失败者在尝试某一样新事物犯了错误或者陷入困境的时 候，就完全心灰意冷．止步不前。他认准假如是个比较能干 的人，是个真正的成功者，只要动手试上几下，不用费力气 就早已经学会了。他这样想：“我真希望自己是个完美无缺 的人，真希望自己不是这样笨得要命!假如你有好的天资， 真正是个聪明人的话，一学就会懂得怎么去作了。那样的 话，我就会每天干什么事情永远不会失手

研究了低碳钢过冷奥氏体在760℃,形变速率为l s-1和10 s-1变形时组织演变规律.结果表明,形变速率为1 s-1时真应力-应变曲线双峰特征为形变强化相变和铁索体动态再结晶的表征,相变形核集中在铁素体/奥氏体相界前沿奥氏体高畸变区,晶粒长大在时间和空间上受到限制,细化能力较高;形变速率提高到10 s-1时,相变动力学提前,曲线只表现为形变强化相变的单峰特征,相变形核除了在上述铁素体/奥氏体相界前沿奥氏体高畸变区,还分布到奥氏体晶内各处,晶粒间约束有所减小,尺寸稍大.通过形变强化相变和铁素体动态再结晶可以获得平均晶粒尺寸为(1.98±1.07)μm和(2.33±1.01)μm(10 s-1)左右的微细铁素体晶粒

一、概述 二、水冷系 三、风冷系 四、变速器机油冷却系

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以CSP流程生产的含B和无B的SPHD冷轧基板为实验材料,运用拉伸实验、金相观察、SEM、TEM和EBSD手段,对比分析了两种钢的力学性能、组织、析出物、位错密度和晶体学取向的变化.研究表明:微合金元素B的加入明显使SPHD冷轧基板的铁素体晶粒粗大化,钢中有粗大的析出相粒子产生,且位错密度下降,从而引起屈服强度的降低.采用背电子散射EBSD技术分析了无B和含B钢的晶体学取向,其取向主要为大角度晶界,且无B钢中存在着大量的亚晶

将LVQ神经网络用于冷轧带钢表面缺陷的自动分类中,解决了以往分类方法在多缺陷模式类型情况下耗时多和准确率低的问题.对现场采集到的14种主要缺陷类型进行了实验.实验结果表明,基于LVQ神经网络的分类器训练与分类的时间短,在多缺陷种类分类的过程中准确率能得到保证

本文研究了奥氏体化温度（轧前的原始奥氏体晶粒大小）、轧制温度、压下率及轧后快冷前的停留时间对热变形奥氏体的再结晶及再结晶奥氏体晶粒大小的影响,确定了轧前奥氏体晶粒尺寸、轧制温度及轧后快冷前的停留时间与奥氏体再结晶临界变形量之间的关系,以及原始奥氏体晶粒大小、轧制温度及压下率与再结晶后奥氏体晶大小之间的关系。也研究了在950°、900°及850℃轧制时的压下率与转变后的铁素体形态之间的关系,再结晶奥氏体晶粒大小与转变后的等轴铁素体晶粒大小的关系。在以上研究的基础上,研究了4C船板在多道轧制后的低温冲击韧性、屈服强度等与控制轧制工艺所决定的轧后铁素体品粒大小之间的定量关系。根据以上研究的结果,初步得出有关低碳钢（4C）控制轧制的两点结论

采用常规铸造和喷射成形工艺分别制备了M3型高速钢铸坯和沉积坯.利用扫描电子显微镜、X射线能谱和X射线衍射等分析方法对冷却速度对合金的显微组织的影响,加热温度对M3高速钢中M2C共晶碳化物分解行为的影响,以及热加工变形后铸态和沉积态组织的变化进行了研究.结果表明:铸态合金含有粗大的一次枝晶和M2C共晶碳化物,而喷射成形沉积坯主要为等轴晶且碳化物细小均匀;冷却速度的提高极大地抑制了碳化物的析出和晶粒长大;加热温度的提高有利于M2C共晶碳化物分解,过高的温度使得分解后的M6C长大,不利于合金性能的提高;沉积坯经恰当的预热处理和热变形可以获得理想的变形组织

一、思考题： 1、冷冲压工序可分为哪两大类？它们的主要区别是什么？ 2、分离工序有哪些工序形式？试用工序简图及自己的语言说明其中两种工序的主要特征

一、铸铁的成分和种类 铁石墨相图 二.影响铸铁石墨化的主要因素 （1）化学成分的影响 C与Si是强烈促进石墨化的元素,S是强烈阻碍石墨化的元素， （2）冷却速度的影响 冷却愈慢，愈有利于石墨化的进行