Fe颗粒对时效过程中SnBi/Cu接头组织及性能影响

针对SnBi/Cu接头在服役过程中组织和性能变差的问题，通过用扫描电镜(SEM)观察时效前后Sn35Bi-1Fe/Cu接头组织，结合EDS和XRD分析，分析接头组织变化；利用万能试验机，测试接头力学性能，研究Fe颗粒对时效过程中SnBi/Cu接头组织及性能影响. 结果表明，焊后Sn35Bi-xFe/Cu (x = 0%，0.3%，0.7%，1.0%和1.5%)接头的抗剪强度随Fe颗粒含量先增加后降低. 当Fe颗粒含量为1% (质量分数，%)时，取得最大值50.23 MPa，且Sn35Bi-1.5Fe/Cu接头的力学性能依旧比Sn35Bi/Cu接头好；在恒温时效阶段，Sn35Bi-1Fe/Cu接头中Fe颗粒通过对Bi相的钉扎作用，以及与Sn反应生成FeSn₂化合物，消耗晶界能量，降低Bi相的迁移速率，抑制Bi相粗化，还能有效降低界面IMC层的生长速率，抑制界面Cu₃Sn的生成，改善接头在服役阶段的力学性能.     

复合材料泡沫夹层结构面板损伤缺陷贴补修补工艺研究

制备了复合材料泡沫夹层结构面板缺陷试样,并采用贴补法对缺陷试样进行了修补。通过采用DG-3胶将预先固化好的修补贴片与缺陷区域进行胶接,并采用热补仪将贴补修补后的区域进行加热固化,对贴补修补完成后的试样进行了无损检测、力学性能测试及微观结构分析。结果表明,采用贴补修补后,缺陷直径分别为20mm、30mm试样的拉伸断裂强度分别为0. 644MPa、0. 641MPa,拉伸断裂强度恢复率分别为98. 6%、98. 1%;弯曲强度分别达到2. 186MPa、2. 017MPa,弯曲强度恢复率分别为125. 0%、114. 9%。采用贴补修补法进行修补后,力学性能得到很好的恢复,胶接区域的胶粘剂、修补件与修补贴片间胶接情况良好。     

含钼废渣冶炼钼铁的优化试验

利用含钼废料钼酸钙为原料,采用碳还原法冶炼钼铁,通过单因素分析试验及正交试验优化得出最佳的试验条件,钼酸钙加入量应低于10%,熔炼温度为1 525 ℃,保温时间为25 min,碱度为1.3。通过XRD、SEM、EDS分析得出用此方法生产得到的钼铁合金中,钼以Mo₂C、Fe₃Mo以及Fe₃Mo₃C的形式存在,渣系为二元玻璃渣系,具有与普通玻璃相似的成分系统。经测定合金中钼的回收率大于99%,钼资源回收效益可观。     

浅谈军队工程建设项目后评价

军队工程建设项目后评价是今后发展的趋势,也是提高军事工程投资管理水平的有效手段,本文主要论述开展军队工程建设项目后评价的必要性、主要内容以及完善后评价的主要措施。     

一种基于全变分模型的图像修复改进算法

为了恢复图像中划痕、文字等小目标去除后丢失的相关信息,对全变分(TV)模型及其自适应算法进行了分析和改进。在Chan提出的图像修复原则的基础上给出了两个阈值参数,对原有算法中的权值系数进行了改进。仿真实验结果表明,本文算法在保证原有算法修复效果的同时能够有效地提高运算速度,取得了较好的实际效果。     

大型铝合金框架的热处理变形控制

以大型铝合金框架为研究对象,研究了其热处理过程中的尺寸变形问题。结果表明,对于框架结构铸件,采用焊接拉筋的方法不能完全避免热处理变形问题,淬火后仍然存在变形,最大变形量为12.4mm。固溶处理后,采用人工矫正和机械矫正结合的方法对框架结构铸件进行矫正,能有效地将变形尺寸控制在有效范围内,满足设计要求。将框架铸件增加加强筋,浇注时整体成形,铸件最大变形量为2～5mm,取到了良好的效果。     

基于EMD-TCN的云资源预测研究

云计算资源的负载预测有助于数据中心灵活智能地配置资源,保障数据中心安全平稳运行。该文提出一种基于经验模态分解和时间卷积网络的云资源组合预测模型,使用历史的资源负载预测未来的资源需求。对负载进行经验模态分解,以降低原云资源负载序列的复杂度,得到反映原负载序列趋势和变化信息的本征模态分量和残余分量;将这些分量构造后输入到时间卷积网络中进行建模预测。以Google集群数据集中的CPU负载序列为例,将该模型与常用的云资源预测模型进行对比验证。实验结果发现,相比于长短时记忆网络和时间卷积网络,该模型在平均绝对百分比误差指标上降低了36.32%和35.37%,预测精度有了明显提升。     

严把“三关”全程控制 努力提高医院审计质量

医院审计是在科学发展观指导下的一种科学审计理念,大力提高医院审计质量已成为当前及今后一个时期审计监督领域的重点。一、全流程审计资金资产。医院经费收支量大面宽,一般中等规模医院年收支额数亿元,各类保障供应商家多的近千个,审计既要突出重点,避免盲目工作,又要力求全面,确保精确。实施过程中,要始终坚持"钱物并重"的思想,着力做全对收费运行各环节、资金流动各方向、资产变更各周期的审计作业,牢牢看住收费入口、把住资金出口、盘活实物     

基于加权小波分析和神经网络的人脸识别

基于加权小波分析和神经网络提出一种新的准正面人脸识别算法.二维的小波分解具有对表情变化不敏感的特点,可很好地压缩和表征人脸图像的特征,再加上变换后高频的人脸特征,能很好地表达人脸特征;径向基网络作为分类器有很好的推广性能,有利于大容量样本的分类.在对人脸库ORL和YEL的识别实验中,与传统算法相比有很高的识别速度和识别率.     

1/f类分形信号的小波去噪方法

提出了一种用基于分形信号在不同尺度下小波系数方差来估计噪声方差及分形信号参数的新方法,进而从加性白噪声背景下估计出1/f类分形信号。仿真实验结果表明:该方法简单可靠,有效可行,且事先不需要知道分形信号参数及加性白噪声的统计特性,并对信噪比估计误差有很好的鲁棒性。