影响曲轴锻后组织的主要因素有变形量、终锻温度、金属流动及锻后冷却. 本文采用数值模拟的方法研究了曲轴用非调质钢1538MV的锻造过程,并对轧材原料和曲轴成品的显微组织进行了分析,探讨了模锻变形对曲轴显微组织的影响. 研究结果表明,曲轴较高的锻造温度和较小的变形量使得曲轴的锻后组织较轧材有所粗化. 曲轴变形过程中的温度和应变分布不均导致了曲轴组织的不均匀. 曲轴的铁素体含量和珠光体片层间距都低于轧材,且部分位置出现了贝氏体组织,这说明曲轴锻后的相变区冷速过快,应当进一步优化曲轴锻后冷却制度. 另外,曲轴锻造过程中的偏析区金属流动对曲轴的锻后组织产生了明显的影响,也是造成贝氏体组织产生的原因,应严格控制轧材的质量. 研究结果为轧材质量的提升和曲轴锻造工艺及锻后冷却制度的优化指明了方向

为了揭示硼铁精矿的碳热还原机理,以高纯石墨为还原剂,进行硼铁精矿含碳球团等温还原实验,并采用积分法进行动力学分析.还原温度分别设定为1000、1050、1100、1150、1200、1250和1300℃,配碳量即C/O摩尔比=1.0.当还原度为0.1<α<0.8时,温度对活化能和速率控制环节有重要影响:还原温度≤1100℃时,平均活化能为202.6 k J·mol-1,还原反应的速率控制环节为碳的气化反应;还原温度>1100℃时,平均活化能为116.7 k J·mol-1,为碳气化反应和Fe O还原反应共同控制.当还原度α≥0.8时(还原温度>1100℃),可能的速率控制环节为碳原子在金属铁中的扩散.碳气化反应是含碳球团还原过程中主要速率控制环节,原因在于硼铁精矿中硼元素对碳气化反应具有较强烈的化学抑制作用

定义自己的异常有两个基本的原因 希望当一个标准异常出现时添加信息,并且 可以通过再次抛出你自己的异常来做到这一 你的代码中可以有一些出错条件,以保证区 分出某种特定的类。 但值得注意的是,抛出异常会带来大量 的处理负担,因此不应该经常想用自己 的代码代替正常的异常处理代码

补偿(偏置)的概念在我们生活中应用很多,例如,汽车驾驶员 在驾驶汽车绕过一块石头的时候,他要让汽车靠石头的一边绕过 石头,而且他要考虑到汽车是有一定宽度的,所以让汽车中心线 远离石头至少半个车宽的距离。在20世纪60~70年代的数控 加工中没有补偿的概念,所以编程人员不得不围绕刀具的理论路 线和实际路线的相对关系来进行编程,容易产生错误

行为是由事件和动作构成,它是浏览器生成的信息。如果访问者将鼠标移动到某个链 接上,会生成一个 onMouse Over事件;随后查看是否存在浏览器应该调用的 JavaScript 代码。不同网页元素定义的事件也不同。在多数浏览器中, onMouseOver、 onClick是 与链接有关的事件, onLoad是与图像和文档的ody部分有关的事件。动作由预先编写 的、能执行选定任务的 JavaScript代码组成

一开始使用过CAM系统的朋友通常会有一些关于如何生成数控机床后处理程序的疑问。比如说如何 定位数控机床,使其能按照用户在电脑中的模型坐标准确加工:如何按照不同的机床数控系统定义不同的 后处理程序等。如果阁下对该类问题有兴趣请接着向下看

高质量睡眠与儿童的身体发育、认知功能、学习和注意力密切相关，由于儿童睡眠障碍的早期症状不明显，需要进行长期监测，因此急需找到一种适用于儿童睡眠监测，且能够提前预防和诊断此类疾病的方法。多导睡眠图(Polysomnography，PSG)是临床指南推荐的睡眠障碍基本检测方法，通过观察PSG各睡眠期间的变化和规律，对睡眠质量评估和睡眠障碍识别具有基础作用。本文对儿童睡眠分期进行了研究，利用多导睡眠图记录的单通道脑电信号，在Alexnet的基础上，用一维卷积代替二维卷积，提出一种1D-CNN结构，由5个卷积层、3个池化层和3个全连接层组成，并在1D-CNN中添加了批量归一化层（Batch normalization layer），保持卷积核的大小保持不变。针对数据集少的情况，采用了重叠的方法对数据集进行了扩充。实验结果表明，该模型儿童睡眠分期的准确率为84.3%。通过北京市儿童医院的PSG数据获得的归一化混淆矩阵，可以看出，Wake、N2、N3和REM期睡眠的分类性能很好。对于N1期睡眠，存在将N1期睡眠被误分类为Wake、N2和REM期睡眠的情况，因此以后的工作应重点提升N1期睡眠的准确性。总体而言，对于基于带有睡眠阶段标记的单通道EEG的自动睡眠分期，本文提出的1D-CNN模型可以实现针对于儿童的自动睡眠分期。在未来的工作中，仍需要研究开发更适合于儿童的睡眠分期策略，在更大数据量的基础上进行实验

水力压裂过程中支撑剂的注入是为了防止地应力将已压裂出的裂缝重新闭合。为了研究复杂裂缝网络中支撑剂的运移分布规律，及支撑剂非均匀分布对开采动态规律的影响，基于作者之前提出的数个数学模型，建立了致密储层压裂注砂开发耦合计算模型。通过计算结果可以得知：裂缝网络中，支撑剂会在裂缝交汇处大量堆积，砂堤高度高于缝网其他部分。次级裂缝中的支撑剂更多的处于悬浮状态，且支撑剂沉降堆积高度相较于主裂缝小25%～50%，相互沟通的次级缝具有更高的支撑剂沉降程度。缝网中支撑剂非均匀分布对模拟计算结果具有较大影响，当储层渗透率为0.05 mD时，忽略支撑剂非均匀分布计算出的产量高出实际值41.7%，因此在进行低渗透率储层模拟时，支撑剂非均匀分布状态不可忽略；当基质渗透率为5 mD时，产量计算差异在5%以内，此时不考虑支撑剂非均匀分布相对合理