采用高精度显微CT技术及三维图像分析方法研究氧化铜矿石颗粒在酸浸前后内部微观孔隙结构特征及其演变,考察孔隙率、孔隙尺寸分布、孔隙连通度、孔隙分维等参数的变化规律.结果表明：酸浸后矿石颗粒的孔隙率明显增加,孔隙尺寸分布范围更广,出现一定比例的大孔隙,平均孔隙直径增加2~3倍;孔隙连通度在酸浸前基本为零,酸浸后明显增加,并在各方向上呈现空间变异性;孔隙分维数在浸出结束后也有所增大,且在一定范围内与孔隙率及平均孔隙直径呈指数增长关系.借助三维图像分析可实现矿石浸出过程中内部微观孔隙结构的定量描述,从而揭示矿石颗粒孔隙结构的演化规律

利用扫描电镜观察了Q235碳素钢形变强化相变过程中超细铁素体在奥氏体内部的形核;使用背散射电子衍射(EBSD)技术分析了析出的铁素体取向.结果表明,随内、外界条件不同,奥氏体内有两类典型的铁素体形核地点:形变带及奥氏体晶界附近的形变不均匀区原始奥氏体晶粒尺寸的增加,形变温度的降低有利于铁素体的形变带形核.在A3-Ar3的超细铁素体最佳形成温度区间,靠近A3形变可使铁素体及第2组织均匀分布.形变带形核造成带状分布的铁素体及第2相,不仅形貌上出现方向性,铁素体取向也出现择优

结合水平集函数方法及移动网格技术,利用有限元法模拟分析了离散型β相分布和连续型β相分布的AZ31镁合金在NaCl溶液中的腐蚀行为,通过解Nernst-Planck方程得到腐蚀过程中AZ31镁合金/NaCl界面的电势、氯离子及镁离子浓度分布,并通过扫描离子选择性电极实验验证了此模拟方法的可行性.模拟分析表明,当β相离散分布在α相周边时,在与β相相邻的α相区域腐蚀速率最快,形成腐蚀缩颈坑,坑内氯离子富集,进一步加速了α相的腐蚀,最终β相逐渐脱离合金进入溶液;当β相连续分布在α相周边时,α相不断被腐蚀,最终α相全部溶解而只剩β相,求解随即停止.扫描离子选择性电极实验结果表明此模拟模型可以对镁合金的电化学腐蚀进行较好预测和判断

利用扫描电镜(SEM)、透射电镜(TEM)对炉卷轧机生产X100管线钢的显微组织特点进行了观察与分析,通过背散射电子衍射技术(EBSD)探讨了X100管线钢的有效晶粒尺寸与低温韧性的关系,并利用物理化学相分析的方法对X100管线钢的析出粒子尺寸分布和强化作用进行了定量分析.结果表明:X100管线钢的显微组织以粒状贝氏体为主,晶粒内部和晶界上弥散分布着大量细小的马氏体/奥氏体(M/A)岛;X100管线钢的有效晶粒尺寸较小,仅为2μm左右,细化有效晶粒尺寸和降低组织方向性有利于提高管线钢的低温韧性;X100管线钢中的析出粒子尺寸较小,平均尺寸为45.4nm,但由于其总体质量分数只有0.062%,经计算,其析出强化作用约为52MPa,析出强化对屈服强度贡献较小

为降低双P型辐射管NOx排放,运用扩散式分段燃烧的低NOx均匀化燃烧技术,设计一种辐射管三级燃烧器,对其进行数值模拟,经过验证模型可靠.对燃烧器结构及运行参数进行正交试验和单因素研究.研究表明:空气预热温度、空气分级配比和空气过剩系数对出口NOx排放浓度有显著的影响,相互无交互作用;一次风量由10%增大到20%时NOx生成量由65.2×10-6增加到108.2×10-6,一次风量增加到30%以上时出口NOx体积分数增加速率趋缓;空气预热温度每增加100℃,最高燃烧温度增加约50℃,排放气体中NOx体积分数由50.9×10-6以22%、23.2%、25.3%、27.2%、27.3%和29.5%的速率增加;随空气过剩系数增加,出口NOx体积分数由82×10-6呈22.1%、1.9%、2.1%、24%和2.5%的波动增长趋势

