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1.
2.
目的研究Mg_3Sb_2含量对Al-Mg_3Sb_2复相涂层组织、耐蚀性和硬度的影响,对比纯Al涂层和添加不同含量Mg_3Sb_2涂层性能的差异。方法采用氧乙炔火焰喷涂技术和自制的Mg_3Sb_2粉末,在AZ31B镁合金表面制备不同成分的Al-Mg_3Sb_2复相涂层。采用扫描电镜(SEM)观察了涂层的微观组织,利用X射线衍射仪(XRD)分析了球磨粉末和涂层的物相组成,通过电化学工作站(CHI660e)对试样在3.5%Na Cl溶液中进行电化学腐蚀性能测试,并用显微硬度计测试了涂层的硬度。结果经火焰喷涂之后,获得了不同成分的Al-Mg_3Sb_2复相涂层,涂层中的物相主要为Al和Mg_3Sb_2。当Mg_3Sb_2的质量分数为40%和60%时,涂层组织致密,气孔、裂纹等组织缺陷较少。Tafel极化曲线测试中,随着第二相Mg_3Sb_2质量分数的增加,涂层的腐蚀电位逐渐正移。当质量分数达到80%时,其腐蚀电位为-0.9819 V,比纯Al涂层正移417.3 m V,腐蚀电流密度为0.048×10-3 A/cm2,约是纯Al涂层的1/2。显微硬度结果显示随着Mg_3Sb_2含量的增加,涂层的硬度逐渐提高,当质量分数达到80%时,涂层的平均硬度达到334.2HV,是纯Al涂层的6.79倍。结论Mg_3Sb_2的加入可以获得组织较好的涂层,随着其含量的增加,涂层的耐蚀性和显微硬度逐渐提高。 相似文献
3.
软件缺陷移除在任何软件项目中都是开销最大的活动,并在很大程度上影响项目进度,因而对缺陷移除效率的测量成为软件开发组织最为重要的一项软件质量度量.为此通过矩阵的方法来记录缺陷起源和缺陷发现阶段的数据,得出了缺陷移除效率的操作定义,并定义了阶段缺陷移除效率、全面缺陷移除效率、审查效率和测试效率的计算公式. 相似文献
4.
AlN/GaN high-electron-mobility transistors (HEMTs) on SiC substrates were fabricated by metalorganic chemical vapor deposition (MOCVD) and then characterized. An Si/Ti/Al/Ni/Au stack was used to reduce ohmic contact resistance (0.33 g2.mm) at a low annealing temperature. The fabricated devices exhibited a maximum drain current density of 1.07 A/mm (Vows = I V) and a maximum peak extrinsic transconductance of 340 mS/mm. The off-state breakdown voltage of the device was 64 V with a gate-drain distance of 1.9 μm. The current gain extrinsic cutoff frequency fT and the maximum oscillation frequency fmax were 36 and 80 GHz with a 0.25 μm gate length, respectively. 相似文献
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7.
建立了离子色谱测定酒精和甲醇中F-、Cl-、SO42-、NO3-4种无机阴离子的方法。试样中加入适量氢氧化钠溶液,恒温水浴蒸至近干,用水定容至刻度。色谱柱采用AS15-HC阴离子色谱柱,流动相为40 mmol/L氢氧化钠溶液,流速1.0 m L/min。结果表明:4种阴离子呈良好线性关系(r=0.999020.99983),方法检出限分别为0.5、0.5、1.0、1.0 mg/kg,在低、中、高3个加标水平下的平均回收率为82%110%,相对标准偏差为1.45%4.64%(n=6)。该方法准确、简便、灵敏、通用、重现性好,可用于酒精、甲醇中4种阴离子的实际检测。 相似文献
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基于决策树方法的云南省森林分类研究 总被引:2,自引:0,他引:2
森林分类对于理解森林生态系统结构和功能具有重要意义。由于云南省地形和森林类型复杂,首先按云南省的16个行政区划将全省Landsat TM影像分为对应的16个区域。以TM波段1~5和7,以及由植被指数、缨帽变换、主成分变换、DEM组成的18个变量组,统计训练样本光谱值均值变化和光谱值与频率间的关系。利用交点计算公式计算类间最佳分类界点进而建立决策树,逐一分离各区的所有森林类型,将分类结果合并得到云南省阔叶林、针叶林和针阔混交林类型分布图。最后将分类结果与监督分类中的最大似然比法的分类结果进行对比。结果表明:监督分类的总体分类精度为74.39%,Kappa系数为0.63,决策树方法的总体分类精度为86.61%,Kappa系数为0.80,说明决策树方法可以提取高精度的云南省森林类型,进而为该区域森林叶面积指数和生物量反演等研究提供基础数据支持。 相似文献