置氢量对烧结制备Ti-6Al-4V合金的显微组织演变的影响

通过将Ti H和和Al-V粉末按一定比例配置对Ti-6Al-4V合金进行置氢烧结。利用SEM、XRD研究了合金组织结构与置氢量之间的关系。结果表明:未添加氢下Ti-6Al-4V合金基体中形成了粗大的片层状α相与α+β相片层束结构;置氢烧结明显提高了Ti、V、Al原子的扩散能力,加快了晶粒粗化现象,形成网状组织结构。当试样中的置氢量上升后,基体中含有的α相比例逐渐降低,而β相比例持续增大,基体中的α相与β相形态也发生了更加显著的变化,β相逐渐变为板状,α相则变得更加细小并间断性地分布在β相边缘部位。当置氢量增大后,α相对应的衍射峰强度降低,β相对应的衍射峰强度则发生了明显增加;在置氢量等于0.4%时,合金中生成了δ氢化物组织。     

气相催化合成氢氟烃和氢氟烯烃催化剂研究进展

随着氯氟烃(CFCs)制冷剂逐步被淘汰,市场上使用的制冷剂主要是以氢氟烃(HFCs)和氢氟烯烃(HFOs)为主要成分的单一或混合产品,气相催化法具有可连续操作和催化剂与产品易于分离等特点,是工业合成氢氟烃和氢氟烯烃的主要方法。介绍了氟氯交换反应、加氢脱氯反应和脱卤化氢反应等常见的气相催化合成氢氟烃和氢氟烯烃的反应类型,概括其反应原理以及影响催化剂活性的主要因素,并综述了气相催化剂在氢氟烃和氢氟烯烃合成中的应用,建议开发高活性的低温、无铬或低铬催化剂。     

基于实测数据的北京市大型公共建筑运行电耗分析

电力消耗是公共建筑运行能耗中重要组成部分。在建筑节能要求和建筑能源可持续发展挑战下,需对消费强度和总量双控,并发展可再生能源、增强需求侧响应,了解公共建筑用能特征尤为重要。基于北京市民用能源资源统计数据,以大型公共建筑为对象,从年、月、日、时4个维度分析用能特征。分析发现,文化教育建筑和宾馆饭店建筑用电有上升趋势,需重点关注。全年月用电峰值(供冷季)为谷值(过渡季)的1.7倍,需关注暖通空调用能,尤其是国家机关办公建筑和办公建筑。建筑类型不同,工作日、周末、节假日3类典型日电力负荷曲线有所差异。与工作日相比,国家机关办公建筑和办公建筑节假日单位面积日均电耗降幅超30%。     

核电厂严重事故下β射线对仪表损伤的定量化分析研究

对严重事故下β射线在核电厂内的分布特点进行了分析研究,在此基础上开展了严重事故下β射线作用在现场典型仪表时的辐照场分布计算,以及γ射线作用在同一对象中的辐照场分布计算。通过辐照能量等效的方法将β射线对典型仪表的损伤影响换算成一定比例的γ射线损伤影响,从而获得β射线对仪表损伤的定量化数据和不同试验材料对β射线的屏蔽性能数据,为严重事故下各类设备的辐照鉴定所使用的辐照剂量提供了定量的指标。该研究成果可直接应用于工程实践,用于指导严重事故仪表可用性分析、仪表鉴定以及仪表设计。      

脱卤化氢合成氢氟烯烃催化剂的研究进展

氢氟烯烃具有较低的温室效应潜值,被认为是氢氟烷烃的理想替代品.卤代含氟烷烃气相催化脱卤化氢是目前合成氢氟烯烃较为理想的方法,相应的催化剂技术已成为其核心.综述了用于脱卤化氢反应的各类催化剂,以及影响催化剂性能的因素,并对催化剂的研究前景进行了展望.     

预灌封注射器生物相容性试验新方法的建立与可行性分析

为了建立适用于预灌封注射器生物相容性试验的新方法,探讨所建立新方法的可行性,本文对预灌封注射器的风险点和国内外生物相容性检测标准进行对比分析,选择多批次预灌封注射器进行对比试验并进行结果分析。结果表明,所建立的新方法能充分考虑各部件和人体接触的风险,与现有检测方法对比两者结果无差异。用本研究所建立的新方法来代替现行国家药品包装标准中的检测方法具有实际可行性。     

汽液平衡测量装置及其可靠性的研究

研制了一套汽液平衡测定装置,温度测量系统的不确定度小于±0.05K,压力测量系统的不确定度为±1.2kPa,并介绍了检验汽液平衡测定装置可靠性的方法。对303.15~350.65K的甲醇和乙醇的饱和蒸汽压进行了测量,验证了温度、压力测量系统的准确性;测量了350.65K甲醇-乙醇二元混合物的等温汽液平衡,实验数据与文献值吻合较好,同时采用Herington面积法对所测数据进行了热力学一致性的检验,进一步验证了实验装置的可靠性。     

巧车有机玻璃件

由大块有机玻璃板,车成φ42、厚2的工件,我们采用的工艺如下: 先由钳工下料为45×45方块,把每10块叠在一起,在每两块之间垫一层白纸,以防车削时相互挤坏。其装夹、加工方法见图1所示,将10块有机玻璃板顶于车头料头与尾座套子之间就能车削了。这种方法简单、迅速,深受操作工欢迎。有机玻璃脆性大,为了使表面光洁,可采用图2     

基于Bi-LSTM的维吾尔语人称代词指代消解

针对维吾尔语人称代词指代现象,提出利用双向长短时记忆网络（Bi-directional long short term memory,Bi-LSTM）的深度学习机制进行基于深层语义信息的维吾尔语人称代词指代消解.首先将富含语义和句法信息的word embedding向量作为Bi-LSTM的输入,挖掘维吾尔语隐含的上下文语义层面特征;其次对维吾尔语人称代词指代现象进行探索,提取针对人称代词指代研究的24个hand-crafted特征;然后利用多层感知器（multilayer perception,MLP）融合Bi-LSTM学习到的上下文语义层面特征与hand-crafted特征;最后使用融合的两类特征训练softmax分类器完成维吾尔语人称代词指代消解任务.实验结果表明,充分利用两类特征的优势,维吾尔语人称代词指代消解的F1值达到76.86%.实验验证了Bi-LSTM与单向LSTM、浅层机器学习算法的SVM和ANN相比更具备挖掘隐含上下文深层语义信息的能力,而hand-crafted层面特征的引入,则有效提高指代消解性能.     

新型环保制冷剂的研究进展及发展趋势

近年来,为了应对气候变化,国内外学者一直在加紧推进二氟一氯甲烷(HCFC-22)制冷剂的替代进程,制冷剂正在经历重大变革。针对HCFC-22的替代问题,回顾了制冷剂的发展历史,介绍了国内外制冷剂的研究现状和发展趋势,从安全性能和制冷性能两个方面对现有的制冷剂进行了分析和讨论。