研究了利用(KOH+K3(Fe (CN)6)+H2O和H2SO4+H2O2)两种溶液浸蚀硬质合金基体,分别选择性刻蚀WC和Co的表面预处理过程.在浸蚀过的硬质合金基体上,用强电流直流伸展电弧等离子体CVD法沉积金刚石薄膜涂层.结果表明,两步混合处理法不仅可以有效地去除硬质合金基体表面的钻,而且还显著粗化硬质合金基体表面,提高了金刚石薄膜的质量和涂层的附着力

系统研究了环保型无取向型电工钢板绝缘膜的电工性能.采用水、磷酸二氢铝、苯-丙乳液作为涂料的主要原材料,综合SEM、能谱、XRD、盐雾实验、硬度和附着性能的试验结果,得到制备电工钢绝缘涂料的最佳原料质量比为水:Al(H2PO4)3:苯-丙乳液=25:10:5.在该最佳配比条件下电工钢片的层间电阻基本保持在500(Ω·mm2)/片以上,附着性、耐蚀性能良好,表明磷酸盐环保涂料是一种优良的电工钢绝缘涂料

采用热挤压和冷轧工艺生产HR3C无缝钢管，金属冷成型过程和成品性能均表明热挤压加冷轧工艺生产高合金难变形材料具有明显优势.热挤压加工变形时金属承受三向压应力，可以提高金属的综合性能；通过冷轧加工改善管材表面质量和尺寸精度，可以确保材料在特殊环境中使用安全性更高

以型号为Kynar2801的PVDF-HFP (偏氟乙烯-六氟丙稀共聚物)为基质,制备了掺杂微米TiO2粉体的聚合物锂离子电池用多孔电解质隔膜,并采用SEM、XRD、交流阻抗法以及充放电测试等测试手段研究分析该电解质膜的物理及电化学性能.实验结果表明:掺入质量分数6.5%的微米TiO2聚合物电解质膜的室温离子电导率为1.66×10-3S·cm-1,拉伸强度为2.78MPa;在以掺杂电解质膜为隔膜的锂离子电池中,分别以28,70,140,280mA·g-1的电流密度放电时,正极材料LiCoO2的放电容量分别为140.6,127.48,120.25,99.17mAh·g-1

建立规则溶液亚点阵模型计算了不同温度(1073~1523 K)下低碳Nb-Ti二元微合金钢(Nb质量分数为0.023%,Ti质量分数为0.012%)中碳氮化物析出相的平衡摩尔分数、化学驱动力和各组元摩尔分数,对微合金钢中析出粒子演变规律进行研究,并利用透射电镜观察及能谱分析验证这种析出模式.计算结果表明,1523 K下析出粒子化学式组成为(Nb0.15Ti0.85)(C0.16N0.84),由富Ti的析出物逐渐过渡至Nb-Ti均匀析出,析出粒子演变顺序为(Nb0.15Ti0.85)(C0.16N0.84)、(NbxTi1-x)(CyN1-y)和(Nb0.5Ti0.5)(C0.56N0.44),与实验结果符合较好.随着温度降低,Ti/Nb质量比逐渐减小,得到的TiC比NbC更难溶.对均匀形核及位错处形核的临界核心尺寸和相对形核速率进行计算,得到最大形核率即可获得最细小第二相尺寸的温度

一、目的要求 1.了解耕地作业的农业技术要求、相关指标和耕地质量的检查。 2.了解农业机械的类型编号规则,熟悉铧式犁类型编号的方法。 3.认识不同类型铧式犁、铧式犁的各零部件及其连接关系

采用溶胶-凝胶法和浸渍提拉法在不锈钢板上制备了含银的二氧化硅薄膜.利用X射线衍射仪(XRD)分析了膜层的组成,通过测试接触角研究了薄膜的亲水性,测试了薄膜对质量分数10%的FeCl3溶液的耐腐蚀性能,并对覆膜不锈钢的抗菌性和附着性进行了测定.结果表明:采用溶胶-凝胶法可在不锈钢基板上制得含银的SiO2抗菌膜,经过10min氧化处理和5次提拉,并经热处理后,抗菌膜与不锈钢结合牢固,亲水性和耐蚀性提高,对金黄色葡萄球菌抑菌率达到100%

含铝TRIP钢钢液中Al易与结晶器保护渣中的SiO2发生氧化-还原反应,使其保护渣中Al2O3的质量分数由3%快速增加到30%左右,w(Al2O3)/w(SiO2)由0.10增加到1.44,导致黏度发生大的波动.研究了Al2O3含量和w(Al2O3)/w(SiO2)对含铝TRIP钢保护渣黏度的影响,建立了高Al2O3含量保护渣系黏度的计算模型.结果表明:随着Al2O3质量分数由3%增加到17%,综合碱度R<1的保护渣黏度先增大再减小,而R≥1的保护渣黏度变化较小;随着Al2O3质量分数由17%增加到30%,保护渣的黏度快速增大;随着w(Al2O3)/w(SiO2)的增大,Al-TRIP钢保护渣的黏度呈现先快速减小而后迅速增大的趋势

以CT-2为光亮剂的氯化钾电镀锌在玛钢水暖件上施镀时,其电流效率为95%,镀层光亮细致,其耐蚀性与低碳钢上的镀锌层相近,证明水暧件原材料的成分及其铸态表面缺陷对电镀锌的质量无显著影响,但电镀锌与热浸锌相比可大大降低锌和能量单耗,降低成本,可用电镀锌来代替现行的热浸锌

以缩小连铸二冷区板坯表面实际温度和目标温度的差异为目标,建立了板坯连铸二次冷却智能控制模型.该模型采用支持向量机(SVM)实现板坯表面目标温度的动态设定,采用对角递归神经网络(DRNN)实现板坯表面温度的预测,采用T-S模糊递归神经网络实现二次冷却水动态调整与分配.通过对某钢厂板坯连铸过程进行仿真计算和现场试验,结果表明:该模型将二次冷却水水量控制问题与板坯在冷却过程中的温度状态相结合,实现了连铸二次冷却动态优化控制,有利于提高板坯的质量