脉冲喷射电沉积纳米晶镍工艺优化研究

采用脉冲喷射电沉积方法在钢基体表面制备了纳米晶镍镀层,研究了占空比、频率、平均电流密度对镀层硬度的影响,并通过正交试验对工艺参数进行优化,用扫描电镜和X-射线衍射仪对镀层表面形貌和晶粒尺寸进行分析。结果表明,制备纳米晶镍镀层的优化工艺参数为:平均电流密度39.8 A/dm2、频率1 000 Hz和占空比20%,此时镀层最致密,硬度最高(530.6 HV),纳米晶镍平均晶粒尺寸最小(13.7 nm)。     

Al2O3-TiO2纳米团聚颗粒及其激光烧结体微观形貌

对Al2O3-TiO2纳米团聚颗粒重构球体的形貌及结构进行了分析,用激光技术对其进行了烧结试验;用SEM和EDS等手段对烧结体组织结构进行了分析.结果表明:纳米结构团聚颗粒在重构烧结时,内外部形貌差别与球体粒径有关;激光烧结体是网状富钛重结晶相包围着氧化铝相,而且该相有未熔纳米粒子.     

铸造行业节能减排技术筛选与评估研究

铸造行业节能减排技术评估体系研究是一项基础性工作,通过构建定性定量相结合的评价指标体系与方法以及开展实证研究,为铸造行业节能减排技术的筛选评估提供分析工具,对节能减排技术的推广应用具有重要的现实意义。     

EPDM硫化胶的压缩永久变形试验

对采用不同硫化体系的EPDM硫化胶进行了压缩永久变形试验,挑选出压缩永久变形较小的EPDM硫化胶配方。并以此为基础,开发了物理性能、耐热性和压缩永久变形性能均符合设计要求的实用配方。     

等离子喷涂纳米热障涂层热震性能

采用等离子喷涂工艺制备常规和纳米结构ZrO2-7%Y2O3热障涂层,比较两种涂层在850℃下的热震性能,并探讨其热震失效机理。结果表明,不管是首次出现宏观裂纹(局部剥落)还是达到热震失效,纳米结构热障涂层的热震次数都明显高于相应的常规涂层。相对于常规涂层,纳米结构涂层有较好的抗热震性能。等离子喷涂常规热障涂层的热震失效形式为大面积整体剥落,而纳米结构热障涂层热震失效形式为边角局部剥落。     

激光多层熔覆制备厚陶瓷涂层

研究了压片预置式激光多层熔覆纳米团聚体Al2O3-13%TiO2粉末制备厚陶瓷涂层,试验中通过保温箱对试样进行预热和缓冷处理、引入超声振动及对熔池温度闭环控制等措施来控制熔覆层的裂纹.结果表明,厚陶瓷涂层各层之间无明显界面,过渡缓和自然,涂层内部致密、连续、基本无孔隙及贯穿性大裂纹等缺陷;涂层由等轴晶的完全熔化区和残留纳米颗粒的部分熔化区组成,而且涂层中的裂纹基本集中于部分熔化区;另外由于经历激光的多次加热,下部区域的晶粒组织要大于上部区域,而由于保温箱的缘故,整个涂层晶粒偏大.     

CeO_2掺杂对La_(0.7)Ca_(0.3)CrO_(3-δ)低温烧结及电导性能的影响

LaCrO3基固体氧化物燃料电池(SOFC)连接材料存在难以在空气中致密化烧结、中温电导率差等缺陷。本文利用自燃烧工艺(auto-ignition process)制备La0.7Ca0.3CrO3-δ高活性粉体,掺入2%～8%(质量分数)CeO2作为烧结助剂,在1 400℃空气气氛下烧结获得了95.4%以上的高致密度,并且随着CeO2掺杂量的增加晶粒逐渐细化;掺入2%CeO2时La0.7Ca0.3CrO3-δ烧结样品的电导率最高,在空气中850℃达到52.7Scm-1,500℃时也能达到41.9Scm-1,约为同等条件下未掺杂La0.7Ca0.3CrO3-δ电导率的2.5倍,完全能够满足中温固体氧化物燃料电池连接材料的使用要求。     

正交试验设计优化等离子喷涂纳米Al2O3-13%TiO2涂层工艺参数

为了深入研究等离子喷涂纳米Al2O3-13%TiO2(质量分数)工艺参数与涂层性能之间的关系,采用正交试验设计法,针对等离子喷涂过程中喷涂距离、喷涂电流、主气压力及辅气压力等4个主要参数,选用L9(34)正交表,以涂层结合强度为指标开展制备工艺参数的优化。结果表明,影响涂层结合强度的因素主次顺序是喷涂电流、喷涂距离、主气压力、辅气压力;等离子喷涂纳米Al2O3-13%TiO2最佳工艺参数为:喷涂距离110mm,喷涂电流870A,主气压力0.31MPa,辅气压力0.97MPa,优化工艺喷涂的涂层结合强度达到31.5MPa。     

鲁克沁超深稠油天然气吞吐推广与应用

鲁克沁油田有油层埋藏深、油质稠特点,通过室内实验证明天然气对原油降粘和互溶效果较好且稳定,有效降低稠油粘度,能大幅提高单井产量,因此设计天然气吞吐开采试验并推广应用,通过天然气吞吐试验证明开采效果非常明显,同时也取得了可观的经济效益。     

神经网络与神经计算机 第四讲 神经计算机

<正> 4-1 冯·诺曼计算机与神经计算机现在广泛使用的冯·诺曼型数字计算机的基本思想是,在中央处理单元CPU 的控制下,逐次执行指令序列。它的主要特征是串行处理和高速数值运算。但在模式识别、语音合成、人工智能等方面却进展缓慢。而神经网络由于具有高速并行处理,自组织和学习功能等许多优良特性,因而使得模仿生物大脑信息处理功能的神经计算机的研究,展示出十分诱人的前景。