检索结果-南通市图书馆

固体透氧膜法直接还原NiO-CeO_2制备CeNi_5合金

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金属学报 2009年第10期45卷 1255-1260页

作者：赵炳建鲁雄刚李重河钟庆东上海大学上海市现代冶金与材料制备重点实验室上海200072 河北钢铁集团唐山钢铁股份有限公司唐山063016

在CaCl_2熔盐中,利用固体透氧膜(SOM)法直接电解混合氧化物NiO-CeO_2制备CeNi_5合金,并与熔盐电解法(FFC)进行了对比.阴极的制作方法与FFC法相同,阳极为碳饱和Cu(或Sn)液,采用只允许氧离子通过的透氧膜隔开阴极和阳极,这样可以采用较高... 详细信息

在CaCl_2熔盐中,利用固体透氧膜(SOM)法直接电解混合氧化物NiO-CeO_2制备CeNi_5合金,并与熔盐电解法(FFC)进行了对比.阴极的制作方法与FFC法相同,阳极为碳饱和Cu(或Sn)液,采用只允许氧离子通过的透氧膜隔开阴极和阳极,这样可以采用较高的电解电压(3.5 V)以获取更高的电解速率.研究了SOM法制备CeNi_5合金的可行性和影响因素,如电解温度、电解时间,以及产物的相组成和形貌等.结果表明:通过SOM法,NiO-CeO_2可完全还原为CeNi_5.电解中间产物的相组成分析表明,CeNi_5的形成过程为:NiO首先还原为Ni,与随后生成的CeOCl反应生成CeNi_***法与FFC法对比表明,2.5 g的烧结试样采用SOM法电解3 h可电解完全,电流效率为75.5%,能耗为4.03 kW·h/kg;采用FFC法需12 h才能电解出纯的CeNi_5合金,其电流效率为26.1%,能耗为10.27 kW·h/kg.相比于FFC法,SOM法具有更好的工业化应用前景.

关键词：透氧膜电解 CeNi5 储氢合金

模式识别─人工神经网络在改善汽车发动机缸体铸件力学性能方面的应用

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金属学报 1998年第10期34卷 1068-1072页

作者：张兆春吴铸李重河钦佩陈念贻中国科学院上海冶金研究所上海200050

利用模式识别技术对影响汽车发动机缸体铸件抗拉强度和硬度的铁水化学成分以及浇注工艺参数进行了分析，给出了影响铸件抗拉强度和硬度的主要因素的优化范围．利用经已知样本集训练的人工神经网络对铸件抗拉强度和硬度进行了预报，预报... 详细信息

利用模式识别技术对影响汽车发动机缸体铸件抗拉强度和硬度的铁水化学成分以及浇注工艺参数进行了分析，给出了影响铸件抗拉强度和硬度的主要因素的优化范围．利用经已知样本集训练的人工神经网络对铸件抗拉强度和硬度进行了预报，预报结果与实测值符合较好．

关键词：模式识别人工神经网络铸造缸体汽车发动机

La_xCe_yPr_zNd_(1-x-y-z)Ni_(3.55)Co_(0.75)Mn_(0.4)Al_(0.3)储氢合金中稀土元素配比规律的研究

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功能材料 2001年第6期32卷 606-608,611页

作者：武文权李重河钦佩中国科学院上海冶金研究所能源科学与技术研究室上海200050 InstituteofHighPerformanceComputing

应用均匀试验设计法设计LaxCeyPrzNd1-x -y-zNi3 .55Co0 .75Mn0 .4 Al0 .3( 0 详细信息

应用均匀试验设计法设计LaxCeyPrzNd1-x -y-zNi3 .55Co0 .75Mn0 .4 Al0 .3( 0

关键词：储氢合金稀土镍氢电池

多重短程有序准化学模型:有序原子对的对立与统一

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高等学校化学学报 2022年第11期43卷 171-180页

作者：王坤邹星礼曹战民李重河鲁雄刚上海大学材料科学与工程学院上海200444 北京科技大学冶金与生态工程学院北京100083

在准化学模型框架下,假设有序原子对同时具有可区分与不可区分的双重属性,首先构造了双重短程有序准化学模型,然后讨论了该模型所能满足的各类理论极限.经总结提炼,提出了有序原子对的对立统一理论.基于该理论,进一步将双重短程有序准... 详细信息

在准化学模型框架下,假设有序原子对同时具有可区分与不可区分的双重属性,首先构造了双重短程有序准化学模型,然后讨论了该模型所能满足的各类理论极限.经总结提炼,提出了有序原子对的对立统一理论.基于该理论,进一步将双重短程有序准化学模型做了一般化推广,开发了多重短程有序准化学模型.该模型能够有效描述二元熔体中存在多重短程有序构型时的热力学行为.选取了至少存在两重短程有序构型的Bi-K熔体来检验模型的合理性和可靠性.结果表明,除配位数外,只需4个模型参数就能合理再现该二元熔体所有的热化学数据.

