Cr对低碳Si-Mn系TRIP钢组织与力学性能的影响

主要研究了Cr对低碳Si-Mn系TRIP钢组织与力学性能的影响。首先利用Formastor-F型膨胀仪测定了含Cr和不含Cr两种低碳钢的连续冷却转变(CCT)曲线,分析指出了Cr对连续退火工艺的潜在影响;然后采用Gleeble-3800热/力模拟试验机对两种钢的薄板试样进行了连续退火模拟实验,并通过拉伸试验测定了力学性能;最后采用金相、扫描电镜、X-射线衍射分析等技术考察分析了两种钢的显微组织。结果表明:含Cr的TRIP钢的组织比较细小,铁素体晶粒近似等轴分布;两种TRIP钢的残余奥氏体含量相近,但含Cr钢的残余奥氏体中的含碳量较高。分析认为这是由于含Cr钢在热轧阶段较易生成细小的组织,而在热处理阶段则抑制贝氏体的生成,最终获得稳定的残余奥氏体。     

讲个“把握重点”的故事

1977年4月间,台北天母地区有22栋5层楼的公寓住宅,在广告攻势展开的第4天,即开始接受订购。到了订购的第3天,即达成10O%的销售成绩。其立竿见影效果之高,销售速度之快,为众房地产商所瞩目。这批公寓住宅的投资兴建者是台湾信托投资公司。其特色是采取凹型设计,数幢房屋合围着一块百余坪的空地。将这块空地再设计成一座小花园,即形成数幢房屋合围着一片有百余坪的绿地花园,对住户而言,颇为理想。设计完成后,台湾信托就准备刊播广告进行销售。广告代理商经过多次会商确定广告战略:1、强调这是金融业所兴建销售的房屋。2、强调房屋具有别墅的…     

粉煤灰降失水水泥浆在天然气井固井中的研究与应用

长庆天然气田属于低压、低渗透气田,存在承压能力较低的地层,固井设计要求全井段封固,并且采用双级双凝施工工艺。但由于用于低密度水泥浆中的漂珠生产量降低,价格上升,研究应用替代产品是固井技术发展的方向。在一级领浆中研究应用了粉煤灰水泥浆体系,其性能和固井质量可完全满足固井要求。粉煤灰水泥浆体系价格低和固井质量优良,使其成为漂珠水泥浆体系的替代配方。     

射频识别模块SMC51489在门禁系统中的应用

射频识别系统一般由三部分组成:电子标签(射频卡)、读取器和天线.正确快速的识别电子标签的标签号码,是门禁系统发挥其功能的先决条件.以无源低频射频卡识别模块SMC51489为例,介绍了对射频卡信息读取的原理和方法,并给出了相应的软件编程.实验证明该模块不仅具有较大的读卡距离,而且工作可靠.     

平差法预计矿区导线网精度

分析了矿区导线网精度预计经典方法存在的问题 ,推导出严密平差法精度预计的数学模型 ,并编制机算程序。     

苏北-南黄海盆地构造演化

苏北及南黄海盆地是由多期、多类盆地叠加的复合残留盆地,地质概况基本相似,成因演化近同,自元古界下扬子板块形成后,主要经历了古-中生代地台、中生代前陆盆地、走滑拉分盆地时期以及新生代断陷、坳陷盆地时期.在古生代-中生代发展过程中是一个整体,晚白垩世盆地演化出现分化,发育伸展盆地群,形成一系列叠置在中、古生代盆地之上的箕状断陷,箕状断陷的发育及分布明显受中-古生界内部先存逆冲断裂的控制.     

微地震相分析在河流储层精细描述中的应用

传统地震相分析满足不了目前油田勘探开发的需要。神经网络微地震相分析将神经网络应用于高质量三维地震数据体中，可对单一反射同相轴进行波形信号分析和训练，建立模型地震道，并对实际地震道分类，进而得到在平面和剖面上精度较高的微地震相分布。采用该方法并结合测井资料，在研究区块中建立的微地震相分布图能够清晰地表现出该区块的沉积微相特征，且较好地解释了工区内2口井的产能差异，表明神经网络微地震相分析是可靠和有效的。     

透反液晶显示器

兼有透射型和反射型液晶显示优点的透反液晶显示可工作于透射和反射两种显示模式，它将广泛应用于手机、PDA等通讯领域。透反液晶显示可分为单盒厚和双盒厚两大类。又可分为扭曲型和非扭曲型两种。为了研制出高性能透反液晶显示器，需解决透反两个显示区的响应时间、光效率、色饱和度的差异以及视角等问题。文中介绍了Sharp公司开发的2种基本的透反液晶显示。以及3种新近开发的高性能透反液晶显示。随着应用市场的扩大和技术的进步，透反液晶显示将会进一步得到发展。     

Image denoising based on wavelets and multifractals for singularity detection.

This paper presents a very efficient algorithm for image denoising based on wavelets and multifractals for singularity detection. A challenge of image denoising is how to preserve the edges of an image when reducing noise. By modeling the intensity surface of a noisy image as statistically self-similar multifractal processes and taking advantage of the multiresolution analysis with wavelet transform to exploit the local statistical self-similarity at different scales, the pointwise singularity strength value characterizing the local singularity at each scale was calculated. By thresholding the singularity strength, wavelet coefficients at each scale were classified into two categories: the edge-related and regular wavelet coefficients and the irregular coefficients. The irregular coefficients were denoised using an approximate minimum mean-squared error (MMSE) estimation method, while the edge-related and regular wavelet coefficients were smoothed using the fuzzy weighted mean (FWM) filter aiming at preserving the edges and details when reducing noise. Furthermore, to make the FWM-based filtering more efficient for noise reduction at the lowest decomposition level, the MMSE-based filtering was performed as the first pass of denoising followed by performing the FWM-based filtering. Experimental results demonstrated that this algorithm could achieve both good visual quality and high PSNR for the denoised images.