等通道转角挤压高铝镁合金的微观组织和力学性能

对三种铸态高铝镁合金进行了等通道转角挤压(ECAP),对挤压前后的微观结构和力学性能进行了测试.结果表明挤压使合金组织显著细化,力学性能明显提高.由于高铝镁合金在高温挤压过程中除α-Mg基体相外,存在较多β-Mg17Al12,两相相互制约,显著降低各相的(动态)再结晶速率,从而容易获得比常规Mg-Al系合金细小得多的组织.结合等通道挤压加工,有望发展高铝镁合金为经济型高强度镁合金.     

基于CDIO理念的JAVA课程改革

针对JAVA课程的教学现状,剖析其原因,结合企业的岗位需求实际,体现“做中学”、“学生为主体”的CDIO理念,从教学内容组织、教学手段、考核方式等方面提出了一系列有针对性的切实有效的教学改革举措．实践表明可有效激发了学生学习热情和学习兴趣,有利于培养学生自主学习的意识,提高教学的针对性,优化教学效果．     

疲劳载荷循环比与频率对裂纹扩展速率的影响

主要研究了具有不同循环比与不同加载频率的疲劳载荷作用下线弹性裂纹扩展问题.通过分析论证,定量地计算出具有不同循环比与不同加载频率的疲劳载荷作用下直线裂纹和弯曲裂纹的扩展速率.综合考虑了疲劳作用应力、裂纹尖端应力强度因子的变化幅值,总结出直线裂纹和弯曲裂纹扩展速率关于疲劳载荷循环比和加载频率的变化函数.     

TMV POP热翘曲变形及可靠性

研究了穿透模塑通孔(TMV)结构的叠层封装(POP)热翘曲变形及可靠性.采用云纹干涉的方法测量了回流过程中POP上下层球形矩阵排列(BGA)的热翘曲变形.通过加速热循环(ATC)试验和四点弯曲循环试验,分别比较了不同组装工艺的POP BGA在相同的热翘曲变形条件下的可靠性.结果表明,顶层BGA无论浸蘸助焊剂还是助焊膏均能得到优异的可靠性;但底层BGA在四点弯曲循环可靠性试验中,采用浸蘸助焊膏工艺的可靠性明显低于印刷工艺.此外,增加底部填充工艺需要采用热膨胀系数匹配的材料,否则会降低焊点的温度循环可靠性,加速其失效的进程.     

石脑油催化裂解结构化反应器反应特性的CFD模拟

以石脑油为原料,采用催化裂解六集总动力学模型,建立描述结构化反应器内催化裂解的反应器数学模型,并利用CFD软件对结构化反应器内的石脑油催化裂解性能进行数值模拟。通过改变孔道直径、反应器长度以及反应器内温度、气体入口速率考察反应器结构尺寸和反应条件对目标产物乙烯、丙烯的收率及石脑油转化率的影响。结果表明,反应器孔道直径的增加,目标产物收率减小,反应器长度20 mm时反应完全,升高反应温度和增大入口速率均有利于目标产物的生成。在入口温度680 ℃和入口速率0.4 m·s^-1条件下,石脑油转化率92%,乙烯收率19.3%,丙烯收率23.1%。而在相同反应条件下的固定床反应器中乙烯收率10.3%,丙烯收率13.3%,石脑油转化率80.0%。     

机械振动对纯Al晶粒细化及凝固收缩的影响

研究了振动场对纯Al晶粒细化和凝固收缩的影响，并着重进行理论分析。实验结果表明：振动能明显细化晶粒，改善收缩。随着振动的加强，纯Al中心的等轴晶区逐渐增大，边缘部位的柱状晶区逐渐减小，当振击力达到81．87N时整个试样端面全部变为等轴晶。理论分析认为：振动引起的强烈冲击和搅拌作用使金属液产生晶粒游离、增殖、快速冷却是晶粒细化和收缩改善的根本原因。     

大压下率冷轧无取向硅钢织构演变及性能

组织和织构是影响无取向硅钢性能的重要因素。为改善产品性能,研究了冷轧压下率(71.7%~87.0%)对高牌号无取向硅钢组织、织构、磁性能和力学性能的影响。结果表明,随冷轧压下率的增加,退火晶粒平均尺寸先减小后增大;高斯和立方织构强度减弱,γ纤维织构增强,α纤维织构转变为较强的α*({ h, 1, 1}〈1/h, 1, 2〉)织构,并随冷轧压下率的增加而增强,同时其峰值逐渐向{111}面移动;工频铁损P1.5/50、高频铁损P1.0/400和磁极化强度J5000同时降低,屈服强度变化不大,表面硬度逐渐增加。当冷轧压下率由84.7%增至87.0%、厚度减至0.30 mm时,高频铁损降幅是工频铁损的11倍,表面硬度增幅变大。以上研究成果对硅钢减薄后织构及组织的优化提供了很好的指导。     

WTO为民营铸造企业带来的机遇与挑战

根据我国近年来铸件生产状况与进出口情况以及相关生产数据指标的比较，展望了国内外铸件市场的发展趋势与需求。从分析山西铸造业的概况出发，探讨了民营铸造企业如何应对加入WTO后的新变化。     

基追踪问题的近点算法及其应用研究

基追踪问题具有广泛的应用背景,近年来得到了大量的关注和研究。近点算法是解决该问题的一种有效算法,其关键是子问题的求解,利用线性Bregman迭代的求解思想进行Lagrange对偶分析求解子问题,设计了一个新的迭代算法BP-PPA。与线性Bregman算法相比,BP-PPA可避免参数选取对模型的依赖,并用于非压缩感知的稀疏恢复问题求解。同时,为了提高新算法的收敛速度,进一步对新算法进行了Nestrove加速,得到了加速的BP-PPA算法。数值实验中,分别针对压缩感知中的稀疏信号恢复和非压缩感知模型,测试了参数选取对算法效率的影响,实验结果验证了新算法的有效性。