离心铸铁轧辊的夹杂缺陷形成和防止

本文在研究轧辊夹杂缺陷形成机理的基础上，分析了产生夹杂的原因及过程，并提出了具体的防止措施，由于这些措施已有成功的经验，故有较广泛的推广和使用价值。     

离心铸铁轧辊夹杂缺陷的形成和防止

铸铁轧辊的夹杂缺陷是由于混在铁液中的各种夹杂物在铁液凝固前来不及浮出造成的，因此一切有助于减少夹杂来源、延长铁液从浇注到凝固的时间、提高夹杂物上浮速度的措施均有利于消除夹杂缺陷     

电感耦合等离子体CVD室温制备的硅薄膜的结构研究

用内置式单圈电感耦合等离子体化学气相沉积(ICP-CVD)方法在室温下制备Si薄膜.用傅里叶红外吸收光谱、喇曼光谱、原子力显微镜和分光椭圆偏振谱等测量分析表明,即使在室温下用ICP-CVD也获得了有纳米结晶相的Si薄膜,样品结构与源气体SiH4浓度密切相关.实验结果预示着在高电子密度的ICP-CVD过程中,活性原子集团的形成以及薄膜的生长机理与传统的等离子体CVD过程不同.     

铸铁玻璃瓶成型模具麻点失效分析

某模具厂家用铸铁制造生产的玻璃瓶成型模具在使用过程中内壁产生麻点,送检其中一件分析原因。通过对模具化学分析、硬度试验分析、金相组织微观试验分析,发现模具内壁产生麻点的原因为材料中有大量的大块状含钼第二相质点及含钛夹杂物所致。     

1 000 MW超超临界锅炉分离器制造难点解析

介绍了超超临界锅炉中分离器的主要特点及制造难点,对非向心孔的加工,非向心管接头坡口的加及其装焊等问题,分别进行了论述。     

冷渣器弯管裂纹分析

本文通过对冷渣器中u形管的化学,力学及装配过程等方面的分析,得出在装配U形管过程中,不适当的操作,材料的抗拉强度以及冷作硬化现象是u形管产生裂纹的原因。     

甘肃省白银厂四方山矿床地质特征及找矿方向

白银矿田自20世纪50年代中期成功勘探以来,为我国国民经济建设作出了重要贡献,然而经过几十年的开发利用铜矿资源已濒临枯竭,沦为危机矿山.近年来,在甘肃省政府的统一部署下,对白银矿区深部开展了找矿工作,发现了四方山铜多金属矿床,探获了一定的Cu+Pb+Zn资源量,为后续矿床开采提供了资源保障.论述了四方山矿床地质特征,研...     

内嵌碟簧型自复位防屈曲支撑性能试验及其恢复力模型研究

为解决防屈曲支撑在大震作用下产生较大残余变形的问题,该文提出了一种内嵌碟簧型自复位防屈曲支撑,阐述了该支撑的构造和工作原理。该新型支撑由防屈曲耗能系统和自复位系统并联组成,通过控制碟簧预压力和核心单元屈服承载力的组合,可得到工程结构控制所需的滞回特性曲线。在此基础上,设计制作了3个不同工况的内嵌碟簧型自复位防屈曲支撑,开展拟静力试验,分析其破坏特征,探讨了其残余位移和滞回耗能等特性,并建立其力-位移滞回关系恢复力分析模型。试验结果表明：内嵌碟簧型自复位防屈曲支撑不仅保留了防屈曲支撑稳定良好的耗能能力,而且能较好地控制残余变形,建立的恢复力分析模型与试验结果吻合较好,是一种有效地控制残余变形且性能稳定的结构减震元件。     

600 MW超临界锅炉旋流燃烧器制造工艺研究

介绍了超临界锅炉旋流燃烧器的主要特点及制造难点,分别论述了旋流燃烧器零件的加工及其总体装焊的尺寸控制等问题。     

深度学习中的单阶段小目标检测方法综述

随着深度学习的不断发展,目标检测技术逐步从基于传统的手工检测方法向基于深度神经网络的检测方法转变。在众多基于深度学习的目标检测方法中,基于深度学习的单阶段目标检测方法因其网络结构较简单、运行速度较快以及具有更高的检测效率而被广泛运用。但现有的基于深度学习的单阶段目标检测方法由于小目标物体包含的特征信息较少、分辨率较低、背景信息较复杂、细节信息不明显以及定位精度要求较高等原因,导致在检测过程中对小目标物体的检测效果不理想,使得模型检测精度降低。针对目前基于深度学习的单阶段目标检测方法存在的问题,研究了大量基于深度学习的单阶段小目标检测技术。首先从单阶段目标检测方法的AnchorBox、网络结构、交并比函数以及损失函数等几个方面,系统地总结了针对小目标检测的优化方法;其次列举了常用的小目标检测数据集及其应用领域,并给出在各小目标检测数据集上的检测结果图;最后探讨了基于深度学习的单阶段小目标检测方法的未来研究方向。