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51.
采用粉末真空热压烧结机,将微米尺度的SiC颗粒、Al-Si合金基体粉末与反应剂CuO粉末混合后加热到一定温度,使CuO与Al发生原位反应,生成纳米尺度的Al2O3颗粒,然后冷却、热压,制得(微米SiC+纳米Al2O3)/Al-Si双尺度混杂颗粒增强铝基复合材料,并对复合材料进行热处理强化。研究了不同的原位反应加热温度、热压温度、热压压力对复合材料组织、硬度及磨损性能的影响。结果表明,采用微米SiC及纳米Al2O3混杂颗粒强化、热压强化、热处理强化等强化后制备的铝基复合材料具有较高的硬度及耐磨性。原位反应加热温度为620℃、热压温度510℃、热压压力3MPa时,复合材料试样组织细小致密,硬度及耐磨性最好,复合材料的磨损机制主要为磨粒磨损。 相似文献
52.
采用粉末冶金真空热压烧结法制备了双尺度(纳米、微米)混杂SiC颗粒增强铝基复合材料,并研究其微观组织、密度、硬度及耐磨性。结果表明,微米SiC与基体界面结合较好,分布均匀,没有明显的团聚现象;当纳米SiC质量分数为3%,微米SiC质量分数在0~20%之间时,复合材料的相对密度、硬度、耐磨性均先提高后降低;当微米SiC含量为15%,纳米SiC含量在0~4%之间变化时,复合材料的性能不断提高;微米纳米混杂颗粒增强、单一微米颗粒增强、单一纳米颗粒增强复合材料的最大硬度分别是78.9 HV、70.7 HV、65.8 HV,比基体分别提高56.86%、40.56%、30.81%,耐磨性分别是基体的2.29倍、1.39倍、1.23倍。 相似文献
53.
高红霞 《电脑编程技巧与维护》2012,(6):55-56,67
随着网络技术的飞速发展,网络学习已成为当今教育的发展趋势,针对网络教育的资源共享和自由交流的优势,在分析传统教学存在学习资源不能充分共享、学习评价反馈不够及时等问题的基础上,提出了基于Web的网络自主学习平台,实现资源利用最大化、学习行为自主化、学习形式交互化等目的。 相似文献
54.
55.
本文针对低光子计数成像过程中产生的泊松高斯混合噪声,提出了一种数据保真项与稀疏约束项相融合的稀疏重建方法。首先,基于泊松高斯噪声相互独立的混合噪声模型,建立了数据保真项与稀疏约束项相融合的稀疏重建目标函数;在图像块聚类的基础上,应用改进贪婪算法实现类内稀疏分解和字典更新;最后,稀疏分解和字典更新交替迭代求解干净图像。针对强烈泊松高斯噪声污染图像的重建实验显示,本文方法与对比方法相比,重建结果的PSNR值平均提升了5.5%,MSSIM值也有明显提升。这些结果表明:本文方法对具有强烈泊松高斯混合噪声的图像有较好的图像复原和噪声去除效果。 相似文献
56.
57.
58.
采用超声搅拌铸造法制备SiC/A356复合材料,研究颗粒含量、载荷、转速对材料耐磨性的影响。结果表明,SiC/A356复合材料耐磨性显著优于基体,8%SiC/A356复合材料的耐磨性最好,是基体材料的2倍。SiC/A356和基体两种材料的磨损率均随着载荷和转速的增加而增大,其中基体的磨损率变化较为明显,但两种材料转速的磨损率曲线斜率远小于载荷对其的影响。在稳定摩擦磨损阶段,复合材料的摩擦因数大于基体合金材料。 相似文献
59.
60.