热力耦合作用下Al-2.8%Cu-1.35%Li-0.11%Zr合金析出相演化和力学性能

通过TEM、HAADF-STEM和室温拉伸实验开展Al-2.8%Cu-1.35%Li-0.3%Mn-0.11%Zr合金在人工时效和蠕变时效状态下的析出相演化规律和力学性能研究。结果表明,160 ℃时效条件下,人工时效和160 MPa应力时效过程中合金中析出相数量均随时效时间的延长而增多,相同时效时间条件下应力时效状态合金T₁相数量较多,但其平均直径减小了约5~15 nm。这主要是因为外加应力增加了合金中的位错密度从而促进析出相析出。T₁相在时效析出过程中并未受外加应力的影响而沿某个方向择优析出,无明显的应力位向效应,这可能与T₁相具有更大的惯习平面变体上的形核与临界应力值有关。相比于人工时效,应力时效后合金的室温屈服强度和抗拉强度均增加,且在时效初期对屈服强度效果更为显著。      

小身材、大能耐：BENQ SL700X投影仪

现代社会是商业的社会。商业的社会需要很多演示活动。投影仪便成了演示活动必不可少的工具。而随着商业竞争越来越激烈,移动办公成了那些奋斗在商业第一线的“马路战士”必备的生存技能。这样体积小、重量轻的便携式投影仪便成了宠儿。这不,BENQ推出了只有1.4kg重的SL700X投影仪一下子就在市场上掀起了波澜。 以前我们曾经做过BENQPalmPro系列便携投影仪的评测。因此更想见见这台“小家伙”。当笔者第一次见到她的时候,我竟然没有注意到她的存在。BENQ SL700X投影仪静悄悄地躺在一个标准的笔记本电脑手提包里。当我打开手提包,…     

中国地震烈度表中物理标准取值研究与建议

通过比较基于中国烈度表绘制的集集地震烈度等震线、地震动峰值加速度和峰值速度等值线的相似度,发现中国烈度表中的这两个地震动峰值参数对应于7、8、9度区的数值范围偏低．后参照烈度等震线从视觉上找出与它最相似的PGA、PGV等值线,通过数字化比较和描述统计分析发现,新的地震动峰值参数等值线较基于中国烈度表物理标准取值范围而绘制的等值线与烈度等震线更为相似．由此得出了研究建议的对应于中国烈度表中7、8、9、10度区的PGA和PGV取值范围,其中7、8、9度区的参数值需要提高以保障抗震设计的安全性．     

视频流调度策略的研究

视频流调度策略是视频点播系统中有效使用存储资源和网络资源的关键技术。该文研究了已有的多种流调度技术并分析了各种调度方法的优劣，在此基础上以补丁算法为基础提出了一种支持零延迟交互式操作的调度方法，并实验正明了这种方法在用户延迟、带宽消耗等方面的优越性。     

7050高强铝合金铆钉丝材T73双级时效工艺

针对国产7050高强铝合金铆钉丝材,采用室温拉伸、室温剪切、镦粗试验的方法,研究了经177～182℃不同二级时效时间后7050铝合金丝材的性能。利用扫描电镜(SEM)、透射电镜(TEM)观察合金不同时效工艺下断口组织和析出相形貌特征。结果表明,拉伸强度和剪切强度随二级时效温度的升高、二级时效时间的延长逐渐降低,剪切强度低于330 MPa时镦粗试样不开裂。TEM微观组织显示,随二级时效温度的升高、时间的延长析出相形貌变化不大,但析出相的尺寸随时效温度的升高逐渐长大、间距逐渐增大;拉伸断口形貌显示,二级时效的断裂方式均为韧窝断裂和沿晶断裂的混合断裂模式,随二级时效温度的升高和保温时间的延长,断口中韧窝数量逐渐增加且尺寸变大,沿晶断裂逐渐减少。     

内蒙古电网风力发电现状分析与发展初探

介绍了内蒙古自治区风力发电的发展建设情况,预测了2007—2010年风电装机投产的容量,特别强调风电场并网后给内蒙古电网带来的一系列问题,并提出了相关的建议。     

一种改进的模糊C均值聚类算法

针对模糊C均值(FCM)聚类算法中,聚类效果往往受到聚类数目和初始聚类中心的影响这一问题,提出了基于平均信息熵确定聚类数目的方法,并采用密度函数法来获得初始聚类中心.实验结果表明,改进后的算法较好地解决了初值问题,与随机初始化方法相比,迭代次数少,收敛速度快.     

基于圆形感兴趣区域的CT图像快速重建

针对计算机断层成像技术(CT)中的全局重建算法用时长且效率低的问题,提出先对工件进行低分辨率的快速解析法重建,再将感兴趣区域(ROI)可视化,最后采用代数重建法(ART)对ROI进行精细高分辨率算法重建。对固体火箭发动机进行重建的结果表明,该方法相对全局ART重建算法来说,能在保持同等分辨率的情况下节省大量时间,有利于工程实践。     

基于单片机控制太阳能跟踪系统的设计

随着光伏技术的发展,人们日益重视光伏发电效率的提升。为了提高太阳能发电效率,太阳能跟踪系统应运而生。根据太阳能跟踪光控原理,基于单片机的太阳跟踪系统可实时跟踪太阳,保证阳光垂直照射电池板,使电池板最大程度地吸收太阳能,提高发电效率。     

基于随机森林的中长期降水量预测模型研究

为解决降水预测中存在的非线性问题,避免传统人工智能方法的过拟合弊端,提高中长期降水预测精度,引入了随机森林算法,通过优选预报因子,分别构建了年、月降水预测模型,并应用南京市1951~2013年降水系列及水文气象因子系列,验证所建模型的适用性。结果表明,随机森林模型预测精度较高、稳定性好、泛化能力强,能有效预测年、月降水量;与BP神经网络模型和支持向量机模型相比,随机森林模型效率更高、性能更优,尤其适用于大样本的逐月降水量预测中。