16Mn(HIC)钢硫化物应力腐蚀开裂实验研究

采用恒应变和慢应变速率拉伸实验的方法,研究了16Mn(HIC)和16Mn钢母材、焊缝在H2S环境中应力腐蚀开裂.结果表明:两种材料在酸性H2S介质中均发生穿晶型硫化物应力腐蚀开裂(SSCC);与16Mn钢相比,16Mn(HIC)钢有更好的抗SSCC性能,钢中的C,Mn,P和S的含量降低有利于提高钢的抗SSCC性能.焊缝及热影响区在焊接过程中,产生的粗大魏氏组织、偏析、缩孔和夹杂等缺陷,降低了焊缝的抗SSCC能力.但是,通过焊后热处理可以适当提高焊缝的抗SSCC能力.     

基于可靠度的锈蚀钢筋混凝土结构使用寿命预测

在役结构能否继续安全使用已成为结构工程师和管理决策者日益关心的重要问题.针对一般大气环境下的锈蚀钢筋混凝土结构,提出了基于结构性能的使用寿命预测模型.该模型包括4个阶段,即钢筋开始锈蚀阶段、混凝土锈胀开裂阶段、构件适用性达到容许程度所经历的阶段以及构件承载力达到最小可接受程度所经历的阶段.根据实测的结构响应,采用可靠度方法确定了在役结构使用寿命的每个时段.该方法可用于在役钢筋混凝土结构剩余使用寿命评估及其维修加固决策.     

Al掺杂ZnO光学性能的第一性原理研究

本文用平面波赝势方法(PWP)计算了Al掺杂ZnO前后的光学特性,即介电函数虚部2ε(ω)并从能带结构和态密度图上解释了为什么掺Al后ZnO的光学谱在3.045、7.158、10.066、11.386和13.649eV处的峰消失了,在1.835、4.329、5.460、6.592、10.668和12.024eV处的峰值减小了,而在8.100和8.855eV处的峰值增大了的原因,并从光谱图上分析得出,掺杂后的ZnO要发生蓝移现象。     

GridCOMP中基于JMX的组件监控模型

介绍一种在GridCOMP系统中基于Java管理扩展的监控组件模型,这是一种网格环境下支持自动组件监控的网格资源监控模型.模型采用了Java管理扩展和Fractal组件技术.模型采用组件监控组件的方式,模型的监控组件作为一个基本组件,监控组件和被监控组件组成复合组件,同时使用XML(可扩展标识语言)文档部署到远端的Java虚拟机上.允许用户查询当期状态和任意时刻的历史信息,为管理和优化网格系统的性能提供服务.这种方法结构简单,可重用和动态部署.     

一类不确定中立型时滞系统的弹性保性能控制

研究了一类含有离散时滞和分布时滞的不确定中立系统的弹性保性能控制.所设计的控制器对于所允许的不确定性和控制器增益的可能变化,能保证闭环系是统渐近稳定的且性能指标上界不超过某个常数.最后,数值例子说明了所设计控制器的有效性和可行性.     

开圆形槽的半圆形平面单极超宽带天线的研究

文章在传统的平面单极天线结构的基础上,设计了一种采用微带线馈电,在半圆形贴片上开圆形孔的新型平面单极天线,研究了半圆形平面贴片以及接地面的结构对天线性能的影响.研究表明,这种天线能够工作在2—12GHz的频率范围内,并能获得超过140%的工作带宽.     

碳纤维催化石墨化的研究概况

论述了催化剂种类、含量及石墨化温度三因素对碳纤维催化石墨化反应的影响。以非金属元素硼、硅为例,从催化作用机理方面阐述了碳纤维在催化石墨化过程中微观结构的变化及宏观力学性能的改变,并对催化石墨化技术的研究发展进行了展望。     

W-Ni-Fe高比重合金的SPS烧结行为

采用放电等离子烧结(SPS)设备制备了93W-5.6Ni-1.4Fe高比重合金,烧结温度范围为1 100～1 180 ℃,保温时间为5 min.对不同烧结温度下的样品进行了密度、硬度、抗弯强度等性能测试,采用场发射SEM观察了样品表面形貌及断裂行为.结果表明:采用SPS烧结,可以在较低的温度下实现93W-5.6Ni-1.4Fe高比重合金的固相烧结,使合金致密化,并能有效控制钨晶粒长大,提高材料的硬度、抗弯强度等力学性能.     

Nd12.3Fe80.7NbB6纳米晶永磁合金的磁性能与微观结构

研究了添加Nb元素对Nd2Fe14B单相纳米晶永磁合金微观结构与磁性能的影响.结果表明:添加Nb可以在甩带过程中促进非晶的形成并稳定非晶相;在退火过程中,加入Nb后形成的析出相可以抑制晶粒长大,使晶粒细化且分布均匀,进而大幅度提高了材料的综合磁性能.名义成分为Nd12.3Fe80.7NbB6.0的非晶薄带在550 ℃退火处理10 min后,可得到最佳磁性能:剩磁0.90 T,矫顽力912.64 kA·m-1,最大磁能积126.24 kJ·m-3;随着退火温度的进一步提高,综合性能有所下降.     

基于支持向量机的织物悬垂性能评估

分析ε-支持向量机及υ-支持向量机模型，结合织物参数特点，建立基于支持向量机的织物悬垂性能评估模型．以棉织物为例，进行实验分析，结果表明这两种模型具有较好的准确性（训练和评估的相对误差都小于5％），并且需要的样本少，训练的速度快．特别是υ-支持向量机的参数选取较简单，υ在合适的范围内都可以得到比较好的输出结果，验证了基于该模型评估织物的悬垂性能是方便可行的，也为织物质量评估提供了新的思路．