信息技术课堂中情境教学法的应用

情境教学法是教学中常的一种教学方法,本文根据信息技术的学科特点,结合教师创设的情景,阐述了信息技术课堂教学中情境的创设,以及在信息技术教学中的应用应该注意的几个问题。     

Sn-Cu系无铅钎料的研究现状与发展

介绍了无铅钎料应用时应该满足的基本要求和Sn-Cu系无铅钎料的国内外研究和应用现状,概述了Sn-Cu系无铅钎料润湿性能、物理性能、力学性能等方面的一些特点,分析探讨了Sn-Cu系无铅钎料存在的不足,详细阐述了添加不同合金元素(如Bi、Ag、Ni、RE等元素)对Sn-Cu系无铅钎料性能的影响规律,并对Sn-Cu系无铅钎料的应用前景和发展方向进行了展望.     

TiNi和TiNiCu记忆合金可逆应变能与温度的经验关系

在实验基础上研究了Ti_(50)Ni_(50),Ti_(50)Ni_(45)Cu_2)和Ti_(50)Ni_(45)Cu_5的可逆形状记忆效应,得到可逆应变能U_r与温度的经验关系: U_r=U_0[1-exp(-mT_R~N)] 式中,n是形状一温度敏感指数,m是与材料特性有关的常数.移植Johnson-Mehl-Avrami描述相变-时间关系的唯象方法,得到与可逆形状记忆效应相伴随的热弹性马氏体相变与温度的半定量关系,且与上述经验关系对应.     

Ti-13at.-％Ni-37at.-％Pd记忆合金预形变与高温形状记忆效应SCIEI

本文着重地研究了Ti-13at.-％Ni-37at.-％Pd合金的高温形状记忆效应与预形变温度的关系.该合金A_s温度是620K,具有单程形状记忆效应和双程形状记忆效应。在620—640K温度预形变,可以得到最大的形状记忆应变,这与在此温区产生的最小可逆应变能有关。     

增材制造技术在电机中的应用综述

增材制造技术(即3D打印)因具有高设计自由度、高材料利用率、高成形效率和精度等优势,逐渐成为高效轻质高功率密度电机设计与制造的研究热点。该文旨在对3D打印电机的性能及其应用作系统性综述。首先,对3D打印电机的发展脉络进行简要概括。其次,分别对3D打印铁心、磁钢、绕组,以及散热和机械支撑结构的研究现状进行总结,并与传统工艺加工的样件进行性能对比。随后,介绍了适用于增材制造的结构设计方法——拓扑优化。最后,根据目前的研究情况归纳了3D打印电机未来的发展趋势和面临的挑战。     

MWCNTs as Conductive Network for Monodispersed Fe3O4 Nanoparticles to Enhance the Wave Absorption Performances

Magnetic oxides are widely used as electromagnetic (EM) wave absorbers. To promote the absorption efficiency, tremendous efforts have been contributed to adjusting the composite, structure, and size of magnetic loss materials. Employing carbon materials (CNTs, CF, graphene, PANI) is an efficient way to improve the dielectric loss of the matrix. Anchoring the tiny‐monodispersed Fe₃O₄ nanoparticles (NPs) onto the lightweight multi ? walled carbon nanotubes (MWCNTs) leads to improve dielectric loss and impedance matching characteristic. Magnetic Fe₃O₄ NPs along the one‐dimensional nanotubes direction play a good synergetic role with MWCNTs due to the interfacial strong chemical and structure bonding. The as‐synthesized Fe₃O₄/MWCNTs nanocomposites exhibit efficient EM wave absorption characteristics (R_L av?10 dB) with a maximum reflection loss of ?63.64 dB at 12.08 GHz and a diminutive thickness of only 1.6 mm. The magnetic Fe₃O₄ NPs show strong chemical and structure bonding with the one‐dimensional MWCNTs. This work may show a way to broaden the application of such kinds of lightweight high‐performance absorbing materials frameworks.

     

降雨因子对卡尔曼滤波模型影响的研究

卡尔曼滤波是一种具有无偏性的递推线性最小方差估计,目前广泛应用于滑坡预测预报。降雨对滑坡变形有着重要的影响,但在普通卡尔曼滤波模型中,并未考虑降雨这一重要的外部因素。本文将降雨量因子引入到卡尔曼滤波模型中,从而考虑到了降雨对滑坡变形的影响,提出了顾及降雨量因子的自适应卡尔曼滤波模型,并应用于黄草坡滑坡监测的工程实践。