Si_3N_4／钢钎接时热应力缓和问题研究

通过碳钢与Ｓｉ＿３Ｎ＿４陶瓷钎接后残余应力的分析，论述了应力缓和材料的选择原则。对各类材料热物理性能进行了分析比较，选出一些能实际应用的应力缓和材料，通过钎焊实验，证实采用适当的接头形式能有效地防止钎焊裂纹的出现，提高了钎接接头的强度。     

LTCC电路基板大面积接地钎焊工艺设计

提出了一种提高LTCC电路基板大面积接地钎焊的钎着率及可靠性的钎焊工艺设计．在LTCC电路基板接地面设置（Ni＋M）复合金属膜层，根据试验测试比较，其耐焊性（〉600s）明显优于常规金属化接地层（常规要求〉50s）；在LTCC电路基板的接地面的一端预置“凸点”，通过X射线扫描图对比分析，增加“凸点”的设计提高了大面积接地钎焊的钎着率．研究表明：新的钎焊工艺设计保证了LTCC电路基板大面积接地的钎焊可靠性和一致性．     

路面铣刨机刀具的工艺设计研究

路面铣刨机是一种普遍使用的道路维修设备。分析了铣刨机刀具失效的机理和刀具硬质合金刀头脱落的主要原因,研究了刀体材料及刀具的工艺设计,提出了新的刀体使用材料及改进钎焊及热处理工艺的方法。     

钎焊金刚石工具研究进展

 从钎焊材料和钎焊工艺两个方面, 综述了钎焊金刚石工具的研究现状, 探讨了钎焊技术提高金刚石工具性能的机理, 分析了当前钎焊金刚石工具研究存在的问题, 并对其今后的研究方向, 特别是对钎焊镍基孕镶金刚石工具的研发进行了展望。     

材料设计：材料科学的发展趋势

材料设计的提出是材料科学发展的一个里程碑，是材料科学方法论的一次革命．本文讨论材料设计的概念，材料设计的各个组成部分及其相互关系，材料设计的发展现状，材料设计前景展望等．材料设计的基础是材料物性数据库，材料设计的理论和模型需用量子化学、固体物理和宏观系统工程知识．现代微观分析技术和人工智能计算机的发展使材料设计真正成为可能．梯度功能材料的发展是材料设计成功的一个实例．材料设计的发展必将大大缩短新材料的研制周期，从而带来巨大的社会、经济效益．     

高频钎焊铝管用硬钎焊带的研制

研究了高频钎焊铝管用硬钎焊带退火工艺对材料力学性能、耐下垂性能的影响．分析姑果表明，成品冷轧前的软化退火温度应选择在既能使材料完全软化而又不发生硅原子扩散的３５０～４００℃之间，冷轧加工率为３０％左右时可获得较好的力学性能和耐下垂性能．     

辐射等效人工骨功能材料的设计及其实现

作者从X射线和γ光子与物质相互作用出发，根据骨组织的成分分布和辐射衰减特性，提出了射线能量与质量衰减系数之间的相关数学模型。该模型不仅为辐射等效人工骨材料的设计提供了依据，而且能为人工骨材料的选择和配方的确定提供具体的计算方法。     

准脆性类材料的等效裂纹断裂模型

基于线弹性断裂力学和叠加原理提出处理准脆性材料裂纹尖端微裂区的等效裂纹断裂模型，得到该模型在混凝土材料断裂研究中的方法和程序．该模型将线弹性断裂力学与非线性断裂力学方法融为一体，能较为准确地研究准脆性材料的断裂问题；使用该模型，可以有效、方便地探讨研究混凝土材料的断裂规律，得到初始参数与其断裂特征的联系，为改善混凝土性能、设计优良混凝土材料提供理论依据．并给出了应用实例     

辉光放电钎焊的材料适应性研究

为研究辉光放电钎焊对材料的适应性,对几种常用的黑色金属和有色金属进行了辉光钎焊。实验证明：采用合适的钎焊工艺,选择合适的钎料可以获得高质量的钎焊接头,利用辉光放电可实现钎焊的快速加热及工件的阴极净化。     

利用酸洗废液研制磁性材料的试验研究

本文从新的角度研究对酸洗废液的综合利用。通过实验,探讨了在超声波环境中,利用酸洗废液制取磁性粉末材料(氧化铁黑)的最佳工艺条件以及其反应的基本原理;并进行简单的综合利用试验探讨。结果表明,利用酸洗废液制取磁性粉末材料有良好的环境与经济效益。     

微晶蜡非催化氧化反应的神经网络模型

对微晶蜡进行了非催化空气氧化，并利用人工神经网络将氧化微晶蜡的酸值、酯值及微晶蜡的氧化条件（反应温度、空气流量和反应时间）进行关联，建立了微晶蜡非催化氧化的酸值、酯值的神经网络模型，并用该模型预测了反应条件对微晶蜡氧化反应过程的影响。结果表明，该模型不但具有较高的计算精度，而且具有满意的预测能力。     

乙酸甲酯水解耦合过程的人工神经网络模拟

在实验研究基础上,采用人工神经网络模型进行乙酸甲酯水解催化精馏与萃取精馏耦合过程的模拟,模拟结果同实验结果的比较令人满意.同时外推并内插一系列的工艺条件,让网络预测操作结果.结果表明,神经网络模型能较好地模拟并预测实验结果.     

