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1.
2.
研究了α+β锻造、近β锻造、β锻造3种锻造工艺对Ti-1300合金棒材组织和力学性能的影响。结果表明,锻造工艺对Ti-1300合金显微组织影响较大。经α+β锻造后,Ti-1300合金棒材的初生α相为细小等轴状,近β锻造后多为短棒状,β锻造后为沿晶界分布的尺寸较大的块状α相。经不同工艺锻造的Ti-1300合金棒材热处理后,近β锻造和β锻造的抗拉强度明显高于α+β锻造,同时β锻造后棒材的断裂韧性最高,近β锻造次之。本实验条件下,经β锻造的Ti-1300合金棒材抗拉强度达到1390 MPa,断裂韧性超过70 MPa·m~(1/2),是最优的锻造工艺。 相似文献
4.
离子色谱的应用,改变了实验室中人工滴定、比色等最原始的分析方法,已经成为水质监测中的重要手段。充分发挥了使用试剂少,检测灵敏度高,多项目检出限低,能同时测定多组分的优点。针对氯化物、硝酸盐氮和硫酸盐三个检测项目进行传统化学方法和离子色谱法间的比对。根据实际情况,在保证数据精确和仪器的正常安全使用基础上,讨论通过改变淋洗液的浓度,减少阴离子的保留时间,以提高工作效率。 相似文献
5.
为了研究核燃料组件格架的条带刚凸特征的回弹量与压边力、冲压速度、凸凹模间隙、摩擦系数等冲压工艺参数之间的关系,首先,获取包含50个GA拉丁超立方抽样的数据点以及10个随机抽样的数据点的数据集,前者作为训练集、后者作为测试集。将前者输入到BP神经网络进行训练,后者验证训练模型的精度。最后,通过响应面图研究各因素之间的交互作用以及各因素的敏感程度。结果表明:BP神经网络能够有效预测刚凸回弹量与冲压工艺参数之间的关系,相对于其他因素,压边力对回弹量的影响特别明显,冲压速度对回弹量的影响不明显,但与凸凹模间隙和摩擦系数有明显的交互作用。 相似文献
6.
研究制备了海绵负载纳米Al2O3微球的复合吸附剂(NAS),并用于对Se(Ⅳ)和Se(Ⅵ)的吸附。结果表明,合成的纳米Al2O3微球(NAO)的平均尺寸为200~400 nm,在海绵上负载NAO会使其分散性更好。当NAO负载量分别为80 mg/g和60 mg/g时,NAS对Se(Ⅳ)和Se(Ⅵ)的吸附性能为佳,分别需要60、120 min达到平衡,适应pH为2~5;两者均符合准2级动力学模型;NAS对Se(Ⅳ)、Se(Ⅵ)的最大吸附容量分别为137.2、143.9 mg/g,能很好地与Freundlich模型拟合,说明NAS表面不均匀,且属于多层吸附。经过2次的循环,对Se(Ⅳ)和Se(Ⅵ)的去除率有所降低,但均仍保持在一定的水平,说明NAS可再生循环利用。NAS作为一种新型吸附剂去除水中Se具有较好的应用前景。 相似文献
7.
8.
为了尽可能的去除钢中大颗粒的夹杂物, 在实验条件下通过向GCr15轴承钢中添加适量镁、稀土对夹杂物进行改性, 并利用Aspex夹杂物自动分析仪和扫描电镜对钢中改性后的夹杂物尺寸、类型、形貌等进行了观察、分析, 研究了稀土-镁复合处理对夹杂物的影响规律.研究结果表明, 对轴承钢中加入微量镁处理, 可将未进行镁处理钢中的MnS-Al2O3、MnS、Al2O3夹杂改性为以含硫、镁复合夹杂物为主, 同时包含少量Al2O3、镁铝尖晶石夹杂.进一步采用稀土-镁复合处理后, 钢中的夹杂物转变为主要以含Re-S-O夹杂物为主, Al2O3、MnS、镁铝尖晶石夹杂逐步消失, 且夹杂物成球状分布, 绝大多数夹杂物在5 μm以下.稀土-镁复合处理轴承钢后, 10 μm以上的大颗粒夹杂物大大降低, 钢中的夹杂物明显得到细化.钢中镁含量不变时, 随着稀土含量的增加, 大颗粒夹杂物比例明显下降.而在稀土含量相近的情况下, 增加钢中的镁含量也有利于大颗粒夹杂物的去除.稀土-镁的相互作用进一步促进了夹杂物的细化. 相似文献
9.
针对谱聚类融合模糊C-means(FCM)聚类的蛋白质相互作用(PPI)网络功能模块挖掘方法准确率不高、执行效率较低和易受假阳性影响的问题,提出一种基于模糊谱聚类的不确定PPI网络功能模块挖掘(FSC-FM)方法。首先,构建一个不确定PPI网络模型,使用边聚集系数给每一条蛋白质交互作用赋予一个存在概率测度,克服假阳性对实验结果的影响;第二,利用基于边聚集系数流行距离(FEC)策略改进谱聚类中的相似度计算,解决谱聚类算法对尺度参数敏感的问题,进而利用谱聚类算法对不确定PPI网络数据进行预处理,降低数据的维数,提高聚类的准确率;第三,设计基于密度的概率中心选取策略(DPCS)解决模糊C-means算法对初始聚类中心和聚类数目敏感的问题,并对预处理后的PPI数据进行FCM聚类,提高聚类的执行效率以及灵敏度;最后,采用改进的边期望稠密度(EED)对挖掘出的蛋白质功能模块进行过滤。在酵母菌DIP数据集上运行各个算法可知,FSC-FM与基于不确定图模型的检测蛋白质复合物(DCU)算法相比,F-measure值提高了27.92%,执行效率提高了27.92%;与在动态蛋白质相互作用网络中识别复合物的方法(CDUN)、演化算法(EA)、医学基因或蛋白质预测算法(MGPPA)相比也有更高的F-measure值和执行效率。实验结果表明,在不确定PPI网络中,FSC-FM适合用于功能模块的挖掘。 相似文献