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Cu-Al-Mn-Ti形状记忆合金抗母相时效的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
利用弯曲试验、X射线衍射、金相和扫描电镜及透射电镜观察等方法研究了CuAl24Mn3Ti2合金在不同母相时效处理条件下的抗母相时效能力。结果表明,对于同一种变形量,Cu-Al-Mn-Ti合金在母相时效时,形状记忆效应随不同时效保温温度呈现先下降后上升的规律性变化,其中400℃记忆效应最好,500℃最差;而形状记忆效应则随不同时效保温时间呈现不同程度的先上升后下降的规律性变化,400℃合金下降缓慢,500℃下降加快;Mn和Ti的加入细化了组织,并且形成了富Mn和富Ti相,强化了合金组织,提高了合金的记忆效应。 相似文献
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研究了用液流混合方法(CRP)制备A357半固态浆料时,液流混合、熔体温度和反应器温度等因素对浆料组织的影响。试验结果表明,熔体经过反应器的强制混合后,形成的半固态浆料内部初生相呈细小的近球状,与未经处理的浆料组织相比有显著差异。而低的熔体温度和反应器温度(熔体温度不高于640℃,反应器温度低于300℃)有利于减小初生相尺寸,促进其形成近球状。进一步的分析表明液流混合影响了金属熔体的形核与生长过程,进而改变了凝固组织。 相似文献
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建立了模拟直薄壁件逐点沉积过程中温度场的有限元模型,用等价导热系数和焓值法处理了固一液耦合热传导问题和固液混合区的焓.模拟结果真实地反映了沉积316L不锈钢直薄壁件的温度场特征.通过对模拟结果的分析得出,在高温阶段(700℃以上)熔池的平均冷却速率达到10^3℃/s数量级,在240℃以下的冷却速率仅为10℃/s数量级.基板的温度变化经历温度上升、温度平稳、温度下降3个阶段;在温度下降阶段,基板中的热传导对熔池冷却速率影响很小.有限元模拟结果与已有文献的实验测量数据吻合很好. 相似文献
137.
Sm—Fe—N永磁体的研制 总被引:2,自引:0,他引:2
用机械合金化的方法及退火和渗氮处理,用纯Fe粉和Sm粉制备出内禀矫顽力为33.1kA/cm(41.6kOe)和磁能积为98.7kJ/m~3(12.4MGOe)的Sm—Fe—N永磁材料.用X射线衍射方法对样品制备过程中的机械合金化、晶化、渗氮过程中所形成的相进行了分析,用脉冲磁强计测量磁性实验结果发现,采用高能球磨机是机械合金化的方法制备高矫顽力永磁体的较好工具晶粒尺度为几十nm是获得高矫顽力Sm—Fe—N永磁体的重要因素,样品中存在的软磁第二相是磁滞回线中出现蜂腰形状的主要原因。 相似文献
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目标变量的马尔科夫毯(MB)是用于预测其状态的最优特征子集。提出一种新的约束学习类MB推导算法FSMB,它遵循后向选择的搜索策略,并依赖条件独立(CI)测试删除任意结点对之间的伪连接。与传统约束学习类算法不同,FSMB能从已执行的CI测试推导出不同结点扮演d 分割(d separation)结点的优先等级;而后基于该信息在未来优先执行条件集中包含高优先级结点的CI测试,从而更快速地判断并删除伪连接边。该策略可帮助快速缩小搜索空间,从而大大提升学习效率。基于仿真网络的实验研究显示,FSMB在计算效率上较经典的PCMB和IPC MB有显著的提升,而学习效果相当;在面对较大网络结构时(比如100和200个结点),甚至比公认最快速的IAMB还节省近40%的计算量,但学习效果要远优于IAMB。基于16个UCI数据集和4个经典的分类模型的实验显示,基于FSMB输出的特征集合所训练模型的分类准确率普遍接近或高于基于原有特征全集训练所得模型。因此,FSMB是快速且有效的MB推导算法。 相似文献
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