一种新型白口铸铁的组织与性能

本文研究不同含硅量、不同铬含量硅铬白口铸铁的组织与性能影响，结果表明：随含硅．铬量的增加，硅铬白口铸铁中碳化物的相对量逐渐增加，基体、碳化物的显微和宏观硬度逐渐增加，碳化物由Fe3C和Fe7C3组成；冷却速度和淬火加热温度对该材料冲击磨粒磨损性能影响不大；硅铬白口铸铁下贝氏体基体耐冲击磨粒磨损性能较其它组织的好。     

多重分形谱在材料分析中的应用研究

基于多重分形谱的物理意义，通过图像分析与处理技术，利用Delphi语言设计了图像结构的多重分形谱的计算程序。通过程序中图像黑白二值化转化阈值的设定，实现了从材料组织结构形貌图像上提取其相应的概率测度和标度指数的功能，并计算了它们的多重分形谱。分析表明：在对材料的组织结构进行研究的问题中，多重分形谱是一种有意义的表征参数，能够从多分形角度对材料的组织结构开展定量化的分析与解释。     

W18Cr4V钢稀土硫氮碳共渗对性能的影响

对W18Cr4V钢进行了稀土硫氮碳共渗研究。采用光学显微镜、X射线衍射仪、电子探针等对共渗层的组织和结构进行了分析，并对渗层的硬度和耐磨性进行了测量。结果表明：W18Cr4钢经稀土硫氮碳共渗后表面形成了FeS,Fe3(CN)等化合物，稀土共渗提高其硬度和耐磨等性能。     

SOM人工神经网络在客机零部件故障诊断中的应用研究

现代客机在使用过程中不可避免地会发生各种故障，故障诊断对保证飞行安全十分重要，本文将基于概率的数学方法与专家经验相结合对其进行故障诊断。Kohonen的自组织特征映射（Self-organizing map,SOM）人工神经网络在输出上可反映出输入学习样本的概率密度分布，且无需知道样本的概率分布的先验知识，兼具函数逼近功能。本文将SOM引入这一领域，用于计算飞机零部件发生故障的概率，以及实现数学方法计算结果与专家经验的结合，实际应用说明了该方法的可行性。     

SOM神经网络在卫星电源系统故障诊断中的应用

研究了自组织特征映射（SOM）神经网络的结构及学习算法，提出了利用SOM神经网络对输入样本的“聚类”作用，实现对故障模式的分类，并据此对故障进行诊断的新方法，通过对某卫星电源系统故障的诊断实例，验证了该方法是有效可行的，能对卫星电源系统的故障进行准确的实时诊断。     

利用激光冲击强化提高均压孔结构的疲劳寿命

研究了用激光冲击强化的方法提高均压孔部位疲劳寿命的可行性.使用流水约束层和铝箔涂层,利用波长为1 064 nm,脉宽为20 ns,能量为35 J,光斑直径为5 mm的YAG激光器对试样进行了激光冲击强化处理.实验结果表明,该方法可以有效提高均压孔部位疲劳寿命.利用扫描电镜对试样断口进行了观察和分析,并对疲劳寿命提高机制进行了讨论.     

面向网络化制造的数控车间组织模式

分析了网络化制造的基本特征和内涵,提出了面向企业的网络化制造系统运行模式;在对某大型航空制造企业的数控车间调研与应用实施的基础上,针对其组织模式存在问题,采用分行企业和独立制造岛的思想建立了适合数控车间网络化、敏捷化制造的分形组织模型;针对车间原有生产模式、产品特性,提出了基于成组技术的数控车间生产单元和生产线的划分方法,建立了面向产品流程的机构组成规则和车间内部的服务支援规则.该模型、方法、原则对传统的离散制造企业具有普遍的适用性,现已成功地被该数控车间采纳.     

欧盟报告建议航天及安全投资翻一番

2005年3月1日,欧盟委员会公布了《航天及安全专家小组报告》。航天及安全专家小组（SPASEC）是欧盟委员会在2004年6月召集的,其成员包括欧盟25个成员国、欧洲航天局（ESA）、各国航天机构、欧洲航空导航安全局（Eurocontrol）、欧洲气象卫星组织（EUMETSAT）、欧盟卫星中心等多家组织和机构的广泛代表。     

γ-TiAl基自生复相材料的显微组织特征

研究了添加硼、硅、碳的 γ-TiAl基自生复相材料的显微组织特征.在压力4?GPa、温度1?273?K、反应合成时间60?min的条件下,通过粉末间的原位置换放热反应制备了样品.研究发现:Ti-Al-B三元合金含有TiAl相、Ti₃Al相和TiB₂相;Ti-Al-Si三元合金含有TiAl相、Ti₃Al相和Ti₅(Al,Si)₃相;Ti-Al-C三元合金含有TiAl相和Ti₃AlC相;Ti-Al-B-Si四元合金含有TiAl相、Ti₃Al相、TiB₂相和Ti₅(Al,Si)₃相;Ti-Al-B-C四元合金含有TiAl相、Ti₃AlC相和TiB₂相;Ti-Al-B-Si-C五元合金含有TiAl相、Ti₃AlC相、TiB₂相和Ti₅(Al,Si)₃相,其组织非常相似于预先设计的组织.在此基础上就不同相对性能的影响进行了分析.