1、理解核磁共振的基本原理。 2、理解磁体的中心频率和拉莫尔频率的关系。 3、掌握拉莫尔频率的测量方法

1、了解软脉冲 FID 序列的射频脉冲特性； 2、了解软脉冲 FID 序列的信号的特点； 3、了解 900 软脉冲射频的角度调整方法； 4、了解累加次数对 FID 信号的影响；

1、掌握 CPMG 序列的特点； 2、掌握用 CPMG 序列测量 T2 时间的原理和方法； 3、了解采集参数对于回波链的影响；

岩石多场耦合作用的研究是当前研究的热点难点问题，为了更好的分析岩石在多场耦合作用条件下的作用机理，主要通过实验和数值模拟两方面进行研究。在总结国内外多场耦合微观–细观–宏观多尺度力学试验设备的改进和研发、数值模拟软件及耦合计算程序的开发等方面的研究现状的基础上，展望多场多相耦合作用下岩石力学实验设备和数值分析的研究方向。为了研究岩石多场耦合作用下的力学性能，通过改进和研发设计了不同物理场多场耦合试验系统，在开发试验设备的基础上引起和发展现代无损探测手段，比如实时CT（Computed tomography）扫描技术，电镜扫描技术（SEM）、核磁共振技术（NMRI）、X射线立体成像法、超声波技术等，既能无损检测到岩石的内部孔隙微细观结构及演化过程，也能得出岩石在温度?水流?应力?化学（THMC）多场耦合作用中各物理场的宏观关系，进一步从微细观和宏观相结合的角度得出岩石在多场耦合作用下的性能。随着计算机技术的进步，岩石多场耦合作用下的数值模拟软件及耦合计算程序的开发有了一定的发展，特别是TOUGHREACT与FLAC3D相结合的THMC四场耦合作用的数值模拟软件和数值仿真软件Comsol与Matlab对接的多场耦合计算程序的开发，为岩石多场耦合模拟的开展提供了技术支持

多聚焦图像融合是计算机视觉领域中的一个重要分支，旨在使用图像处理技术将同一场景下的聚焦不同目标的多张图像中各自的清晰区域进行融合，最终获得全清晰图像。随着以深度学习为代表的机器学习理论的突破，卷积神经网络被广泛应用于多聚焦图像融合领域，但大多数方法仅关注网络结构的改进，而使用简单的两两串行融合方式，降低了多图融合的效率，并且在融合过程中存在的失焦扩散效应也严重影响了融合结果的质量。针对上述问题，在显微成像分析的应用场景下，提出了一种最大特征图空间频率融合策略，通过在基于无监督学习的卷积神经网络中增加后处理模块，规避了两两串行融合中冗余的特征提取过程，实验证明该策略显著提高了多张图像的多聚焦图像融合效率。并且提出了一种矫正策略，在保证融合效率的情况下可有效缓解失焦扩散效应对融合图像质量的影响

铁水扒渣检测系统是一套基于机器视觉的扒渣评级系统,其主要作用是采用高分辨率摄像器观察铁水罐中实时情况,通过工控机采集成像,分析图像中铁渣的厚度和范围,并对照评级工艺条件评判出扒渣的等级.本系统提高在线扒渣等级评判的自动化水平,降低工人经验判别不稳定因素的影响,实现工人的劳动保护

采用扫描电镜、扫描透射电子显微镜暗场成像、ASPEX软件等研究分析42CrMoV紧固件显微组织及夹杂物.42Cr MoV紧固件基体组织为回火索氏体,基体组织仍保留着原来马氏体的形态,碳化物成排地在晶内和板条边界析出,并且晶界明显多于晶内析出;显微硬度HV0.2为330,奥氏体晶粒度(等级)为9级;夹杂物主要类型为MnS夹杂以及与MnS和CAS有关的复合夹杂物,主要夹杂物尺寸小于5μm,A、B、C、D和Ds夹杂物的等级基本都小于等于0.5级

以某钢厂210tRH真空精炼装置为原型,根据相似原理建立1∶4水模型,研究了吹气量、浸入深度、真空度以及气孔堵塞对混匀时间的影响.结果表明,RH混匀时间随着吹气量的增加而呈现减小的趋势;随着浸入深度的增加先减小后增大,并存在最佳浸入深度480 mm;随真空室压力的减小而减小;随着吹气孔堵塞个数的增加先减小后增加.利用粒子成像测速技术(particle image velocimetry,PIV)测量了RH精炼过程钢包内二维流场,与数值模拟结果对比,发现钢包内的流体运动主要是从下降管到上升管的循环流动以及下降管周围的回流运动,不活跃区主要集中在渣-钢界面以下浸渍管浸入深度范围内

应用数字图像相关方法对高温条件下物体面内位移场进行快速、高精度测量.采用532 nm面阵激光作为照明光源配合532 nm窄带滤波与可调式衰减片组成的光学处理系统,很好地解决了高温情况下成像难题.介绍了人工散斑的制作方法,采用耐1000℃高温的高温墨作为散斑的制作原料,制作了可在1000℃高温情况下清晰的利于图像相关计算的散斑图.搭建了高温条件下物体面内位移的检测系统,分别做了常温下亮度不同的千分尺移动位移检测实验和喷灯对钢板持续局部加热到1000℃热变形场的测量实验.实验结果证明本系统具有抗干扰能力强、计算精度高以及便于实现的优点,可用于常温及高温条件下物体位移或变形场的测量

对于那些无法用数学方程式表述的复杂生产过程,提出一种基于模式识别原理的智能自动化新方法.该方法的基本点在于:从信息的角度出发,采用特征变量来描述过程工况,再用时间序列分析法建立预测模型,从而实现工艺最优化.还介绍了专门为此目的研制的红外线CCD热成像装置,并给出了建立预测模型的神经网络算法