AlN对铁基合金等离子喷焊层组织和摩擦磨损性能的影响

目的 加入AlN提高铁基合金的摩擦磨损性能。方法 采用PTA-400E3-HB等离子喷焊设备在Q235钢表面制备添加AlN的铁基合金喷焊层。通过光学显微镜、扫描电镜（SEM）和X射线衍射仪（XRD）研究喷焊层的组织和相结构。利用显微硬度计、摩擦磨损试验机和台阶仪对喷焊层的硬度和摩擦磨损性能进行测试。结果 添加AlN的喷焊层主要物相为α-Fe、γ-Fe和(Fe,Cr)7C3。未添加AlN的喷焊层由等轴晶组成，添加AlN的喷焊层呈现柱状树枝晶，且随AlN量增加，树枝晶组织愈加粗大。添加1%AlN喷焊层的平均显微硬度最高，为(890.1±46.8)HV0.3，比铁基喷焊层的显微硬度高131.6HV0.3；当AlN含量增加，未转变奥氏体量增加，导致喷焊层的硬度降低。加入AlN的喷焊层的摩擦系数均降低，摩擦系数稳定在0.40~0.57之间。当AlN添加量为3%时，喷焊层的磨损形貌最光滑，磨损率为1.15×10-14 m3/(N?m)。添加AlN后，喷焊层的磨损机理从之前的粘着磨损变为磨粒磨损。结论 添加AlN能提高铁基喷焊层的摩擦磨损性能。     

结合马斯洛理论谈企业中层管理者的激励问题

激励对组织运行是至关重要的 ,一个组织的绩效受个人绩效的影响 ,而个人的绩效受激励的影响 ,人的能力受激励因素作用会挖掘出无限的潜力。企业应采取薪酬、任期、权力、培训和工作环境等方面的激励措施 ,从而调动中层管理者的积极性 ,以实现个人与企业的共同发展。     

基于混沌相空间重构的LS-SVM模型的动态变形数据特征预报分析

文中应用BP算法、遗传算法、混沌理论及支持向量机,建立各种模型对变形体进行预报,通过实例分析得知,对于大多数变形体的变形数据来说,基于混沌相空间重构的LS-SVM预报模型的预报能力均优于GA-BP网络预报模型和BP网络模型,且具有更高的可靠性。     

TbFex薄膜的成分控制及其对磁结构的影响

利用直流磁控溅射工艺制备了TBFex薄膜，通过改变溅射气压调节薄膜的成分，利用磁力显微镜研究了薄膜成分对畴结构的影响，最后从理论上讨论Ar气压对磁致伸缩薄膜TBFex成分的影响，并建立了理论模型。结果表明：Ar气压在相当大的范围内影响着TBFex膜的成分，当气压从0．2Pa增加到0．6Pa时，Tb原子数百分比从30％增加到45％，磁力显微镜（MFM）观察到当TB含量减少时，在零场下的磁化强度由与膜面垂直方向变为平行于薄膜平面方向。     

基于伪码与多普勒频率分离的北斗信号捕获算法

北斗B1频点信号采用二次编码结构,而二次编码使用的NH（Neumann-Hoffman）码会发生比特跳变,导致接收机捕获性能降低,对此,提出一种基于伪码与多普勒频率分离的北斗信号捕获算法.该算法将接收信号分为两路,利用延迟差分运算和测距码的双极性分别对两路信号进行处理,消除了NH码比特跳变带来的影响.在此基础上使用匹配滤波器捕获码相位,使用快速傅里叶变换搜索多普勒频移,实现了码相位和多普勒频移的同时捕获.仿真结果表明,提出的算法成功捕获到了NH码跳变的信号,且在相同虚警率下灵敏度相比部分匹配滤波和快速傅里叶变换算法约有1.03 dB的提升.     

谈中学地理研究性学习的CAI教学辅助

新大纲的要求反映了现代地理学发展的趋势,新设置的"研究性学习"板块,旨在加强学生创新意识的培养和实践能力的提高。传统的地理课堂教学     

强化学习的地-空异构多智能体协作覆盖研究

以无人机（unmanned aerial vehicle, UAV）和无人车（unmanned ground vehicle, UGV）的异构协作任务为背景,通过UAV和UGV的异构特性互补,为了扩展和改进异构多智能体的动态覆盖问题,提出了一种地-空异构多智能体协作覆盖模型。在覆盖过程中,UAV可以利用速度与观测范围的优势对UGV的行动进行指导;同时考虑智能体的局部观测性与不确定性,以分布式局部可观测马尔可夫（decentralized partially observable Markov decision processes,DEC-POMDPs）为模型搭建覆盖场景,并利用多智能体强化学习算法完成对环境的覆盖。仿真实验表明,UAV与 UGV间的协作加快了团队对环境的覆盖速度,同时强化学习算法也提高了覆盖模型的有效性。     

基于ATT7022A电能计量芯片的电力监控终端设计

高压电力传输线路的监视控制、故障检测、故障定位对于保证电网的安全运行有着重要的意义。采用高精度三相电能专用计量芯片AT17022A和低功耗、强抗干扰的STC89CS16RD＋单片机，开发高压电力线路监控终端硬件系统，可以完成电力参数及时、准确地检测和报警。同时系统具有灵活的远程软件校表功能。现场运行表明，系统稳定可靠，具有较高的实用价值。     

UPLC-MS/MS法测定婴幼儿乳制品中的氟乙酸钠

采用超高效液相色谱-串联质谱法建立了婴幼儿乳制品中氟乙酸钠的检测方法,为相关中毒事件的样本分析提供检测依据。样品经水稀释、乙腈沉淀蛋白、C18固相萃取填料净化后,低温冷冻离心除掉杂质,含0.1%乙酸水溶液和乙腈梯度洗脱,通过ACQUITY UPLC CSH Fluoro-Phenyl色谱柱分离,电喷雾负离子多反应监测模式进行检测。结果表明,该方法在10～1 000 μg/L范围内线性良好,相关系数R2＞0.99,定量限0.2 mg/kg。不同添加质量浓度的回收率为91.8%～114.9%,相对标准偏差＜10.0%,精密度试验相对标准偏差＜5.0%。该方法操作快速简单、灵敏度和重现性较好,能够用于婴幼儿乳制品中氟乙酸钠的污染排查和相关中毒事件的样品检测。