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脉冲电流对2091铝锂合金再结晶动力学的影响 总被引:8,自引:0,他引:8
研究了脉冲电流对2091铝锂合金再结晶动力学的影响。金相观察结果表明,脉冲电流加速再结晶,并减小完全再结晶晶粒尺寸。透射电镜观察表明,通电试样在保温15min的组织为几乎无晶内位错的再结晶组织,而未通电试样却是混乱位错的亚结构,研究表明,脉冲电流提高再结晶形核率和降低再结晶长大速率而减小完全再结晶晶粒尺寸。 相似文献
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作为一种完全映射,正形置换是对称密码体制中一类重要的基础置换.正形置换已经被证明拥有完全平衡性.自1995年以来,国内外学者对于正形置换的研究主要集中在构造与计数方面,但是对于正形置换的密码学性质,比如差分均匀度和非线性度等则相对关注得较少,而具有良好密码学性质的正形置换可以直接用来设计对称密码算法中的密码学部件.修正了一个关于复合函数密码学性质的结论中关于非线性度所存在的问题;接着分析了一般BDLL正形置换发生器的抗差分分析和抗线性分析的密码学性质;然后基于复合函数提出了一种改进的正形置换发生器,并结合修正后的复合函数结论证明了该正形置换发生器相比于一般BDLL正形置换发生器,能够生成数量更多、拥有更高非线性度和代数次数的非线性正形置换. 相似文献
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淬火对含ZrC的20Mn2钢的组织及力学性能的影响 总被引:5,自引:0,他引:5
研究了淬火冷却对含0.2%(体积分数)ZrC颗粒(粒径0.2~1.2μm)的20Mn2钢在大形变量轧制后的组织与力学性能的影响.结果表明,ZrC粒子作为大形变量热轧变形中的奥氏体形变核心及再结晶核心,对奥氏体晶粒的超细化有显著的作用,而显著细化的晶粒提高了完全获得马氏体组织的临界冷却速度,使水冷淬火态马氏体的数量、长度和宽度减小,使油淬态珠光体的数量减少、渗碳体片变短、变薄.在冷却过程中,细小的奥氏体晶粒转变为更细小(1~2μm)的铁素体晶粒,保留了热轧变形时的形变位错组织,使水淬态20Mn2钢的延伸率不下降的同时强度成倍提高,油淬态20Mn2钢在强度大幅度提高的同时延伸率成倍提高. 相似文献
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采用热模拟单向压缩试验,研究了含碳化锆粒子的20Mn2钢在不同温度(850~1150℃)和不同形变量(30%~80%)下的晶粒细化行为。组织分析表明,ZrC粒子起到形变核心和再结晶核心的作用,提高了奥氏体动态再结晶形核率,即使在1150℃和1050℃的高温形变状态下,晶粒也能细化至3~4μm;同时因为ZrC作为形变核心的作用,增大了奥氏体内的局域集中形变程度,使得形变诱导铁素体相变能够在较高的温度(950℃)下提前发生;并因为晶粒的细化提高了获得马氏体组织的临界冷却速度,使得各温度下的形变淬火态组织发生了由马氏体向贝氏体乃至形变诱导铁素体的演变过渡。硬度分析表明,晶粒细化及应变产生的硬化作用不仅足以抵消因马氏体或贝氏体的减少和消失带来的硬度降低,还能够进一步提高20Mn2钢的硬度值,并且晶粒细化产生的硬化幅度更大。应力应变分析表明,由于奥氏体再结晶引起了1150℃和1050℃下的形变应力下降,同时由于形变诱导铁素体相变及其再结晶降低了950℃及其以下各温度的形变应力。 相似文献
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基于FPGA的高速椭圆曲线标量乘法结构 总被引:2,自引:0,他引:2
椭圆曲线密码系统是最近十几年来获得迅速发展的一类密码系统.为了提高椭圆曲线密码系统的处理速度,针对其中最关键的运算——椭圆曲线标量乘法设计并实现了一种基于FPGA的硬件结构,完成GF(2/+m)上的椭圆曲线标量乘法计算.该结构最大程度地对标量乘算法的内部模块进行了并行处理,缩短最大延迟路径,从而达到提高运算速度的目的.这一结构在FPGA上实现后,计算一次GF(2/+/{163/})上的椭圆曲线标量乘法只需要36μs,这一性能是目前国际上已知的基于FPGA的标量乘法器中最好的. 相似文献
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变形方式对含ZrC粒子20Mn2钢晶粒细化的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了恒温压缩与降温轧制对含ZrC粒子20Mn2钢晶粒细化的影响.结果表明,在奥氏体再结晶温度区间(1150℃、1050℃)和形变诱导铁素体相变温度区间(950℃、900℃、870℃、850℃),20Mn2钢的晶粒尺寸均能细化至3~4μm;在1150~870℃的降温轧制中,20Mn2钢的晶粒尺寸细化至1~3μm.分析表明,由于ZrC粒子的形变核心和再结晶核心的作用,含ZrC粒子的20Mn2钢在高温下(1150℃、1050℃)和较低温度下(950℃、900℃、870℃、850℃),变形的晶粒组织分别因奥氏体再结晶和形变诱导铁素体相变及其再结晶而得到细化;在降温轧制时,由于综合了高温奥氏体再结晶和低温形变诱导铁素体相变及其再结晶的细化晶粒效应,而最终获得的晶粒尺寸比恒温变形的更小. 相似文献
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Mathematically, the Black-Scholes model of American option pricing is a free boundary problem of partial differential equation. It is well known that this model is a nonlinear problem, and it has no closed form solution. We can only obtain an approximate solution by numerical method, but the precision and stability are hard to control, because the singularity at the exercise boundary near expiration date has a great effect on precision and stability for numerical method. We propose a new numerical method, FDA method, to solve the American option pricing problem, which combines advantages the Semi-Analytical Method and the Front-Fixed Difference Method. Using the FDA method overcomes the difficulty resulting from the singularity at the terminal of optimal exercise boundary. A large amount of calculation shows that the FDA method is more accurate and stable than other numerical methods. 相似文献
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