采用粉末注射成形-无压熔渗相结合技术制备出了电子封装用高体积分数SiCp/Al复合材料.重点研究了SiC粒径、体积分数以及粒径大小等颗粒特性对所制备复合材料热物理性能的影响规律.研究结果表明,SiCp/Al复合材料的热导率随SiC粒径的增大和体积分数的增加而增加;SiC粒径的大小对复合材料的热膨胀系数(CTE)没有显著的影响,而其体积分数对CTE的影响较大.CTE随着SiC颗粒体积分数的增加而减小,CTE实验值与基于Turner模型的预测值比较接近.通过对不同粒径的SiC粉末进行级配,可以实现体积分数在53%~68%、CTE(20~100℃)在7.8×10-6~5.4×10-6K-1、热导率在140~190W·m·K-1范围内变化

利用背散射电子衍射技术对高速冲击前后高锰钢样品强制剪切区域的晶粒进行准原位观察,分析了剪切区域不同位置晶粒的相变情况,并借助有限元模拟及受力计算对不同晶粒相变程度差异的原因做了进一步分析.结果表明,在高速变形下,应力应变水平、奥氏体取向及晶粒间的相互作用共同影响TRIP行为:应力应变水平越高,相变程度越大;由于帽型样中剪切应力的存在,相比于近〈111〉取向奥氏体,近〈100〉和近〈110〉取向奥氏体相变程度更大,近〈110〉取向相变程度最大.具有有利取向的奥氏体,晶粒尺寸越大,其相变行为受周围晶粒影响越小,越容易充分相变;具有有利取向的长条状奥氏体晶粒,若其两侧晶粒难相变,则该晶粒相变将受到束缚;带有尖角的晶粒,变形时应力集中难以释放,易发生相变;当晶粒的孪生分力大于滑移,但其最大和次大的孪生分力相差不大,可能导致在这两个方向孪生互相竞争,反而不易相变.高速变形时体心马氏体多在晶界应力集中处产生,很少在晶粒内部大量产生,形态多为细片状,变体选择强

鉴别分析是一种进行统计鉴别和分组的技术手段。它可以就一定数量案例的 个分组变量和相应的其他多元变量的已知信息,确定分组与其他多元变量之间 的数量关系,建立鉴别函数( discriminant function)o然后便可以利用这一数量 关系对其他已知多元变量信息、但未知分组类型所属的案例进行鉴别分组。沿用 多元回归模型的称谓,在鉴别分析中称分组变量( grouping variable)为因变量, 而用以分组的其他特征变量称为鉴别变量( disciminant variable)或自变量。其 实,这里的自变量并不一定是真正的“原因”变量,有时可能倒是真正的“结 果”或“反应”变量。它们与类型变量的关系从本质上并没有越过相关的范畴。 不过,既然我们要参照其值来进行分组,权且称之为自变量

鉴别分析是一种进行统计鉴别和分组的技术手段。它可以就一定数量案例的一个分组变量和相应的其他多元变量的已知信息,确定分组与其他多元变量之间 的数量关系,建立鉴别函数(discriminant function)然后便可以利用这一数量 关系对其他已知多元变量信息、但未知分组类型所属的案例进行鉴别分组。沿用 多元回归模型的称谓,在鉴别分析中称分组变量(grouping variable)为因变量, 而用以分组的其他特征变量称为鉴别变量( disciminant variable)或自变量。其 实,这里的自变量并不一定是真正的“原因变量,有时可能倒是真正的“结 果”或“反应”变量

针对实际振动信号中多分量分离问题,在生成微分方程解调技术的基础上,提出一种新的迭代分解方法.首先采用生成微分方程(generating differential equation,GDE),估计初始振动信号的瞬时频率和幅值包络,然后对瞬时频率通过低通滤波分离出第一个频率,基于此频率对原始信号通过高通滤波器后提取的成分作为第一个分量,最后用初始信号减去第一个分量的余值作为下一次迭代的初始值,迭代同样的步骤分析分解直到获取所有信号分量,以低于能量比阈值作为迭代终止条件.本方法不需要先验信息.通过仿真信号验证并与传统方法进行对比分析,证明了方法的有效性.通过实测轴承试验信号的故障分析,证明了方法的实用性