本文采用OM及SEM金相定量研究了亚临界(低于AC1)退火对冷轧态Fe-c-Mn双相钢临界区(AC1~AC3)奥氏体形成动力学的影响,采用STEM能谱分析及SEM波谱分析测定了在亚临界退火过程中碳化物中锰浓度的变化及在临界区形成的奥氏体的锰浓度。实验结果表明,亚临界退火过程发生锰向碳化物中的平衡偏聚,从而使临界区形成的奥氏体具有较高的锰含量,提高奥氏体的淬透性。这对于周期退火双相钢板的生产具有重要意义

运用正交设计的方法,模拟工业用罩式退火的生产工艺.采用逐步回归法分析实验数据,得出罩式退火工艺与成品性能的关系方程.从单因素、多因素两方面系统分析了罩式退火工艺参数对IF钢钢板性能的影响规律

研究了AZ31镁合金薄板在异步轧制过程中,异速比、压下率及退火工艺对其退火晶粒尺寸的影响.结果表明:适当提高轧制异速比和道次压下率能够显著细化晶粒,但是异速比过高时,轧辊与轧件会产生相对滑动,细化晶粒效果降低,其中异速比为1.3时,细化晶粒效果最佳;剪切作用使镁合金中孪晶数量及分布均匀程度提高,位错缠结被\切碎\,畸变能得以更均匀地分布于变形体内,是异步轧制具有良好晶粒细化效果的主要原因;此外,合理的异步轧制工艺还能缩短镁合金板带所需的中间退火和成品退火时间

运用环境流体力学及传热学的相关理论,研究了水平巷道火灾烟流滚退规律,通过对滚退烟流与巷壁间的热交换过程分析,得出了滚退发生时烟流逆行距离的函数表达式,并对其进行简化以便于实际应用

针对目前锂离子电池寿命预测结果不准确的问题，提出了一种多模态分解的锂离子电池组合预测模型，从而学习锂离子电池退化过程的微小变化。该方法在单一长短期记忆（LSTM）预测模型的基础上，采用了自适应噪声完全集成的经验模态分解(CEEMDAN)算法将锂电池容量分为主退化趋势和若干局部退化趋势，然后使用长短期记忆神经网络（LSTMNN）算法分别对所分解的若干退化数据进行寿命预测，最后将若干预测结果进行有效集成。结果表明，所提出的CEEMDAN?LSTM锂离子电池组合预测模型最大平均绝对百分比误差不超过1.5%，平均相对误差在3%以内，且优于其他预测模型

工业企业在生产经营过程中，除了发生前述资 金筹集业务、生产准备业务、产品生产业务、 产品销售业务和财务成果业务外，还会发生资 金退出企业业务和其他业务。 例如，用银行存款交纳各种税金、向投资者 支付利润或现金股利、偿还应付款项、退还押 金等资金退出企业业务，除此之外，还会发生 一些其他类型的业务

第一节 创业投资退出机制概述 第二节 首次公开发行（IPO） 第三节 并购（ M&A ）/出售（Sale） 第四节 股份回购 第五节 企业清算 第六节 不同退出方式的比较 第七节 创业投资退出策略

一、森林生态系统的概念 二、森林生态系统的功能 三、全球森林生态系统概况 四、森林生态系统的退化与恢复 五、极度退化的热带季雨林恢复 六、南亚热带退化草坡生态系统的自然恢复 七、亚高山人工针叶林的恢复 八、中欧退化林地的生态恢复 九、东南亚和南亚地区的社区林业管理

退化森林生态系统的恢复（重点） 退化草地生态系统的恢复 退化农田生态系统的恢复（重点） 退化湿地生态系统的恢复

生态系统退化的现状 生态系统退化的原因 生态系统退化的驱动力（难点）退化生态系统的特征（重点）