论班级中差优生的管理

论述了学校班级中优、差生不同的管理方法,针对差等生的转化方法作出较为全面详细的说明.     

轻稀土高氯酸盐—苯并十五冠五—联吡啶三元混配络合物的合成研究

本实验研究合成了稀土（RE＝La、Pr、Nd、Sm)高氯酸盐的联吡啶苯并十五冠五的三元混配络合物，并测定了它们的组成，熔点及电导，培养了Pr^3 的混配物单晶。同时对同样具有弱配位能力的六氟磷酸盐的轻稀土三元混配物合成的可能性进行了试验。     

工业纯铁膏剂法稀土硼铝共渗

采用膏剂法对工业纯铁进行了稀土硼铝共渗，考察了温度，保温时间对渗层厚度的影响，观察了渗层的金相组织及渗层的生长情况，分析认为，硼化物的形成通过吸附，形核和长大三步实现；硼化物晶核的形成主要是在试样表层的晶界和缺陷处形核，而后以扩散机制长大。     

稀土高碳当量灰口铸铁组织与性能的研究

本文研究了利用稀土合金改善高碳当量灰口铸铁质量的可能性,稀土合金对高碳当 量灰口铸铁组织和性能影响的规律,以及稀土夹杂物在铸铁各相中分布的规律．发现了 稀土合金加入量与铸铁的机械性能之间明显的对应关系——“双峰值效应”。对稀土高 碳当量灰口铸铁的某些高温机械、物理、化学性能进行了研究。结果表明稀土合金加入 到高碳当量灰口铸铁中以后能净化铁水,改善组织,并提高其性能．     

涂层对热电偶热电性能及大气中寿命的影响

在难熔金属热电偶表而施加涂层的目的,旨在使原仅限和真空、中性及还原气氛中测量的热电偶能在大气中使用.本文讨论涂层对难熔金属热电偶在氧化气氛的"热电势—温度","热电势—时间"的关系及其寿命的影响.具有涂层的W/M.热电偶在氧化气氛(常压下1500℃取得263小时±1%t的最高记录,而W-Re热电偶存1500℃试验的前70小时偏差也在1%t内.而没有涂层的热电偶仅支持数分钟便破坏.     

司法智能裁量系统：问题、措施及趋势

法学与智能技术的深度结合应用于司法审判领域,可辅助司法纠错、优化决策、预警法律风险等,能够让司法实践提质增效,但在技术中立伪装下也可能带来司法偏见、失控与误导.本文首先论述了司法信息提取中的问题,提出通过增加法律文书说理部分和规范法律文本结构等提高司法信息有效性的具体措施.其次,提出司法裁量模型中应加入价值观念,并讨论了建立价值审核和监督机制与促进算法可解释性的具体路径,通过建立内外部监督机制,让司法智能裁量模型使用的背景、整体的价值观以及采用的规则可被法律人理解,才能让其真正服务于司法实践.最后,针对当前司法智能裁量系统建立的难点即类案推荐,分析了类案判定的困境,并在比较法律专家系统与基于当前智能技术的计算模型利弊的基础上,指出人机协作建立具有综合分析能力的认知系统是司法智能裁量系统的发展方向.     

铝质量分数对CL-20基炸药驱动筒壁能量输出结构影响

为探究铝粉质量分数对六硝基六氮杂异伍兹烷（CL-20）基炸药在爆炸驱动筒壁过程中能量输出结构的影响,考虑到筒壁及爆轰产物的轴向运动,基于微元法和爆轰产物状态方程建立了爆炸驱动过程中的能量输出模型. 设计了2种不同铝质量分数的CL-20基炸药（CA5、CA30）和对应的含氟化锂炸药（CF5、CF30）,开展直径50 mm的标准圆筒实验,应用光子多普勒测速仪记录圆筒壁膨胀速度. 计算结果表明:圆筒壁膨胀过程中,基体炸药质量分数由89%降至64%时,CL-20基含铝炸药和含氟化锂炸药驱动金属的能力降低;铝粉质量分数由5%增加到30%时,膨胀结束时刻的内能随之增加;不同氟化锂质量分数的CL-20基炸药能量转化率在93%左右,该值均高于对应的含铝炸药.      

纯铁氮化层时效的透射电镜研究

用透射电镜研究了纯铁离子氮化缓冷后时效时,其扩散层中相的转变过程,并用实验力学中测定宏观应变的Moire法原理,通过对电镜水纹图象进行分析,测定了a"与a_N相间的共格应变值。     

液相浸渗中纤维非润湿性的处理

纤维与金属液的非润湿性是液相浸渗制造纤维增强金属基复合材料的主要障碍之一。实验发现纤维的非润湿性使其在自然排布时的浸渗缺陷必须存在。通过提高液相浸渗压力可以改善复合材料的浸渗效果,但仍有细小的浸渗缺陷必然存在。通过提高液相浸渗压力可以改善复合材料的浸渗效果,但仍有细小的浸渗缺陷无法消除,采用颗粒与纤维的混杂使纤维丝相互分离,消除了充填“死角”而使纤维束内完整充填并且均匀分布,提高浸渗压力和混杂预制     

光伏模组积灰与阴影特性分析及识别方法

针对光伏模组积灰与阴影特性识别问题,详细分析了积灰和阴影的光伏特性曲线差异,揭示了阴影光伏曲线的拐点时变特性。提出由特性曲线的拐点数量及电流电压特性条件共同构成训练模型的输入特征量,基于CatBoost算法训练积灰和阴影识别模型。最后,利用光伏模组实测数据对CatBoost算法、ID3和GA-BP算法训练出的识别模型进行性能分析和对比测试,结果表明基于CatBoost训练出的识别模型输入量区分性强、诊断精度高,极具工程应用价值。