针对BP神经网络训练时间长的问题,采用基于案例推理的方法预测精炼开始钢水温度.首先,应用层次分析法确定影响精炼开始钢水温度的各个因素的权值,并使用灰色关联度来计算案例的相似度,克服了传统相似度计算方法在案例信息不完整的情况下无法获取准确结果的缺点.然后,提出一个包含类选、粗选、精选和择优的四步检索方法,大大缩短了检索时间.最后,实验比较了人工神经网络和基于案例推理两种方法,结果表明基于案例推理比人工神经网络具有更高的命中率

研究了带有状态时滞的多采样率线性离散时间广义因果系统的最优输出调节器的设计问题.首先利用离散提升技术将原系统转化为形式上无时滞的系统.再通过等价变换，利用系统的因果性特点将其化为一个正常系统.继续对系统进行离散提升，导出一个形式上简单的单采样率系统.然后将原系统的二次性能指标函数修正为单采样率系统的二次性能指标函数，进而利用最优调节原理，得到其最优调节器.再经过变换，得到多采样率系统的最优输出调节器.同时对导出的单采样率系统的能稳定性和能检测性进行了讨论，给出了严格的数学证明.最后的数值仿真表明，本文所设计的最优调节器是有效的

采用原子探针层析技术研究了核反应堆压力容器模拟钢中AlN相/α-Fe基体、富Cu相/α-Fe基体和AlN相/富Cu相三种相界面处Ni、Mn、P和C原子的偏聚特征.压力容器模拟钢经890℃保温0.5 h水淬，然后在500℃进行了20 h的时效处理.分析结果表明：Ni、Mn、C和P原子在富Cu相/AlN相界面上不发生偏聚；而在AlN相/α-Fe基体和富Cu相/α-Fe基体两种相界面上都会发生偏聚，且偏聚特征无明显区别，都是Mn的偏聚倾向大于Ni，C的偏聚倾向大于P

考察了Ni-Yb/γ-Al2O3(Ni 16%,Yb 5%,质量分数)催化剂,入口气中添加不同组分(CO2、H2和CH4)对柴油低/高温水蒸气重整过程中转化率及重整率的影响,以及添加CO2入口气对质子交换膜燃料电池柴油水蒸气重整制氢流程中后续的CO水气变换和深度去除CO过程的影响.结果表明:入口气中添加CO2或H2进一步提高了柴油在低温(400～500℃)水蒸气重整反应中的转化率(<95%),能够为后续的高温(550～750℃)水蒸气重整过程提供CH4代替柴油作为重整原料,从而显著抑制了积碳.入口气中添加H2对高温水蒸气重整有抑制作用,添加CH4不利于提高柴油转化率.入口气中添加CO2时,气碳摩尔比约为0.54时柴油转化率最佳,但重整产物中CO含量会增加,因而后续CO水汽变换过程的空速需降低以便保证CO去除率,添加CO2对最后深度去除CO过程(两段选择甲烷化法)无明显影响

以轴向流吸附器内部流场为研究对象,采用CFD软件对其内部气体流动特性进行数值模拟.比较轴向流吸附器内无气体分布器、仅加装单一多孔板气体分布器、加装多孔板气体分布器与单级挡板相结合等3种方式对吸附器内部流场均匀分布的影响.未加装气体分布器的轴向流吸附器内部气流分布严重不均;仅加装单一多孔板气体分布器的轴向流吸附器内部流场的气体流动稍有改善,但气流分布仍不均匀;加装多孔板气体分布器与单级挡板相结合的方式,吸附器内部流场的气体流动得到明显改善.多孔板气体分布器与单级挡板组合使用时,保持气体分布器开孔率不变,开孔孔径为0.003 m时气流分布最为均匀,效果最好;保持开孔孔径不变,气体分布器的开孔率为0.388时气流分布最为均匀

通过控制硫化锌室温成核反应在油-水液-液界面处进行,并采用羟基端基自组装分子层修饰的聚合物膜作为柔性衬底,最终在衬底表面制得硫化锌纳米晶膜.X射线衍射表征显示产物为高温稳定的纤锌矿结构.扫描电镜和透射电镜观察发现硫化锌膜由粒径30-50 nm的颗粒构成.产物对甲基橙的光催化降解研究证实在紫外光辅助下硫化锌纳米晶膜对有机物的降解能力.鉴于上述结果,提出了一种结合油-水液-液界面及自组装分子层功能化的衬底,在室温且无添加剂条件下一步制备高温稳定相ZnS功能膜的方法,并分析了产物形貌与光催化性能间的关系

无银铜基钎焊料

氢泡室的工作条件,要求制做泡室用的不锈钢在液态氢的极低温度(20k)下,有足夠的强度和韧性,在三万高斯的磁场中导磁率不大于1.005高斯奥斯特,此外,还要求这种钢有好的加工性能和焊接性能。我们根据氢泡室用钢的要求,参照美国西屋电器公司研制的kromarc-55不锈钢,[1]初步研制出k-55不锈钢带材(17.4毫米×240毫米×10米),于室温,液氮(-196℃)液氦(-269℃)三种温度下测试了拉伸曲线,测试了低温下的导磁率μ和膨胀系数α,並对材料的组织和断口进行了观察,对材料在低温拉伸过程中出现的现象进行了探讨。实验结果证明,我们炼制的K-55不锈钢基本上满足氢泡室工程要求

本文研究了一种新型无钴超硬高速钢在马氏体成份和二次硬化之间的关系。采用“马氏体碳饱和度”（AM=CsM/CpM,CsM—马氏体含碳量,CpM—马氏体中合金元素在回火时形成二次硬化碳化物所需碳量）作为描述马氏体中合金元素和碳（M—C）配比关系的参数。得出,①AM和二次硬度有相当严格的依从关系。在通常的成分范围内,与某个合金元素或其总体比较,它对硬度的影响更大些。②当马氏体成分符合W2C、Mo2、V4C3及Cr7C3原子比时,获得最高的二次硬度—HRC69左右。讨论了G、Steven平衡碳计算式。为解决某些合金化的定量问题,建议采用“钢的碳饱和度”（A=Cs/Cp）表征高速钢中M—C配比。C

高碳铬铁无渣脱碳法可避免有毒铬渣的排放，利用微波场可快速加热粉状物料的特性，在高碳铬铁粉中配加一定比例的碳酸钙粉，可实现高碳铬铁粉快速固相脱碳.实验结果表明：配加一定比例的碳酸钙粉，不会影响内配碳酸钙高碳铬铁粉混合物料的微波加热特性；提高混合物料的脱碳摩尔比、微波加热温度和保温时间，有利于高碳铬铁粉的深度脱碳，但相应加剧脱碳铬铁粉的氧化程度.合适的固相脱碳条件为：脱碳摩尔比1∶1.0~1∶1.4，微波加热温度1100℃，保温脱碳时间60 min.在上述条件下可使碳质量分数为8.16%的高碳铬铁粉脱碳至3.91%~1.71%，脱碳率为52.08%~79.04%