利用扫描电镜(SEM)对XCQ16和20Mn2两种车轴用钢疲劳断口和裂纹扩展断口进行分析,研究疲劳失效过程中的裂纹萌生及扩展机理.结果表明:裂纹均是从试样表面萌生,非金属夹杂和位错是主要的萌生机制;XCQ16钢在疲劳断口中部区的裂纹闭合效应大于20Mn2钢,裂纹扩展较慢;两者在裂纹扩展区的扩展机理不同,XCQ16钢属于塑性断裂,20Mn2钢属于解理断裂;在非金属夹杂上,XCQ16钢多含氧化物和硫化物的混合夹杂,20Mn2钢主要是氧化物夹杂,混合夹杂对材料的疲劳性能影响较小

通过Ti-6Al-4V合金750℃条件下的置氢实验,分析了置氢过程的动力学规律,利用光学金相显微镜和二次离子质谱仪研究了保温时间对氢分布的影响规律.结果显示,Ti-6Al-4V合金置氢动力学遵循二维扩散机制,满足Valensi方程g(α)=α+(1-α)ln(1-α),氢在试样径向方向的二维扩散是置氢反应的控制步骤.置氢保温时间大于60min时,氢压趋于稳定,氢在试样径向方向的二维扩散停止,试样中心的微观组织和氢离子强度与边缘的相一致,氢均匀分布于试样当中

分析了现有的大型设备分布式远程诊断系统中出现的问题,提出基于CORBA的POA机制的POA策略模型,讨论了POA策略的细节特点以及优化方式.重点介绍了POA策略模型在分布式诊断系统中的应用,以解决系统的稳定性、实时性和可扩展性的问题

在立方氮化硼的合成过程中发现了金属膜;揭示了金属膜的形貌;分析了金属膜的成分,确定金属膜由Fe、Ni、Mn、Mg构成;分析了金属膜在合成立方氮化硼过程中的作用,提出了金属膜的形成机制

对IF钢在退火过程中二相粒子的演变规律进行了研究,结果表明:退火以前形成的二相粒子,如TiC,在经过罩式退火和连续退火后,其尺寸、形状和分布有较大的区别;在连续退火中不形成新的析出相,而在罩式退火中形成两类新的析出相-FeTiP相和(Ti,Mn)S相。这是首次报道有关FeTiP相在含P,Mn较低(P ≤ 0.01%,Mn<0.2%)的IF钢中析出,以及Mn以(Ti,Mn)S相的形式在罩式退火中析出。还着重研究了这2种新相的粒度、分布、相结构以及析出机制,并探讨了它们对IF钢大生产的意义

利用淬、回火工艺得到具有弥散分布的渗碳体粒子+铁素体双相组织的低碳钢,采用Gleeble-1500型模拟机进行热压缩变形实验,研究了在700℃、0.01 s-1条件下变形过程中渗碳体粒子对低碳钢铁素体动态再结晶过程的影响.结果表明:在700℃、0.01 s-1条件下变形时,存在以粒子激发形核机制为主的铁素体动态再结晶过程,在形变初期粒子激发形核主要在大尺寸渗碳体粒子(〉1μm)附近发生,大应变量下应变累积促进粒子激发形核在小尺寸渗碳体粒子(0.5~1μm)附近发生

在分析了以往的齿轮故障诊断方法及大量试验数据的基础上,选出了对应于各故障敏感的参量,总结归纳了齿轮故障的判据并在此基础上建立了故障诊断的专家系统,把模糊理论用以知识表示进行不精确推理;采用元知识控制下的反向推理机制并根据推理结果赋以合理的解释,该系统既能本机自动诊断又能结合其它诊断方法作精密诊断;还能兼顾在线监测与离线分析.利用该系统对齿轮试验数据进行分析、处理进而推理、诊断获得了满意的效果

针对梯度功能材料(FGM)制备过程的复杂性,提出了利用神经网络信息处理机制进行制备材料的特性预估;实例分析表明,这一方法是有效的.同时,针对BP学习算法速度较慢,易陷入局部极小的缺点,改用函数型连接网络来提高学习速度.试验表明学习速度提高显著

对萤石矿物进行掺杂灼烧.制备了一种新型矿物发光材料萤石:Eu3+.根据Eu3+的荧光光谱与局域对称性的关系,结合空间群中等效点系的对称性分析,可以推断该体系中主要存在2类发光中心,其格位对称性分别为C4V,和C3V.Eu3+离子进入CaF2晶格,与Ca2+离子不等价置换,由于电荷补偿,Eu3+周围常常存在间隙Fi-的缺陷机制,间隙的存在,降低了局域对称性(由Oh降低为C4V。或C3V),打破了宇称选择定则,促进了Eu3+离子的发光

探讨了一种将有监督学习机制融合到模糊ART网络构成一个有监督的模糊ART神经网络模型.这种网络能同时处理有监督和无监督学习问题,并具有积累和增加网络学习的能力.对该网络进行了滚动轴承检测数据模式分类实验,并与BP网络进行了比较性实验.结果表明:该网络具有良好模式分类能力和较好的可塑性