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为降低成本,在Q195带钢原有生产工艺80 t转炉→吹氩→LF→连铸的基础上去掉了LF精炼工序。为保证铸坯质量不影响产品的性能,采用示踪法、金相、氧氮测试、大样电解和扫描电镜等研究方法,对铸坯中非金属夹杂物的成分和来源进行分析。氩后钢中[O]高达226×10~(-6),[N]为33×10~(-6);不同炉次中,尾坯中[O]高达251×10~(-6),[N]为37×10~(-6);显微夹杂物和大型夹杂物含量都很高,多以复合夹杂物和复合夹杂物存在于铸坯中。因此需要采用稳定浇注工艺,改进中间包结构以改善流场,防止卷渣。同时加强保护浇注减少二次氧化现象的发生。 相似文献
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围绕某钢铁企业生产的DP590钢中非金属夹杂物在精炼及浇铸过程中的演变行为,采用氧氮分析、显微夹杂统计及SEM-EDS能谱分析等手段进行了系统深入的研究。利用Fact-Sage软件计算并绘制了1 600℃时CaS-CaO-Al_2O_3三元相图,分析了精炼和连铸过程中夹杂物在CaS-CaO-Al_2O_3三元相图中的演变行为。研究发现,在该厂现行工艺条件下,LF喂钙处理可降低钢中的全氧含量和非金属显微夹杂含量。转炉炉后出钢至精炼出站全氧含量降低了27×10~(-6),非金属显微夹杂物含量减少了54.5%。稳态连铸坯中的氧、氮含量和显微夹杂含量较低。LF精炼喂钙线之前显微夹杂的主要成分为Al_2O_3。在LF精炼钙处理后,中间包及连铸坯中发现了大量的球形Ca O-Al_2O_3类夹杂,这表明钙处理效果良好,实现了将Al_2O_3夹杂物变性的目的。热力学计算结果表明钙处理过程中夹杂物的演变行为为Al_2O_3→Al_2O_3+CaO·6Al_2O_3+CaS→Al_2O_3+CaO·2Al_2O_3+Ca S(Ca S较多,Ca O较少)→Al_2O_3+CaO·2Al_2O_3+CaS(CaS较少,CaO较多)。 相似文献
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为了解决传统人工方法对废钢分类评级人为因素干扰大且效率低下等问题,提出基于挤压?激励(Squeeze?Excitation,SE)注意力机制构建废钢分类评级的深度学习网络模型,并对采集到的废钢卸载过程图像进行模型训练和验证。首先,搭建物理尺寸比例为1∶3废钢质量查验物理模型,采用高分辨率视觉传感器模拟采集货车卸载废钢作业场景下不同废钢的形貌特征;然后,对采集到的废钢图像使用跨阶段局部网络进行特征提取,利用空间金字塔结构解决特征丢失问题,采用注意力机制关注通道间的相关性;最后,在包含7个标签分类的两个数据集进行模型训练与验证。实验表明:该模型能够有效地对不同级别的废钢进行自动评级判定,全类别准确率达到83.7%,全类别平均精度为88.8%,在准确性方面相比于传统人工验质方法具有显著优势,解决了废钢入库过程中质量评价的公正性难题。 相似文献
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通过50 kg真空感应炉冶炼,用常规流程和薄带铸轧两种工艺分别在实验室制备了含稀土钇的3%Si取向硅钢。薄带铸轧浇注温度1530℃,轧制速率0.3 m/s,铸带厚度2.5 mm。常规流程为80 mm铸坯加热温度1150℃,热轧板厚度2.4 mm,终轧温度935℃。采用扫描电镜(SEM)和电子探针(EPMA)研究了钢中夹杂物成分、形貌、数量、尺寸和分布;利用光学显微镜(OM)和电子背散射衍射(EBSD)分析了硅钢铸带、热轧板、0.3 mm冷轧板、870℃7 min和1100℃10 min再结晶退火板组织和织构。实验结果表明:与常规流程相比,薄带铸轧硅钢一次再结晶后晶粒较细小,且γ织构强度达到17,但是二次再结晶后晶粒尺寸不均匀,平均晶粒尺寸为61μm,部分Goss取向晶粒尺寸达到1 mm以上。原因为细小的含钇夹杂物数量过多,且分布不均匀,夹杂物聚集的区域晶粒长大受到明显抑制。常规流程生产的含钇硅钢二次再结晶热处理后晶粒均匀长大,平均晶粒尺寸为102μm,没有形成明显的Goss织构。 相似文献
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采用扫描电镜和热力学分析,对IF钢生产过程中Al-Ti-Mg-O类夹杂物的成分、尺寸和形貌的特征及演变行为进行了研究。结果表明,RH脱氧后夹杂物主要为纯Al_2O_3,合金化以后到浇铸成连铸坯的过程中夹杂物中Al_2O_3占比不断减小,含Ti类和含Mg类夹杂物占比不断增加;纯Al_2O_3夹杂尺寸较大,含Ti夹杂物尺寸较小。在热力学平衡条件下,钢中的夹杂物应为Al_2O_3稳定存在,但二次氧化和局部Ti浓度的升高促进了TiO_x的生成。夹杂物中TiO_x含量的增加,将会降低Al-Ti-Mg-O类夹杂物熔点。 相似文献
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