为了探讨钢中细小夹杂物的形成机制,采用扫描电镜和能谱仪表征了钢中夹杂物的形貌、尺寸、成分及数量,理论计算了脱氧产物的生成优势区图,讨论了夹杂物长大的影响因素.钢中夹杂物的组成以MgO-Al2O3-TiOx为核心,表面包裹析出MnS,钢液中未发现单独的Al2O3和TiOx夹杂;夹杂物的形貌为近球形,平均尺寸为1μm左右,数量在1000 mm-2以上.镁含量较高的钢中含有少量以MgO-Al2O3和MgO为核心的夹杂物,不利于夹杂物的球形化,镁含量宜控制在50×10-6以下.镁的脱氧能力强,形核临界尺寸小、形核数量多以及钢液中镁、铝和钛复合脱氧的高熔点产物的特性有效地控制了钢中夹杂物的扩散与碰撞长大趋势

采用压汞仪测量焦炭与CO2或H2O反应后的孔隙结构特征,研究孔隙率、平均孔径、比表面积及孔径分布对焦炭高温抗拉强度的影响规律.焦炭孔隙率和平均孔径随反应率升高而增加.平均孔径小于30μm时气化反应以造孔为主,比表面积随反应率升高先增后减,大于30μm时以扩孔为主,随反应率升高而减小.与CO2相比,H2O反应后焦炭平均孔径小,比表面积大,抗拉强度高.焦炭抗拉强度随孔隙率和平均孔径增加而降低,平均孔径小于30μm时抗拉强度随比表面积增加而降低,大于30μm时随比表面积减小而降低.焦炭中小孔数量越多抗拉强度越高,大孔数量越多抗拉强度越低.相同反应率下,H2O反应后焦炭中小孔数量增加,比表面积大,有利于保护气孔壁结构,抑制高温抗拉强度的降低

针对传统算法在抗光照变化影响、大位移光流和异质点滤除等方面的不足,从人类视觉认知机理出发,提出了一种基于机器学习和生物模型的运动自适应V1-MT (motion-adaptive V1-MT,MAV1MT)序列图像光流估计算法.首先,引入基于ROF模型的结构纹理分解(structure-texture decomposition,STD)技术,有效解决了光照和色彩变化的影响.其次,利用多V1细胞加权组合及非线性正则化模拟MT细胞模型,并结合岭回归训练学习得到运动自适应的权重,解决对目标的运动速度感知问题.最后,引入由粗到精的增强方法和图像金字塔局部运动估计采样,将V1-MT运动估计模型应用于实际大位移视频序列.理论分析和实验结果表明,新方法能更加拟合人眼视觉信息处理特性,对视频序列具有普适、有效、鲁棒的运动感知性能

本項研究工作的目的在於探索在高速工具鋼中降低含鉻量的可能性。新鋼種的化學成份以P9鋼的為基礎。對P9加錳(至約1.5%)鋼、P9減鉻(至1~3%)加鉬(約1%)鋼及P9減鉻(至1~2%)加錳(至約1.5%)鋼等3種類型7種成份的鋼種進行了熱處理後的硬度、紅熱硬性、切削性能及金相觀察等研究。研究結果指出,這些高速工具鋼在經合適的熱處理後其硬度值與P9鋼經熱處理後的硬度值相差無幾。P9鋼中加錳或澸鉻加錳後對鋼的紅熱硬性影響不大,而減鉻加鉬後使鋼在600℃的紅熱硬性增高。從金相觀察中發現,加鉬或加錳的P9型高速鋼中含鉻量降低時,加熱時鋼中出現萊氏體的溫度升高了,這樣就在熱處理時有可能用較高的淬火溫度。根據瑞車切削試驗的初步結果發現,P9澸鉻加鉬的鋼及P9加錳的鋼,在采用了合適的熱處理規程後,其切削性能超過標準的P9鋼,等於或超過標準的P18鋼。P9澸鉻加錳的鋼,其切削能力與標準P9鋼相當

А.ПюГуляев?和M.Cohen?早期研究高速鋼的冷处理曾指出,室溫停留將导致奧氏体在另下溫度时馬氏体轉变的稳定化。Cohen並指出,冷处理时的冷卻速度对另下溫度的相变並無影響。Γ.Β.Курдюмов證明?эи184高速鋼在另下溫度時形成恒溫馬氏體。В.С.Попоженцев?曾測定P9及эи184鋼在—60℃以下停留時恒溫馬氐體的形成及冷處理後鋼的金相組織。但也有很多作者並未發現在另下溫度停留時對轉變所發生的效應。對於高速鋼在另下溫度時相變的其他問題尚缺之較系統的研究

