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电火花沉积表面强化是利用脉冲电源产生火花放电,将电极材料沉积至基体表面,实现冶金结合,可以有效的修复工件表面缺陷,且设备工艺简单、操作方便,得到了飞速的发展,也取得了丰硕的研究成果,但国内现有文献在电火花沉积制备磨粒层方面的研究尚处于空白。本文在涉取前人研究成果的基础上,结合国家科技支撑计划项目“基于电火花放电沉积的金属基体砂轮再制造技术及装置研发与应用示范”,进行了电火花沉积制备金刚石磨粒层的工艺试验研究,主要研究内容如下:(1)研究了压缩粉体电极制作工艺路线,采用了紫铜层、过渡层与放电层的电极结构设计,有效提高电极的导电性能和装夹性能;(2)进行了电极配方的研制与压制烧结工艺研究,探索了电极中Cu、Co与金刚石含量对电极性能的影响,获得了电极最终配方与压制烧结工艺方案;(3)在45#钢基体上,采用电火花成形机床,在专用煤油工作液中进行了电火花沉积制备磨粒层的工艺实验研究。研究结果表明,电极的可沉积性跟电极的加工极性与电极中铜含量有很大关系,采用正极性沉积时,沉积效果很差,当铜含量超过24%后,即使采用负极性加工,电极材料沉积性也差;研究了放电参数对磨粒层沉积厚度的影响,探索了电火花沉积过程中的质量过渡机制,由于热应力的作用磨粒层沉积厚度存在饱和趋势,后处理可以有效提高磨粒层沉积厚度;进行了磨粒层界面结合特性研究,磨粒层与基体间为冶金结合,结合强度高;用扫描电镜(SEM)、X射线衍射仪(XRD)等设备对磨粒层进行了形貌分析、元素分析、相结构分析,对磨粒层中的孔隙和裂纹进行了研究,探索了裂纹扩展原因与预防措施;对金刚石磨粒沉积特性研究表明,金刚石在沉积过程中没有被氧化,保持了一定的锋利性和强度;对磨粒层表面与截面硬度分布进行了测量,硬度显然高于基体,结合剂对金刚石磨粒结合力较强。本文通过电火花沉积工艺实验在45#钢基体上成功制备了金刚石磨粒层,对金属基体金刚石砂轮的修复与再制造起到很好的基础性研究作用,具有一定的借鉴意义。

关键词：电火花沉积压缩粉体电极磨粒层结合特性扫描电镜

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一分钟记忆秘诀

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1989年

作者： W.·韩森

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相信学生,给学生一个展示的舞台——浅谈农村普通高中化学新课改中的启发

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新课程学习(下) 2013年第2期 32-33页

作者：廖玉山重庆市开县丰乐中学

自2011年下半年起,重庆市开始全面实施新课程标准教材,以前习惯了老教材的教学,面对新课改,很多教师总感觉难以适应。特别是农村普通高中的化学学习对教师和学生都是严峻的挑战。

关键词：新课改农村普通高中高中化学化学教师

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提高政治课教学实效之浅见

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滁州职业技术学院学报 2005年第2期4卷 73-74页

作者：廖玉山十二里半中学安徽来安239200

目前中学政治课普遍存在教师难教,学生厌学,教学质量不高现象。如何提高课堂实效?笔者认为要从激发学生的学习兴趣,突破传统的教学模式,改进教学方法,坚持理论联系实际入手。

关键词：兴趣模式教法实战

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基于放电沉积的金刚石磨粒层制备实验研究

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湖南大学学报（自然科学版） 2010年第11期37卷 36-39页

作者：余剑武廖玉山尚振涛盛晓敏万隆刘小磐湖南大学国家高效磨削工程技术研究中心湖南长沙410082

提出将电火花沉积技术用于金属材料/非金属材料之间的沉积,通过制备一种含有超硬磨粒金刚石的压缩粉体电极,采用放电沉积工艺实验将超硬磨粒金刚石与电极中的其他金属材料一起沉积到基体母材表面上,然后通过扫描电镜观察与分析,沉积层... 详细信息

提出将电火花沉积技术用于金属材料/非金属材料之间的沉积,通过制备一种含有超硬磨粒金刚石的压缩粉体电极,采用放电沉积工艺实验将超硬磨粒金刚石与电极中的其他金属材料一起沉积到基体母材表面上,然后通过扫描电镜观察与分析,沉积层中的金刚石磨粒形状较好,分布较均匀,具有磨粒层的基本要素.实验结果表明,采用电火花放电沉积能制备金刚石磨粒层.

关键词：放电沉积金刚石磨粒压缩粉体电极磨粒层扫描电镜

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基于图神经网络的蛋白质突变效应预测研究

基于图神经网络的蛋白质突变效应预测研究

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作者：廖玉琼广州大学

学位级别：硕士

蛋白质稳定性和蛋白质相互作用参与细胞中众多重要的生理过程,对于活细胞执行正常生理功能至关重要。蛋白质突变可影响蛋白质稳定性或改变蛋白质相互作用,进一步导致生理疾病的发生,因此开发蛋白质突变效应的预测算法至关重要。当前研... 详细信息

蛋白质稳定性和蛋白质相互作用参与细胞中众多重要的生理过程,对于活细胞执行正常生理功能至关重要。蛋白质突变可影响蛋白质稳定性或改变蛋白质相互作用,进一步导致生理疾病的发生,因此开发蛋白质突变效应的预测算法至关重要。当前研究突变对蛋白质稳定性和蛋白质相互作用影响的预测算法取得了显著进展,但仍然存在提升的空间,涉及蛋白质经验特征选择、突变效应预测准确性、预测算法泛化能力等方面。基于突变效应预测算法的研究进展,本文提出了两种基于图神经网络的蛋白质突变效应预测模型,分别涉及蛋白质稳定性和蛋白质相互作用,具体研究内容包括:(1)突变对蛋白质稳定性影响的预测模型。以野生型和突变型蛋白质的结构信息作为输入,利用稳定性特征编码与基于GAT和Graph Transformer的结构特征提取器提取蛋白质结构特征,并通过全连接层预测两者的稳定性数值,进一步将野生型和突变型蛋白质数值相减,从而预测突变对于蛋白质稳定性的影响。为提升模型的预测性能,开展了参数调优、消融实验、鲁棒性评估等实验,结果显示标签值与预测值之间的皮尔森相关系数与均方根误差分别为0.77与1.06。与已报道的多种模型进行对比,该模型的预测准确性与泛化能力均优于对比模型,其皮尔森相关系数提高了2%以上并且均方根误差至少降低了0.03。(2)突变对蛋白质相互作用影响的预测模型。以配对蛋白质的结构信息作为输入,利用相互作用特征编码模块和结构特征提取器构建蛋白质相互作用预训练模型,从而获得野生型和突变型蛋白质相互作用的特征表示,进一步使用梯度提升树预测突变对蛋白质相互作用的影响。为提升模型的预测性能,开展了参数调优、消融实验、鲁棒性评估等实验,结果显示标签值与预测值之间的皮尔森相关系数与均方根误差为0.71与1.13。与已报道的多种模型进行对比,该模型预测准确性与泛化能力均优于对比模型,其皮尔森相关系数至少提高了3%并且均方根误差至少降低了0.33。

关键词：图神经网络蛋白质突变蛋白质稳定性蛋白质相互作用

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