提出了一种基于免疫识别原理的径向基函数神经网络学习算法.该算法利用人工免疫系统的识别、记忆、学习等原理,将输入数据作为抗原,抗体为抗原的压缩映射作为径向基函数神经网络模型的隐层中心,输出采用最小二乘法确定权值.通过预报热轧带肋钢筋力学性能的仿真实验结果表明,与K-均值法选择中心点比较,该算法计算量较小,精度高

利用热重分析天平,采用非等温燃烧的方法对生物质热解产物——生物质焦与两种无烟煤混合试样的燃烧特性及其反应动力学参数进行了实验研究,考察了不同配比的混合试样的着火温度、燃烧速率最大时温度、燃尽温度和最大燃烧速率等燃烧特征参数,求出了反应的动力学参数活化能Ea和指前因子A.结果表明:活化能和指前因子均随混煤中生物质焦比例的增加而降低,存在动力学补偿效应;煤中掺入生物质焦后,试样燃烧的第一阶段和第二阶段的活化能分别呈现出\U形\曲线和\阶梯形\曲线的规律,且对混合燃料热解过程的作用要优于对固定碳燃烧过程的作用;活化能的计算表明生物质焦的存在有助于改善煤的着火性能,对煤的燃烧有催化促进作用

在半导体硅片(Si)-扩散阻挡层(Ni-Cr合金)-金属互连材料(Cu)构成的体系中,Si和Ni-Cr合金之间以及Ni-Cr合金和Cu之间各构成一对扩散偶.通过制备扩散偶试样模拟相应的界面反应,实验测定950℃下界面反应产物的表观序列.从热力学的角度,分别对Cr-Ni-Si和Cr-Cu-Ni三元系中Si/(Ni-Cr)和(Ni-Cr)/Cu两个界面进行反应驱动力分析.计算获得的阶段性生成相表观序列与实验测得结果一致

本文通过热力学分析夹杂物生成的条件与顺序,予示了35CrNi3MoVRE钢中的夹杂物。理论计算结果与实验观察完全一致,证实了热力学计算可以予报钢中夹杂物的类型

以惰性气体雾化粉末为原料,采用超固相线液相烧结方法制备了Inconel 718粉末高温合金,研究了粉末合金的烧结温度和热处理制度对合金组织和力学性能的影响.实验结果表明:在1240℃真空烧结120min可以制备出相对密度为98.5%的粉末合金,后续的热等静压处理可以将其相对密度提高到99.7%;经热处理后,合金的抗拉强度和延伸率分别为1280MPa和9%;析出相为球形γ'相、针状γ″相以及粗大的碳化物,平均晶粒大小在50μm以下

采用搅拌摩擦焊接方法对厚度为30mm和50mm的T2紫铜板分别进行单面和双面焊接实验,并对焊缝的微观组织与力学性能进行了分析.结果表明:在一定的参数范围内,可获得表面成形美观、内部无缺陷且变形小的对接接头.30mm T2紫铜板单道焊焊后平均抗拉强度为177.2MPa,达到母材的81.7%,断后平均伸长率为25.4%;焊缝横切面显微硬度分布波动较大,最低值位于前进侧热影响区底部,说明了此处位置是焊缝薄弱环节

通过研究悬浮浇注工艺下GCr15轴承钢的凝固动力学过程来探讨悬浮剂的作用机理,并在实验的基础上分别讨论悬浮浇注工艺对钢锭凝固过程的温度分布、凝固速度、结晶温度间隔以及形核率的影响.实验结果表明,悬浮浇注能有效地提高钢锭的凝固速度,改善钢锭截面的温度分布和溶质元素的分布,减小合金的结晶温度间隔,增加钢锭形核率.其结果使钢锭凝固时间缩短,化学成分分布均匀,缩松缩孔减少,结晶组织细化

采用光学显微镜（OM）、扫描电子显微镜（SEM）、纳米力学探针、力学性能测试以及室温摩擦磨损实验研究了Cu–(Fe–C)合金的铸态组织、形变态组织、Fe–C相形貌、力学性能和摩擦磨损行为。结果表明，Cu–(Fe–C)合金中弥散分布着微米级和纳米级的Fe–C相，其中微米级的Fe–C相在淬火和回火过程中发生了固态转变，这种固态转变与钢中的马氏体转变和回火转变类似。合金先在850 ℃淬火，然后在200、400和650 ℃回火，Fe–C相由针状马氏体逐渐向颗粒状回火索氏体转变，Fe–C相纳米硬度分别为9.4、8、4.2和3.8 GPa，实现了对强化相硬度的控制。室温摩擦磨损实验结果表明，随着回火温度升高，合金的磨损机制逐渐由犁削向黏着磨损和大塑性变形转变，导致合金的耐磨损性能降低。这一结论可以为通过Fe–C相的固态转变的方法调控Cu–(Fe–C)合金的摩擦磨损性能提供参考作用

1. 散射截面的实验定义 “散射”和“碰撞”在我们这里是同义语。 我们在第二章中已经指出：量子系统的状态主要地可以分为两大类。一类是束缚态，它的能级是分 立的，波函数在无穷远处趋近于 0，所以可以有限地归一。另一类是非束缚态，它的能级是连续的，波 函数在无穷远处并不趋近于 0，所以不能有限地归一。对于前一种状态

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