弥散强化铜材料具有高强度和高导电性的特性,孔洞是影响导电率的重要因素.本文采用高速压制成形技术,对Al2O3质量分数为0.9%的弥散强化铜粉压制成形,研究了压制速度对生坯的影响.当压制速度为9.4 m·s-1时得到密度为8.46 g·cm-3的生坯.研究了烧结温度对烧结所得Al2O3弥散强化铜试样导电率的影响.当生坯密度相同时,烧结温度越高,所得试样的导电率也越高.断口与金相分析表明:烧结温度为950℃时,烧结不充分,颗粒边界以及孔洞多而明显,孔洞形状不规则;烧结温度为1080℃时,颗粒边界消失,孔洞圆化,韧窝出现,烧结坯的电导率为71.3%IACS

针对一类具有空间不均匀性的辨识和回归问题，提出了基于小波分析的极限学习机方法.从多分辨率分析的思想出发，构造一簇紧支撑正交小波作为隐层激活函数，并利用改进的误差最小化极限学习机训练输出层权重，避免了新加入高分辨率子网络后的重新训练.同时，由一维多分辨分析的张量积构造了二维多分辨小波极限学习机.进而通过脊波变换将小波学习机扩展到高维空间，对脊波函数的伸缩、方向和位置参数进行优化计算.对具有奇异性的函数仿真结果证明，与标准极限学习机相比，小波极限学习机由于其聚微性能在极短的训练时间内更好地逼近目标.一些实际基准回归问题上的测试验证了脊波极限学习机在其中大部分问题上达到更高的训练和泛化精度

基于激光电子散斑干涉技术(ESPI),对涂层失效过程的电子散斑干涉技术检测平台进行设计搭建,在不破坏涂层前提下,观察到浸泡失效过程中涂层的原位、实时和动态干涉条纹,并对其进行优化处理.将原位、实时观察到的条纹与零时刻条纹图像相减后进行计算机二值化处理,得到反映涂层失效信息的原位、实时及动态图像.针对环氧色漆/碳钢涂装体系,证实了电子散斑干涉技术分析的有效性,并根据其检测图像的变化,将环氧涂层的浸泡过程分为三阶段:初期没有斑点,涂层完好;中期出现模糊的斑点,涂层防护作用下降;后期出现清晰的黑色大斑点,涂层丧失防护能力.实现了涂层/金属界面失黏、膜下金属腐蚀微观发展过程原位、实时和动态的无损检测

本文研究指出,微量元素Mg能大幅度地提高GH698合金的蠕变断裂时间及断裂塑性,在不明显影响最小蠕变速率条件下延长蠕变第二和第三阶段的持续时间。Mg对高温1Hz下的拉压对称疲劳无影响,但一旦存在疲劳蠕变交互作用,Mg的有利作用就显示出来了。AES分析了Mg在蠕变过程中行为,在无应力条件下晶界偏聚的Mg,在蠕变应力作用下,晶界Mg偏聚先均匀化,再向蠕变孔洞富集,同时有减少S偏聚的倾向,导致减慢蠕变孔洞长大速率,延长蠕变第二和第三阶段

在氩气气氛下,以粉煤灰为原料,石墨为还原剂,研究碳还原粉煤灰制备SiC/Al2O3系复合材料的反应过程,并探索其制备的工艺条件.利用X射线衍射分析还原产物的物相变化规律,使用扫描电镜和能谱仪观察复合材料的微观结构.结果表明：在1673 K粉煤灰中石英相与碳反应生碳化硅,1773 K莫来石相基本分解完全.随着反应温度的升高,生成碳化硅和氧化铝含量增加,较合适的温度条件为1773~1873 K;保温时间的延长,有利于碳化硅和氧化铝的生成,较好的保温时间为3~4 h;增加配碳量对碳化硅和氧化铝的生成有促进作用,较合适的C/Si摩尔比为4~5.在制备出的SiC/Al2O3复合材料中碳化硅在产物中分散较为均匀,并且粒度小于20μm