模底板在树脂砂造型中的应用

介绍了槽钢骨架木质结构模底板和铸铁模底板的尺寸确定原则,使用状况对比。针对模底板在使用过程中出现的问题,在制作模底板过程中,采用方钢代替槽钢增加强度,设置圆柱垫铁解决了槽钢骨架木质模底板在生产中产生的变形问题,通过在铸铁模底板的工作面上安装木质多层板垫层,解决了铸铁模底板在季节温度变化下产生粘砂、起模时间延长等问题。经生产验证,使用改进后的模底板,提高了模板的使用寿命,同时也大大提高了生产效率。

First-principles study of bulk and (001) surface of TiC

The structural and electronic properties of bulk and (001) plane of TiC were investigated by the first-principles total-energy pseudopotential method based on density functional theory.The calculated bulk properties indicate that bonding nature in TiC is a combination of ionicity,covalency and metallicity,in which the Ti-C covalent bonding is the predominate one.The calculated results of structural relaxation and surface energy for TiC(001) slab indicate that slab with 7 layers shows bulk-like characteristic interiors,and the changes of slab occur on the outmost three layers,which shows that the relaxation only influences the top three layers.Meanwhile,the strong Ti-C covalent bonding can be found in the distribution of charge density on the (110) and (001) planes.Ti-C covalent bonding is enhanced by the charge depletion and accumulation in the vacuum and the interlayer region between top two atomic layers.

逾期风险预测的宽度和深度学习

逾期风险控制是信用贷款服务的关键业务环节,直接影响放贷企业的收益率和坏账率。随着移动互联网的发展,信贷类金融服务已经惠及普罗大众,逾期风控也从以往依赖规则的人工判断,转为利用大量客户数据构建的信贷模型,以预测客户的逾期概率。相关模型包括传统的机器学习模型和深度学习模型,前者可解释性强、预测能力较弱;后者预测能力强、可解释性较差,且容易发生过拟合。因此,如何融合传统机器学习模型和深度学习模型,一直是信贷数据建模的研究热点。受到推荐系统中宽度和深度学习模型的启发,信贷模型首先可以使用传统机器学习来捕捉结构化数据的特征,同时使用深度学习来捕捉非结构化数据的特征,然后合并两部分学习得到的特征,将其经过线性变换后,最后得到预测的客户的逾期概率。所提模型中和了传统机器学习模型和深度学习模型的优点。实验结果表明,其具有更强的预测客户逾期概率的能力。

ZnO量子点与尿酸分子界面特性的理论研究

基于检测物与电极之间直接相互作用的第3代生物传感器是当前研究的热点.文中采用SCC-DFTB与DFT结合的方法,对ZnO量子点与尿酸分子的界面特性进行了理论研究,结果显示ZnO量子点上的锌原子与尿酸分子中的氧原子之间有较强的相互作用,最优化结构的结合能达到了1.59 e V;通过Bader电荷分析,发现ZnO量子点与尿酸分子界面间的转移电荷量为0.344 e.基于理论计算结果,文中以能量捕获或电信号为切入点,对使用ZnO量子点直接检测尿酸分子的传感器进行了初步探讨.

如何改善球墨铸铁的切削加工性能

分析了影响球墨铸铁铸件加工性能的主要因素：化学成分、碳化物、生产中出现的孕育衰退和热处理.针对这四个主要影响因素,通过严格控制化学成分,选用优质的生铁和废钢,调整工艺设计,使用长效孕育剂,出铁后有效清渣并快速浇注,采用合适的热处理的工艺,最终可改善球墨铸铁加工性能.