改进的多层二维二相模型

介绍一种改进的多层二维二相模型（油水系统）。该模型与常规的多层二维二相模型相比，具有计算精度高、适用范围广和使用方便等特点，与黑油模型相比，可节省大量计算机时间和内存。所提供的测试数据充分显示出该模型的优点。     

锆处理对微合金钢粗晶热影响区组织的影响

采用光学显微镜和透射电镜研究了锆处理对微合金钢粗晶热影响区组织的影响。结果表明：模拟粗晶热影响区的奥氏体晶粒尺寸随着焊接线能量的提高而变大;在焊接线能量相同时,锆处理后粗晶热影响区的奥氏体晶粒尺寸比未经锆处理的大。焊接线能量为30kJ／cm时,粗晶热影响区的组织以贝氏体为主;60kJ／cm时,粗晶热影响区中的马氏体-奥氏体数量变少,并出现铁素体和珠光体。经过锆处理后,粗晶热影响区中的夹杂物由长条的尖角状变为圆形或近圆形,且都是含锆的复合夹杂物,含锆夹杂物作为形核核心,在其表层沉淀析出Al2O3和／或MnS,其尺寸在1．0～3．0μm之间。     

选区激光熔化成形Al-Si-Mg-Zr合金的微观组织与力学性能

本文以高Mg含量Al-Si-Mg合金为基础,通过引入Zr作为晶粒细化剂,设计并制备了选区激光熔化(SLM)成形Al-8.0Si-2.56Mg-0.41Zr合金,系统研究了不同激光扫描速度对合金粉末成形性以及不同时效处理条件对SLM成形样品微观组织和力学性能的影响。结果表明,样品的SLM成形性良好,最大相对密度约为99.5%。样品由分布于熔池边界的细小等轴晶和熔池内部的柱状晶构成,样品的晶粒尺寸明显小于SLM成形Al-Si-Mg合金。成形态样品的硬度最大值为(173±2) HV。当时效温度≤200℃时,样品的Vickers硬度随时效温度的增加而逐渐增大;当时效温度≥250℃时,样品的硬度迅速降低。样品在150℃下的等温时效处理结果表明,随着时效时间的增加,样品的硬度和压缩屈服强度逐渐增大,当时效处理时间为12 h时,样品的硬度和压缩屈服强度具有最大值,分别为(194±2) HV和(512±4) MPa。     

Si3N4微尺度薄膜的热物性

Si3N4薄膜被广泛应用于微机械和微电子器件中,其热物性在某些器件中显得很重要.为了研究Si3N4薄膜的热容、辐射、对流等热物性,文中设计出一种悬膜结构,并从理论上分析了此结构的传热机理.实验中利用微机械加工技术制作出不同尺寸和厚度的Si3N4微尺度悬膜,并通过测试得到了Si3N4薄膜的热学参数.     

MEMS电磁执行器CoNi MnP永磁体阵列的制备

永磁材料在微电子机械系统 (MEMS)器件中具有重要的应用价值 ,例如微型开关、微型继电器以及微泵、微阀中作电磁执行器等。本文介绍了CoNiMnP永磁体阵列的制备技术 ,给出了工艺制备的实验条件 ,并利用SEM分析了阵列的表面形貌 ,电子能谱分析了永磁材料组分。实验结果表明 ,得到了很好的CoNiMnP永磁体阵列结构 ,具有较高的矫顽磁力的材料组分比例 :Co 85 %、Ni14 %。     

陕西煤炭业的产业关联效应分析

本文基于陕西省2002年和2007年投入产出表,运用投入产出相关理论及经济分析方法对陕西煤炭业的直接消耗系数、完全消耗系数、直接分配系数及完全分配系数进行了定量分析;探讨了陕西煤炭业与其上下游产业部门之间的关联程度。研究结论为应加大陕西煤炭业的开发,以促进其上下游产业的发展;同时,加强煤炭业的深加工技术,以减少对环境的压力。     

混凝土微生物自修复材料的研究进展

混凝土裂缝会影响建筑美观并破坏其结构安全性,一种新型混凝土微生物自修复材料可利用生物矿化菌特有的矿化代谢机制智能化修复混凝土裂缝,实现混凝土材料的自感知与自愈合,弥补传统混凝土的裂缝修复效果差、修复成本高、修复环保压力大等缺点.针对这一环境友好型材料,运用CiteSpace和知识图谱技术对国内外近十年来研究进展进行文献...     

基于C2连续3次B样条的航迹模拟

通过分析载体的典型运动,建立了几种运动的数学模型并用Matlab进行仿真,同时构造了一种C2连续的3次B样条,插值于模拟航迹中各种运动轨迹的转折点,将不同运动的模拟航迹组合起来,从而实现运动状态突变时的航迹平滑过渡;进一步分析了航迹模拟过程中,探测时可能存在的噪声,模拟了探测器的测量信号;仿真结果表明了中文的方法能够较好地模拟目标的实际运动轨迹,具有一定有效性和实用性,为数据处理和融合算法提供了良好的前提.     

三种纵向结构的AlGaN/GaN HFET性能比较

对AlGaN/GaN HFET纵向的常规结构、倒置结构和双异质结进行了研究,结果表明:常规结构的材料生长简单、容易控制,倒置结构的直流性能低于常规结构,而双异质结虽然在材料生长方面较为复杂,但它可以获得较常规结构更为优良的直流特性.     

跨模态医学图像预测综述

医学影像技术与设备的进步在生物医学领域的各项研究中发挥着重要作用.跨模态医学图像预测旨在由一种模态图像预测另一种模态图像.本文详细综述了由MRI预测CT图像、7T-Like图像重构、PET预测及其他医学模态预测研究,阐述了各类模态预测的必要性及存在的挑战,说明各类预测方法的特点并进行性能比较,最终得出结论：基于深度学习的跨模态预测在预测精度和预测时间两方面更具优势.