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针对较高Mn含量会导致中锰钢成本提高、出现偏析而限制其应用的问题,设计了一种能够满足1 000 MPa级别性能要求(抗拉强度Rm>1 000 MPa,总伸长率A>30%)的中锰钢,其成分为Fe-4Mn-1.5Al-0.5Si-0.2C-0.05Nb。通过绘制实验钢在不同应变速率和变形温度下的真应力-真应变曲线,并结合组织观察,研究了实验钢的热变形行为,尤其是应变速率和变形温度对实验钢热变形行为的影响规律,并最终获得了实验钢的动态再结晶图和本构方程。结果表明:变形温度的降低和应变速率的提高均会抑制动态再结晶的发生;低应变速率(0.1 s-1)下的所有样品均会发生完全动态再结晶;中应变速率(1 s-1)下,变形温度为800℃的样品只发生部分动态再结晶;高应变速率(10 s-1)下,不发生完全动态再结晶的变形温度扩大至800~950℃;实验钢的本构方程为■。动态再结晶图和本构方程的确定对实际生产中轧制工艺的设计、得到具备优良性能的特定类型的微观组织具有重要意义。 相似文献
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有机合成反应的影响因素多,容易产生副反应,直接影响主产物的得率。利福平合成反应过程中环合反应要求在无水条件先进行,而参加反应的原料之一的二羟甲基叔丁胺(DMB)在反应体系中会分解产生水,不利于环合反应的正进行,并且影响到合成反应的收率,控制利福平合成反应过程中环合反应体系中的水分是提高利福平合成总收率的关键之一。因此,本文对利福平合成的反应机理、合成工艺及工艺配套设备进行了较为详细的研究,获得了一系列有实际价值的数据和结论,对控制环合反应体系水分的研究取得了突破性的进展,使利福平合成收率得到了大幅度的提高。 相似文献
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为了提高冷轧镀铝锌钢板表面晶花质量,在连续热浸镀生产线制备了4种不同成分的Al-Zn-Mg-Si镀层样板,采用体视显微镜、扫描电镜、电子探针、X射线衍射仪和电子背散射衍射等方法,研究了Mg含量对镀层凝固组织和耐腐蚀性能的影响。结果表明:随Mg含量的增加,镀层晶花尺寸先减小后增大,耐腐蚀性先降低后增高;在Mg质量分数为1.0%时,镀层质量最佳,晶花细小均匀,平均晶粒尺寸为1.2 mm,镀层截面组织中含质量分数为68.3%的富铝相、质量分数为26.1%的富锌相、少量富硅相和富镁相,在60 d内的平均失重速率为0.05 g/(m2·d)。 相似文献
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有机溶剂中的微量水分测定有许多报导。按文献报导的校正因子测定冰醋酸中的含水量,是气相色谱法高于卡氏法的测定结果。也有文献报导,含水量越大相差越大。我们测定了以甲醇为基准的水的相对重量校正因子。以此校正因子用内标法测定冰 相似文献
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基于Gleeble3500热模拟试验机设计了半固态触变锻造成形装置,通过触变锻造工艺制备了9Cr18不锈钢制件,研究其显微组织结构和演变特征.研究结果表明,半固态触变成形装置能够实现9Cr18半固态坯料成形.在触变锻造成形过程中,固相骨架破碎后,半固态坯料表现出触变特性,载荷随着变形的进行而下降.9Cr18触变制件变形区呈现梯度结构的显微组织特征.触变制件边部存在明显的液/固分界层.分界层外侧为液相凝固形成的共晶组织;分界层内侧主要为固相颗粒.9Cr18触变制件具有独特的组织演变规律,其内部主要为具有良好塑性变形能力的奥氏体组织,表层存在大量的M7 C3共晶碳化物,二者共同保证了9Cr18不锈钢触变制件具有"外硬内韧"的特征. 相似文献
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基于卷积神经网络的植物图像分类方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
近年来,卷积神经网络已经成为图像分类领域的应用研究热点,其对图像特征进行自提取、自学习,解决了以往图像分类方法的图像低层特征到高层概念之间存在的语义鸿沟。为了解决植物图像的自动分类问题,该文提出一种基于卷积神经网络(CNN)的植物图像分类方法,以植物图像为研究对象,将经典卷积神经网络VGG16与全卷积网络(FCN)相结合,把VGG16中两个通道数为4096的全连接层改为卷积层,构造一个新的VGG16模型为植物图像分类模型。文中制作了一个由43类每类500张总共21500张植物图像组成的图像数据集,作为植物图像分类模型的训练数据集。实验结果表明,所提方法在植物的图像分类上的准确率达到97.23%。应用文中提出的卷积神经网络对植物图像进行分类可以取得目前最好的植物图像分类效果。 相似文献
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目前,单幅图像超分辨率重建取得了很好的效果,然而大多数模型都是通过增加网络层数来达到好的效果,并没有去发掘各通道之间的相关性。针对上述问题,提出了一种基于通道注意力机制(CA)和深度可分离卷积(DSC)的图像超分辨率重建方法。整个模型采用多路径模式的全局和局部残差学习,首先利用浅层特征提取块来提取输入图像的特征;然后,在深层特征提取块中引入通道注意力机制,通过调整各通道的特征图权重来增加通道相关性,从而提取高频特征信息;最后,重建出高分辨率图像。为了减少注意力机制带来的巨大参数影响,在局部残差块中使用了深度可分离卷积技术以大大减少训练参数,同时采用自适应矩估计(Adam)优化器来加速模型的收敛,从而提高了算法性能。该方法在Set5、Set14数据集上进行图像重建,实验结果表明不仅该方法重建的图像具有更高的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM),而且所提模型的参数量减少为深度残差通道注意力网络(RCAN)模型的参数量的1/26。 相似文献
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