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IF钢再结晶退火过程中析出相行为研究
文档格式:PDF 文档大小:490.31KB 文档页数:6
对IF钢在退火过程中二相粒子的演变规律进行了研究,结果表明:退火以前形成的二相粒子,如TiC,在经过罩式退火和连续退火后,其尺寸、形状和分布有较大的区别;在连续退火中不形成新的析出相,而在罩式退火中形成两类新的析出相-FeTiP相和(Ti,Mn)S相。这是首次报道有关FeTiP相在含P,Mn较低(P ≤ 0.01%,Mn<0.2%)的IF钢中析出,以及Mn以(Ti,Mn)S相的形式在罩式退火中析出。还着重研究了这2种新相的粒度、分布、相结构以及析出机制,并探讨了它们对IF钢大生产的意义
氟化物熔盐中B(Ⅲ)的电化学还原
文档格式:PDF 文档大小:420.91KB 文档页数:5
用循环伏安法和卷积技术研究了LiF-NaF低共熔体中,以KBF4形式加入的B (Ⅲ)在铂电极上阴极还原机理.结果表明,B (Ⅲ)的电化学还原为简单的三电子一步反应,阴极过程在所研究的扫描速度下接近于可逆过程,且受扩散控制,硼在铂电极上形成可溶性产物
折流移动床用于除尘的研究
文档格式:PDF 文档大小:505.41KB 文档页数:4
在折流移动床的气固流动特性的研究基础上,以小米为除尘介质,对折流移动床在除尘中的应用进行了研究.并分析了各种操作条件对过滤效果的影响.结果表明,折流移动床用于烟道气除尘效果很好,产物均匀且易于调控,可以实现连续操作,同时多层床的实现,提高了除尘效率,并且此新型装置的压损显著低于固定床,降低了动力消耗.理论分析建立的数学模型计算结果与试验结果基本相符
多孔TC4钛合金吸氢规律
文档格式:PDF 文档大小:294.14KB 文档页数:4
利用管式氢处理炉采取固态气相渗氢法进行置氢实验,以研究多孔TC4钛合金置氢过程中吸氢量随置氢温度、置氢时间和相对密度的变化规律,并建立了相应的数学模型.结果表明:当多孔钛合金的相对密度较低时,吸氢量随置氢温度的升高而增加;当相对密度较高时,吸氢量与置氢温度的关系遵循Sievert's定律,与致密钛合金的吸氢特性一致;多孔钛合金随置氢时间的延长,吸氢量增加;随着多孔钛合金相对密度的增加,吸氢量降低
用LSCo作扩散障碍层的极限电流型氧传感器
文档格式:PDF 文档大小:401.45KB 文档页数:3
采用简单工艺,制备出以8%Y2O3(摩尔分数)稳定的ZrO2为固体电解质,La0.8Sr0.2CoO3混合导体材料为扩散障碍层的极限电流型氧传感器.该传感器能够很好地给出全范围空燃比的极限电流平台,与小孔或多孔极限电流型传感器相比,具有结构简单、响应快、工作可靠、成本低廉等优点
电镀Ni—P非晶合金的研制
文档格式:PDF 文档大小:592.23KB 文档页数:7
本文研究了在电沉积过程中阴极超电位与形成非晶态的关系。实验结果表明,在阴极极化曲线的平台处易产生非晶态。还讨论了电沉积条件对形成非晶态镀层的影响。在较高的镀液温度,低的pH值及适当的电流密度的条件下,镀液中H3Po3含量达到一定的比值,镀层易形成非晶态。镀液中H3PO3含量越高,镀层中的磷含量越高,当磷含量超过9%时形成非晶态,且镀层的耐蚀性随其磷含量的增加而增强。热处理温度对镀层的影响也做了检验
包头2号矿体选冶经济高效流程的开发
文档格式:PDF 文档大小:486.9KB 文档页数:6
采用包头2号矿体的重选粗精矿(含Nb2O51.6%~1.8%),用磁化焙烧-磁选,交流等离子冶炼工艺流程,可获得低磷中级铌铁(含铌22%~32%,Nb/P>30),铌收率61.l%.同时获得含铌铁精矿(TFe>60%,Nb2O5~1.0%),流程短效率高而经济
自蔓延高温合成钙钛矿型人造岩石固化体
文档格式:PDF 文档大小:755.71KB 文档页数:4
采用自蔓延高温合成(SHS)技术制备钙钛矿(CaTiO3)固化体,通过多种现代分析技术研究了钙钛矿固化体的微观组织、浸出率以及其对高放废物的最大包容量。结果表明,固化体样品密度高,孔隙率小,浸出率低,对srO的包容量可达到35%(质量分数).自蔓延高温合成的钙钛矿人造岩石是固化锶核素的理想固化体
纯铜和电镀铜包钢在大港土壤中的初期腐蚀行为
文档格式:PDF 文档大小:622.18KB 文档页数:6
通过实验室的实土埋样实验(30 d)、极化曲线、交流阻抗谱(EIS)测试和失重法对纯铜和电镀铜包钢在大港实土中的初期腐蚀行为进行了研究.在腐蚀的初期阶段,纯铜的平均腐蚀速率略低于电镀铜包钢,它的耐土壤腐蚀性能略好;纯铜和电镀铜包钢的腐蚀机制存在一定的差异,纯铜的腐蚀行为受扩散控制影响较大
基于二叉树型分层BP模型的板形模式识别
文档格式:PDF 文档大小:449.46KB 文档页数:6
针对传统最小二乘多项式板形模式识别方法鲁棒性差、各分项物理意义不明确,以及普通BP(back propagation)识别法精度低等问题,选用勒让德多项式作为板形基本模式,提出一种基于二叉树型分层BP的板形模式识别并行计算模型.该模型通过逐层细化预测范围并选用多个神经网络进行递推.实验结果表明,采用此方法不仅增强了系统的抗干扰能力,而且提高了系统的识别精度
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