压力对亚稳Fe3B相热稳定性的影响

压力对亚稳材料热稳性的影响及其机制的研究一直是高压和亚稳材料研究中的重要内容之一.在过去的十几年中,人们主要研究了压力对非晶亚稳材料热稳性的影响,但对晶体亚稳材料热稳性方面的研究报道却很少.许多研究结果表明,压力对非晶热稳性的影响与材料的性质和转变模式密切相关,影响程度由压力对扩散速率的抑制和对形核的促进作用所决定,它使非晶亚稳材料的热稳性或是增强,或是减弱.然而,在研究高压下(Fe_(0.99),Mo_(0.01))_(78)Si_9B_(13)(FMSB)合金的晶化,制备纳米软磁材料的过程中,我们发现压力对亚稳Fe_3B晶体热稳性的影响与非晶有所不同,与它所受的压力有关,表现为先随压力的增加而增加,后随压力的增加而减小.本文从热力学的角度对这一实验现象的规律和机制进行了研究. 在氩气保护气氛下,利用急冷甩带的方法制备出 30 μm厚的非晶 FMSB条带,并剪成直径为 5 mm的样品放在氮化硼(BN)坩埚中,坩埚镶嵌在石墨加热管中.利用 Bridgmann压机对样品加压,利用电流通过石墨管产生的焦耳热对样品进行热处理.压力通过测量油压与Bi,Ba相变压力的关系标定,温度的测量和控制由镍铬-镍铝热电偶和可编程序温控仪完成.利用X射线衍射仪(XRD)对样品的微观结构进行分析.     

Numerical investigation of confined swirling gas-solid two phase jet

This paper presents a k-e-kp multi-fluid model for simulating confined swirling gas-solid two phase jet comprised of particle-laden flow from a center tube and a swirling air stream entering the test section from the coaxial annular. A series of numerical simulations of the two-phase flow of 30μm, 45μm, 60μm diameter particles respectively yielded results fitting well with published experimental data.     

过程控制中计算机图形信息压缩存贮和图形滚动方法

对工业生产过程控制和管理中的计算机图形显示,提出一种压缩存贮和滚动的新方法。新方法的实施,可使图形数据占用的存贮空间减少约80％,一般地不需使用外存,从而大大提高了显示速度,解决了普通微型机存贮空间和显示速度之间的矛盾,有效地提高了普通微机的功能/价格比。所提出的方法均经工程实践检验过,效果良好。     

函数可展成泰勒级数的一个充分条件

给出了函数可展成泰勒级数的一个新的充分条件 ,它是已有定理的补充     

对《电工学》题库建设的初探

一、建库的目的及意义 随着高等学校教学改革的深入和发展,牵动着课程建设的又一项重要内容是考试方法的改革。在我国,各类考试长期以来一直是沿用教师考前命题,评卷时临时制定评分标准,个人或集体阅卷的传统方法。这种考试方法的弊端是:既费力,又费时;每次考试只有独立性没有相互可比性;它不能准确、客观地评估考生的知识和能力水平,也不能客观、合理地评价课程的教学质量,要科学、客观、准确地反映学生对教学目标达到的程度、有效可靠地分析和评价教学质量,必须对这一传统的考试法进行重大改革。问题是,目前的考试     

基于改进RPN的孪生小样本电力目标检测

为了解决当前电力系统巡检难度大、效率低、数据不足以支撑大规模训练的问题,提出一种基于孪生网络的小样本检测方法。首先,在Faster RCNN(faster region convolutional neural network)目标识别算法的框架下,搭建支持图片和查询图片共享的孪生网络模型;然后,利用改进的RPN(region proposal network)模块产生更高质量的proposals;最后,在检测头上对支持图片和查询图片的RoI(region of interest)进行关联匹配。结果表明,将算法应用于自主构建的EPD(electric power detection)数据集,在仅利用10张支持图片的情况下,就能实现对电力背景下鸟巢异物和绝缘子相关类别的检测,检测指标mAP达到18.92%。与其他算法相比,应用于电力行业目标检测的孪生网络小样本模型,在极端小样本情况下性能优良,同时具有更加轻量化的优势,可为电力检测新方法研究提供参考。     

交流调速系统的自学习控制

本文介绍了Ｉ／Ｏ映照记忆模型自学习控制的理论和方法,并用其为具有重大节能意义的泵类、风类机类等交流调速装置设计通用的智能控制器,以实现对期望转速的跟踪控制．文中给出了统一的系统模型描述、学习控制原理及初值控制的处理方法．     

基于BP神经网络的玻璃瓶裂纹检测模型

阐述了BP神经网络的基本原理，介绍了一种直接估算最佳隐含层节点数的方法。针对普通的玻璃瓶裂纹检测算法存在的问题，提出了一种基于BP神经网络的玻璃瓶裂纹检测模型。实验表明，该模型的检测效果与普通算法相比有了明显的提高。     

基于人工神经网络的沥青路面剩余寿命分析

路面整体结构性能评估是公路养护或重建决策优化的一项重要参考依据，一般情况下，如果路面的服务能力指数降到可接受水平以下，就有必要对当前整体性能(剩余寿命)进行评价，决定是否需要延长寿命或者进行重建设计，因此，利用人工神经网络(ANN)方法建立了沥青路面剩余寿命预测模型，由此程序可以由落锤弯沉仪(FWD)弯沉数据快速预估路面的剩余寿命，这种方法直观、准确，并且不需要反算模量，对于道路工作者的养护和补强罩面工作具有参考价值。