CoFeBSiNb非晶合金带材纵向驱动巨磁阻抗效应研究

采用单辊快淬法制备了具有强非晶形成能力的Co63Fe4B22Si5,6Nb5非晶合金带材。利用HP4294A阻抗分析仪测量了经不同温度退火的Co基非晶合金带材在纵向驱动模式下的巨磁阻抗效应（GMI）．实验结果表明：材料经去应力退火后,其软磁性能得到了有效的改善,其中经580℃退火1h的Co基非晶薄带在475kHz电流驱动下的GMI比值可高达2400％,其灵敏度达114％／（A·m^-1）．     

SmCo5硬磁薄膜的制备研究

以Cr层为底层和保护层,采用直流共溅射的方法在Si基片上制备了Cr(80 nm)/SmCo5(300nm)/Cr(8 nm)薄膜,并对样品进行550℃保温30 min的退火,然后分别利用EDX射线能谱仪、X射线衍射仪、原子力显微镜、振动样品磁强计分析研究了退火前后SmCo5薄膜样品的成分、结构、表面形貌、磁学性能及其变化规律.结果表明:在10-4Pa真空环境下,SmCo5薄膜在550℃退火,保温30 min后具有较好的硬磁性能,矫顽力Hc为1 738 Oe.     

一种基于人机交互的退火遗传算法

针对工程中存在的许多具有大规模、非线性、非凸等复杂特性的全局优化问题，在退火遗传算法的基础上，通过将人工方案和算法方案相结合，提出了一种基于人机交互的退火遗传算法，算法首先通过人机合作方式产生初始群体，并在随后的演化过程中，根据个体的适值自动地将人工个体从移民池中引入到算法群体中，引入的人工个体在同其他个体广泛交叉后，按Metropolis法则形成新群体，从而改善群体的质量并引导算法向更富希望的方向搜索，改进的自适应算子提高了算法的整体搜索能力，该算法具备演化算法的优点，并能发挥人的主动性，显示了求解复杂优化问题的应用潜力，算例的仿真结果验证了算法的有效性。     

H2表面处理形成Al/n型6H-SiC欧姆接触及其退化机制

作者通过氢气表面热处理，获得了具有较好特性的Al／n—6H—SiC欧姆接触．在这种H2处理后的SiC表面，可以直接通过蒸铝(Al)形成欧姆接触，而无须进行退火处理．该方法也适用于低掺杂外延层上的欧姆接触．XPS测试表明，这种欧姆接触是在400℃以上的退化时，由Al及6H—SiC中的Si元素互扩散所致．     

PECVD氮化硅薄膜的沉积和退火特性

利用等离子增强化学气相沉积(PECVD)方法沉积了氮化硅薄膜，反应气体为氨气和硅烷。这些薄膜在不同条件(温度、时间和气氛)下进行了炉温或快速退火。对太阳电池而言，氮化硅薄膜不仅是有效的减反射层而且也有表面钝化和体钝化作用。利用椭圆偏振光谱、反射谱、红外吸收谱和准稳态光电导(QSSPC)分析了氮化硅薄膜的特性。实验发现随着退火温度的增加，氮化硅薄膜的厚度下降而折射率增加，可以归因于在退火过程中，薄膜愈加致密。红外吸收谱的研究发现，氮化硅中氢的含量在退火过程中有明显的下降，而QSSPC测量的样品寿命有同样的变化。这些结果显示氮化硅的钝化作用与其中的氢含量有关。     

低碳钢丝软化退火工艺研究

本文对民用鞋钉用低碳钢丝软化退火工艺进行了研究.试验研究及生产实践证明,将原采用的750(?)780℃退火温度降为650℃±10℃再结晶退火,产品质量最佳.     

退火工艺对轧制AZ31镁合金组织和性能的影响

对AZ31镁合金轧制板材在不同温度和时间进行了退火,研究了在退火过程中组织和性能的变化规律.实验结果表明,300℃轧制后的AZ31镁合金薄板材的组织中存在大量的孪晶.退火后,孪晶逐渐消失,形成等轴的再结晶晶粒.晶粒尺寸随退火温度的升高而变大,随退火时间的延长先细化后长大.同时,退火后板材的抗拉强度略有下降,但伸长率有明显提高,在200℃退火120 min后,伸长率可达到28%.     

基于灰色理论的C3602铅黄铜退火硬度预测

利用灰色系统理论建立了C3602铅黄铜退火后硬度预测的数学模型，结果显示：在25℃-500℃退火温度范围内，预测值与实测值呈现出较高的吻合性，其相对误差在0．99％-2．27％范围之间，C3602铅黄铜冷加工后软化温度为400℃。研究表明灰色理论用于C3602铅黄铜性能预测是可行的。     

纳米Co/Cu合金的磁性与退火热处理

系统研究了快淬Cox/Cu100-x(5≤X≤30)合金的磁性以及退火处理对磁性的影响。随退火温度的上升，Co颗粒在长大。当Co含量增加时，饱和磁化强度Ms和箸顽力Hc增大。Co含量少的样品，退火处理对磁化曲线影响大，Co含量多的样品与之相反。随退火温度TA升高，矫顽力Hc和剩余磁化强度Mr增大。在特征冻结温度（300K）下观察到一个大热滞效应。这个热滞温度远大于在ZFC曲线的峰值温度，这表明磁性颗粒的尺寸及形状有一较宽的分布。