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3.
金属陶瓷物理性能与材料组分和空间组织结构密切相关,其组成相的形态分布具有分形特征。基于渗流理论和分形理论,通过对材料微观结构图像的二值化处理进行导通相分形维数计算,建立分形维数与导通相微观形貌、渗流临界指数之间的定量表征,研究Mo-ZrO2金属陶瓷全组分范围内材料微观结构与电导率和热导率之间的关系。结果表明:导通相面积分形维数随着Mo体积分数的增加而增加,电导率与分形维数遵循渗流转变特征。采用通用有效介质(GEM)方程建立基于导通相分形维数的金属陶瓷电导率和热导率模型,实现材料微观组织定量分析结果与金属陶瓷的渗流模型相结合,有效预测材料宏观物理性质的梯度变化。 相似文献
4.
为了比较在夏季(30 ℃)和冬季(20 ℃)生产环境下不同渗透方式在芒果脱水效率和品质上的差异,本文以失水率、固增率、水分有效扩散系数、可溶性固形物扩散系数、VC和总酚保留率以及三态水转化为考察指标,探究固态渗透(SSD)和液态渗透(LOD)对糖渍芒果脱水效率和品质的影响。结果表明,固态渗透的脱水效率以及营养物质保留率高于液态渗透;在糖渍48 h后,在环境温度20 ℃下SSD40(蔗糖:芒果(w/w)=4:10)的失水率和固增率最大为49%和5.11%,SSD20(蔗糖:芒果(w/w)=2:10)的VC和总酚保留率最高为47.43%和43.66%;在环境温度30 ℃下,SSD40的失水率和固增率最大为57.41%和6.36%,SSD20的VC、总酚保留率最高为43.79%和42.43%。渗透过程改变了芒果样品中水的结合状态,自由度高的水分向自由度低的方向迁移。本文研究结果将为果干类产品固态渗透预处理技术的应用提供理论参考。 相似文献
5.
为研究鲜枸杞促干护色工艺,选取碳酸钠、柠檬酸和浸泡时间为自变量,以水分含量和色差值为响应值,采用响应面优化法对此工艺进行优化,并测定各品质指标。结果表明,枸杞最佳促干护色条件为:碳酸钠1.1%,柠檬酸0.6%,浸泡时间10 min,浸泡温度为30 ℃,经50 ℃热风干燥42 h后,枸杞含水量降至12.41%,色差值为11.09,颜色较好且干制速度快,相比未处理的枸杞干燥速度提高42%。测得枸杞多糖2%,总糖52.89%,总类胡萝卜素0.54 g/100 g,总酚7.16 mg/g,总黄酮1.57 mg/g。得到的枸杞干中总类胡萝卜素、总酚和总黄酮含量显著高于未处理的枸杞干(P<0.05),多糖和总糖含量与未处理的枸杞无显著差异(P>0.05)。相比对照组,此促干护色方法可使枸杞干制过程中保留较多营养成分,具有实际参考价值。 相似文献
6.
摘要:利用SEM、TEM、XRD、EPMA等手段,研究了水冷、空冷和炉冷对奥氏体基FeMnAlC钢微观组织和力学性能的影响。研究结果表明,3种冷却工艺都获得了以奥氏体为基体的微观组织,均含有大量孪晶,随冷却速度的降低,沿晶界析出的铁素体和κ碳化物逐渐增多,微观结构呈现出从以位错为主到调制结构再到矩形畴界的转变过程,组织演变受合金元素的配分行为控制。与水冷样品相比,κ碳化物的析出导致炉冷和空冷样品的强度提升约200MPa,铁素体和κ碳化物的晶界析出行为导致冲击吸收能量降低约100J。 相似文献
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8.
为实现磷锗锌(ZnGeP2)晶体超精密切削,提高表面加工质量,获得纳米级的超光滑表面,基于纳米压痕实验计算出磷锗锌晶体表面脆塑转变临界深度.在此深度内切削材料产生脆塑转变,并以塑性方式去除.在此基础上,采用单点金刚石飞切机床DFC600A开展磷锗锌晶体超精密切削.通过控制切削深度低于磷锗锌晶体脆塑转变临界深度,使材料表面仅发生塑性变形,实现了晶体表面纳米级光滑表面加工,表面粗糙度达1.01 nm,达到了对磷锗锌晶体表面的加工要求,验证了方法的有效性. 相似文献
9.
为解决应急物流决策问题,提出一种考虑预案实施人员诉求和定性表征预案偏好的语言区间直觉模糊群决策方法.为克服已有算子出现的集结失效现象,有效集结语言区间直觉模糊数组,提出?ukasiewicz运算法则和集结算子;以群共识最大化为目标,基于距离测度构建专家权重优化模型,进而获取可靠性强的综合评价矩阵;利用字典序关系提出语言区间直觉模糊逼近理想解法,以获取各个属性的正、负理想值,进而提出应急物流预案群决策方法.通过实例表明所提方法的合理性和科学性. 相似文献
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错别字自动识别是自然语言处理中一项重要的研究任务,在搜索引擎、自动问答等应用中具有重要价值。尽管传统方法在识别文本中多字词错误方面的准确率较高,但由于中文单字词错误具有特殊性,传统方法对中文单字词检错准确率较低。该文提出了一种基于Transformer网络的中文单字词检错方法。首先,该文通过充分利用汉字混淆集和Web网页构建中文单字词错误训练语料库。其次,在实际测试过程中,该文对实际的待识别语句采用滑动窗口方法,对每个滑动窗口中的句子片段分别进行单字词检错,并且综合考虑不同窗口的识别结果。实验表明,该方法具有较好的实用性。在自动生成的测试集上,识别准确率和召回率分别达到83.6%和65.7%;在真实测试集上,识别准确率和召回率分别达到82.8%和61.4%。 相似文献