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651.
用熔炼法制备了La0.7Mg0.3Ni2.5 xCo0.5(x=0,0.1,0.2,0.3)贮氢合金.采用X射线衍射和三电极测试体系研究了合金的相结构、贮氢性能和电化学性能.结果表明:该系列合金均由(La,Mg)Ni3相、LaNi5相及少量杂质相组成;合金的贮氢容量随x值的增大而增加,当x=0.3时,贮氢容量达到1.42%,合金的最大放电容量可达377.5 mAh/g.该系列合金的活化性能较好(活化次数均为1次).随着x值的增加,合金的平台性能和稳定性能减弱. 相似文献
652.
根据由金属注射成形喂料特性得出的流变本构方程和数学与物理模型,分析了金属注射成形充模流动的特性,并与塑料注射成形进行了对比。结果表明:基于连续介质模型的数值模拟方法可以应用于金属粉末注射成形流动前沿、温度场、应力场等参数的计算,从而可以预测焊缝、缩孔和裂纹等缺陷的产生条件,但连续介质模型无法预测粉末注射成形特有的两相分离和粉末密度分布不均匀的现象,造成模拟结果在某些方面往往和实际情况有较大的偏差,影响实际运用效果。因此,颗粒模型和两相流理论将是金属粉末注射成形计算机过程模拟的重要研究方向。 相似文献
653.
654.
655.
高熵合金因其多种合金元素以等原子比或近等原子比的组合而具有高熵效应、严重的晶格畸变、缓慢扩散以及特殊而优异的材料性质等特点,在各个领域引起极大的关注。其高强度和硬度、抗疲劳性、优异的耐腐蚀性、耐辐照性以及接近零的热膨胀系数、催化响应、热电响应及光电转换等特性,使高熵合金在许多方面有潜在的应用。高通量计算及机器学习技术迅速成为探索高熵合金巨大成分空间和综合预测材料性能的有力手段。本文介绍高通量计算与机器学习的基本概念,论述第一性原理计算、热动力学计算与机器学习在高熵合金研究中的优势,并总结它们在高熵合金成分筛选、相与组织计算以及性能预测等方面的应用研究现状。最后提出该领域目前存在的问题,并提供解决思路与未来展望,包括开发适用于高熵合金的第一性原理计算与机器学习工具、构建高质量高熵合金数据库、将高通量计算与机器学习相融合对高熵合金的力学及服役性能进行全局优化等。 相似文献