强脉冲离子束在金属中引起的应力波效应

金属在强脉冲离子束辐照及其后的快速冷却过程中所经历的应力过程是强脉冲离子束金属材料改性的最重要的机制之一。对应于这种过程 ,金属材料的微观结构和微硬度发生了改变。本文以 4 5 #钢和纯铝为样品将实验中测量到的不同强度的强脉冲辐照后样品微硬度和微观结构的变化与热力学计算所描述的热力学过程相对照 ,解释了出现微硬度双峰是由于应力波的形成和传播使然 ,并预言了由于应力波的在样品背面的反射 ,在较强能通量的强脉冲离子束辐照下 ,样品背表面一定深度处也会出现微硬度增加的现象 ,该现象已被实验所证实。     

新型无线防盗报警系统设计

介绍了一种新型无线防盗报警系统,该系统可实现多点监视,自动检测、报警,并通过PC机实时监控。系统采用AT89S52单片机作为控制器,无线发射、接收机选用NB5026/5027数字编解码器芯片,单片机与PC机采用USB接口通信,具有体积小、电路简单、可靠性高、传输距离远、用户操作界面友好等特点。从硬件电路和软件设计阐述了系统的组成与功能。     

强脉冲离子束材料表面改性研究进展

强脉冲离子束材料表面改性技术是正在发展中的新的材料表面改性技术。近四、五年来,我们围绕发展强脉冲离子束材料表面改性技术对其主要机制(强脉冲能量效应)、离子辐照诱发的热力学过程、表面熔坑现象及大面积均匀离子束技术开展了比较全面的基础性研究。研究表明,强脉冲离子束改性除了离子注入的元素掺杂效应外,其更可利用强脉冲能量沉积诱发的热力学效应,有望突破离子射程对改性层厚度的限制,并高效利用离子剂量和能量,成为新一代低成本、高效率、高生产率、实用化的离子束材料改性与合成工艺。本文对于上述研究的主要进展和相关问题进行了总结和评论。     

强脉冲离子束在金属中引起的应力波效应

金属在强脉冲离子束辐照及其后的快速冷却过程中所经历的应力过程是强脉冲离子束金属材料改性的最重要的机制之一。对应于这种过程，金属材料的微观结构和微硬度发生了改变。本文以45＃钢和纯铝为样品，将实验中测量到的不同强度的强脉冲辐照后样品微硬度和微观结构的变化与热力学计算所描述的热力学过程相对照，解释了出现微硬度双峰是由于应力波的形成和传播使然，并预言了由于应力波的在样品背面的反射，在较强能通量的强脉冲离子束辐照下样品背表面一定深度处也会出现微硬度增加的现象，该现象已被实验所证实。     

基于PLC控制的气动搬运机械手设计研究

为了实现活塞杆零件在滚丝加工中的自动搬运,设计了一种采用PLC控制的全自动气动搬运机械手。首先,对机械手的结构进行了设计,阐述了机械手的组成及工作过程。其次,建立了气缸驱动系统的原理图,并简述了气缸驱动系统的控制原理。最后,分析了PLC的控制端口分配,对PLC型号进行选型,并设计了PLC控制系统的硬件接线图和功能流程图。设计的气动机械手结构简单,易于维护,相比传统继电器控制依靠PLC控制精度得到提高,有助于提高企业生产效率。     

荷能离子轰击固态材料形成孤立损伤的STM/SFM观测

在广阔的能区内（从ＭｅＶ到ＧｅＶ）系统地研究了荷能离子轰击固态材料形成孤立损伤的形态及其形成机理,分别利用具有原子分辨能力的扫描隧道显微镜／扫描力显微镜观测了离子轰击导电和绝缘材料产生孤立损伤（或离子潜径迹）的形态,大小,通过运用核能损和电子能损的理论对实验结果的分析,研究了离子轰击固态材料形成各种损伤的过程与机理。     

强脉冲离子束辐照混合的RBS研究

采用卢瑟福背散射(Rutherford backscattering spectroscopy,RBS)方法对强脉冲离子束辐照Ti/Al、Al/Ti和Ni/Ti三组薄膜/衬底体系所形成的混合层进行了研究.在Ni/Ti组合中形成了厚度比离子射程大得多的、混合度较高的梯度混合层.发现熔融态混合的程度不仅取决于两材料在熔融态的表面张力的差别,而且取决于它们熔点的差异.这两个参量较接近的混合程度较好.     

径迹纳米孔高分子膜的制备和表征

载能重离子辐照高分子膜形成的离子潜径迹，经后续处理可制备出离子径迹纳米孔高分子膜。本文介绍了传统的离子径迹蚀刻法与最近发展的离子径迹紫外辐照方法制备径迹纳米孔高分子膜的过程及其纳米孔膜孔径的表征。离子径迹紫外辐照方法舍弃了传统离子径迹蚀刻法的化学蚀刻过程，所制备的径迹纳米孔高分子膜的孔密度高，孔道尺寸为纳米甚至亚纳米尺度，在海水淡化、离子分离等领域具有广阔的应用前景。     

基于聚类与 ANFIS 的磨削工艺环境影响评价方法

针对磨削加工环境影响的客观评价问题,提出一种具有自我学习能力的综合评价方法。首先采用减法聚类初始聚类中心并确定聚类数,然后建立基于自适应神经模糊推理的评价模型,并应用模糊C均值与最小均方的混合算法对评价模型的参数进行优化修正。最后以凸轮轴工件的磨削加工为例,通过仿真试验进行检测,结果表明该方法具有良好的有效性和实用性。     

基于聚类和自适应神经模糊推理系统的数控机床绿色度评价方法

为了实现对数控机床绿色度的智能评价,提高数控机床绿色度预测精度,提出了一种基于聚类和自适应神经模糊推理系统（ANFIS）的评价方法。采用改进的粒子群优化模糊C均值聚类算法实现样本的自适应分类,生成辅助ANFIS学习的训练样本集;建立基于ANFIS的评价模型,通过对训练样本集的学习自动生成模糊规则,消除评价指标的模糊性和随机性对评价结果的影响;训练后的评价模型可用于评价样本的自适应推理。最后利用提出的评价方法对数控机床绿色度进行实例分析,验证了该评价方法的有效性。