微量纳米SiC粉体对高锰钢表面加工硬化及耐磨性能的影响

研究了微量纳米SiC粉体对高锰钢组织、表面加工硬化性能和耐磨性能的影响.结果表明,添加0.07％纳米SiC粉体后,高锰钢晶粒细化了约60％;纳米SiC粉体使高锰钢喷丸强化后的滑移带明显增多,喷丸表面硬度得到提高,并且随着加工硬化时间的延长,添加SiC粉体试样比未添加SiC粉体试样的加工硬化效果进一步增强,从而提高了加工硬化能力;添加0.07％纳米SiC粉体后,高锰钢磨损表面的沟槽变浅,剥落的凹坑减少,磨损质量损失降低了19.2％,高锰钢的耐磨性能得到显著提高.     

纳米SiC粉体对ZM-6镁合金耐盐雾腐蚀性能的影响

采用压入法将纳米SiC粉体加入到ZM-6镁合金中,研究纳米SiC粉体对ZM-6镁合金组织及耐盐雾腐蚀性能的影响。结果表明,经过纳米SiC粉体强化处理后的ZM-6镁合金组织细化,晶粒尺寸减小;经T6热处理后,析出物分布弥散均匀。当SiC粉体加入量为0.1%时,盐雾腐蚀速率降低了42%,表现出优越的耐盐雾腐蚀性能。     

钒液流电池用离子交换膜的研究进展

钒液流电池（VRB）是一种新型高效储能电池。离子交换膜是VRB的关键部件之一。综述了最近4年来VRB用离子交换膜在商业化膜改性及新型膜的研发等方面的技术进展。指出了VRB膜未来可能的发展方向及需重点关注的基础研究课题。     

运用声发射技术监测金属塑性成型过程中润滑状态的研究

为监测金属塑性成型过程中的润滑状态,采用运用声发射技术,通过对无润滑和有润滑时金属塑性变形过程和摩擦过程的监测及对比,分别研究了金属摩擦声发射信号和塑性变形声发射信号.结果表明,不同材料摩擦产生的声发射信号数值上大小不同,同种材料摩擦声发射信号数值上小于塑性变形声发射信号;采用声发射技术,基于实时波形和声发射信号参数的平均值都能监测金属塑性成型时的润滑状态.     

浅谈企业计量监督工作

一、建立企业计量监督组织按照GB/T19022-2003(IDTISO10012:2003)《测量管理体系测量过程和测量设备的要求》对企业计量监督的要求,结合内蒙古第一机械制造(集团)有限公司实际情况,我们在公司计量管理体系程序文件中规定:集团公司计量管理部门主管领导、计量管理科室领导及有关人员组成的计量监督组织,负责集团公司各成员单位的计量监督工作。集团公司各成员单位主管领导、主管科室的领导、计量员及相关科室的领导、相关人员组成的计量监督组织,负责开展本单位内部的计量监督工作。     

金属材料类别对动态摩擦声发射参数影响的实验研究

利用声发射技术研究了材料类别对动态摩擦状态的影响.结果表明:材料类别对摩擦产生的声发射信号有很大影响,动态摩擦产生的声发射信号的强弱与材料之间的硬度差有关,硬度差越大,摩擦产生的声发射信号的能量差别越大;声发射信号的能量可以反映摩擦学中的"犁沟效应"的差别.     

耐高压FBG压力传感器实验研究

为了提高光纤Bragg光栅（FBG）的压力灵敏度以实现油气井下高压传感的测量要求,设计了一种以薄壁筒为衬底外加保护套的耐高压FBG传感器。将FBG沿着弹性筒的轴向用高温胶固化在筒的内部。由于外界油压将引起弹性筒轴向压缩并传递到FBG上引起FBG波长的变化,测量FBG波长的变化即可得到外界压力的变化。理论得到传感器的压力响应灵敏度为-0．035nm／MPa;0-40MPa压力范围内压力实验测得传感器压力响应灵敏度为-0．0339nm／MPa,线性拟合度为0．9997,理论和实验符合得很好。结果表明：该传感器性能稳定,线性度和重复性好,可以用于油气井下高压的实时测量。     

一种非清洁数据库的数据模型

非清洁数据为数据管理带来了新的挑战,当前,处理非清洁的数据清洗方法在实际应用中存在一定的局限性,因此需要在一定程度上容忍非清洁数据的存在.这样,研究管理包含非清洁数据的数据库管理技术就成为了重要的问题,其核心在于如何从包含非清洁数据的数据库中得到满足应用所要求的清洁度的查询结果.从非清洁数据处理角度出发,提出了一种非清洁数据库的数据模型.该模型提出了非清洁数据的表示方法,支持非清洁数据的数据操作,并且支持数据操作清洁度的计算,同时还讨论了查询表达式的等价转换规则和模型的初步实现.     

支撑人工智能的数据管理与分析技术专刊前言

近年来,支撑人工智能的数据管理与分析技术正成为大数据和人工智能领域研究的热点问题之一.利用和发展数据管理与分析理论技术,为提升人工智能系统全生命周期的效率和有效性提供基础性支撑,必将进一步促进基于大数据的人工智能技术发展与其在更大范围的推广应用.本专刊聚焦在数据管理与人工智能融合发展的过程中,数据库技术对人工智能的优化...     

无线传感器网络中能源高效的任务分配算法

任务分配是高性能计算领域中的一个广泛研究的经典问题,然而,传感器网络资源严重受限,现有的算法不能直接应用.提出一种基于遗传算法的嵌套优化技术,在多跳聚簇网络中进行能源高效的任务分配.一般化的优化目标既可以满足应用的实时性要求,也可以实现能源的高效性.优化解通过结合基于遗传算法的任务映射、路由路径分配、任务调度以及动态电压调制(dynamic voltage scaling,简称DVS)这几个过程而获得.随机产生任务图模拟实验,结果表明,嵌套优化技术与随机优化技术相比,具有较好的实时性和能源高效性.