以La2O3,MnO2和SrCO3为原料,通过固相反应合成SOFC的阴极粉料LSM,利用XRD,TGA/DTA热分析仪等现代分析仪器研究了该材料的反应历程.结果发现,实验过程首先出现了La2SrOx相,并在350～1000℃的较大范围内一直存在,到800℃时才出现LaMnO3.通过分析研究,反应过程先是La2O3+SrCO3→La2SrOx+CO2,然后为La2O3+MnO2→LaMnO3,,最后发生La2SrOx和LaMnO3向La1-xSrxMnO3转化.这一结果与人们一致公认的反应历程,即先发生La2O3+MnO2→LaMnO3,然后是LaMnO3+SrCO3→La1-xSrxMnO3有较大差异

酶工程在医学方面的应用是研究和解决酶在医学上应用时的各种技术问题。现代分子生物学 认为生物活动的正常进行都依赖于机体内部生化反应的平衡和稳定,这种复杂而有序的生化反应 需要酶来催化调节,以控制体内代谢的正常进行。因此,一旦疾病发生,究其根本原因都与酶有 直接或间接的关系

介绍正在开发的智能化冶金动力学数据库(IDMSKM)中的气/固反应动力学预测子系统KinPreGSR.该子系统以Windows为工作平台,VisualC/C++及Foxpro的采用保证了系统图形化、智能化特征.合理的界面设计将模型的分类、组织与反应体系特征的描述相结合,建立起待预测结果与反应体系间的联系.以碳酸钙的热分解反应为例说明该子系统中气/固反应表观活化能的评估原则和主要方法

利用MARC/AutoForge3.1元件,使用三维弹塑性热力耦合有限元方法模拟采用新型油井管用钢33Mn2V热轧制管的双道次张力减径过程,并直观地显示了三维管件材料内部和表面不同方位的金属流动、应力、应变和温度演化情况.模拟结果表明:不论是工件表面还是内部,在张力减径过程中金属流动、应变、应力和温度分布都是不均匀的;分析成品管显微组织时应当考虑这些因素

基于人机动态协同控制的车道保持辅助系统有助于兼顾汽车的安全性与驾驶员的舒适性，分析了该系统在车道偏离决策模型、驾驶权动态分配及性能评估等方面的研究现状和发展趋势。在车道偏离决策模型方面，应根据驾驶员的状态制定不同的决策模型，既可以建立自适应调节的决策模型，又应允许驾驶员根据自己的喜好和外部驾驶环境手动调整决策模型中预设的参数；在驾驶权分配方面，应探索更加合理的驾驶权动态分配方式，设计智能的优化算法或控制模型；在性能评估指标方面，应加入与降低人机冲突及减少驾驶员控制量相关的评估指标，制定科学完善的主观评估体系。未来研究应该深度融合驾驶员因素，实时发出警报与主动干预，并能够对系统进行完善的测试与评估

第十章供应链管理 第一节导论 第二节供应链中的战略联盟方式 第三节基于供应链的产品和物流设计 第四节供应链系统设计

11–1 交变应力与疲劳失效(Alternating stress and fatigue failure) 11–3 持久极限(Endurance limit) 11–2 交变应力的循环特征、应力幅和平 均应力(The cycle symbol,stress amplitude and mean stress for alternating stress） 11–4 影响持久极限的因素 (The effective factors of endurance limit )

第六章弯曲应力 6-1纯弯曲时梁的正应力 6-2正应力公式的推广强度条件 6-3矩形截面梁的切应力 6-4常见截面梁的最大切应力 6-6弯曲切应力的强度校核 6-6变截面梁等强度梁组合梁的计算 6-7提高梁强度的主要措施

采用频率为100 Hz的电磁谐振疲劳试验机进行疲劳拉伸试验, 研究了两种应力比(R=0. 1和-1) 对TC4钛合金的超高周疲劳失效机理的影响.结果表明, 两种应力比下的S-N曲线都呈现\双线\型, 但各自表示的意义及失效机理不同.当R=0. 1时, TC4钛合金的疲劳失效形式有两种, 即由加工缺陷诱发的表面失效和内部鱼眼失效, 这两种失效形式都伴随着颗粒平面(Facet) 出现; 而当R=-1时, 仅存在表面失效, 且无Facet的出现.基于断裂力学的讨论可知, 在正应力比及真空环境下, 对应小裂纹扩展的门槛值更低, 更有利于裂纹扩展及Facet的形成. TC4钛合金的整个内部疲劳失效过程及机理可解释为: (1) 滑移线或滑移带在部分α晶粒上的出现; (2) 微裂纹的萌生和接合; (3) 颗粒亮区(GBF) 的形成; (4) 鱼眼的形成; (5) 鱼眼外的失稳裂纹扩展; (6) 最终的瞬时断裂

由于转炉冶炼过程中的热力学和动力学反应复杂，副枪控制模型和传统的烟气分析模型存在很大的局限性，导致了转炉冶炼终点碳含量的预测精度偏低，是实现智能炼钢的主要技术瓶颈. 针对上述问题，提出了基于烟气分析的炼钢过程函数型数字孪生模型. 首先，利用烟气分析得到连续监测的实时数据，以此来实时监控转炉熔池内钢水的碳氧反应状态; 然后，根据熔池反应所处的不同阶段，利用函数型数据分析方法建立吹炼前期和吹炼后期的函数型预测模型; 在此基础上，按照吹炼前期和吹炼后期这两个阶段来分别自动修正模型中的系数函数，从而能在复杂的实际工况条件下完成对熔池碳含量的准确预测. 通过260 t氧气转炉的工业应用实例，证实函数型数字孪生模型具有良好的自学习和自适应能力，对异常冶炼状态具有良好的鲁棒性，可以实现全过程的熔池碳含量动态预测，终点碳质量分数在± 0. 02% 范围内的命中率为95%. 利用函数型数字孪生模型在拉碳阶段对钢水中碳含量的预测值来控制终吹点. 更为重要的是，在保证入炉原料成分、温度、质量等参数稳定的前提下，采用该模型可以有望取消基于副枪的停吹取样步骤，从而降低生产成本，提高产品质量和生产效率，具有广泛的工业应用前景