高性能PAN原丝计算机仿真与信息管理系统开发

以聚丙烯腈（PAN）原丝实际生产过程为研究对象。以溶液聚合和湿法纺丝为基础。模拟PAN原丝纺制条件，设计开发了一套PAN原丝计算机仿真与信息管理系统。基于Windows视窗编程技术，利用VB和Access数据库。该系统将信息管理，工艺制订，性能预测，在线帮助等功能融为一体，界面友好，操作方便。利用该系统对现场生产过程进行仿真研究，仿真结果和实际测试结果比较表明，系统仿真精度误差小于5%，应用效果良好。     

磁控溅射SiC/W纳米多层膜的微结构研究

用磁控溅射法在Si基底上制备了不同调制波长的SiC／W纳米多层膜。利用小角度X射线衍射技术（LXD），详细研究了其中典型的多层膜的调制周期性，各子层的厚度及界面平整度等界面微观结构。结果表明：磁控溅射法制备的纳米多层膜具有较好的周期结构及陡峭的界面梯度，由衍射峰位置计算出的界面不均匀度与子层厚度之比一般在5％以内。另外，对于小角度X射线衍射谱线中的所谓峰分裂现象进行了分析和计算。     

电镀Zn-Ni和化学镀Ni-P交替镀层的抗腐蚀性能

为了提高铸钢基体的耐腐蚀、耐磨性能，通过在铸钢基体上沉积化学镀Ni-P和电镀趾Ni的交替镀层的方法获得了一系列多层镀层。考察了多层镀层的外观和在5％NaCl中的抗腐蚀性能。研究表明，化学镀Ni-P在电镀趾Ni层上的沉积以及在铸钢基体上沉积Zn-Ni与Ni-P的交替镀层是可行的；所有交替镀层的耐腐蚀性优于相同厚度的Ni-P化学镀层；亚层厚度为1μm和2μm的交替镀层比相同厚度的Zn-Ni单层镀层的耐腐蚀性更为可靠；镀层厚度相同且Ni-P亚层的厚度超过0．5μm时，交替镀层的耐腐蚀性随着层数和Zn-Ni亚层厚度的增加而增加，这主要是多层效应的结果；在长达1a的浸泡腐蚀试验期同，所有镀层的外观都是令人满意的，都没有出现鼓泡和剥裂现象。     

Ni-P-SiC复合镀工艺及镀层性能研究

采用化学镀方法制备了Ni-P-SiC复合镀层，研究了镀液中第2相粒子浓度对Ni-P-SiC复合镀层镀速及显微硬度的影响，对比了纯NiP镀层和复合镀层膜基系统的结合力。结果表明，在SiC浓度为8g／L时，得到最大的镀速和硬度值，并且此时的膜基系统结合力要优于纯NiP镀层的膜基结合力。     

铸造铝合金激光表面改性金属-陶瓷梯度层

利用5kW CO2横流激光器对铸造铝合金表面先后预置不同成分粉末进行两次激光辐照扫描，成功地制备了Ni/WC和Cr/WC表面改性梯度层，并运用XRD、EDXS和SEM方法对激光表面改性梯度层的组织结构进行观察分析。发现经第二次激光扫描过程后在激光改性梯度层中因合金元素之间的反应，产生了大量的金属间化合物，激光改性梯度层的组织除α－Al、Si和WC外，在Ni/WC激光改性梯度层中，金属间化 的主要为Al3Ni2和Ni3Al，Cr/WC激光改性梯度层的金属间化合物为Al9Cr4和Cr9Al17。另外，显微硬度测试表明，自基体至改性层表面激光改性梯度层内显微硬度呈现连续变化趋势，而单次激光表面合金化层在与革体的交界处存在硬度突变。     

X70管线钢在不同温度近中性pH溶液中的应力腐蚀破裂行为

采用慢应变速率实验(SSRT)研究了不同温度和电位下X70管线钢在近中性pH溶液中的应力腐蚀破裂(SCC)行为．结果表明，不同温度下，X70管线钢在近中性pH溶液中的开裂方式都是穿晶型的，具有准解理特征，并且随着外加阴极电位的降低，SCC敏感性增加，氢致开裂占主导．随温度的下降，溶液pH值略有降低，SCC敏感性增加。     

304奥氏体不锈钢离子辐照后再活化性能测试和表面形貌观察

对核电用奥氏体不锈钢进行固溶和敏化处理,对部分固溶试样进行Fe 和He 辐照,随后测量了4种处理状态试样的再活化率(EPR),并观察表面形貌.结果表明:经He 辐照试样出现了2.88%的再活化率,敏化试样的再活化率是19.5%,固溶试样和经Fe 辐照试样的再活化率为0.离子辐照试样的表面形貌与固溶或敏化试样完全不同.     

人工神经网络模型预测不锈钢在高温水中的应力腐蚀破裂

采用两种基于人工神经网络(ANN)的经验学习方法，即双层感知器(DLP)模型和Elman反馈(EF)模型，分析应力腐蚀破裂(SCC)数据，预测奥氏体不锈钢在高温水(HTW)中的SCC敏感性，对304不锈钢(SS)和316SS的两组SCC数据，DLP模型经过长时间的训练周次并不收敛，而EF模型在有限的时间内收敛到一稳定值。304SS和316SS的SCC敏感性依赖于温度(T)、溶解氧浓度(DO)、氯离子浓度([Cl^-])以及电位(E)．采用EF模型，待预测样本数据被包含在训练数组里(方法Ⅰ)比不包含(方法Ⅱ)的情况有更高的预测率．用于EF模型的SCC阈值(ThV)影响预测率，当ThV≤0．6时，对304SS而言，预测率的范围大约是0．66～0．90(方法Ⅰ)，0．60—0．79(方法Ⅱ)；对316SS，预测率范围约为0．81～0．98(方法Ⅰ)，0．78～0．90(方法Ⅱ)．从预测率平均值来看，预测率服从正态分布，0．5应为最佳阈值．EF模型对定性预测ASS在高温水中的SCC行为有较高的预报率，是一个很有用的工具。     

CIS光伏材料的发展

CuInSe2(CIS)是一种光伏特性仅次于单晶硅的材料。CIS薄膜太阳能电池多年来保持着薄膜太阳能电池的世界记录，受到世界各国科学家的关注。综述了近年来对CIS材料的理论与试验研究，系统总结了CIS材料制备方法、材料微观结构对光伏特性的影响以及今后的发展方向。     

表面除杂处理对碳素纤维毡红外发射率的影响

为优化碳素纤维电热体红外辐射性能,测定了碳素纤维毡表面除杂处理前后的法向光谱发射率和法向总发射率,利用X射线衍射和拉曼光谱进行样品的物相结构分析,研究了表面除杂处理过程物相结构变化与碳素纤维毡法向光谱发射率和总发射率的关系.结果表明：采用硝酸液相除杂和空气瞬时高温2种方式处理时,碳素纤维毡的法向光谱发射率均出现一定的波...