体颗粒间的相互作用力,基于能量耗散原理,利用旋转黏度计测定了含SiO2纳米添加剂的Fe2O3颗粒在不同温度条件下的表观黏度.实验结果表明,Fe2O3颗粒表观黏度随温度升高而增大,纳米SiO2的加入使颗粒表观黏度明显降低,主要原因是纳米SiO2对Fe2O3颗粒形成了包覆,抑制了颗粒间的团聚和烧结.此外,本研究利用微型流化床研究了含纳米SiO2的Fe2O3颗粒在流化还原过程中发生黏结失流的过程,进一步验证了纳米SiO2对Fe2O3颗粒表观黏度的影响.结果表明,加入纳米SiO2显著提高了还原样品的金属化率,延长了还原过程中的黏结时间;扫描电镜分析表明纳米SiO2有效包覆在Fe2O3颗粒表面,降低了铁原子的扩散活性,并充分阻隔新鲜铁之间的接触,抑制新鲜铁的烧结,从而导致Fe2O3颗粒之间难以形成黏结点,由此证明纳米SiO2对流化床内Fe2O3颗粒的还原过程中的黏结失流具有明显抑制作用
文档格式:PPT 文档大小:3.89MB 文档页数:17
一. 测定Zn-Cu电池的电动势和Cu、Zn电极的电极电势 二. 学会一些电极的制备和处理方法 三. 掌握电位差计的测量原理和正确使用方法 四. 分析测量结果和理论值的差异,并给出可能的误差来源
文档格式:PDF 文档大小:1.01MB 文档页数:4
在真空感应炉中对Mg,Ca基合金进行系列脱硫实验,对试样进行化学成分分析,对夹杂物进行金相分析和电镜观察.并对5种不同的合金处理的钢样采集必要的数据进行对比.结果表明,含镁钙铁合金都具有较高脱硫率,夹杂物指数以SiCgaMg处理效果较佳.Mg,Ca基合金同时具有使夹杂物变性的功能,从而改善夹杂物在钢基体中的形貌和分布
文档格式:PDF 文档大小:2.74MB 文档页数:6
采用拉伸试验、扫描电镜、电子背散射衍射、透射电镜、X射线衍射等手段,研究了冷轧中锰钢(0.2C-5Mn)退火后不同冷却方式下的微观组织特点和拉伸性能.实验钢冷轧退火后为铁素体加逆转变奥氏体的双相组织.退火后空冷可以获得稳定性较高的逆转变奥氏体,且其体积分数也明显高于退火后炉冷.退火后空冷实验钢中的逆转变奥氏体在变形过程中产生持续的TRIP效应,提高强度的同时获得了较高的塑性,强塑积可达到26.5 GPa·%
文档格式:PDF 文档大小:449.3KB 文档页数:4
通过浮选药剂BET对煤和黄铁矿的表面电位、润湿性、ESCA分析和吸附量测定等方面的研究,揭示了BET与煤和黄铁矿的作用机理,并进行了实际煤样的分选实验.实验结果表明,BET的浮选效果要优于普通煤用浮选药剂,尤其是用于高硫煤的浮选时,它有很强的选择性
文档格式:PPT 文档大小:185.5KB 文档页数:14
一、目的要求 1. 掌握变量的类型; 2.通过电脑实验了解定量资料的频数分布表的编制方法和分布规律; 3.掌握平均数指标和变异指标的含义、计算方法和适用条件; 4. 熟悉制作常用统计图表的基本方法、要求和规则
文档格式:PPT 文档大小:185.5KB 文档页数:14
一、目的要求 1. 掌握变量的类型; 2.通过电脑实验了解定量资料的频数分布表的编制方法和分布规律; 3.掌握平均数指标和变异指标的含义、计算方法和适用条件; 4. 熟悉制作常用统计图表的基本方法、要求和规则
文档格式:PDF 文档大小:541.87KB 文档页数:4
采用固相反应合成了Ba(Mg1/3Nb2/3)O3(BMN),Ba(Zn1/3Nb2/3)O3(BZN)复合钙钛矿型粉末,并用它来改善工业BaTiO3陶瓷的介电损耗特性,实验结果表明1300~1400℃烧结后,可获得至密度为90%左右的瓷体。同时经频谱阻抗分析实验,表明这类材料随频率从1KHz增加到1000kHz介电损耗显著降低,品质因数大幅度改善
文档格式:PDF 文档大小:464.04KB 文档页数:7
通过低氧实验提出一种快速识别人体低氧状态的方法.通过搭建深层神经网络训练实验数据识别氧气体积分数(16%~21%)与人体可耐受极端低氧气体积分数(15.5%~16%)条件下光电容积脉搏波(photoplethysmography, PPG)信号, 获得人体生理状态的模式识别网络.经测试该网络的识别正确率可达92.8%.利用混淆矩阵及接受者操作性能(receiver operating characteristic, ROC)曲线分析, 混淆矩阵的训练集、验证集、测试集、全集识别正确率分别达到97.9%、94.8%、92.8%和96.3%, AUC (area under curve)值接近1, 认为该网络分类性能优良, 并且可在4 s内完成整个识别过程
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