关键词：熔体热力学准化学溶液模型多重短程有序有序原子对对立与统一

Ti-50.0Ni单晶形状记忆合金组织与记忆性能研究(英文)

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稀有金属材料与工程 2010年第5期39卷 762-766页

作者：张盘新朱明王乐酉李重河翟启杰北京有色金属研究总院北京100088 上海大学上海200072

在自制的定向凝固炉中,用带引晶器的石墨模壳制备出Ti-50.0at%Ni单晶。利用光学显微镜(OM)、扫描电镜(SEM)及其配置的能谱(EDS)仪研究合金的铸态组织,通过X射线衍射(XRD)和极图分析确定单晶晶粒取向,利用自制模具对合金的记忆性能进行... 详细信息

在自制的定向凝固炉中,用带引晶器的石墨模壳制备出Ti-50.0at%Ni单晶。利用光学显微镜(OM)、扫描电镜(SEM)及其配置的能谱(EDS)仪研究合金的铸态组织,通过X射线衍射(XRD)和极图分析确定单晶晶粒取向,利用自制模具对合金的记忆性能进行评价。结果表明:试样横截面与纵截面均呈枝状晶分布特征,枝晶生长方向与定向凝固方向基本一致,未出现晶界,单晶横截面法向与[111]取向夹角为15°。由于消除了晶界对马氏体相变的不利影响,同时[111]取向是TiNi合金能获得较大可恢复应变的择优取向,与普通铸造的TiNi多晶相比,材料的形状记忆最大可恢复应变和记忆疲劳性能都得到一定提高。

关键词： TiNi形状记忆合金单晶最大可恢复应变记忆疲劳

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熔盐系相图特征检索和预报专家系统

中国有色金属学报 1998年第2期8卷 295-298页

作者：王学业邱冠周王淀佐李重河陈念贻中南工业大学矿物工程系中国科学院上海冶金研究所

以化学键参数作为人工神经网络的输入，实测相图数据为输出，将采用误差反向传播算法训练好的神经网络用于对未知相图作计算机预报，将数据库与知识库相结合，设计和开发出了一个检索和预报二元及部分三元熔盐系相图特征的专家系统。该... 详细信息

以化学键参数作为人工神经网络的输入，实测相图数据为输出，将采用误差反向传播算法训练好的神经网络用于对未知相图作计算机预报，将数据库与知识库相结合，设计和开发出了一个检索和预报二元及部分三元熔盐系相图特征的专家系统。该数据库包括各类已知熔盐相图特征的实验数据及熔盐系各种元素的化学键参数，而知识库为训练好的人工神经网络，通过人机对话形式提供相图特征的各种信息。给出了３个实际应用例子，对预报结果进行的实验验证表明该专家系统对未知相图特征的预报是可靠的。

关键词：专家系统人工神经网络熔盐相图化学键参数

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微波脱蜡工艺研究

铸造 2007年第9期56卷 981-983,987页

作者：刘宏葆沈彬毛协民李重河上海大学材料与工程学院上海200072

研究了微波脱蜡工艺过程以及可能影响微波脱蜡效果的几个因素,包括面层粉液比、背层数量、模壳放置的位置、微波功率的大小等。试验结果证明了微波脱蜡工艺的可行性,并证实了影响微波脱蜡效果的主要因素是背层数量、模壳设计及蜡料的成分。

关键词：微波脱蜡熔模精密铸造

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低钴含硅LaNi_5型储氢合金

中国有色金属学报 2001年第z2期11卷 156-159页

作者：吴福炜李重河黄铁生中国科学院上海冶金研究所能源研究室上海200050

用悬浮熔炼法制备了不同含硅量的低钴LaNi5型储氢合金 ,用XRD法测定其结构 ,并测试了电化学容量和寿命 ,分析了Si含量对性能的影响 ,合成了新型储氢合金La0 .8Nd0 .2 Ni3 .6Co0 .4Mn0 .4A10 .3 Cu0 .1Fe0 .1Si0 .1,其比容量为 30 3mAh/g... 详细信息

用悬浮熔炼法制备了不同含硅量的低钴LaNi5型储氢合金 ,用XRD法测定其结构 ,并测试了电化学容量和寿命 ,分析了Si含量对性能的影响 ,合成了新型储氢合金La0 .8Nd0 .2 Ni3 .6Co0 .4Mn0 .4A10 .3 Cu0 .1Fe0 .1Si0 .1,其比容量为 30 3mAh/g ,30 0次循环后的容量还有其最高容量的 84 %。

关键词： LaNi5型储氢合金合金制备电化学

Me-Me′-X系三元化合物形成规律的人工神经网络

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中国有色金属学报 1998年第4期8卷 678-680页

作者：李重河荔建锋王世华陈念贻中国科学院上海冶金研究所北京师范大学

用ｒＭｅ，ｒＭｅ′，ｒＸ，ｘＭｅ和ｘＭｅ′等原子参数作为人工神经网络的输入，２０３个可信的ＭｅＭｅ′Ｘ体系的三元化合物的形成情况作为输出，研究了ＭｅＭｅ′Ｘ系三元化合物的形成规律，这里ｒ是离子半径，ｘ是电负性... 详细信息

用ｒＭｅ，ｒＭｅ′，ｒＸ，ｘＭｅ和ｘＭｅ′等原子参数作为人工神经网络的输入，２０３个可信的ＭｅＭｅ′Ｘ体系的三元化合物的形成情况作为输出，研究了ＭｅＭｅ′Ｘ系三元化合物的形成规律，这里ｒ是离子半径，ｘ是电负性，Ｍｅ代表一价金属，Ｍｅ′代表二价金属，Ｘ代表卤族元素。利用所得规律预报了ＭＥｕＩ（Ｍ＝Ｌｉ，Ｎａ，Ｋ，Ｒｂ和Ｃｓ）系三元碘化物的形成情况，应用差热分析和粉末Ｘ射线法测定了它们的相图。

关键词：三元化合物相图计算机预报人工神经网络