稀土Sm2Fe17型永磁材料X射线无标定量相分析

具有优良内禀磁性能的Sm2Fe17型稀土永磁材料是当前磁性材料领域研究的热点之一.通过分析Sm2Fe17型菱方结构和体心立方α-Fe中原子坐标计算得到了Sm2Fe17相的303衍射在2θ303=42.57°和α-Fe的110衍射在2θ110=45.067°的结构因子F分别为651.91与31.52.由单相计算结果与试验值及标准值的对比发现,利用X射线衍射的测量值,用直接对比法分析Sm2Fe17型稀土永磁材料中物相的组成是可行的.退火态和HDDR处理后Sm10.5Fe89.5和Sm12.8Fe87.2合金的物相组成计算表明,多添加质量分数为25%的Sm,可以补偿钐在熔炼时的挥发,使退火后Sm12.8Fe87.2合金的α-Fe量减少到体积百分比1.7%.多添加金属Sm对HDDR工艺中的复合过程没有明显的补偿效果,对减少HDDR工艺后的残留α-Fe含量作用不大.     

Cu—Al合金内氧化工艺及动力的研究

对 Cu- Al合金的内氧化工艺及其动力学进行了系统研究。结果表明 :本实验条件下以 12 2 3K,0 .5 h内氧化工艺所得材料的性能最佳 ,其显微组织特征是 Cu基体上均匀弥散分布着纳米级 γ- Al2 O3粒子。理想条件的内氧化初期和实际条件下的内氧化动力学曲线服从抛物线规律。温度、时间、Cu- Al合金粉颗粒半径和 Al浓度是实际内氧化控制的 4要素 ,它们间的函数关系近似满足下式 :t=6 .79R2 CBexp(2 32 5 1/T)。实际内氧化时间不宜过长 ,内氧化温度应该 :112 3K相似文献   

Cu-Al2O3复合材料的高温塑性变形

用Gleeble-1500热模拟实验机研究了弥散强化型Cu-Al2O3复合材料的高温变形行为及其对材料组织结构及性能的影响。结果表明,由于Al2O3粒子对位错运动的阻碍作用,复合材料与纯Cu和Cu-A1合金相比具有更高的高温抗压强度;在复合材料的σ-ε曲线上,流变应力在一突降后稳定;稳定的Al2O3粒子可显著提高复合材料的再结晶温度,高温变形未发生明显的再结晶,动态回复是主要的软化机制;Cu-Al2O3复合材料的高温变形机制是位错滑移和晶界滑移相协调;高温变形对复合材料的显微组织和性能均有显著影响。     

基于广义预测控制的倒立摆设计及仿真实现

倒立摆是典型的非线性、不稳定的控制对象,针对倒立摆的特点本文利用广义预测控制算法解决了直线一级倒立摆摆杆自由下垂时,保持倒立摆的自由下垂状态,并用仿真的方法研究了它们的控制性能和特点,从而实现对复杂非线性系统的实时控制,实现了倒立摆的摆起及稳定控制,起到了较好的控制效果.     

钛酸钾生物陶瓷涂层的制备及表征

生物活性涂层复合材料不仅具有良好的机械性能 ,而且具有良好的生物相容性 ,能够较理想的模拟自然骨 ,被认为是一类最具潜力的人工种植体替代材料。它一般由金属基体 (如 :钛或钛合金 )和表面生物活性涂层组成 ,使用的涂层材料主要是生物活性陶瓷 ,目前人们的研究主要集中在羟基磷灰石(ＨＡ)涂层上。然而 ,ＨＡ本身脆性大 ,与Ｔｉ合金基体间结合强度低 ,容易剥落[1,2 ] ,其临床应用受到很大限制。钛酸钾晶须最初作为航天用高温隔热材料由美国杜邦公司于 195 8年开发出来 ,通常用Ｋ2 Ｏ·ｎＴｉＯ2 表示其组成 ,ｎ =1,2 ,4 ,6 ,8。其中以四钛…     

非结构化P2P资源搜索策略研究

通过从盲目搜索策略和启发式搜索策略两方面来分析无结构化P2P(peer-to-peer)系统的资源搜索策略。从泛洪搜索算法、迭代泛洪算法、随机漫步搜索算法以及基于超级节点的查询算法等四个方面对盲目搜索策略进行分析,而从基于兴趣的查询算法、移动代理、高速缓存及启发式泛洪搜索算法等四个方面对启发式搜索算法进行阐述。最后在以上算法分析的基础上对未来的工作进行了展望。     

混凝土中钢筋的锈蚀和预防

混凝土中钢筋的锈蚀是混凝土结构耐久性的重要影响因素,采取适当措施预防钢筋锈蚀有很大的经济意义.本文介绍了钢筋锈蚀的原因及其影响因素,以及预防钢筋锈蚀的措施.     

一种新的高线性OTA及其应用

提出一种高线性的OTA,并且实现在连续时间滤波器中的应用。OTA电路采用交叉耦合单元和差分对的互补结构的输入级,弥补传统OTA线性度的不足,解释提高OTA线性度原理。成功的实现所设计的OTA应用于连续时间滤波器中。最后,采用HSPICE对电路进行仿真验证,并与传统的结构的OTA进行比较,结果表明该电路正确可行,线性度高。     

基于量子神经网络的容差模拟电路的软故障诊断

给出了容差模拟电路软故障诊断的量子神经网络方法,将传统的模拟电路故障诊断方法与量子神经网络结合起来,多层激励函数的量子神经网络不仅具有BP网络所有的优点,还克服了BP网络在模糊分类方面的缺点,即利用量子神经网络对其输入的容错能力在一定程度上克服了模拟元件的参数容差的影响,模拟电路故障的复杂性及广泛非线性也能利用量子神经网络的非线性映射能力加以解决,同时还可对模糊数据进行模糊分类;通过应用量子神经网络,实现了容差模拟电路单软、多软软故障的诊断。