将Al2O3以及固态的钙铝酸盐均视为未反应核，确定铝离子在液态钙铝酸盐层的扩散是铝镇静钢钙处理后Al2O3夹杂物变性的限制性环节，由未反应核模型建立了Al2O3夹杂物变性的动力学模型，并且通过热力学分析计算了模型参数.模型结果显示：随着Al2O3夹杂物直径的增大，其完全变性为液态钙铝酸盐的时间大幅延长.钢液中Ca在一定范围内增加，不仅在热力学上有利于Al2O3变性，也使其变性速率迅速增大，但Ca超过一定值时对变性速率促进减弱.温度升高不利于Al2O3夹杂物变性反应，从而使变性的驱动力减小，对夹杂物变性促进作用不很明显.模型结果与工业试验和夹杂观察结果基本相符

本文主要用恒电势法研究了钼晶核的形成和长大的动力学规律及其对电镀的影响。实验证明,在所选盐系、温度及浓度范围内,阴极反应开始阶段的控制步骤是半球形晶核的形成及其在扩散控制下的长大。适当控制影响这一步骤的因素,可以改善镀层质量。增大超电势将使晶核密度迅速增大,有利于获得结晶细致、光滑致密的镀层。在恒电势下,升高温度将使晶核密度增大,对改善镀层有利;而在恒电流下,升高温度则极化减小,晶核密度变小,对电镀不利。无论在恒电势或恒电流下,增大浓度都会使晶核密度变小,晶粒变粗,对电镀不利

为了获得烧结钢的致密表面层以改善零件的疲劳性能和耐腐蚀性,研究一种先对烧结铁压坯化学处理而后烧结的技术并进行了试验.试验中选择了高(>7.0g·cm-3),中(6.6~6.7 g·cm-3),低(6.2~6.4g·cm-3)3种不同密度的压坯施镀.试验发现中密度烧结铁通过自催化镍-磷化学镀和强化烧结可获得致密的合金化表层显微组织.用SEM/EDS分析了烧结样品表层元素成分及分布形貌,发现镍元素由试样表面向内呈均匀梯度分布,在高密度低孔隙度区扩散距离可达200 μm以上,在较低密度高孔隙度区集中分布于孔洞表面附近;而磷元素除使基体孔洞球化外,还以Fe2P形式偏聚于铁基体中.这样的显微组织有可能改善零件的疲劳性能和耐腐蚀性

多年来,由于对钛矿的无序开采,使得海南岛东部出现大面积的土地荒漠化.采用遥感的手段进行跟踪监测,合理地授予采矿权,组织适当的复垦,是解决当地荒漠化的有效途径.基于不同沙地类型在地表空间结构上的差异,提出将基于地质统计学的影像纹理应用到荒漠化监测中,通过变异函数纹理来加大各种不同类别沙地间的区别,提高样本选择的分离度.结果表明,运用变异函数纹理结合光谱波段的最大似然分类方法能够很好地界定海滩沙地和内陆荒漠地的等级,最高分类精度达到92.4%,证明了基于地质统计学的影像纹理在实现该地区遥感荒漠化监测方面的有效性

回归推导出渣系中磷酸盐容量对数与炉渣光学碱度和温度的关系表达式,通过回归公式绘制出CaO-SiO2-FeO(10%MgO)渣系的等磷酸盐容量图,分析了转炉终渣、终点成分及温度对钢中磷含量的影响情况.当熔渣磷酸盐容量一定时,随着转炉终点碳含量降低,渣/钢间磷分配比增加;相同终点碳含量时,随着熔渣磷酸盐容量增加,渣/钢间磷分配比增加;转炉终点碳质量分数控制在0.03%~0.04%,炉渣碱度大于3.5,渣中FeO质量分数低于18%,渣中P2O5质量分数低于2%,有利于获得终点磷质量分数在0.008%以内的钢水

采用光学金相、硬度测量结合透射电镜观察,研究了经过弯曲或扭转变形的含铌微合金钢在等温受热时的组织稳定性问题.研究发现:弯曲与扭转变形都可以大幅度提高微合金钢的硬度;在随后的550℃等温受热过程中,弯曲变形区的硬度迅速下降,同时伴随贝氏体向平衡组织的演变;而扭转区在等温过程中的硬度始终高于未变形区,同时钢中贝氏体组织基本得以保持.扭转应变量越大,硬化效果越强,并且在随后的等温受热过程中能保持这种硬度上的优势.弯曲与扭转变形均导致贝氏体板条内位错密度显著增加.弯曲变形区的位错分布不均匀,其中的低位错密度区易于在随后的等温受热过程中演变为平衡组织多边形铁素体的形核核心;而扭转变形区内位错分布均匀,并且在随后的等温受热过程中位错分布不发生显著改变.这些结果表明,不同的冷变形方式对微合金钢中贝氏体热稳定性的影响存在显著差异

以等物质的量的高锰酸钾和乙酸锰为原料,采用机械化学法制备出弱结晶型α-MnO2超级电容器电极材料.在1.2V电压内,200mA·g-1电流密度下对对称型超级电容器进行恒流充放电测试.采用XRD法、循环伏安及交流阻抗法对充放电前后电极材料的结构以及电化学性能进行表征,首次采用求斜率法对充放电曲线分析.结果表明:超级电容器表现出法拉第电容与双电层电容的双重特征;在循环过程中,电化学惰性物质Mn3O4生成,循环伏安图中氧化还原峰逐渐消失;充放电曲线的法拉第电容特征逐渐消失而接近双电层电容理想曲线;超级电容器的比容量、等效串联电阻发生了对应的变化,其最大电极比容量达到416F·g-1,经过近500次循环后,比容量为220F·g-1

以薄板坯连铸连轧(CSP)工艺下生产的含B和无B低碳热轧、罩式退火板为实验材料,研究了B对低碳深冲钢板织构的影响.利用电解化学相分析、内耗和拉曼实验等方法和结果,从化学成分、析出物两个方面对热轧、退火板中织构的形成与发展进行了系统分析.结果表明:无B热轧板的AlN含量比含B热轧板中的高,后者的织构优于前者;退火板中含B钢和无B钢中AlN含量几乎相等,然而无B退火板织构优于含B退火板的.AlN不是影响织构发展的唯一决定因素,B、BN也会影响织构的发展

提出了一种基于聚类的支持向量机增量学习算法.先用最近邻聚类算法将训练集分成具有若干个聚类子集,每一子集用支持向量机进行训练得出支持向量集;对于新增数据首先聚类到相应的子集,然后计算其与聚类集内的支持向量之间的距离,给每个训练样本赋以适当的权重;而后再建立预估模型.此算法通过钢材力学性能预报建模的工业实例研究,结果表明:与标准的支持向量回归算法相比,此算法在建模过程中不仅支持向量个数明显减少,而且模型的精度也有所提高

采用原位反应近液相线铸造方法制备含有少量原位Al2O3颗粒的Al-Cu基复合材料,利用光学显微镜观察复合材料的铸态组织,并通过透射电镜观察复合材料中的原位Al2O3颗粒的分布与形貌,研究原位颗粒对近液相线铸造Al-Cu合金铸态组织形成机制的影响.结果发现:原位Al2O3颗粒比较均匀地分布于基体合金中,尺寸分布于1μm范围内,形貌呈多边形.随着原位Al2O3颗粒含量的增加,复合材料的铸态组织逐渐被细化和均匀化;当原位Al2O3颗粒的质量分数达到5.3%时,获得均匀细小的蔷薇状组织