点击切换搜索课件文库搜索结果(7807)
文档格式:PPT 文档大小:4.49MB 文档页数:68
一、概述 二、测量误差 三、测试系统的静态特性 四、测试系统的动态特性 五、测试系统实现精确测量的条件 六、测试系统的负载效应
文档格式:PDF 文档大小:666.83KB 文档页数:5
利用湿砂橡胶轮磨损试验机对同成分不同组织的三种管线钢进行了浆料磨损实验,随后对磨损后的试样表面进行扫描电镜观察和三维白光干涉分析,研究组织类型影响耐磨性的原因及磨损的微观机理.结果表明:当磨损机理以微观犁沟和微观疲劳为主时,复相组织中共存的两相硬度差别越大,磨痕的微观变形越不易协调,磨损质量损失越明显;当整体力学性能接近时,粒状贝氏体+针状铁素体的复相组织最为耐磨,粒状贝氏体+多边形铁素体复相组织次之,板条贝氏体+多边形铁素体复相组织耐磨性最差
文档格式:PDF 文档大小:1.87MB 文档页数:8
通过Gleeble热模拟实验研究了含0.038%Nb(质量分数)的热轧TRIP钢在高温奥氏体区的热加工工艺,借助光学显微镜、扫描电镜和透射电镜分析了组织演变和Nb的析出行为,并利用电感耦合等离子体发射光谱仪定量分析了Nb的固溶/析出程度.在1250℃奥氏体化5 min后添加Nb有70%固溶于奥氏体.在1000℃以上的奥氏体再结晶区变形过程中Nb的析出量仅占总固溶量的3%,不能有效抑制静态再结晶,奥氏体晶粒得到明显细化.在900℃的奥氏体未再结晶区变形前析出Nb量已达到总固溶量的9%,再结晶被抑制而获得拉长状奥氏体.奥氏体未再结晶区变形可促进铁素体转变并细化铁素体晶粒.再结晶奥氏体或形变奥氏体状态下冷却至650℃时分别有占总添加量的48%和40%的Nb仍以固溶态存在
文档格式:PDF 文档大小:671.36KB 文档页数:8
本文从工业过程参数检测的角度叙述了光导纤维在测温、测压、测速及位移检测方面的应用:文章简要地分析了用光导纤维作为检测元件时的基本原理和方法,并从使用的角度对其优点作了扼要的叙述。文章对光导纤维在自动控制系统中作光信息传输元件进行了初步的介绍,并着重提出在信息传输中抗电磁干扰的突出优点。同时,从国内光导纤维发展的状况,提出了应进一步发展塑料光纤及红外光纤的看法。结论指出纤维光学的进一步发展,必将对工业与自动化技术带来极为深远的影响
文档格式:PDF 文档大小:928.58KB 文档页数:6
在750℃下对近片层Ti-45Al-8Nb-0.2W-0.2B-0.1Y合金进行了静拉伸和循环变形,观察和分析变形后试样的微观组织.合金在750℃时的循环应力-应变曲线位于静拉伸应力-应变曲线之上,显示出明显的循环硬化特征;在循环变形过程中呈现先硬化后稳定.透射电镜观察显示,在750℃下循环变形和拉伸的合金试样中均发现有大量的位错钉扎、塞积及缠结存在,而形变孪晶仅在循环变形后的合金试样中存在.合金在750℃下的循环变形中孪生起重要作用
文档格式:PDF 文档大小:1.3MB 文档页数:9
本文采用不同的热处理制度,着重研究了铁(0~25%)对Ni—Cr—Mo—A—Ti型镍基合金σ相析出动力学以及对合金性能的影响。研究结果表明:在镍基铸造合金中,σ相的形成与铁含量有密切关系,铁可以明显改变合金元素在γ—γ'中的分配关系,并提高合金的平均电子空位数,从而促进σ相析出;随着铁含量的增加,合金的持久强度降低,但对拉伸性能影响较小
文档格式:PDF 文档大小:448.6KB 文档页数:4
在轧制27SiMn液压支架用无缝钢管的过程中,管体出现局部开裂,对管体的化学成分进行了检验,利用金相显微镜和扫描电镜对其进行微观分析.分析结果表明,连铸坯中存在较多的非金属夹杂物,破坏了钢基体组织的连续性,在轧制过程中,该部位的金属受力不均产生显微裂纹.再加热过程的快速升温,增大钢管沿壁厚方向的温度梯度,外表面由于相变收缩而产生切向拉应力,显微裂纹进一步扩展从而导致局部开裂.对夹杂物做定性分析,找出其来源,并提出相应的技术改进措施
文档格式:PPT 文档大小:3.54MB 文档页数:147
前言 § 1阶跃折射率光纤的光线理论 § 2偏射光线的传播 § 3光纤波导中的模式理论 § 4阶跃光纤的标量近似分析
文档格式:PDF 文档大小:460.43KB 文档页数:5
采用热场发射扫描电镜和能谱仪对比研究了武钢、宝钢和新日铁55SiCr悬臂用弹簧钢夹杂物的控制水平.结果表明新日铁弹簧钢采用铝脱氧工艺冶炼获得了较高的洁净度,武钢和宝钢弹簧钢均采用控铝脱氧工艺,但夹杂物塑性化控制水平仍有待提高.对武钢55SiCr悬臂用弹簧钢的冶炼过程系统取样,分析了夹杂物成分的演变规律;根据热力学计算的结果,提出了55SiCr弹簧钢夹杂物塑性化控制的建议,应将[O]控制在0.0009%~0.0020%,[Al]控制在0.0002%~0.0008%
文档格式:PDF 文档大小:399.96KB 文档页数:6
为提高开关电流电路故障诊断的精度,提出了一种基于小波包优选和优化BP神经网路的开关电流电路特征抽取与识别方法.首先对开关电流电路原始响应信号进行多层次的小波包分解,接着计算N层分解后的归一化能量值,以特征偏离度作为评价选择最优小波包基,构建最优故障特征向量,最后将提取的最优故障特征通过遗传算法优化的BP神经网络进行分类.该方法以实例电路进行验证,结果表明所有的软故障均得到了有效的分类,说明了该方法在开关电流电路故障诊断中的优越性
首页上页760761762763764765766767下页末页
热门关键字
搜索一下,找到相关课件或文库资源 7807 个  
©2008-现在 cucdc.com 高等教育资讯网 版权所有