采用基于Monte Carlo Potts模型的仿真技术对单相多晶体各向同性晶粒组织进行了三维建模.利用OpeGL图形接口,在所建多晶体组织模型数据结构的基础上进而实现了三维可视化和任意角度观测.结果表明,所建几何图像模型可以很好地仿真预定细观组织结构参数的三维多晶体组织,不但满足模型化研究所要求的统计意义上的准确性,而且非常符合实际材料显微组织的多变性特征,可望用作细观尺度多晶材料加工过程数值模拟和细观力学计算的基本组织模型

采用BP神经网络原理对1350mm铝箔轧机轧制数据重新处理，建立了基于人工神经网络的轧制力模型.结果表明，用人工神经网络轧制力模型的计算值与实测值相比较偏差<3%.该模型较真实地反映了轧制过程的特征

针对机器或设备的剩余寿命（Remaining useful life, RUL）预测精度低的问题，提出基于一维卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）和双向长短期记忆（Bidirectional long short-term memory, BD-LSTM）的集成神经网络模型。为了更好地抽取时间序列上的特征，以及产生更多的训练样本，采用滑动窗口对数据进行处理，同时采用卡尔曼滤波对数据进行降噪处理，将数据标准化以及设置RUL标签。与人工提取特征不同，利用一维CNN对数据进行特征提取，并舍弃了CNN中的池化层。然后将提取到的高维特征输入到BD-LSTM进行回归预测，并采用Bagging的方式对此神经网络进行集成来预测RUL。最后通过在NASA的数据集上验证该模型的有效性，以及相比于其他机器学习或者深度学习模型的优越性，实验表明所提模型在RUL预测方面更加准确

详细介绍了一种Windows环境下,采用VisuAl C++高级语言开发的数控旋压机床图形编程系统.该系统在工业个人计算机上使用,具有良好的图形用户界面.可在屏幕上方便地绘制普通旋压各种零件芯模、道次曲线,并生成相应零件的加工数据文件

选择石蜡基热塑性粘结剂,采用粉末注射成形(PIM)工艺制备烧结Sm2Co17永磁体.粘结剂由PW、HEPE、LEPE、PP和SA组成,通过分析喂料流变性能和磁体残碳含量,确定合适的组元配比(质量比)为PW:LEPE:PP:SA=7:1:1:1.在氩气和氢气混合气氛下热脱脂,永磁体的碳、氧含量较低.最终得到永磁体的磁性能为:剩磁Br=0.51T,内禀矫顽力Hcj=168kA·m-1,最大磁能积BHmax=21.3kJ·m-3.与传统方法制备的永磁体相比,PIM永磁体退磁曲线的方形度较差,磁性较低.造成磁体性能较差的原因是残碳的质量分数较高(≥ 0.33%),较高的碳含量导致磁体中出现高熔点的非磁性相ZrC,使Zr的有效含量降低,片状相和1:5相体积分数减少,胞状显微组织和微观结构被破坏,磁性能下降.因此,采用PIM工艺制备高性能烧结钐钴永磁体,其关键是降低磁体中的残余碳含量

1 奶制品的生产与销售 2 自来水输送与货机装运 3 汽车生产与原油采购 4 接力队选拔和选课策略

讨论了强激光场下单壁纳米管的声子增益效应.采用含时微扰方法计算了不同温度下声子占据数随时间的变化率(声子增益系数).计算结果表明,在强激光场下纳米管中的声子占据数随时间非线性增加,增益系数与温度和激光场强都有关系.随着温度升高,声子增益系数迅速减小;在确定的温度情况下,激光场强越强,声子增益效应越明显,并对这个现象给出了合理的物理解释

介绍了活泼金属除气法、等离子体熔炼法和固溶氢原子除气法等稀土金属脱除氧杂质的新方法,详细归纳了将氧杂质含量限制在5×10-5以下的工艺条件.重点介绍新方法中引入活泼金属、氢等离子体、活性固溶氢原子等各种外部驱动因素的设计思想,提出提纯新技术的同时探究了痕量杂质的迁移规律及去除机制,深化对杂质存在形式、行为规律及提纯机理的认识.采用FAST-2D与Stefan数值模拟技术、18O2示踪同位素标记技术、CALPHAD相图数据库模拟计算技术对稀土金属高纯化的新工艺提供理论指导与评价,加深对提纯驱动机制的理解

1、掌握碰撞理论和过渡态理论分别采用的模型、基本假设、计算速率常数的公式及该理论的优缺点。会利用两个理论来计算简单反应的速率常数，理解活化能、阈能和活化焓等能量之间的关系。 2、了解溶剂对反应速率影响 3、了解快速反应的几种测试手段 4、了解光对化学反应的影响 5、了解催化剂对化学反应的影响

采用超高压力下通电烧结技术制备了铜体积分数25%~75%的钼铜合金材料.烧结压力2~10GPa,通电功率15kW,通电时间65s.分析了不同成分和制备工艺参数的钼铜合金显微形貌及力学性能.结果表明,所制备的钼铜合金材料结构致密,力学性能优越,而且超高压力下通电烧结技术能有效地避免晶粒长大和组织偏析