为了减轻铸件顶部缩孔缺陷以降低冒头切除率提高铸锭成材率，基于ProCAST软件建立了铁镍合金真空下凝固数值仿真模型，通过解剖实验验证了模拟参数正确性，进而研究锭模参数对铁镍合金缩孔缩松分布的影响并得到最优锭型.研究表明：数值模拟中，关于真空条件下传热参数的设置较为合理，能较准确地模拟得到与实际生产一致的缩孔缺陷；在本研究条件下，冒口锥度对缩孔高度方向上位置的影响远大于锭身锥度和高径比对其的影响，缩孔位置随冒口锥度减小上移，中心疏松程度随锭身锥度增加而减弱，高径比对缩孔缩松影响不大；优化后的锭型能有效改善缩孔缺陷，将缩孔控制在冒口线以上提高铸锭成材率

采用Gleeble-3800热模拟试验机研究Fe-36Ni合金在900～1200℃的热塑性行为，并用FactSage软件、扫描电镜及透射电镜等研究该合金热塑性的影响因素及作用机理.结果表明：合金中主要形成Al2O3+Ti305＋MnS复合夹杂，夹杂物颗粒尺寸集中分布在0.5μm以下.合金热塑性在900～1050℃受晶界滑移及动态再结晶共同影响.晶界上分布的纳米级别（200nm）夹杂物则促进显微裂纹在晶界滑移过程中的形成和扩展，损害合金热塑性.当温度高于1050℃时，较高的变形温度使再结晶驱动力大于钉扎作用力，合金发生动态再结晶，有效提高热塑性.在1100～1200℃区间内，枝晶间裂纹的形成、晶界滑移的加剧及动态再结晶晶粒尺寸增大都降低合金热塑性

根据光谱实验和量子力学计算,已十分清楚 （一)基态原子的电子构型/分布规律/原则 第一,多电子原子中不同n、原子轨道的能级高低不同 (这里不包含量子数m和m,因一般没有磁场) 我国科学家徐光宪教授首先总结出:

采用伪半固态触变成形工艺制备了40%、56%和63%三种不同SiC体积分数颗粒增强Al基电子封装材料，并借助光学显微镜和扫描电镜分析了材料中Al和SiC的形态分布及其断口形貌，测定了材料的密度、致密度、热导率、热膨胀系数、抗压强度和抗弯强度.结果表明，通过伪半固态触变成形工艺可制备出的不同SiC体积分数Al基电子封装材料，其致密度高，热膨胀系数可控，材料中Al基体相互连接构成网状，SiC颗粒均匀镶嵌分布于Al基体中.随着SiC颗粒体积分数的增加，电子封装材料密度和室温下的热导率稍有增加，热膨胀系数逐渐减小，室温下的抗压强度和抗弯强度逐渐增加.SiC/Al电子封装材料的断裂方式为SiC的脆性断裂，同时伴随着Al基体的韧性断裂

本文采用光学显微镜,电子探针及穆斯堡尔效应等手段对MgO在烧结矿和球团矿中的赋存状态及其对冶金性能的影响进行了微观分析研究。显微镜下观察表明,随烧结矿中MgO含量增加,赤铁矿及铁酸钙明显减少。当MgO约达4%以上时,烧结矿渣相中开始出现少量镁质硅酸盐矿物。电子探针扫描分析表明,MgO主要分布于除赤铁矿之外的铁相矿物中,在烧结矿中形成含镁磁铁矿,在球团矿中形成镁铁矿,少部分分布于渣相中。对杭钢球团矿所做的穆斯堡尔谱学研究表明,在焙烧过程中,Mg2+大量进入磁铁矿八面体晶位,揭示了MgO在人造富矿中富集于铁相及引起物相变化的机理。基于上述试验研究,分析了MgO对人造富矿冶金性能的影响

在地下水研究中应用GIS技术,是由于地下水研究需要组织、定量和解释大量的水文 地理数据。早期的地下水模拟研究需要把地图图表等信息转换成计算机可读的格式。这 些工作费时、冗长,并且容易出现误差。水文信息如降水、参数信息(如水力传导度)、参 数格式(如井的位置和流量值)以及辅助信息(如边界条件)都需要海量数据的组织和管 理。事实上,所有这些信息都是空间分布的,在某些情况下,还是时间分布的

Al-Si系合金在现代工业、交通等领域广泛应用，合金元素钪可进一步改善其加工和使用性能.采用超声协同熔盐电解法制备Al-7S-Sc三元合金，研究探索超声作用对合金组织及强化相分布的影响.发现超声协同熔盐电解制得合金中Sc含量提高，团簇共晶硅组织和AlSi2Sc2相显著细化，共晶硅团簇尺寸由约500降低至200 μm，减小约60%，细化后AlSi2Sc2相分布均匀.超声协同电解法可显著优化Al-7Si-Sc合金组织，有助于控制改善现行工艺中合金元素偏聚、组织不均匀现象

为研究钢筋混凝土在耦合盐环境中的腐蚀劣化规律及寿命分布，将钢筋混凝土试件置于0.32 mol·L−1NaCl和0.4 mol·L−1MgSO4盐溶液中，利用电化学工作站定期无损检测，以极化曲线、交流阻抗图谱及电化学参数指标进行耐久性分析，选择3参数Weibull进行可靠性建模，通过Anderson-Darling法（A-D）进行先验假设检验，采用相关系数优化法(CCOM)、极大似然法(MLM)及矩估计法(MEM)进行参数估计，综合可靠度曲线、密度曲线、失效率曲线对钢筋混凝土在氯盐、硫酸盐、镁盐腐蚀环境中的寿命进行分析

随着我国隧道工程建设的快速发展,由隧道病害引发的隧道质量和安全问题越发常见.通过地质雷达探测隧道病害对于减少隧道质量和安全问题具有十分重要的意义,为了提高病害探测的效率及可靠性,基于雷达反射波信号多维度分析,提出一种隧道病害智能辨识的新方法.根据反射波信号时域、频域及时频域分析结果提取病害信号辨识的6个典型特征,利用支持向量机算法对典型特征的训练构建病害信号的二分类模型,实现了病害水平分布范围的自动辨识;再依据病害信号的第一本征模态函数分量振幅包络计算病害深度分布范围,最终实现隧道病害的智能辨识.结合某隧道回填层雷达实测数据对智能辨识算法的性能进行评价,与人工辨识结果的对比表明,该智能算法对于病害的辨识能力较强,病害的识别率高达100%,但辨识结果中同时存在少量误判,准确率达78.6%,满足工程应用的需求.该算法可用于隧道工程各类地质雷达探测数据中病害的智能辨识,而对于其他领域的地质雷达探测数据,本文研究成果亦可为不同类型探测目标智能辨识算法的设计提供可行思路

(1)掌握丘陵山区河谷中河水测流的基本方法和径流特征。 (2)掌握河谷孔隙潜水的形成特点和分布规律。 (3)了解河谷地貌、地质结构及其与地表水、地下水的关系