热压工艺对SiC纤维增强TB8复合材料组织影响研究

通过箔-纤维-箔法制备了SiC纤维增强TB8复合材料,采用光学电子显微镜(OM)、扫描电镜(SEM)和电子探针(EPMA)对复合材料的微观组织进行表征与分析,研究了真空热压复合时压力、温度和时间工艺参数对SiC纤维增强TB8复合材料微观组织的影响规律。结果表明:压力对复合材料基体与基体以及纤维与基体的结合有着显著影响,而温度对纤维与基体界面反应层影响较大。通过热压工艺的优化,可以有效控制界面反应层厚度,获得组织优良的SiC f/TB8复合材料。     

稀土元素Gd对Al-Si-Mg铸造合金微观组织和力学性能的影响

为了系统地研究稀土Gd对铸造Al-Si-Mg(A357)合金组织和性能的影响,采用OM,SEM,EPMA,XRD,DSC,TEM及拉伸实验等方法对不同Gd含量A357合金进行研究。结果表明:Gd的添加可以细化A357合金的晶粒并减小二次枝晶间距。此外,Gd可以有效地细化合金中的共晶硅,但是对片状共晶硅的形貌影响不大。晶粒和共晶硅的细化及二次枝晶间距的减小使添加Gd后的A357合金的力学性能有了显著的提高。其中,A357-0.5Gd(质量分数/%)合金热处理态抗拉强度为355MPa,相对于未添加Gd元素的A357合金提高了37MPa。当Gd质量分数为1.0%时,尽管组织得到进一步细化,但是大量粗大Al 2Si 2Gd第二相的形成导致了合金力学性能的下降。同时对Gd的细化机制进行探究,结合TEM分析结果可以推断,Gd变质处理后共晶硅上的孪晶密度并不足以引起共晶硅形貌的转变,使得Gd变质效果较弱。而Gd对共晶硅的细化作用可能与Gd增加成分过冷以及形成纳米相阻碍共晶硅生长有关。     

热压工艺对SiC纤维增强TB8复合材料组织影响研究

通过箔-纤维-箔法制备了Si C纤维增强TB8复合材料,采用光学电子显微镜(OM)、扫描电镜(SEM)和电子探针(EPMA)对复合材料的微观组织进行表征与分析,研究了真空热压复     

永磁场磁力研磨316L不锈钢实验研究

基于磁力研磨,采用永磁极吸附雾化法制备的新型球形磨料,对316L不锈钢进行光整加工.研究了当加工时间和磁感应强度为定值时,主轴转速、加工间隙、磨料粒径、磨粒相粒径对表面粗糙度和材料去除量的影响及其变化规律.并利用正交设计得出优化的加工参数:转速S=1 000 r/min,加工间隙δ=1.5 mm,磨料粒径为150～124μm时(磨粒相粒径为6μm),工件经研磨后平均原始表面粗糙度可由研磨前的0.275μm下降到0.038μm(工件最初表面粗糙度值为2.76μm).     

基于加权萤火虫算法的关联规则特征挖掘

针对子宫癌病人住院人数的不断增加和住院期间医生所开药方种类繁多的大数据特点,以及传统关联规则算法存在时间效率低的缺点,采用了结合加权萤火虫优化算法和Apriori算法的关联规则挖掘算法Firefly-Apriorialgorithm(YHC-Apriori算法),萤火虫算法具有快速寻找最优解的特点,可以提升关联规则算法的运行效率.将此算法应用到对子宫癌疾病的用药规律方向进行数据挖掘,使得出的结论更准确并且减少算法运行时间.通过医疗大数据得出的宫颈癌常用药以及用药组合,使医生开的药方更精确,更有效.     

SiC纤维增强TB8复合材料工艺对组织影响规律

通过箔-纤维-箔法制备了SiC纤维增强TB8复合材料，采用光学电子显微镜（OM）、扫描电镜（SEM）和电子探针（EPMA）对复合材料的微观组织进行表征与分析，研究了真空热压复合时压力、温度和时间等工艺参数对SiC纤维增强TB8复合材料微观组织的影响规律。结果表明：压力显著地影响着复合材料基体与基体以及纤维与基体的结合，而温度对纤维基体界面反应情况影响较大。通过热压工艺的优化，可以有效控制界面反应层厚度，获得组织优良的SiCf/ TB8复合材料。     

磁力光整加工平面磁极头设计及仿真

作为以提高表面质量的磁力光整加工技术,磁极的设计起着至关重要的作用.提出将永磁极设计为锥形以取代笨重的电磁极,仿真了磁极有无锥度的磁场强度分布,发现有锥度磁极的磁场分布较集中,可增加资源利用率且锥度为1∶0.6时磁场分布较强.分析了开槽能够改善磁场梯度分布,且开矩形槽和槽深宽之比为1∶1时产生的磁场效果最佳.并采用试验验证,磁极有锥度后工件表面质量改善效果要比无锥度磁极好.     

基因数据集混合特征选择算法研究

基因数据的特点是高维度、小样本、大噪声,在处理过程中容易造成维数灾难和过度拟合等问题。针对这种情况提出一种新的基因数据集的特征选择方法,第一步是通过ReliefF算法对基因特征进行权重重要度的筛选;第二步是对筛选过的特征集合进行mRMR算法判断,留下与目标类别高度相关而其间相关性较小的基因特征;第三步利用邻域粗糙集特征选择算法对简化后的基因数据集进行寻优处理,选出最优化的特征基因子集。为了证明新算法的有效性,以SVM为分类器,使用外部交叉验证法对整个过程来计算,从而验证本文新特征选择方法的有效性。