用人工神经网络方法评估桥梁缺损状况

针对现有桥梁评估方法存在的不足,介绍了一种应用神经网络进行桥梁缺损状况评估的方法,并对几种常见的人工神经网络模型的评估效果进行了比较．利用广东省内1018座桥梁的养护数据,对神经网络进行训练和测试,发现使用神经网络对桥梁进行评估,能够取得比较好的评估效果．使用神经网络方法对桥梁“等级”进行评估,其;位确率超过60％．平均每座桥的评估误差为0．25个等级。     

Prediction of Sintering Strength for Selective Laser Sintering of Polystyrene Using Artificial Neural Network

In the present work,a study is made to investigate the effects of process parameters,namely,laser power,scanning speed,hatch spacing, layer thickness and powder temperature, on the tensile strength for selective laser sintering( SLS) of polystyrene( PS). Artificial neural network( ANN) methodology is employed to develop mathematical relationships between the process parameters and the output variable of the sintering strength. Experimental data are used to train and test the network. The present neural network model is applied to predicting the experimental outcome as a function of input parameters within a specified range. Predicted sintering strength using the trained back propagation( BP) network model showed quite a good agreement with measured ones. The results showed that the networks had high processing speed,the abilities of error-correcting and self-organizing. ANN models had favorable performance and proved to be an applicable tool for predicting sintering strength SLS of PS.     

基于概率神经网络的交通方式划分模型

神经网络具有良好的模式识别能力,而交通方式划分从本质上来看,是一个分类的问题。鉴于此,本文尝试运用概率神经网络进行交通方式划分的建模,并给出了算例,分析表明,该模型对方式划分问题不仅具有很强的解释性,同时具有很好的可操作性。     

SiO2-Al2O3-CaO-Na2O-MgO系微晶玻璃热膨胀系数的神经网络模型

应用人工神经网络建立了SiO2-Al2O3-Na2O-MgO系微晶玻璃组成与热膨胀系数关系的网络模型，结果表明：本网络模型具有很高的预报精度，可以准确预测相应组成的热膨胀系数，人工神经网络为材料设计，性能预计提供了一条新的途径。     

铜-水振荡热管的传热特性

测定了风冷垂直放置的蛇形弯曲封闭循环铜一水热管在不同充注率、加热功率下的热阻．根据实验现象及对热阻的比较，分析不同情况下振荡热管的传热特性，并用完全联接的多层前向神经网络和具有动量项的误差反向传递学习算法建立了振荡热管传热性能的人工神经网络理论模型．由于热管在不同充注率时传热机理不同，用统一的神经网络模型难以精确描述，因此建议分段建立理论模型．     

关于泛化神经网络与支持向量机的研究

人工神经网络(ANN)的泛化特性是神经网络最重要的特性,同时也是最不容易保证的特性。本文对改进泛化的神经网络算法以及新兴的机器学习算法——支持向量机算法进行研究,并分别用BP神经网络、改进泛化能力的神经网络、支持向量机对人体脂肪测试实例进行仿真预测分析,结果表明,支持向量机比神经网络、改进泛化神经网络具有更好的预测(泛化)能力,是人工神经网络的替代方法。     

用人工神经网络分析Ni含量对新型空冷贝氏体钢CCT图的定量影响

用人工神经网络模型分析了Ni含量对新型空冷贝氏体钢的连续冷却转变(CCT)图的定量影响.首先测试了神经网络模型的预测性能,对几种新型空冷贝氏体钢CCT图的预测结果和实测结果的比较说明我们设计的ANN模型具有较高的预测精度和可靠性.然后用人工神经网络模型分析了Ni含量对CCT图的定量影响.结果表明,Ni含量增加会使钢的奥氏体形成温度下降,推迟高温转变、中温转变和马氏体转变.人工神经网络模型的计算结果与材料科学理论相符.     

人工神经网络在热轧宽厚板性能预测中的应用

建立了神经网络预测热轧管线钢力学性能的网络模型 .在此基础上 ,利用神经网络对热轧管线钢力学性能进行了预测 ,并对预测结果与生产数据进行了比较 .此外 ,还利用神经网络对生产工艺参数进行了优化 .结果表明 ,将神经网络应用于热轧生产进行力学性能预测和工艺参数优化具有一定现实意义