基于最优分类线的概念,提出了一种新的模式识别分类器构建方法——判别域界面几何法.该方法利用BP神经网络的高度非线性,将模式类样本数据从高维输入空间映射至二维判别域空间后,采用多边形中轴提取方法,构造模式类间隙多边形的中轴线,延伸至整个二维判别域空间,生成模式类决策边界.以铁路货车车轮用双列圆锥滚子轴承的故障诊断为例,介绍了判别域界面几何法的应用过程.结果表明,判别域界面几何法能在二维判别域空间上给出各不同故障模式类之间明确的界限,这就给操作者直观判断故障模式类别提供了条件

钢中的碳氮析出物通过细晶强化和析出强化方式对钢的力学性能有非常重要的作用.基于规则溶液的双亚点阵模型(其中一个为金属亚点阵,另一个为间隙原子亚点阵)建立了碳氮化钛、氮化铝以及硫化锰的热力学计算模型用以研究析出物的析出开始温度、给定温度的奥氏体成分,并将这一结果应用于CSP过程.经计算得Ti (CxN1-x),MnS和AlN的析出温度分别是1200℃,1440℃和1010℃,最大的体积分数分别为2.315×10-5,4.18×10-4和3.1×10-4.对比发现热力学的计算结果与Thermo-Calc的计算结果和有关文献的实验数据有较好的一致性

建立了钢铁企业长流程CO2过程排放模型,给出总排放和工序排放的计算方法.计算发现:国内某800万t产量规模的典型钢铁企业CO2总排放在2007年达到1561.64万t,吨钢排放1.85t CO2;工序排放从大到小依次为炼铁、焦化、烧结、轧钢、炼钢、熔剂焙烧和球团工序,其中炼铁和焦化工序排放分别占总排放的58.83%和11.25%.为了评价钢铁企业能源消耗和CO2减排关系,提出钢铁企业CO2综合排放因子和能耗碳饱和指数评价方法.研究表明,为了减少CO2排放,钢铁企业不仅需要降低总体能耗,还需要降低能耗的碳饱和指数,能耗碳饱和指数与能源结构相关,能源结构中CO2总影响系数大的能源种类消耗量越大(例如焦炭),碳饱和指数越高,越不利于CO2的减排.这说明实现钢铁生产的生态园区化、优化能源结构以及加强钢铁生产的能源转换功能对钢铁企业减排有显著作用

根据大脑的情绪加工环路提出了三个层次的人工情绪框架结构.重点对智能体的底层情绪模型进行了研究,分别采用模糊关系理论和有限状态机的矩阵形式建立了相应的情绪激活状态和行为输出方程.模型考虑了心境和需求对当时情绪的影响,利用矩阵模型可以直接计算出不同情绪状态下的输出行为,解决了单纯用表的形式记录\事件—情绪—行为\序列对的存储空间和查表问题.选择了婴儿的情感行为数据来验证模型的正确性.仿真结果表明:模型在考虑了敏感因子和心境对情绪激活阀值影响的因素后,在机器系统中可以建立有效的情绪与行为输出模型

通过扫描电子显微镜,电子背散射衍射、透射电子显微镜以及力学分析等方法研究了在线淬火-回火(DQ-T)和再加热淬火-回火(RQ-T)对NM500耐磨钢组织和性能的影响,并讨论了不同热处理工艺的强化机理.发现试样经过不同的热处理工艺后在较高的强度下均能保持良好的韧性.由于位错密度的增加和更细的马氏体板条束尺寸,DQ-T试样的抗拉强度和硬度明显高于RQ-T试样,但是强度的增加并没有造成韧性和塑性急剧的降低.再加热淬火温度对RQ-T试样的强度影响较大,当淬火温度较低时,马氏体板条束得到细化,这种细晶强化作用有效地提高了RQ-T试样的强度

