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激光快速成形Inconel 718超合金拉伸力学性能研究 总被引:4,自引:1,他引:3
研究了激光快速成形Inconel 718超合金试样3个相互垂直方向的拉伸力学性能,以及热处理对激光快速成形凝固组织与3个相互垂直方向拉伸力学性能的影响。结果表明,激光快速成形Inconel 718超合金试样3个相互垂直方向的拉伸力学性能均明显低于其锻件拉伸力学性能,且表现出明显的各向异性。经过热处理的Inconel 718超合金试样,其沿沉积高度方向定向外延生长的柱状枝晶组织转变为晶粒粗大且不均匀的等轴状再结晶组织,随Laves相固溶消失及强化相γ″和γ′大量析出,3个相互垂直方向上的拉伸力学性能均大幅度提高,其中,与基板平行的两个相互垂直方向上的拉伸力学性能均达到Inconel 718超合金锻件拉伸力学性能标准,但沿成形件高度方向,出现拉伸力学性低于Inconel 718超合金锻件拉伸力学性能标准的试样。 相似文献
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我国苹果栽培区土壤参数的近红外光谱检测研究 总被引:2,自引:0,他引:2
在全国11个主要苹果栽培区及其附近农田处,共收集111份土壤样本作为研究对象。使用傅里叶近红外光谱仪采集在12 500~4 000 cm-1光谱范围内的土样漫反射光谱信息,并采用偏最小二乘回归法分别建立土壤有机质含量和pH值的近红外定标模型。为了有效消除土壤颗粒不均匀性所带来的散射影响,同时扣除与土壤品质参数无关的光谱信息,研究运用变量标准化(SNV)、附加散射校正(MSC)和直接正交信号校正(DOSC)等光谱预处理方法,使模型精度得到显著提高。结果显示,经过DOSC处理后,土壤有机质含量和pH值的近红外定标模型效果达到最佳,其相关系数(r)分别达到0.953和0.937,预测误差均方根(RMSEP)分别为0.258(%)和0.248(%)。研究表明,利用近红外光谱技术可以快速检测我国主要苹果栽培区土壤的有机质含量和pH值,为土壤施肥提供指导,为果树栽培提供技术支持。 相似文献
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《电子产品生产工艺》作为高职电子类专业的专业基础课程之一,对它的研究具有重要的意义。本文通过对该课程多年的教学经验和方法的研究,总结出一套适合本专业的教学方法,为学生将来从事电子企业生产技术和生产管理工作打下良好的技术基础。 相似文献
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该文采用改进的QuEChERS法结合液相色谱-四极杆-飞行时间质谱(LC-Q-TOF MS)建立了一种检测4种热带水果(芒果、香蕉、释迦和莲雾)中33种农药(包括8种新烟碱类杀虫剂、25种杀菌剂)残留的分析方法。比较萃取溶剂体积、萃取盐种类以及净化剂种类和用量对样品提取与净化的影响。在最优条件下,采用LC-Q-TOF MS对样品进行检测,基质匹配外标法定量分析。该方法可有效降低基质效应,33种农药在各自线性范围内线性关系良好,相关系数(r2)均大于0.99。4种热带水果的筛查限(SDL)为0.5~20 μg/kg,定量下限(LOQ)为0.5~50 μg/kg。方法的准确度与精密度通过芒果基质的加标回收实验进行验证,在1、2、10倍定量下限的加标水平下,33种农药的回收率为70.5%~116%,相对标准偏差(RSD,n = 5)均不大于20%。方法成功用于102批热带水果实际样品的筛查。该方法具有前处理操作简单、快速、灵敏的特点,适用于热带水果中新烟碱类杀虫剂及杀菌剂残留的检测。 相似文献
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提高能谱仪定量分析准确度的探讨 总被引:1,自引:0,他引:1
本文就围绕着如何才能把能谱的定量分析结果做的准确这个能谱用户最关心的问题,从电镜、能谱仪和样品这三方面人手展开探讨.文中首先讨论SEM的加速电压、空间分辨力、电子源、光栏和束斑、出射角以及工作距离等;然后再讨论谱仪本身的能量分辨力、能量坐标轴的校准、计数率与放大器时间、探测器的效率、背底的扣除、CPS以及采集时间等;最后简略地介绍样品含量的均匀性、表面的平整度和导电性与及各种环境条件的干扰等多种参数影响.而且还分别用合金材料和化合物的分析实例来说明选择好各种参数,尽量减少各种不利的因素所带来的影响之后,一般都能够得到比较准确和满意的定量分析结果,使之达到GB/T17359-1998中规定的误差范围是不难的. 相似文献
29.
相对于传统的水箱和水塔的供水,变频恒压供水具有众多的节电节水、不对水资源造成污染等优点。本文系统而全面的阐述了INVT-CHV160供水专用变频器的特点以及在恒压供水系统中的应用: 相似文献
30.
在视觉传感网络关联数据识别中,由于数据变化的规律难以捕捉,造成识别结果精确度降低,为此,提出了基于Apriori的视觉传感网络关联数据高效识别方法。通过设计视觉传感网络联合监控系统监控视觉传感网络数据变化情况,获取视觉传感网络关联数据。该系统由处理器单元、数据传输单元等四个模块构成。提取图像中的感兴趣区域完成ROI提取,并通过腐蚀处理等方式对视觉传感网络关联数据实施形态学处理。基于Apriori算法实施视觉传感网络关联数据之间关联规则的挖掘,实现视觉传感网络关联数据的识别。布设实验环境后,使用三个数据集测试该方法的识别性能。测试结果表明,所提方法的微平均查全率均高于94.86%,微平均查准率高于93.02%,最高召回率为98.52%,三个项目的测试值均较高,证明了该方法对视觉传感网络关联数据识别比较准确。 相似文献