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1.
熔覆层性能难以满足特定的工艺要求,已成为限制激光熔覆发展的关键因素之一.鉴于此,在45号钢基体上制备出原位生成NbC增强YCF102熔覆层,并进行了热力学分析.通过XRD,SEM和EDS对其微观形貌及组成成分进行了分析,对其显微硬度及耐磨性进行了研究.结果表明:激光功率的改变对激光熔覆过程中原位反应的反应程度有显著影响,过大或者过小的激光功率均会对原位反应的发生起到抑制作用;YCF102熔覆层中原位生成的NbC颗粒的主要形态为四边形和花瓣形;当激光功率为525W时,原位生成NbC增强YCF102熔覆层具有较高的显微硬度及良好的耐磨性. 相似文献
2.
阳春三月,草长莺飞,这不但是外出踏青的好时节,同时也是年后掀起又一波市场高潮的最佳时机。因此,我们看到很多直销、微商和新零售企业都开始用各种方式吹响了2021年的市场号角,而会奖旅游就是其中一个非常典型的打开方式。就在3月底,本刊记者随意联系了几家企业,自然阳光正在杭州召开年度启动大会,春芝堂在云南西双版纳旅游,三生的激情之旅将从4月1号开始分两批在三亚举行……在社交零售领域,会奖旅游活动基本上是一个绕不开的环节。每个企业不但有这样的活动规划,实际上这也是很多企业奖励机制里非常重要的一环。但是2020年春节以来的新冠疫情,让企业会奖旅游的节奏被完全打乱,很多企业在2020年根本没来得及组织会奖旅游,而有些企业即使开展,也缩小了规模,分散了场次。 相似文献
3.
4.
利用拉马努金西塔函数,建立两个新无穷乘积系数子列的生成函数,并且得到这两个无穷乘积系数的符号是以5为周期的。 相似文献
5.
基于 ABAQUS 子程序 VUMAT 二次开发平台, 将位错和孪晶的演化过程引入晶体塑性有限元方法(crystal plastic finite element method, CPFEM)中, 实现了多晶塑性材料力学行为的有限元模拟, 并通过试验和模拟结果的对比, 验证了所提出方法和二次开发程序的有效性. 应用含孪晶效应的晶体塑性有限元方法 模拟分析了孔洞对于板材开孔问题的影响, 结果表明: ① 当孔径小于板宽一半时, 强度损失采用线性近似估算值是偏于安全的, 而超过板宽一半时, 不宜采用线性估算值; ② 当孔距较小时, 孔径排布方式对开孔板材的韧性以及极限承载力有重要影响, 排布方式可分弱影响区、强影响区和过渡区 3 种模式. 对于承受单向拉伸荷载的板材, 开孔时应选择沿轴线排布的方式. 相似文献
6.
《聊城大学学报(自然科学版)》2021,(1):28-35
光网络虚拟化技术的发展促进了在不同用户和应用程序之间的光纤网络物理基础设施共享。然而,光纤传输链路的非线性损伤对于系统的频谱效率、网络利用率等性能有一定影响。本文首先介绍了一种集成式虚拟网络映射机制,描述了该机制的实现原理。接着,在考虑了光纤传输非线性损伤的情况下,设计了一种基于OFDM比特负载的虚拟光网络嵌入算法(BL-VONE),并将其与基于单一调制机制的虚拟光网络嵌入算法(UM-VONE)进行比较。仿真结果表明提出的算法相较于基于单一调制机制的算法,可以提高约9%的频谱利用率和约9%的传输效率。 相似文献
7.
在点云的处理过程中,许多深度学习网络未能充分考虑局部点之间的复杂关系,导致大量空间几何信息丢失。针对该问题,提出了一个强化局部特征的网络,用于点云的目标分类和语义分割。该网络通过设计编码单元对点的多方向信息进行编码;通过注意力机制学习采样分组后形成局部点云的特征。同时提出了一种新的多维损失函数,结合使用交叉熵损失函数与中心损失函数作用于分类任务。在数据集ModelNet40和ScanNet上进行了大量实验,结果表明:该网络在点云的目标分类和语义分割任务上表现出较好的性能。 相似文献
8.
通过对523名高职学生进行实地调研,探析“学习参与度”对学生创新创业核心素养的影响机制。结果显示:课程建设、教师引导、资源支持对学习心理参与度影响显著;教师引导、资源支持、社会实践对学习行为参与度影响显著。学习参与度显著影响创业意识、创新精神、创业能力。提出优化对策:重视学生创新创业核心素养的培养;提高学生创新创业学习参与度;人际互动提升学习心理参与度;协同培育提高学习行为参与度。 相似文献
9.
针对舆论演化过程中的复杂动力学问题,提出了超网络视觉下的舆论演化动态模型,该模型包括节点的添加、重新连接链路、超边的添加以及节点的老化4个过程,其中节点代表关键词,超边代表关键词所构成的话题。其次,利用非均匀网络的演化机制,分别对该动态演化模型的超度、节点自身关注度与节点间影响力两个因素的超度进行了详细的理论分析,分析结果表明节点超度完全符合幂律分布。最后,通过Matlab仿真模拟,分析了不同参数对节点超度分布变化的影响,并进一步验证了结果是遵循幂律分布的。 相似文献
10.
提出了一种基于生成对抗网络的语义分割模型,包括一个全卷积语义分割网络以及一个判别网络,其中语义分割网络负责生成与输入图像对应的语义分割图,判别网络负责检测分割图与真实标签的区别,以促使分割网络改进分割效果。为了更好的提取全局结构信息,语义分割网络中采用了金字塔池化模块,对不同规模的空间区域进行池化操作。另外,为了应对语义分割训练数据集人工标注成本过高的问题,利用判别网络生成伪标签协助语义分割网络进行训练,从而实现了半监督训练效果。模型在PASCAL VOC2012数据集中进行了测试,结果表明该模型在全监督和半监督条件下均优于已有方法。 相似文献