应用射频溅射技术制备了面心立方结构的Fe1-xNix/Cu(x=0.26~0.54)金属超晶格.Mgo单晶衬底的采用以及在面心立方结构的Cu上实施外延等措施保证了在Ni质量分数低至0.26时Fe-Ni合金层仍保持了良好的面心立方的晶体结构,而且直到液氦温区这种面心立方结构仍是稳定的.磁性测量表明,当Fe-Ni合金层的Ni质量分数低至接近因瓦合金成分(x=0.35)时,其饱含磁矩呈下降趋势,即表现出偏离Slater-Pauling规律的倾向.同时,面心立方结构的Fe-Ni合金层的饱合磁矩有很强的温度依赖性,表明面心立方结构的Fe-Ni合金中饱含磁矩对Slater-Pauling规律的偏离与所谓的马氏体预相变无关,而与合金中Fe-Fe原子对的反铁磁性耦合有关

对碳化硅陶瓷注射喂料进行流变性能分析后得到合适的注射喂料.通过注射工艺和后续的脱脂-预烧结工艺成功制备出压渗用SiCp封装盒体的预成形坯.结果表明:SiCp装载量为65%,粘结剂成分为70%PW(石蜡)+29%HPDE(高密度聚乙烯)+1%SA(硬脂酸)的喂料在较宽的剪切速率和温度范围内均具有良好的注射性能;在合适的注射参数下可以制得完整无缺陷的注射坯;采用溶剂脱脂与热脱脂两步脱脂工艺,可以成功脱除注射坯体中的粘结剂,在1150℃进行预烧结,制备出了具有良好外观形貌、足够强度以及适中连通孔隙的预成形坯,可以满足后续加压渗铝制备SiCp/Al复合材料的封装盒体实验的要求

研究了平均粒度为2μm的超细赤铁矿粉和粒度分布为0.18～0.154mm的常规细矿粉在非熔态下的还原情况.以矿粉的还原度为目标,用改造后的L16(215)正交表安排4×23次试验,以排除还原气氛、还原温度和还原时间等因素的干扰.结果表明,在纯H2、100%CO两种气氛下,温度为650～850℃时,均能实现不同程度Fe2O3→Fe的还原,与常规粒度矿粉相比,超细矿粉的还原度较高,获得相同还原度时所需的还原温度约低365℃.试验中,各因子之间均无相关性,可分别估计其定量的影响,建立线性回归式.超细赤铁矿粉非熔态还原后的粒度分布观察表明,颗粒间并未发生烧结,还原产物仍为粉状

以红土镍矿为原料,利用深还原工艺将镍和铁由其矿物还原成金属镍和铁,再通过磁选分离富集得到高品位的镍铁精矿.对深还原焙烧工艺参数进行了优化,得到最佳的工艺条件如下:内配碳量(C/O原子比)为1.3,还原时间为80 min,CaO质量分数为10%,还原温度为1300℃.在此条件下得到的镍铁精矿中镍品位为5.17%,全铁品位为65.38%,镍和铁的回收率分别为89.29%和91.06%.利用X射线衍射(XRD)、扫描电镜(SEM)及能谱分析(EDS)对深还原矿及磁选后的镍铁精矿进行了分析,发现深还原矿中出现金属粒,为Ni-Fe合金,镍全部溶于镍铁合金中,铁还有少部分以FeO的形式存在;磁选过程除去大量的脉石,精矿中主要物相为Fe、Ni-Fe、FeO及少量的CaO·MgO·2SiO2

采用静电辅助的气溶胶化学气相沉积的方法成功地在Si(100)衬底上制备了Y2O3薄膜,利用X射线衍射(XRD)、场发射扫描电镜(FE-SEM)、原子力显微镜(AFM)和X射线光电子能谱(XRP)对薄膜进行了表征.SEM分析结果显示,薄膜的颗粒为纳米级的,并且薄膜致密、平整.AFM分析结果表明,薄膜的粗糙度为11nm.由XPS分析可知,薄膜为基本上符合化学计量比的氧化物.附着力测试表明,Y2O3薄膜与Si衬底的附着力为4.2N.X射线衍射分析结果表明,沉积得到的Y2O3薄膜在热处理前为非晶结构,热处理之后薄膜具有立方晶体结构,并且沿(111)面择优生长