均匀化退火和锻造对双相耐磨钢强韧性的影响

研究了一种低合金双相耐磨钢经均匀化退火和锻造处理后的微观组织和强韧性能.结果表明:经980℃均匀化退火4,8 h和1 150℃锻造处理后,实验钢显微组织主要为板条状马氏体、针状贝氏体及少量残余奥氏体,锻造处理后的晶粒度最小为7.0~7.5级,均匀化退火处理后的晶粒度最大为6.5~7.0级.均匀化退火的保温时间是影响双相耐磨钢力学性能的主要因素,实验钢保温4 h时的冲击韧性和延伸率值高于保温8 h的值.锻造比均匀化退火更适宜于提高低合金双相耐磨钢的强韧性,优化工艺为始锻温度1 150℃、终锻温度800℃、锻造比2.     

成形速度对7075半固态模锻组织均匀性的影响

在半固态模锻过程中,经常会出现液相偏析现象,使零件出现"弱点"或"弱区",这些"弱点"或"弱区"通常又是潜在的裂纹源和服役条件下失效的起因。为了分析研究半固态模锻液相偏析的影响因素,应用DEFORM-3D软件对7075铝合金半固态模锻充型过程进行了模拟,研究了成形速度对7075铝合金杯形件充型过程的影响规律。在模拟的基础上,利用压力机及杯形实验模具,进行了半固态7075铝合金流变模锻成形,研究了成形速度对7075铝合金杯形件半固态模锻组织均匀性的影响。模拟和实验结果表明:成形速度越高,充型越不平稳;在压头温度400℃、成形比压50 MPa、合金温度628℃的条件下,随着成形速度的增加,杯形件的液相偏析度增加,组织越不均匀,当成形速度为5mm/s时,杯形件的液相偏析度高达18.2%。     

建筑结构基础不均匀沉降的原因及结构设计中的防治对策探讨

导致建筑物的基础结构发生不均匀沉降的原因有很多,例如地基土质过于软弱、上部结构所受荷载不均匀以及结构自身的问题等。当地基发生不均匀沉降时将会引发上部结构的变形超出允许范围,并且开裂、倾斜等问题也会随之出现,更甚者会导致整个建筑物的破坏,造成人员和财产的损失。因此在结构上避免基础结构发生不均匀沉降是我们需要解决的第一个问题。     

均匀重力场中弱相互作用费米气体的低温性质

根据半经典近似法和局域密度近似法,分别研究了均匀重力场中理想费米气体和弱相互作用费米气体的低温性质,得到了一些重要热力学量的一般解析表达式.对自由费米体系,均匀重力场中理想费米体系,均匀重力场中弱相互作用费米体系进行了比较,探讨了重力势场及粒子间的相互作用对体系性质的影响.     

光锥耦合对ICCD响应不均匀性的影响分析

为提高光锥耦合ICCD成像系统的光响应均匀性,对光锥耦合过程造成光响应不均匀性的机理进行了分析,并用微观图解的方法清晰剖析不均匀性的产生机理. 从CCD光敏元、光锥纤维、像增强器光纤面板输出面的微观结构出发,通过实测图像合成,模拟再现了不均匀性的产生过程,分析了其主要因素,阐明了不均匀度的严重性,提出了通过减小光锥光纤直径改善ICCD的响应不均匀性的解决方案.     

交流电磁场检测探头激励线圈的数值仿真及优化

应用ANSYS软件系统建立了交流电磁场检测(ACFM)探头激励线圈数值模型,研究了不同几何形状的ACFM探头激励线圈的感应磁场以及工件表面的感应电流分布,确定了激励电流与激励线圈结构的定性、定量关系.根据优化的激励线圈,在工件表面得到符合要求的均匀交变电流,从而为探头的研发提供了科学依据.通过对比分析可知,工件表面感应电流的均匀区域与激励线圈水平段的长度存在定量关.     

超短激光脉冲在非均匀等离子体中的传输特性

用一维粒子模拟研究了超短激光脉冲在非均匀等离子体中传输时产生的光孤子结构和脉冲的分裂现象.比较了不同的激光强度和等离子体密度梯度对脉冲传播的影响.研究表明:超短激光脉冲在非均匀等离子体中传播时能产生传输的类孤子结构;随着入射激光强度的增大,等离子体对激光的反射密度反而减小,孤子脉冲的平均传播速度也减小;随着等离子体密度梯度的增大,等离子体对激光的反射密度变大,孤子脉冲的平均传播速度减小,孤子脉冲传播到高密度梯度的等离子体区域时,发生了全反射,反射的孤子脉冲在传播过程中由于能量的损失,低频脉冲被等离子体俘获,形成后孤子,而高频脉冲则继续传播,使得脉冲分裂.     

均匀棒纯纵向运动初值问题混合有限元方法的H(div)模误差估计

笔者继续考虑均匀棒纯纵向运动初值问题的混合有限元方法[1],利用广义混合椭圆投影的误差估计,给出了H(div)模最优误差估计,使得该问题得到进一步的解决.     

一类半线性抛物方程的外推非均匀网格有限差分方法

作者针对一维分布控制方程构造了一类外推非均匀网格差分格式,证明了差分格式解的存在唯一性和收敛性,并通过数值试验验证了理论分析的正确性.     

海量信息异常检测问题的异常概率排序算法

针对异常检测算法速度慢、精度低、稳定性差等问题,提出了一种通过异常概率排序提取异常点的算法(OAP).由于异常点相对正常点更容易通过对数据空间的均匀分割而孤立出来,所以OAP通过数据点在均匀N叉分割树中的孤立深度估算异常概率的大小,从而得到异常概率的排序,最终构造由k个异常概率最大的点组成的列表,列表中的数据就是所求的...