以碳热预还原和氢气深还原两步制备的纳米钨粉作为烧结原料，即先通过碳黑还原脱除三氧化钨中的大部分氧，再以氢还原脱除残留的氧。该方法制备的钨粉颗粒呈球形形貌，平均晶粒度可达90 nm。同时，向钨粉中掺杂质量分数为1%和2%的氧化铝，探究了氧化铝对钨粉烧结行为的影响。通过烧结样品的断口形貌和晶粒的平均尺寸分析发现，氧化铝对烧结后期的晶粒长大有明显的抑制作用，相同的烧结温度下晶粒的尺寸随着氧化铝含量的上升而减小。在1600 ℃时，纯钨粉烧结坯的晶粒平均尺寸为2.75 μm，但添加质量分数为1%和2%氧化铝的烧结样品晶粒平均尺寸约为1.5 μm，这是由于氧化铝能有效地抑制烧结后期的钨粉晶粒长大。纯钨粉和掺杂氧化铝钨粉的烧结坯的硬度随温度升高具有不同的趋势。掺杂钨粉烧结坯的硬度随着温度的升高而升高，且其最大值高于800 HV。但是，纯钨粉烧结坯的硬度随烧结温度增加而先增加后降低，在1400 ℃时取得最大值（473.6 HV），这是由纯钨粉烧结坯的晶粒在高温下急剧长大所导致。在烧结温度为1600 ℃时，纯钨粉、掺杂质量分数1%和2%的氧化铝掺杂的钨粉的烧结坯的相对密度依次为98.52%、95.43%和93.5%

前面建立的模型都用了考察对象在系统中的均匀分布假设。这种方法建模被称为集中参数法 考虑个体差异(或分布差异)的建模方法被称为分布参数法。分布参数法用于连续变量的问题时,得到的通常都是 偏微分方程,无论建模还是求解都比较困难。仅举两个简单例子,来说明这种方法的应用

针对传统基于BP神经网络建立的连铸坯质量预测模型训练速度慢、适应能力弱、预测精度低等问题,本文提出一种基于极限学习机的连铸坯质量预测方法,对方大特钢60Si2Mn连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷进行预测,并与BP和遗传算法优化BP神经网络预测模型的预测结果进行分析对比.结果表明:BP及GA-BP神经网络预测模型对连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷的预测准确率分别为50%、57.5%、70%和72.5%;而基于极限学习机的连铸坯预测模型预测准确率更高,对连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷的预测准确率分别为85%和82.5%,且该模型具有极快的运算时间,仅需0.1 s.该模型可对连铸坯质量进行迅速准确地分析,为连铸坯质量预测的在线应用提供了一种新的方法

研制了一种无机材料构成的验电标识,放置在导线周围,通过电场驱动电子的运动,促进载流子复合,进而使材料发光,从而判断带电情况,其作为验电标识使用非常便捷.选取了氮化镓GaN材料进行研究,以GaN、InGaN等材料为基础,通过溶胶凝胶法、气相外延等方法制备接触层、基片层、材料层等结构,进而获得了验电标识,该验电标识的发光层是具有多量子肼结构的纳米棒阵列.然后对其进行了电学光学性能参数测试,获得了有关特性曲线,通过Ansoft-maxwell有限元软件进行仿真,分析材料在特高压输电线路周围的电场分布,通过试验分析验电标识发光所需求的电磁环境.最后模拟导线现场进行测试.研究表明,该低场致发光特性的验电标识具有发光功耗低,发光明显等优点,其处于所在区域的电场强度达到1.2×106V·m-1以上时,可激发发光,此时所注入电流约为1.1 mA.通过仿真和试验分析可知带电特高压输电线路周围的空间电场强度满足验电标识发光指示的要求,同时空间杂散电流和材料本身的电容效应提供注入电流.该验电标识通过材料本身发光特性来指示带电状态,安装在距离特高压导线轴线13 cm及以内的范围即可实现验电,通过封装具有较好的耐候性能,同时避免了复杂的电路装置验电存在易受电磁干扰,可靠性差等问题

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