铁基非晶合金由于成本低较、易制备、较好的温度稳定性等优点,并具优异的机械性能、磁性能和耐腐蚀性能而被广泛研究.并且其固有的无序结构有助于抵抗辐照导致的损伤,使得铁基非晶合金可作为抗辐照材料使用.辐照既可以试验铁基非晶合金的性能也是优化铁基非晶合金结构和性能的有效方法.本文综述了铁基非晶合金中子辐照、离子辐照和电子辐照性能的研究进展,探讨了铁基非晶合金的结构和性能与非晶合金的成分以及辐照粒子的类型、能量、注量之间的关系,以及辐照晶化的机制,为进一步促进高性能铁基非晶合金的研究提供了有价值的参考

为了研究钛钢复合板在弯曲过程中的断裂行为,利用扫描电镜原位观察了爆炸和爆炸-轧制两种工艺生产的钛钢复合板在弯曲过程中裂纹的萌生和扩展.结果表明:外弯过程裂纹萌生的角度小于内弯过程,钛钢复合板内弯比外弯具有更强的抗裂纹产生能力.在爆炸钛钢复合板的弯曲过程中,裂纹主要在波头的界面结合处和漩涡中心处萌生;在爆炸-轧制钛钢复合板的弯曲过程中,裂纹在Ti-Fe金属间化合物硬块界面处萌生.产生裂纹的主要原因爆炸钛钢复合板的波头界面结合处和漩涡中心处、爆炸-轧制钛钢复合板的界面块状Ti-Fe金属间化合物具有较高的硬度,在变形的过程中难以协调变形

海洋工程用特厚板钢通常要求具有良好的淬透性,合理设计此类钢化学成分是改善其淬透性的主要方法之一.传统钢成分设计大多以实验为主,耗费巨大.本文以热力学计算软件Thermo-Calc和材料性能计算软件JMat Pro为工具,采用计算、预测与实验相结合的研究模式,对含B微合金化特厚板钢进行成分优化,以期获得高淬透性能.使用Thermo-Calc计算了B微合金化钢的热力学平衡析出相.通过对析出相的析出温度、析出量及相间关系分析,阐述了此类钢的成分设计原则,给出了可获得高淬透性的B微合金化钢的设计成分.采用JMat Pro对设计钢淬透性进行预测,预测结果很好地说明了设计钢成分的合理性.经过淬透性实验和化学相分析,进一步肯定了优化设计结果.理论计算与实验结果表明高铝含量有利于改善硼微合金化钢淬透性

本文用钢塑性有限元方法,对平辊同步和异步薄件轧制进行了计算,求出力能参数、速度场和应力应变场,并对二者加以比较。之后,又对异步轧制的特征进行了分析

自重应力是由于地基土体本身的有效重量而产生的。研究地基的自重应力是为了确定 地基土体的应力状态。计算地基中的自重应力时,一般将地基作为半无限弹性体来考虑, 地基中的自重应力状态属于侧限应力状态,其内部任一水平面和垂直面上,均只有正应力 而无剪应力

分析了稀土处理钢中夹杂物的特征(夹杂物种类、尺寸分布和体积分数)对微观组织中针状铁素体形成的影响.结果表明,钢中夹杂物种类和体积分数对针状铁素体组织的形成非常重要.稀土氧化物(包含稀土氧硫化物)与铁素体具有低至1.9%的错配度降低针状铁素体在夹杂物表面的形核能垒,从而促使它在稀土氧化物上形核.反之,稀土硫化物与铁素体具有高达42.5%的错配度不能诱导生成针状铁素体组织.此外,微观组织中针状铁素体的体积分数随着夹杂物体积分数的增加而增大,当钢中夹杂物体积分数是9.5×10-4时其体积分数达到53%

一、概述 土的破坏主要是由于剪切引起的,剪切破坏是土体破坏的重要特点。 工程时间中与土的抗剪强度有关的工程主要有以下3类

出现分层曲线的二元相图,可以按临界点将曲线分为两部分,lα和lβ;对应分层的两溶液相α,β的热力学性质有4个:IIE(α),S~E(α),IIE(β),SE(β)。加上相图中两温度-组成曲线lα和lβ共6个量,经过热力学分析可以给出这6个量间的关系:假设这6个量间的任意4个已知,可以将另外2个量计算出来。因此,在一些条件下,可以给出有价值的结论或公式

智能制造模式要求制造系统能够快速动态重构以及时响应多品种、小批量产品的客户化、个性化定制的需求.本文从生产制造流程出发,针对不同输入输出函数下非托肯守恒复杂制造系统一般PN模型,在网重写系统的基础上提出修正网重写系统.修正网重写系统依据产品制造流程聚类对规则类库中重构单元子类进行系统的模块化封装,并制定相应的重构区域边界耦合约束与内部结构使能规则.构建的修正网重写系统重构单元类库具有行为特性继承的特点,保证局部区域重构后制造系统的活性、有界性及可逆性,根据制造系统修正网重写系统重写规则与重构步序可实现制造系统自主快速的动态重构.仿真结果与应用实例验证了修正网重写系统的可用性

针对地磁导航方向适配性分析时人工提取的特征主观性较强且难以表达深层的结构性特征的问题,提出一种基于深度卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的地磁导航方向适配性分析方法.首先,利用Gabor滤波器的方向选择特性建立了6个典型方向的适配特征图;然后,设计了卷积神经网络对深层次的方向适配特征进行提取,并通过混和粒子群算法(hybrid particle swarm optimization,HPSO)对卷积神经网络的训练参数进行优选;最后,通过仿真实验对所提方法进行了验证.结果表明,该方法可有效避免复杂的计算以及人工特征提取的盲目性,实现了地磁导航方向适配性分析的自动化,且所提方法的准确率高于传统的BP网络和支持向量机,对地磁导航和航迹规划具有指导意义